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hwd32 1e17b6fee7 docs(06): 补 ComfyUI + SDXL 实机出图记录

- ComfyUI master + 101 个依赖，5 分 10 秒装完
- 改用 SDXL（不是 FLUX）—— 单文件 6.94GB，节点简单
- 出图实测：猫 + 窗台 + 阳光，1024x1024 25 步 5-10 秒
- 显存 ~7.9 GB / 16 GB
- 附完整节点图 + 连线表
- README 进度表 06 改 \u2705

2026-06-14 13:41:40 +08:00

4.6 KiB

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06 ComfyUI 装出图

目标

装 ComfyUI + 拉 SDXL 模型 + 出第一张图。

本机实测版本（2026-06-14）：

ComfyUI master（2026-06）

ComfyUI 依赖 101 个包，5 分 10 秒装完

torch 2.12.0 + torchvision 0.27.0 + torchaudio 2.11.0

模型：SDXL base 1.0（6.94 GB，sd_xl_base_1.0.safetensors）

出图实测：1024×1024，25 步，~5-10 秒

显存占用：~7.9 GB / 16 GB（剩 8.4 GB 余量）

拉 ComfyUI 代码

WSL2 终端：

cd /mnt/d/img-code
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI

建独立 venv（和 LLM 那个分开）

uv venv --python 3.11 .venv
source .venv/bin/activate

装依赖

uv pip install -r requirements.txt
uv pip install torch torchvision torchaudio \
  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128 \
  --extra-index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

让 ComfyUI 用 D 盘模型

WSL2 终端（在 ComfyUI 目录下）：

cat > extra_model_paths.yaml << 'EOF'
comfyui_models:
  base_path: /mnt/d/ComfyUI-models
  checkpoints: checkpoints
  vae: vae
  loras: loras
  controlnet: controlnet
EOF

这样配置后：

你把模型放 /mnt/d/ComfyUI-models/checkpoints/
ComfyUI 自动找到（不用改代码）

验证 PyTorch（同 05 章）

python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available(), torch.cuda.get_device_name(0))"

拉 SDXL 模型（单文件，最省事）

选 Flux 还是 SDXL？

模型	显存	出图速度	画质	文件数	难度
SDXL 1.0	~7 GB	5-10s	⭐⭐⭐⭐	2 个（7G + 335M）	⭐ 直接 Load Checkpoint
FLUX.1-dev fp8	~12 GB	30-60s	⭐⭐⭐⭐⭐	4 个（12G + 335M + 230M + 9.5G）	⭐⭐⭐⭐ 拆 4 个 Loader

推荐第一次先装 SDXL——单文件 + 不用拆节点，5 分钟出第一张图。

浏览器下 SDXL（国内 ModelScope 镜像）

Windows 浏览器打开： https://www.modelscope.cn/models/AI-ModelScope/stable-diffusion-xl-base-1.0/files

只下这一个（VAE 在主模型里内置，不用单独下）：

sd_xl_base_1.0.safetensors（6.94 GB）

存到 D:\FluxModels\。

WSL2 移到对的位置

mkdir -p /mnt/d/ComfyUI-models/checkpoints
mv /mnt/d/FluxModels/sd_xl_base_1.0.safetensors /mnt/d/ComfyUI-models/checkpoints/
ls -lh /mnt/d/ComfyUI-models/checkpoints/

应当看到：sd_xl_base_1.0.safetensors 6.94G

不要下错的：sd_xl_offset_example-lora_1.0.safetensors（49MB 是 LoRA 增强，第一次跑不用）。

不要下：FLUX 的 ae.safetensors（VAE，FLUX 不内置但 SDXL 内置了）。

启动 ComfyUI

python main.py --listen 0.0.0.0

看到：

To see the GUI go to: http://0.0.0.0:8188

Windows 浏览器打开：http://localhost:8188

出第一张图（SDXL 节点图）

节点清单

Load Checkpoint（双击空白处搜）→ 选 sd_xl_base_1.0.safetensors
CLIP Text Encode（加两次，一正一负）
Empty Latent Image → 1024×1024
KSampler → steps=25, cfg=7, sampler=euler_ancestral, scheduler=normal, denoise=1
VAE Decode
Save Image

连线（6 根）

起点	→	终点
Load Checkpoint.MODEL	→	KSampler.model
Load Checkpoint.CLIP	→	两个 CLIP Text Encode.clip
CLIP Text Encode (正面).CONDITIONING	→	KSampler.positive
CLIP Text Encode (负面).CONDITIONING	→	KSampler.negative
Empty Latent Image.LATENT	→	KSampler.latent_image
KSampler.LATENT	→	VAE Decode.samples
Load Checkpoint.VAE	→	VAE Decode.vae
VAE Decode.IMAGE	→	Save Image.images

提示词

正面：a cute orange cat sitting on a windowsill, sunny day, high quality, detailed
负面：blurry, low quality, distorted, ugly

点 Queue Prompt

首次出图 30-60 秒（编译 kernel），之后每张 5-10 秒。

实机出图示例（2026-06-14）

提示词：a cute orange cat sitting on a windowsill, sunny day, high quality, detailed

出图（1024×1024，25 步）：

构图：猫居中，对称植物框景
光影：阳光从右上斜射，暖光
配色：暖橙 + 蓝绿 + 米黄
风格：绘本/吉卜力治愈风
显存：~7.9 GB / 16 GB
出图时间：~5-10 秒

没畸形、没变形、提示词全还原——SDXL 一次成功。

关掉 ComfyUI

回到 WSL2 终端，按 Ctrl+C。

下一步

✅ 通过后 → 装更多模型 / 装 ComfyUI-Manager（一键装插件）/ 学 workflow

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