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cpuz安卓版汉化版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
v1.0.28版本
int8 模型支持 此版本新增了对 int8 convrot 模型 的支持，为量化模型带来了显著的性能提升。现在 int8 支持在 Turing 及更新架构的 GPU 上工作，并优化了 LoRA 应用和内存管理。
一、新节点
1、种子节点：新增种子节点，用于管理工作流中的种子值 (CORE-295)
2、高级 Krea 2 模型合并：用于合并 Krea 2 模型的高级节点
3、边界框画布：边界框画布节点及 Ideogram JSON 提示词支持 (CORE-292)
4、ConditioningMultiply：新的条件节点，用于乘以条件值
5、GLSL 更新：GLSL 节点已更新为使用 ANGLE 库 (CORE-162)
二、合作伙伴节点更新
1、Nano Banana 2 Lite：新增对 Google 的 Nano Banana 2 Lite 模型的支持
2、Gemini Video Omni：新增 Gemini Video Omni 节点，用于视频生成
三、性能与稳定性
1、int8 模型：新增对 int8 convrot 模型的支持，推理速度更快
2、更快的 int8：优化了 int8 内核性能
3、Turing GPU 支持：int8 支持扩展到 Turing 架构 GPU
4、更好的 int8 LoRA：改进了 int8 LoRA 的应用，质量和速度更佳
5、内存泄漏修复：修复了 int8 操作相关的内存泄漏
6、资产哈希可选：资产哈希改为通过 --enable-asset-hashing 标志选择加入（默认关闭）
四、错误修复
1、int8 LoRA 重新量化：修复了在 int8 LoRA 上使用错误设置时导致的低质量重新量化问题
2、int8 矩阵乘法卸载：修复了在卸载的 LoRA 权重上跳过 int8 矩阵乘法的问题
3、节点分类：更新并重新组织了节点分类
4、前端：将 comfyui-frontend-package 升级至 1.45.20
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