comfyui桌面版 v0.8.2官方版

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

v0.8.2版本

一、模型支持

1、新增了带有量化权重的Gemma 12B支持。

2、增强型LTXAV文本编码器，支持设备选择并减少显存使用量

3、LTXAV文本编码器的内存估计改进

二、性能改进

1、修复了FP8MM卸载性能问题

2、新增对过时PyTorch版本的警告，建议升级到cu130以提升性能

3、更新的舒适厨房版本要求

三、漏洞修复

1、固定稳定发布流程，以正确拉取最新的舒适厨房更新

2、移除了模型补丁器中令人困惑的负载统计

3、工作流模板更新至v0.7.69