安装与更新
系统要求
安装和运行 ComfyUI 的硬件和软件要求
在本篇我们将介绍安装 ComfyUI 的系统要求，由于 ComfyUI 的更新频繁，本篇文档未必能够及时更新，请参考ComfyUI中的相关说明。
无论是哪个版本的 ComfyUI，都是运行在一个独立的 Python 环境中。
支持的操作系统
目前我们支持以下操作系统：
- Windows
- Linux
- macOS（支持 Apple Silicon，如 M 系列）
请查看以下链接，获取针对您操作系统和设置的安装说明。
Comfy 桌面版
Comfy 桌面版目前支持 Windows 及 MacOS(Apple Silicon) 的独立安装，目前仍在 Beta 版本
- 代码开源在 Github
你可以从下面选择适合你的系统和硬件开始安装 ComfyUI
Windows
ComfyUI桌面版(Windows)安装指南
适合带有 Nvdia 显卡 Windows 版本的 Comfy 桌面版
MacOS(Apple Silicon)
ComfyUI桌面版(MacOS)安装指南
适合带有 Apple Silicon 的 MacOS Comfy 桌面版
Linux
ComfyUI 便携版(Windows)
便携版是一个集成了独立的嵌入式 Python 环境的 ComfyUI 版本，使用便携版你可以体验到最新的功能，目前仅支持 Windows 系统
ComfyUI桌面版(Windows)安装指南
支持 NVIDIA 显卡 和在 CPU 运行的 Windows ComfyUI 版本，始终使用最新 commit 的代码
手动安装 ComfyUI
ComfyUI 手动安装教程
支持所有的系统类型和 GPU 类型（Nvidia、AMD、Intel、Apple Silicon、Ascend NPU、寒武纪 MLU）的用户都可以尝试使用手动安装 ComfyUI
Python 版本
- Python 3.13 支持良好，推荐使用
- Python 3.14 可用，但部分自定义节点可能存在问题。自由线程版本可以运行，但某些依赖会启用 GIL，因此尚未完全支持
- 如果某些自定义节点在 3.13 上有依赖问题，Python 3.12 是一个不错的备选
浏览器要求
为获得最佳体验，请使用 Google Chrome 143 或更高版本。Chrome 142 及更早版本存在已知问题，可能导致 ComfyUI 出现视觉故障和性能问题。
支持的硬件
- NVIDIA 显卡 - 安装稳定版 PyTorch（CUDA 13.0）：
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130 - AMD 显卡（Linux） - ROCm 7.2 稳定版或 nightly 版
- AMD 显卡（Windows/Linux，仅 RDNA 3/3.5/4） - 实验性支持 RX 7000 系列（RDNA 3）、Strix Halo/Ryzen AI Max+ 365（RDNA 3.5）和 RX 9000 系列（RDNA 4）
- Intel 显卡 - Arc 系列，原生支持 PyTorch torch.xpu
- Apple Silicon - M1/M2/M3/M4 系列，支持 Metal 加速
- Ascend NPU - 通过 torch_npu 扩展
- Cambricon MLU - 通过 torch_mlu 扩展
- Iluvatar Corex - 通过 Iluvatar Extension for PyTorch
- CPU - 使用
--cpu参数（速度较慢）
请参考ComfyUI Windows 和 Linux 手动安装章节了解详细的安装步骤。
依赖
- 安装 PyTorch（根据您的硬件选择对应版本）
- 安装 ComfyUI 的 requirements.txt 中所有依赖：
pip install -r requirements.txt
Manual Installation
请参考手动安装章节了解详细的安装步骤。
常见问题
ComfyUI 是否支持 MLX（Apple 的机器学习框架）？
ComfyUI 不直接使用 MLX。在 Apple Silicon（M1/M2/M3/M4）Mac 上，ComfyUI 使用 PyTorch 的 MPS（Metal Performance Shaders） 后端，利用 Apple 的 Metal 图形框架进行 GPU 加速。
MLX 是 Apple 为 Apple Silicon 设计的一个独立的机器学习数组框架。ComfyUI 基于 PyTorch 架构，所以使用 MPS 而非 MLX。
要验证 MPS 是否在你的 Mac 上正常工作：
python -c "import torch; print(torch.backends.mps.is_available())"官方原文
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