安装环境：Windows11、Nvidia显卡、硬盘空间>20G
1、安装miniconda
下载地址：https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe
安装完成后添加PATH环境变量：
安装位置\miniconda3
安装位置\miniconda3\Scripts
安装位置\miniconda3\Library\bin
验证安装是否成功
conda -V输出版本号即表示安装成功
conda 25.5.1配置镜像源（可选）
# 添加 Anaconda 官方源镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
# 添加 Conda-Forge 镜像（第三方包）
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
# 全局设置清华镜像
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
# 可选：添加额外镜像源（如阿里云，用于备用）
pip config set global.extra-index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
# 设置清华镜像为全局默认
pip3 config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
# 可选：添加备用镜像源（如阿里云）
pip3 config set global.extra-index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/2、下载ComfyUI
如果已安装git，则git clone仓库地址：
https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git如果未安装git，则下载压缩包并解压：
https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/archive/refs/heads/master.zip
通过上述任意方式获取到ComfyUI安装包之后，先不要运行其中内容。
3、安装CUDAToolKit
查看CUDA Version
nvidia-smi查看右上角CUDA Version，如：12.9
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 576.88 Driver Version: 576.88 CUDA Version: 12.9 |
|-----------------------------------------+------------------------+----------------------+根据CUDA Version，前往Nvidia官网下载对应版本的CUDAToolkit并安装，注意：CUDAToolkit版本号不得高于CUDA Version
下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads/
验证安装是否成功
conda -V输出版本号即表示安装成功
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2024 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Oct_30_01:18:48_Pacific_Daylight_Time_2024
Cuda compilation tools, release 12.6, V12.6.85
Build cuda_12.6.r12.6/compiler.35059454_04、安装PyTorch&安装ComfyUI依赖包
下载PyTorch：https://pytorch.org/get-started/locally/
根据上一步安装的CUDAToolkit版本选择对应的Compute Platform
注意：Compute Platform不得高于CUDAToolkit版本（注意不是CUDA Version）
复制Run this Command中的bash命令，并采用国内镜像源进行替换，否则国内下载速度很慢！
下面以南京大学镜像为例，截至2025/7/23亲测可用，如果无法使用请寻找其他镜像站代替
把https://download.pytorch.org/whl/替换成https://mirrors.nju.edu.cn/pytorch/whl/
#创建conda环境
conda create --name comfyui python=3.12
#切换到conda环境
conda activate comfyui
#安装pytorch（替换成刚才复制的Command，注意替换镜像源，否则速度很慢），例：
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://mirrors.nju.edu.cn/pytorch/whl/cu126
#等待安装完成
...(略)...Successfully installed...(略)...
#进入ComfyUI安装包目录
cd /d 你的ComfyUI目录（参考第2步）
#安装依赖
pip install -r ./requirements.txt
#等待安装完成
...(略)...Successfully installed...(略)...5、运行ComfyUI
在上一步的shell窗口中继续输入，请保持在conda虚拟环境下
#启动ComfyUI
python ./main.py
#等待启动....直到输出To see the GUI go to: web地址即表示启动成功，例：
To see the GUI go to: http://127.0.0.1:8188打开浏览器访问输出的地址，即可进入ComfyUI，大功告成！（注意shell窗口需要保持开启，关闭shell意味着停止ComfyUI）
下次启动时，通过以下方式即可（也可以制作成bat简化操作）
conda activate comfyui
cd /d 你的ComfyUI目录（参考第2步）
python ./main.py6、可能遇到的问题&解决方案
'nvidia-smi' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。
'nvidia-smi' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。可能的原因1：未添加nvidia-smi的PATH环境变量。
可能的原因2：N卡驱动未正确安装。
首先尝试更新Nvidia驱动，基本上可以解决此问题（新版驱动的nvidia-smi.exe在System32下）。
如果更新最新驱动后仍然有异常，请尝试添加以下路径到PATH环境变量中（旧版本的驱动使用以下地址）：
C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI
启动ComfuUI时出现错误：AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled
Traceback (most recent call last):
...(略)...
AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled可能的原因1：安装的Pytorch版本高于CUDAToolkit，需要重新安装。
可能的原因2：（可能是玄学，未知原因安装到了cpu版本），需要重新安装。
可以通过下面的方式进行检查
#进入python运行模式
python
#输入以下内容
import torch
print(torch.__version__) #需包含`+cu[版本号]`字样 如果是`+cpu[版本号]`，表示安装到了cpu版本
print(torch.cuda.is_available()) #需返回True 如果返回Flase，则需要检查版本号检查完毕后，Ctrl+Z 回车退出python模式。
如果有任意一项检查结果不符合预期，先使用以下方式卸载：
pip3 uninstall -y torch torchvision torchaudio如果是因为版本太高，请参考步骤4重新安装。
如果版本正确，但是安装到了cpu版本，请尝试以下方式：
#尝试安装下cpuonly
conda install cpuonly
#等待安装成功...然后卸载cpuonly
conda uninstall cpuonly
#参考步骤4重新安装
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