# ComfyUI介绍

ComfyUI 是一个专注于简化机器学习模型构建与实验的图形用户界面（GUI）工具。它旨在为用户提供一个直观的操作环境，使得即使是没有深厚编程背景的人也能轻松设计、训练和测试复杂的机器学习模型。

用户友好界面：
- ComfyUI 提供了一个拖拽式的界面，用户可以通过简单的鼠标操作来构建机器学习流程，而无需编写大量代码。
- 界面设计简洁明了，适合初学者和专业人士使用。
丰富的组件库：
- 内置了大量的预构建组件，包括数据加载器、预处理工具、模型层、损失函数、优化器等。
- 用户可以根据需要选择合适的组件，快速搭建机器学习管道。
支持多种框架：
- ComfyUI 支持多个主流的深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等，允许用户在同一个界面中灵活切换和使用不同的框架。
- 这种灵活性使得用户可以利用不同框架的优势，优化模型性能。
可视化调试：
- 提供了强大的可视化工具，帮助用户监控模型训练过程中的各项指标，如损失值、准确率等。
- 可视化界面使得调试更加直观，便于发现问题并进行调整。
可扩展性：
- 用户可以自定义新的组件，扩展 ComfyUI 的功能。
- 社区贡献的组件也可以方便地集成到项目中，进一步丰富了工具的功能。

# ComfyUI 安装

ComfyUI在windows下有两种安装方式，一是使用官方构建的安装包进行安装，请参考https://docs.comfy.org/get_started/pre_package ，另一种方式是克隆源码进行安装，以下我们采用第二种方式安装，参考https://docs.comfy.org/get_started/manual_install

2.1、安装准备

开始前，需要自行安装git conda 等环境

通常情况下需要安装Microsoft Visual C++ Redistributable，如未安装请参考https://learn.microsoft.com/en-us/cpp/windows/latest-supported-vc-redist?view=msvc-170

启动过程中，很大可能会遇到cuda pytorch版本不兼容报错，请参考以下升级或是重新安装

安装GPU驱动

https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/ 下载合适版本的显卡驱动，GeForce Game Ready 驱动程序 - WHQL

安装CUDA

执行nvidia-smi检查英伟达驱动版本，cuda的版本不能高于英伟达驱动版本

执行nvcc -V 检查cuda版本

2.2、使用git克隆代码

git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git2.3

2.3、依赖安装

为避免多个环境相互影响，这里使用conda创建虚拟环境

conda create -n comfyenv
conda activate comfyenv

安装GPU依赖

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

安装python依赖

pip install -r requirements.txt

2.4、启动ComfyUI

python main.py

启动成功后，打开http://127.0.0.1:8188即可看大UI界面