一、Comfy Desktop介绍Comfy Desktop 是ComfyUI 官方推出的桌面管理软件不是替换 ComfyUI专门用来简化 ComfyUI 的安装、管理、启动。原生 ComfyUI 需要手动装 Python、Git、Torch、处理显卡环境、配置依赖门槛很高Comfy Desktop 把全部环境打包图形化操作零命令行、不用手动配置环境新手首选。区分两个概念Comfy Desktop桌面启动管理器你现在正在安装的工具7G 运行包ComfyUI节点式 AI 绘图网页画布Checkpoint 大模型Flux、SDXL 这类画图权重文件需要后续手动下载一句话总结ComfyUI 核心 AI 绘图引擎节点式 Web 工作流编辑器ComfyUI 是开源、节点式可视化工作流 AI 生成引擎原生支持 Stable Diffusion、SDXL、Flux、视频生成等模型是目前专业 AIGC 创作者、开发者主流工具。Comfy Desktop ComfyUI 官方桌面管理器用来一键安装、管理、启动 ComfyUI。二、Comfy Desktop安装官网下载页自动识别系统下载 Comfy 桌面版 - 在您的硬件上运行 AI运行下载的 Comfy Desktop Setup.exe点击Install等待安装完成生成桌面快捷方式双击启动 Comfy Desktop设置PyPI镜像URL一菜单介绍菜单功能说明打开仪表板回到实例管理主界面查看所有实例列表。新建实例从零创建全新 ComfyUI 环境你当前正在操作的流程。添加现有实例导入本地已经部署好的 ComfyUI 文件夹不用重新下载环境。加载快照读取之前保存的实例快照快速还原整套环境依赖、模型、配置。桌面端设置进入软件全局配置页面。发送反馈向开发者提交 bug、功能建议。关闭窗口仅收起界面Comfy Desktop 程序后台继续运行实例不会停止。退出桌面端完整关闭整个软件⚠️ 如果实例正在运行会直接终止 ComfyUI 服务。二新建实例首页点击 新建实例安装模式独立版推荐自带 Python 运行环境无需额外配置新手保持不变。版本稳定版 ComfyUI v0.32.0官方推荐最新即可不要修改硬件选项当前选中 Intel Arc (XPU)软件会识别到你的显卡为 Intel 显卡。点击继续这一步是选择自带入门工作流会同步下载配套大模型点击【跳过并安装】理由第一次使用 ComfyUI优先学习图片生成视频模型体积巨大53GB下载耗时极长现在下载视频模型会大量占用 D 盘空间后续想学视频生成时再单独下载模型即可跳过之后基础 ComfyUI 运行环境照样完整安装不会缺失画布核心功能。文件大小约 1749MB这是 Intel Arc (XPU) 独立版运行环境包包含嵌入式 Python 3.13.12不用你本机安装 PythonIntel OneAPI / XPU 相关 AI 计算库适配你的 Arc 显卡ComfyUI 程序本体、基础依赖插件基础运行所需的 torch、transformers 等 AI 底层库刚才我们选择了【跳过并安装】这里不含任何绘图大模型Flux/SDXL/ 视频模型。这个包只是「软件运行底座」只负责让 ComfyUI 能启动、识别你的 Intel 显卡绘图用的 Checkpoint、LoRA 等模型需要后续手动下载放入models文件夹。为什么包接近 1.7G里面打包了全套适配 Intel XPU 的 PyTorch 编译版本体积偏大。下载完之后流程下载 → 自动解压 → 环境校验 → 实例创建完成之后你就能点【打开实例】启动 ComfyUI 网页画布。三实例管理外层【搜索并打开实例】列表面板 实例管理总面板所有实例一览选中某一个实例ComfyUI-Main之后展开的右侧区域 单个实例详情管理页页面能干这些事更新 ComfyUI 本体与依赖设置启动参数、环境变量管理快照、存储空间打开终端、启动实例四启动实例点击实例即可启动。三、基础文生图一环境准备启动参数配置Intel XPU实例设置中填入--lowvram --force-fp16参数作用--lowvram低显存模式Arc 卡显存普遍不大建议开--force-fp16半精度推理省显存、提速度二验证设备启动后查看控制台日志确认出现 xpu 或 Intel 字样而非 cpu。三模型准备1.下载底模来源推荐ModelScope 阿里国内最快免费文件v1-5-pruned-emaonly.safetensors4.27GB格式必须 .safetensors操作浏览器打开ModelScope 搜索 stable-diffusion-v1-5找到 AI-ModelScope/stable-diffusion-v1-5找「模型文件」标签下载 v1-5-pruned-emaonly.safetensors约 4GB带 Safetensors 标签不要下 .ckpt 格式的2.放置路径ComfyUI/models/checkpoints/v1-5-pruned-emaonly.safetensors3.刷新识别左侧模型库 → 刷新按钮 → checkpoints 下出现模型名。左侧模型库里 checkpoints 下面有个 v1-5-pruned-emaonly直接用鼠标把它拖到 Checkpoint加载器 节点上新版 UI 支持拖拽加载模型。然后填写提示词SD1.5 底模必须用英文效果才好提示词格式[主体] [动作/场景] [画质词] [风格词]第一个 CLIP 文本编码正向a cute cat sitting on a windowsill, high quality, detailed英文中文作用a cute cat一只可爱的猫主体sitting on a windowsill坐在窗台上动作 / 场景high quality高质量画质提升词detailed细节丰富细节提升词第二个 CLIP 文本编码负向blurry, low quality, ugly, deformed负向提示词的意思告诉模型不要生成这些东西英文中文blurry模糊的low quality低质量ugly丑陋的deformed变形的、畸形的点右上角蓝色的 「运行」 按钮等它出图。确认关键信息生成速度怎么样 从点运行到出图用了多久如果 10-30 秒 → 正常XPU 在工作如果 超过 2 分钟 → 可能回退到 CPU 了需要检查启动参数可以看右下角的日志搜一下有没有 xpu 或 Intel 字样。四工作流搭建在空白画布上双击会弹出节点搜索框依次搜索并添加这几个节点序号搜索关键词节点名数量作用1加载器Checkpoint 加载器简易1加载底模2文本编码CLIP 文本编码2正向 / 负向提示词3空 latent空 Latent 图像1设置画布尺寸4采样器K 采样器1核心采样5解码VAE 解码1潜空间转图像6保存图像保存图像1输出保存1.Load Checkpoint加载底模选 第一个「Checkpoint 加载器简易」这就是标准的 Load Checkpoint 节点。2.CLIP Text Encode × 2正向 / 负向提示词选 第一个「CLIP 文本编码」不带后缀的那个这是通用版SD1.5 和 SDXL 都能用。3.Empty Latent Image空白画布选 第一个「空 Latent 图像」不带后缀的通用版。4.KSampler采样器选 第一个「K 采样器」标准版带 seed/steps/cfg 那些参数的。5.VAE Decode解码选 第一个「VAE 解码」标准版不带后缀的。6.Save Image保存图片选 第二个「保存图像」带「基础」标签的那个标准版。第一个是高级版新手用基础版就行。7.工作流连线连线规则节点右边的圆点 输出拖出去节点左边的圆点 输入接进来颜色要匹配紫对紫、黄对黄、红对红、橙对橙、蓝对蓝第 1 组Checkpoint 加载器 分出 3 条线从 Checkpoint加载器简易 右边拖出紫色「模型」 → 拖到 K采样器 左边的紫色「模型」黄色「CLIP」 → 拖到第一个 CLIP文本编码 左边的黄色「clip」黄色「CLIP」 → 再拖一条到第二个 CLIP文本编码 左边的黄色「clip」红色「VAE」 → 拖到 VAE解码 左边的红色「vae」一个输出口可以连多个输入口所以 CLIP 可以同时分给两个文本编码器。第 2 组提示词 → 采样器第一个 CLIP文本编码当正向用右边的橙色「条件」 → K采样器 左边的橙色「正面条件」第二个 CLIP文本编码当负向用右边的橙色「条件」 → K采样器 左边的橙色「负面条件」第 3 组图像流空Latent图像 右边的紫色「Latent」 → K采样器 左边的紫色「Latent 图像」K采样器 右边的紫色「Latent」 → VAE解码 左边的紫色「Latent」VAE解码 右边的蓝色「图像」 → 保存图像 左边的蓝色「图片」连线前效果连线后效果五参数设置1.Checkpoint 加载器选择 v1-5-pruned-emaonly2.CLIP 文本编码正向a cute cat sitting on a windowsill, high quality, detailed3.CLIP 文本编码负向blurry, low quality, ugly, deformed4.空 Latent 图像 宽度512 高度512 批量大小15.K 采样器参数推荐值说明种子randomize随机种子步数20采样步数越高越精细cfg8.0提示词贴合度5-12采样器名称euler可换 dpmpp_2m 等调度器simple—降噪1.00文生图固定 1.06.保存图像文件名前缀自定义如 cat_test六运行出图点右上角 「运行」等待生成SD1.5 XPU 约 30-40 秒结果显示在「保存图像」节点预览区文件自动保存到 output/ 目录Comfy-Desktop\ComfyUI-Shared\output工作流保存左上角菜单 → 文件 → 保存 → 命名SD1.5_基础文生图_v1四、附录更新pip镜像加速地址解决ComfyUI Desktop 更新时 pip 安装依赖慢的问题。在Comfy-Desktop\ComfyUI-Installs\ComfyUI-Main\ComfyUI\pyproject.toml 末尾添加[tool.uv]concurrent-downloads 8concurrent-installs 8# 阿里云镜像源defaulttrue 作为默认PyPI源[[tool.uv.index]]name aliyunurl https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/default true在Comfy-Desktop\ComfyUI-Installs\ComfyUI-Main\ComfyUI\.venv的里边增加文件pip.ini。内容是[global]index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/trusted-host mirrors.aliyun.com在终端里手动执行一次验证速度pip install -r requirements.txt