【AIGC】ComfyUI入门-安装ComfyUI

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栏目目录里面会收录我关于AIGC相关的笔记博文，大家如果有什么不懂的可以通过阅读我的笔记进行学习。
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最近自己在抽时间研究ComfyUI相关的内容，抽时间整理一下自己了解到的内容，希望可以帮到其他想要学习的小伙伴。

安装ComfyUI

安装ComfyUI之前需要准备如下内容：

在Mac上安装ComfyUI

在Mac M系列电脑上安装ComfyUI是比较简单的。

1.clone 代码到本地

在自己的代码目录执行如下命令：

git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git

2.安装依赖

使用项目中配置的依赖列表进行安装：

pip install -r requirements.txt

注： 这里不管是conda还是直接使用电脑python环境，都使用上面命令。因为conda支持requirements.txt文件构建环境，需要转换为.yml文件。这个如果有需要的可以自行搜索解决。

3.启动ComfyUI

在环境中执行如下命令：

python main.py

在Windows上安装ComfyUI

在Windows电脑上安装ComfyUI是比较繁琐的。
首先我们需要确定自己的电脑是有独立显卡还是无独立显卡。

无独立显卡安装

无独立显卡也就意味着你只能通过CPU运行ComfyUI，安装步骤和Mac上安装的步骤一致，不过最后需要处理一步：
在clone下来的代码中修改ComfyUI/comfy/model_management.py文件中第25行：

# Determine VRAM State
vram_state = VRAMState.NORMAL_VRAM
set_vram_to = VRAMState.NORMAL_VRAM
cpu_state = CPUState.GPU

把这里的cpu_state = CPUState.GPU改为cpu_state = CPUState.CPU
这样在启动的时候，会通过CPU运行ComfyUI。

有独立显卡安装

目前我仅有NVIDIA的显卡，所以其他显卡需要各位小伙伴去尝试；
我的显卡:NVIDIA GeForce GTX 1070
驱动版本：560.70

1.确定当前显卡支持的CUDA版本

我们可以通过如下命令查看我们显卡支持的最高CUDA的版本：

nvidia-smi

控制台会打印出如下内容：

我们在途中可以看到 CUDA Version：12.6，这说明我们当前显卡驱动可以支持的最高CUDA版本是12.6。

2.安装CUDA

如果你的电脑已经安装CUDA可以忽略。
执行如下命令确定电脑是否安装

nvcc -V

已经安装CUDA会打印下图内容：

这里我们需要在PyTorch官网去查看目前PyTorch支持的稳定版CUDA版本。

我们可以看到CUDA稳定版支持到12.1。需要在NAVIDA官网下载CUDA安装包

CUDA下载完成之后打开.exe文件开始安装。程序会让我们先选择目录，这个目录是应用程序解压安装内容的目录。
注： 我们可以不改变目录但是记住目录的地址，谨防安装之后没有自动删除，我们去手动删除。
之后一直下一步直到安装成功。网上有的文章推荐使用自定义，但是如果去看NVIDIA官网发布说明的更新动态会发现，有的版本不会向下兼容，比如12.x和11.x不兼容10.x的内容，在向上版本升级的时候，如果有些内容没有覆盖，会让你在使用GPU训练的时候出问题。可以自行阅读NVIDIA的官网发布说明。
到此显卡相关内容已经安装完成。

3.安装依赖

在环境中我们需要安装CUDA相关的依赖，PyTorch官网已经给我们提供了安装命令。

conda虚拟环境

使用conda虚拟环境，通过如下方式获取命令并执行：

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

python环境

直接使用python环境，通过如下方式获取命令并执行：

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

注： 网上说要单独安装CUDNN的依赖，其实PyTorch的依赖安装的时候会自动安装依赖的CUDNN。
安装完成之后，安装项目中的依赖：

pip install -r requirements.txt

这一步和Mac中执行的命令一样，不再赘述。

4.启动ComfyUI

在环境中执行如下命令：

python main.py

OK，安装ComfyUI到此为止。

QA

1.我在安装完PyTorch的CUDA依赖之后如何知道已经安装成功？

执行如下代码：

python -c 'import torch; print(torch.version.cuda); print(torch.cuda.is_available());'

命令行或控制台会打印出如下内容：

2.在Windows上安装ComfyUI，启动之后报如下错误：

Traceback (most recent call last):
  File "F:\python\comfyui\ComfyUI\main.py", line 94, in <module>
    import execution
  File "F:\python\comfyui\ComfyUI\execution.py", line 11, in <module>
    import nodes
  File "F:\python\comfyui\ComfyUI\nodes.py", line 21, in <module>
    import comfy.diffusers_load
  File "F:\python\comfyui\ComfyUI\comfy\diffusers_load.py", line 3, in <module>
    import comfy.sd
  File "F:\python\comfyui\ComfyUI\comfy\sd.py", line 5, in <module>
    from comfy import model_management
  File "F:\python\comfyui\ComfyUI\comfy\model_management.py", line 119, in <module>
    total_vram = get_total_memory(get_torch_device()) / (1024 * 1024)
  File "F:\python\comfyui\ComfyUI\comfy\model_management.py", line 88, in get_torch_device
    return torch.device(torch.cuda.current_device())
  File "F:\python\conda\envs\comfyui\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py", line 778, in current_device
    _lazy_init()
  File "F:\python\conda\envs\comfyui\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py", line 293, in _lazy_init
    torch._C._cuda_init()
RuntimeError: config[i] == get()->name() INTERNAL ASSERT FAILED at "C:\\cb\\pytorch_1000000000000\\work\\c10\\cuda\\CUDAAllocatorConfig.cpp":229, please report a bug to PyTorch. Allocator backend parsed at runtime != allocator backend parsed at load time

在PyTorch的Issues中作者给出了答案。

我们需要在ComfyUI/main.py中加一些代码：

import comfy.options
comfy.options.enable_args_parsing()

import os
import importlib.util
import folder_paths
import time
from comfy.cli_args import args

改为如下代码：

import comfy.options
comfy.options.enable_args_parsing()

import os
os.environ["PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF"] = "backend:cudaMallocAsync"

import torch

x = torch.randn(1).cuda()
print(x)

import importlib.util
import folder_paths
import time
from comfy.cli_args import args

总结