comfyui桌面版 v0.8.2官方版

comfyui桌面版 v0.8.2官方版

官方

系统:Android

日期:2026-03-04

类别:电脑软件

版本:v0.8.2官方版

  • 详情
  • 相关
  • 评论
    ComfyUI这工具真的挺神的,它是个基于节点流程的AI绘图神器,不用敲代码,直接拖拽模块就能搞定图像生成,特别适合咱们这种想偷懒又想出大片的人。它把复杂的算法拆成一个个小模块,像搭积木一样就能从文本生成图片甚至视频,不管是做电商图还是搞黏土风艺术都特方便。最近它升级到了v0.3.76版本,界面更好看了,还加了3D全景支持和视频微型VAE,功能强得离谱。我个人觉得这工具对创作者来说简直是解放生产力的神器,尤其是那个可视化流程,逻辑清晰得让人感动。想本地部署的话,硬件要求有点门槛,显卡得是NVIDIA的,显存最好8G以上,硬盘也得是固态的,不然跑起来卡顿影响心情。安装过程倒不复杂,下好绿色版解压到C盘,运行几个批处理文件,浏览器打开本地地址就能用。新版还修复了不少bug,支持更多模型格式,用起来更顺手了。总之这工具免费又好用,强烈推荐大家试试看,绝对能打开AI创作的新世界大门!

    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。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中文版

    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

    展开内容

    应用信息

    • 包名:
    • MD5:
    • 需要网络

    评分及评论

    4.5满分5.0分

    点击星星用来评分

    评论需审核后才能显示
    同类排行