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第一步：
Python 3.10 或更高版本
- 前往 Python 官方网站 下载 Python。
- 安装时勾选 Add Python to PATH，然后点击 Install Now。
- 完成后，打开命令提示符，输入以下命令，确认 Python 是否正确安装：bash
复制代码
python --version pip --version
Git
- 前往 Git 官方网站 下载最新版本。
- 安装时保持默认设置，完成后在命令提示符输入以下命令确认安装：bash
复制代码
git --version
这个页面的链接：Git - Downloading Package
显卡驱动
- 前往 NVIDIA 官方网站 下载并安装最新的显卡驱动。
我的显卡是RTX2060S
对应的驱动是
Driver Details | NVIDIA
CUDA 工具包（可选）
- 如果 ComfyUI 需要运行 AI 模型的 GPU 加速，可以安装对应版本的 CUDA 工具包和 cuDNN。
- 通常只需要通过 PyTorch 安装的 CUDA 版本，无需单独配置。第三步：安装 PyTorch
1. 安装 GPU 版本的 PyTorch
打开命令提示符，运行以下命令（适用于 NVIDIA 显卡的 GPU 加速）：
bash
复制代码
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 第四步：下载 ComfyUI
- 使用 Git 下载源码
- 打开命令提示符，运行以下命令：bash
复制代码
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git - 这将在当前目录下创建一个名为
ComfyUI的文件夹。
进入项目目录
- 在命令提示符中运行：bash
复制代码
cd ComfyUI
第五步：安装 ComfyUI 的依赖
- 安装必要的依赖
- 在项目目录中，运行以下命令：bash
复制代码
pip install -r requirements.txt - 这将安装 ComfyUI 所需的所有依赖库。
第六步：运行 ComfyUI
- 启动 ComfyUI
- 在项目目录中运行以下命令：bash
复制代码
python main.py - 启动后，浏览器会自动打开 ComfyUI 的界面（默认地址是
http://127.0.0.1:7860）。
第七步：测试与优化
1. 测试显卡加速是否生效
- 确保模型推理时能正常调用 GPU，运行速度显著优于 CPU。
2. 调整配置
- 如果需要更高效的模型管理，可以使用额外的管理工具或优化配置文件。
3. 扩展功能
- 根据需要，安装额外的 ComfyUI 插件和模型，进一步提升绘图能力。