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- 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
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4.6 KiB
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# 06 ComfyUI 装出图
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## 目标
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装 ComfyUI + 拉 SDXL 模型 + 出第一张图。
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> **本机实测版本**（2026-06-14）：
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> - ComfyUI master（2026-06）
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> - ComfyUI 依赖 101 个包，5 分 10 秒装完
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> - torch 2.12.0 + torchvision 0.27.0 + torchaudio 2.11.0
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> - 模型：**SDXL base 1.0**（6.94 GB，`sd_xl_base_1.0.safetensors`）
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> - 出图实测：1024×1024，25 步，~5-10 秒
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> - 显存占用：~7.9 GB / 16 GB（剩 8.4 GB 余量）
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## 拉 ComfyUI 代码
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**WSL2 终端**：
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```bash
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cd /mnt/d/img-code
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git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
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cd ComfyUI
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```
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## 建独立 venv（和 LLM 那个分开）
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```bash
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uv venv --python 3.11 .venv
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source .venv/bin/activate
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```
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## 装依赖
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```bash
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uv pip install -r requirements.txt
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uv pip install torch torchvision torchaudio \
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--index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128 \
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--extra-index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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```
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## 让 ComfyUI 用 D 盘模型
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**WSL2 终端**（在 ComfyUI 目录下）：
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```bash
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cat > extra_model_paths.yaml << 'EOF'
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comfyui_models:
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base_path: /mnt/d/ComfyUI-models
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checkpoints: checkpoints
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vae: vae
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loras: loras
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controlnet: controlnet
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EOF
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```
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**这样配置后**：
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- 你把模型放 `/mnt/d/ComfyUI-models/checkpoints/`
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- ComfyUI 自动找到（不用改代码）
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## 验证 PyTorch（同 05 章）
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```bash
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python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available(), torch.cuda.get_device_name(0))"
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```
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## 拉 SDXL 模型（单文件，最省事）
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### 选 Flux 还是 SDXL？
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| 模型 | 显存 | 出图速度 | 画质 | 文件数 | 难度 |
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|------|------|------|------|------|------|
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| **SDXL 1.0** | ~7 GB | 5-10s | ⭐⭐⭐⭐ | 2 个（7G + 335M）| ⭐ 直接 Load Checkpoint |
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| FLUX.1-dev fp8 | ~12 GB | 30-60s | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 4 个（12G + 335M + 230M + 9.5G）| ⭐⭐⭐⭐ 拆 4 个 Loader |
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**推荐第一次先装 SDXL**——单文件 + 不用拆节点，**5 分钟出第一张图**。
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### 浏览器下 SDXL（国内 ModelScope 镜像）
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**Windows 浏览器**打开：
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https://www.modelscope.cn/models/AI-ModelScope/stable-diffusion-xl-base-1.0/files
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**只下这一个**（VAE 在主模型里内置，不用单独下）：
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- `sd_xl_base_1.0.safetensors`（**6.94 GB**）
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存到 `D:\FluxModels\`。
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### WSL2 移到对的位置
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```bash
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mkdir -p /mnt/d/ComfyUI-models/checkpoints
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mv /mnt/d/FluxModels/sd_xl_base_1.0.safetensors /mnt/d/ComfyUI-models/checkpoints/
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ls -lh /mnt/d/ComfyUI-models/checkpoints/
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```
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**应当看到**：`sd_xl_base_1.0.safetensors 6.94G`
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> **不要下错**的：`sd_xl_offset_example-lora_1.0.safetensors`（49MB 是 LoRA 增强，第一次跑不用）。
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>
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> **不要下**：FLUX 的 `ae.safetensors`（VAE，FLUX 不内置但 SDXL 内置了）。
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## 启动 ComfyUI
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```bash
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python main.py --listen 0.0.0.0
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```
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**看到**：
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```
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To see the GUI go to: http://0.0.0.0:8188
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```
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**Windows 浏览器打开**：http://localhost:8188
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## 出第一张图（SDXL 节点图）
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### 节点清单
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1. **Load Checkpoint**（双击空白处搜）→ 选 `sd_xl_base_1.0.safetensors`
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2. **CLIP Text Encode**（加**两次**，一正一负）
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3. **Empty Latent Image** → 1024×1024
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4. **KSampler** → steps=25, cfg=7, sampler=euler_ancestral, scheduler=normal, denoise=1
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5. **VAE Decode**
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6. **Save Image**
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### 连线（6 根）
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| 起点 | → | 终点 |
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|------|---|------|
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| Load Checkpoint.MODEL | → | KSampler.model |
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| Load Checkpoint.CLIP | → | 两个 CLIP Text Encode.clip |
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| CLIP Text Encode (正面).CONDITIONING | → | KSampler.positive |
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| CLIP Text Encode (负面).CONDITIONING | → | KSampler.negative |
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| Empty Latent Image.LATENT | → | KSampler.latent_image |
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| KSampler.LATENT | → | VAE Decode.samples |
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| Load Checkpoint.VAE | → | VAE Decode.vae |
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| VAE Decode.IMAGE | → | Save Image.images |
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### 提示词
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- **正面**：`a cute orange cat sitting on a windowsill, sunny day, high quality, detailed`
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- **负面**：`blurry, low quality, distorted, ugly`
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### 点 Queue Prompt
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**首次出图 30-60 秒**（编译 kernel），**之后每张 5-10 秒**。
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## 实机出图示例（2026-06-14）
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**提示词**：`a cute orange cat sitting on a windowsill, sunny day, high quality, detailed`
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**出图**（1024×1024，25 步）：
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- 构图：猫居中，对称植物框景
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- 光影：阳光从右上斜射，暖光
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- 配色：暖橙 + 蓝绿 + 米黄
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- 风格：绘本/吉卜力治愈风
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- 显存：~7.9 GB / 16 GB
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- 出图时间：~5-10 秒
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**没畸形、没变形、提示词全还原**——SDXL 一次成功。
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## 关掉 ComfyUI
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回到 WSL2 终端，按 `Ctrl+C`。
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## 下一步
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✅ 通过后 → 装更多模型 / 装 ComfyUI-Manager（一键装插件）/ 学 workflow
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