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# Comfy UI  

安装并使用 Comfy UI 生成图像

概述

手动设置  

故障排除

## 基本理念

ComfyUI 是一个开源 Web 服务器应用程序，用于基于扩散模型 (如 Z-Image-Turbo 等) 生成 AI 图像。它具有浏览器的用户界面，可让您通过多个步骤创建、编辑和运行图像生成和编辑工作流。这些生成和编辑步骤 (例如，加载模型、添加文本或采样) 可在用户界面中配置为节点，您可以使用线条连接节点形成工作流。  
  
ComfyUI 使用主机的 GPU 进行推理，因此您可以将其安装在 DGX Spark 上，并直接在设备上生成和编辑所有图像。  
  
工作流另存为 JSON 文件，因此您可以对其进行版本控制，以便日后开展工作、开展协作并实现再现性。

## 您将完成的任务  

您将在 NVIDIA DGX Spark 上安装并配置 ComfyUI以便使用统一内存处理大模型。

## 开始之前需要了解的内容  

- 

具备 Python 虚拟环境和包管理的经验

- 

熟悉命令行操作和终端使用

- 

基本了解深度学习模型的部署和检查点

- 

了解容器工作流和 GPU 加速概念

- 

理解用于访问 Web 服务的网络配置

## 预备知识  

**硬件要求：**

- 

NVIDIA Grace Blackwell GB10 超级芯片系统

- 

最低 8GB GPU 显存 (适用于 Z-Image-Turbo 模型)

- 

至少 35GB 可用存储空间

**软件要求：**

- 

已安装 Python 3.8 或更高版本： python3 --version

- 

提供 pip 包管理器： pip3 --version

- 

与 Blackwell 兼容的 CUDA 工具包： nvcc --version

- 

Git 版本控制： git --version

- 

能通过网络从 Hugging Face 下载模型

- 

Web 浏览器可访问 :8188 端口

## 辅助文件  

所需素材可[在 GitHub 上的 ComfyUI 库](https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI)中找到

- 

requirements.txt - 安装 ComfyUI 所需的 Python 依赖

- 

main.py - ComfyUI 服务器应用的主入口

- 

z\_image\_turbo\_bf16.safetensors - z\_image\_turbo 模型

## 时间和风险  

- 

**预计时间：** 30-45 分钟 (包括模型下载)

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**风险等级：** 中  

  - 

模型下载量很大 (约 12GB) ，并且可能会因网络问题而失败

  - 

Web 界面功能必须可访问端口 8188

- 

**回滚：** 可以删除虚拟环境以删除所有已安装的软件包。可以手动从 diffusion\_models 目录中删除已下载的模型。

- 

**上次更新时间：** 2025 年 11 月 10 日

  - 

将 ComfyUI PyTorch 更新为 CUDA 13.0文案调整

## 第 1 步 - 验证系统要求

安装前请先检查您的 NVIDIA DGX Spark 设备是否符合要求。

    python3 --version pip3 --version nvcc --version nvidia-smi

预期输出应显示 Python 3.8+、可用的 pip、CUDA 工具包和 GPU 检测内容。

#### 第 2 步：创建 Python 虚拟环境  

您将在主机系统上安装 ComfyUI，因此您应创建一个隔离环境，避免与系统包冲突。

    python3 -m venv comfyui-env source comfyui-env/bin/activate

通过检查命令提示符是否显示 (comfyui-env) ，确认虚拟环境是否处于活动状态 。

## 第 3 步：安装支持 CUDA 的 PyTorch  

安装支持 CUDA 13.0 的 PyTorch。

    pip3 install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130

此安装的目标是 CUDA 13.0 与 Blackwell 架构 GPU 的兼容性。

## 第 4 步：克隆 ComfyUI 仓库  

从官方库下载 ComfyUI 源码。

    git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git cd ComfyUI/

## 第 5 步：安装 ComfyUI 依赖项  

安装运行 ComfyUI 所需的 Python 软件包。

    pip install -r requirements.txt

这将安装所有必要的依赖项，包括 Web 界面组件和模型处理库。

## 第 6 步：下载模型  

导航至 diffusion\_models 目录并下载模型。

    cd models/diffusion\_models/ wget https://huggingface.co/Comfy-Org/z\_image\_turbo/resolve/main/split\_files/diffusion\_models/z\_image\_turbo\_bf16.safetensors cd ../../

下载约为 12GB，可能需要几分钟时间，具体取决于网络速度。

## 第 7 步：启动 ComfyUI 服务器  

启用网络访问，启动 ComfyUI Web 服务器。

    python main.py --listen 0.0.0.0

服务器将绑定到端口 8188 上的所有网络接口，以便从其他设备访问。

## 第 8 步：验证安装  

检查 ComfyUI 是否正常运行，并通过 Web 浏览器进行访问。

    curl -I http://localhost:8188

预期输出应显示 HTTP 200 响应，表明 Web 服务器正在运行。  
  
打开 Web 浏览器并导航至 http://:8188 其中 是设备的 IP 地址。

## 第 9 步：可选 – 清理和回滚  

如果您需要完全卸载安装，请按照以下步骤操作：

**警告：**

这将删除所有已安装的软件包和已下载的模型。

    deactivate rm -rf comfyui-env/ rm -rf ComfyUI/

要在安装期间回滚，请按 Ctrl+C 停止服务器并删除虚拟环境。

## 第 10 步：可选 – 后续步骤  

使用基本的镜像生成工作流测试安装：

1. 

访问 Web 界面 http://:8188

2. 

加载默认工作流程 (应自动显示)

3. 

单击“Run” 以生成您的第一张图像

4. 

在单独的终端中使用 nvidia-smi 监控 GPU 使用情况

图像应在 30-60 秒内生成完成，具体取决于您的硬件配置。

| 错误 | 原因 | 修复 |
| --- | --- | --- |
| PyTorch CUDA not available | CUDA 版本不正确或驱动缺失 | 验证 nvcc --version 匹配 cu129，然后重新安装 PyTorch |
| Model download fails | 网络连接或存储空间问题 | 检查互联网连接，验证 20GB 以上的可用空间 |
| Web interface inaccessible | 防火墙阻止端口 8188 | 配置防火墙以允许使用端口 8188，检查 IP 地址 |
| Out of GPU memory errors after manually flushing buffer cache | 模型显存不足 | 使用较小的模型或启用 CPU 后备模式 |

**注意：**

DGX Spark 采用统一内存架构 (UMA) ，可在 GPU 和 CPU 之间实现动态内存共享。 由于许多应用程序仍在更新以利用 UMA，您可能会遇到内存问题，即使在 DGX Spark 的内存容量。如果发生这种情况，请使用以下命令手动刷新缓冲区缓存：

    sudo sh -c 'sync; echo 3 \> /proc/sys/vm/drop\_caches'

有关最新的已知问题，请查看 [DGX Spark 用户指南](https://docs.nvidia.com/dgx/dgx-spark/known-issues.html)。

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## 资源

 ![](https://developer.download.nvidia.com/icons/m48-document.svg)

### ComfyUI 文档

 ![](https://developer.download.nvidia.com/icons/m48-document.svg)

### DGX Spark 文档

 ![](https://developer.download.nvidia.com/icons/m48-misc-question-faq.svg)

### DGX Spark 论坛

 ![](https://developer.download.nvidia.com/icons/m48-misc-question-faq.svg)

### DGX Spark 用户性能指南