这个文章主要介绍了ComfyUI桌面版的特点和安装方法。ComfyUI是一款基于节点流程的AI绘图工具，支持导入现有设置、模型和工作流，方便从便携版迁移至桌面版。它采用节点式设计，简化了深度学习模型的操作流程，用户可以通过拖放操作构建生成流程，无需编写代码。
文章详细说明了硬件和软件需求，包括NVIDIA显卡、Python版本以及CUDA Toolkit等要求，并提供了安装步骤。新版本v0.3.76优化了用户体验，新增了节点2.0公测版、子图改进、资产侧边栏等功能，还支持3D全景图像和LoRA训练器的多分辨率支持。
总的来说，ComfyUI适合数字艺术创作、电商设计和游戏素材生产领域的人群。如果你对AI绘图感兴趣，可以尝试下载体验一下！
comfyui桌面版是一个独立的安装版本，可以像常规软件一样进行安装，支持快捷安装自动配置Python环境及依赖，支持导入已有的 ComfyUI设置、模型、工作流和文件，可以快速从已有的ComfyUI便携版迁移到桌面版。需要说明的是：comfyui是一款基于节点流程的AI绘图工具，专为图像生成任务设计，通过将深度学习模型的工作流程简化为图形化节点，使用户能够通过拖放操作构建和调整生成流程，无需编写代码。
另外comfyui采用节点式工作流设计，将稳定扩散算法分解为独立功能单元，涵盖模型加载、参数调控和结果输出等模块。主要服务于数字艺术创作、电商视觉设计和游戏素材生产等领域，支持风格化图像生成（如黏土风艺术创作）。用户可通过可视化界面搭建完整生成流水线，实现从文本输入到图像/视频输出的全流程精准控制。新版本已经将内核升级为v0.3.76，改进了前端界面与用户体验，支持性能与模型，3D 节点支持全景图像等等，快免费下载体验吧。ps：这里小编带来的是comfyui官方版和comfyui中文绿色便携版，其详细的安装教程可参考下文操作，希望对用户有帮助。
comfyui本地部署的详细步骤（以comfyui中文绿色便携版为例）：
一、硬件需求
显卡：必须为 NVIDIA 显卡（如 20/30/40/50 系列），显存最低 6GB（基础模型），推荐 8GB 以上（SDXL 或 FLUX 模型需 12GB+）。
内存：最低 8GB，推荐 16GB 或 32GB 以上。
硬盘：需固态硬盘（SSD），容量最低 1TB（模型和插件文件较大）。
CPU：推荐 Intel i5-12400 或更高。
二、软件需求
操作系统：Windows 10/11、macOS 10.15+ 或 Linux。
Python：需 3.7 或更高版本（推荐 3.10 或 3.12）。
Git：用于下载模型和插件。
CUDA 与 cuDNN：NVIDIA 显卡用户需安装 CUDA Toolkit（如 12.4 版本）和 cuDNN 以加速计算。
Mac 用户注意：仅支持 Apple Silicon（M1/M2/M3）芯片，Intel 芯片需通过虚拟机运行 Windows 版本。
三、开始安装
1、首先安装python-3.14.2软件；
2、再安装微软常用运行库合集，安装必要的vc组件；
3、下载本站提供的comfyui中文绿色便携版，并解压出来放c盘；
4、运行run_nvidia_gpu.bat
5、运行run_cpu.bat
6、浏览器打开：http://127.0.0.1:8188/
7、软件上手教程：查看【https://docs.comfy.org/zh-CN/】
comfyui v0.3.76核心功能更新
1、前端界面与用户体验
新界面：节点 2.0 公测版
线性模式测试版（可通过快捷键绑定设置热键启用）
子图改进和错误修复
改进缺失节点体验
新增工作流进度面板
新增资产侧边栏
2、3D 功能
3D 节点支持全景图像
将 3D 动画节点合并到 3D 节点中
3、LoRA 训练器
ComfyUI 原生 LoRA 训练器支持多分辨率
支持 Z-Image LoRA 训练
4、性能与模型支持
支持视频微型 VAE
支持 z-image LoRA 格式
默认在 Nvidia 上启用异步卸载
5、合作伙伴节点
Veo3 First-Last-Frame 节点
在 Kling FirstLastFrame 节点中添加 Kling v2.5 turbo
Kling O1 模型支持
更新日志
v0.5.12版本
1、将ComfyUI核心更新至v0.3.76
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