2026 ComfyUI秋叶整合包下载与本地部署指南

ComfyUI软件是做什么的

ComfyUI 是一款基于节点连线方式操作的 AI 绘画工具，支持文生图、图生图、局部重绘和图像放大等多种功能。它将加载模型、编写提示词、采样、解码和保存等步骤拆分为独立的小模块，用户通过连线方式自由搭建出图流程。搭好的流程可以保存为文件反复使用，也能直接导入他人分享的工作流运行。

ComfyUI 完全免费开源，安装后支持离线使用，运行在独立的 Python 环境中，不会干扰系统中已有的软件。对于刚接触 ComfyUI 的用户来说，采用中文社区制作的秋叶整合包是较为便捷的上手方式，该版本将 ComfyUI 本体、Python 环境和常用插件打包在一起，面向 Windows 用户，中文界面开箱即可用。

ComfyUI安装包下载方式

ComfyUI 安装包：ComfyUI 秋葉整合包（整合包+模型+入门工作流，含 Windows 版）

目前使用 ComfyUI 主要有两条路径：官方原版（便携版或桌面版）和国内社区打包的整合包，其中秋叶整合包对新手比较友好。两者内核相同，区别在于环境、插件和启动器的打包程度。想省事且使用中文环境，直接选秋叶整合包；需要官方更新体验的，可以装官方桌面版，两者可以同时安装互不冲突。夸克网盘下载

ComfyUI本地部署步骤

秋叶整合包无需复杂的安装流程，下载后解压即可使用，不需要自行配置 Python 环境或输入命令行。整合包自带图形化启动器，部署、配置和更新都在它的界面里完成。

1）解压整合包（bili-秋葉aaaki），解压路径不要包含中文和空格：

2）进入解压出的文件夹，双击启动器程序：

如果发现内置的 ComfyUI 不是最新版，不必重新下载整合包，在启动器的版本管理里手动切换到最新版：切换成功后重启生效：

3）在启动器里点“一键启动”，等待程序加载。首次启动会检查依赖、初始化环境，命令行窗口会滚动大量提示，属正常现象，耐心等待即可。浏览器会自动打开 ComfyUI 界面；如果没有自动打开，手动访问 http://127.0.0.1:8188，能看到节点画布就说明本地部署完成，可以开始出图了。![](/images/tools/2026ComfyUI秋叶整合包下载与本地部署指南/clean_4.jpg)

ComfyUI配置要点

ComfyUI 跑起来之后，还需要配置模型和安装插件管理器才能顺利出图。

1）配置模型（必做）

整合包不包含绘画大模型，出图前需要自己放置模型，将下载的模型放入 ComfyUI 目录下的 models 文件夹。

常用子目录说明：checkpoints 放基础大模型，loras 放风格模型，embeddings 放嵌入词，vae 放解码模型，controlnet 放控制模型。放好后在界面刷新，节点中即可选到。

例如，资源包中的 anything-v5-PrtRE.safetensors 是一个基础大模型，放入 checkpoints 目录：。放好后回到界面刷新，在模型库下拉里就能找到 anything-v5。点击它，画布上会出现 Checkpoint 加载器（简易）节点，模型名已自动填好，配上提示词点击运行就能出图。想要换其他底模，将新模型放入 checkpoints 后在下拉里切换即可。

资源包中其他几类常用模型按类型放入对应目录：

ControlNet 控制模型（如 control_v11p_sd15_canny_fp16.safetensors）放入 models/controlnet，按参考图边缘控制构图
ControlNet 控制模型（如 control_v11p_sd15_openpose_fp16.safetensors）放入 models/controlnet，识别骨架固定动作
ControlNet 控制模型（如 control_v11p_sd15_depth_fp16.safetensors）放入 models/controlnet，按深度图控制远近
ControlNet 控制模型（如 control_v11p_sd15_lineart_fp16.safetensors）放入 models/controlnet，按线稿出图
ControlNet 控制模型（如 control_v11f1e_sd15_tile_fp16.safetensors）放入 models/controlnet，分块放大和补细节
VAE 模型（如 flux-ae.safetensors）放入 models/vae，负责图像编解码，部分大模型需要单独指定

2）安装插件管理器（推荐）

插件是 ComfyUI 功能扩展的关键。建议先安装 ComfyUI-Manager，安装后可以在界面中搜索、一键安装缺失的节点和插件，也能更新已有插件。在启动器的版本管理里搜索安装，安装完成后重启 ComfyUI，界面中就会出现管理器入口。

ComfyUI基础使用入门

ComfyUI 的日常操作围绕“连节点、点运行”展开。界面中间是节点画布，顶部菜单负责运行和保存工作流，左侧是运行队列和模型库。

1）认识常用节点

在 ComfyUI 中，每个方块就是一个节点，每个节点只负责一件事——加载模型、处理文字、采样生成、保存图片。多个节点用线连起来，组成一条工作流。节点在添加时按类别分组，如加载器、条件、采样、图像、遮罩等。

内置节点有一千多个，社区扩展里还能再装几万个。日常出图用到的只是很少一部分，新手先记住这几个常用节点：

Checkpoint 加载器（简易）：加载底模，提供模型、CLIP 和 VAE
CLIP 文本编码：把文字转成模型能读懂的提示词，一般用两个，一个放正向、一个放负向
空 Latent 图像：设置宽度、高度和数量，作为采样的起点
K 采样器：按提示词一步步去噪，是真正“作画”的地方
VAE 解码：把采样得到的 Latent 数据还原成图片
保存图像：把生成的图存到 output 文件夹

其余节点等有具体需求（如换脸、放大、生成视频）时再按类别查找。

2）节点之间怎么连

连接顺序就是数据流动的顺序。从 Checkpoint 加载器开始：加载底模后分出 model、CLIP、VAE 三路，model 接给 K 采样器，两路 CLIP 分别接给两个 CLIP 文本编码，VAE 接给 VAE 解码；两个 CLIP 文本编码的输出和空 Latent 图像的初始数据，都接进 K 采样器；K 采样器采完把结果交给 VAE 解码，最后接保存图像节点。

记住一条线：从加载底模开始，把每个节点的输出接到下一个需要的输入，直到保存图像结束。

3）选底模、写提示词、设参数

在模型库的下拉列表里找到要用的底模，点击后画布上会出现对应的加载节点，也可以拖进已有的加载器里：。找到两个 CLIP 文本编码节点，在正向提示词里写想要的内容（如 1girl, white dress, sunset），在负向提示词里写不想要的（如 lowres, bad hands）。在空 Latent 图像节点里设置宽度、高度和出图数量。在 K 采样器节点里设置迭代步数（一般 20 上下）和 CFG 引导（一般 7 上下），采样器、调度器保持默认即可，想固定画面就在种子（seed）里填一个固定值。