Arc Battlemage |
B580, B570, B60, B50 |
Arc Alchemist |
A770, A750, A580, A770M, A730M, A550M, Flex 170 |
Panther Lake |
388H, 386H, 368H, 366H, 358H, 356H, 338H, 336H, 365, 355, 335, 332, 325, 322 |
Lunar Lake |
288V, 268V, 266V, 258V, 256V, 238V, 236V, 228V, 226V |
Arrow Lake-H |
285H, 265H, 255H, 235H, 225H |
Meteor Lake-H |
185H, 165H, 155H, 135H, 125H, 165HL, 155HL, 135HL, 125HL |
更多兼容性信息参考 PyTorch 文档 。
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仅预置了少量功能性模型，绘图模型还请用户自行下载
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预装了 40+ 常用自定义节点 【查看详细列表】
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调整安装好了依赖项（200+ 互相兼容的 Python 包），包括需要编译安装的
insightface、dlib等。 -
预先下载了部分模型文件，包括 Impact Pack 会在初次启动时下载的模型文件等，避免国内用户启动时卡下载。
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使用 GitHub 流水线打包，方便 DIY。用户无需配置 CI/CD，只需在 GitHub 上 Fork 仓库，即可运行打包脚本 【查看操作方法】
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安装好最新 Intel 显卡驱动
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在 发布页面 下载整合包文件，或者直接下载链接：
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models.zip （模型包，只需下载一次，以后升级无需重复下载）
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打开
.7z.001并解压（建议不要放在太深的目录），打开.zip并解压到同一个目录 -
将 SD 模型放到
ComfyUI\models\checkpoints下-
可随意建立子目录，便于分类
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运行
启动器.bat即可启动
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启动后程序会自动打开浏览器，也可手动访问： http://localhost:8188/
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关闭窗口即可退出程序
在 Arc B580 (12G) 测试结果如下：
SD 1.5 |
🆗 很快 |
SDXL |
🆗 很快 |
Playground 2.5 |
🆗 很快 |
Stable Cascade |
🆗 很快 |
FLUX.1 |
❌ 无法加载 |
SD 3.5 |
🆗 正常 |
Lumina 2 |
🆗 正常 |
FLUX.1 Krea |
🆗 正常 |
FLUX.2 [Klein] 9B |
🆗 正常 |
Z-Image Turbo |
🆗 首次运行缓慢；图像尺寸过大易造成假死 |
Qwen Image 2512 |
❌ 无法加载 |
目前已知问题：
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当前英特尔显卡驱动
101.8626的文生图性能与兼容性均较上一版有所倒退。 -
一旦显存溢出，程序即崩溃或假死，需要重新启动。默认添加参数
--disable-smart-memory后有所缓解。-
勾选“禁用智能内存管理”会使模型运行完即释放显存，不会一直缓存于显存中，但该设置会增加模型加载用时。如果本次程序启动后只使用单一模型，也可取消勾选。
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尽量避免在一次启动中使用不同大类的模型（比如先运行 SD 3.5 再运行 SDXL）以减少显存泄漏。
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关闭使用 GPU 加速的程序（比如浏览器）可释放一部分显存。关闭浏览器后程序仍然在运行，可在日志窗口查看生成进度。
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仅就 ComfyUI 文生图而言，XPU 在 Windows 下的性能表现全面不如 Linux，且历经数个版本的 PyTorch 与驱动仍未有明显改善。 相反， 在 Linux 下每个版本都有可见提升，差距渐大。 如打算在 Intel GPU 上重度使用 ComfyUI，建议考虑使用 Linux 系统（优先推荐 Fedora，其次推荐最新版 Ubuntu）。
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备用脚本文件夹下包含了命令行启动脚本，其内容与启动器等价。如果你是 ComfyUI-Windows-Portable 的老用户，应该会比较熟悉。 -
善加利用 ComfyUI-Manager （ComfyUI 页面右上角 Manager 按钮），用它来管理自定义节点：安装、更新、禁用、卸载。
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“更新全部”需谨慎，用不到的节点没必要更新，避免 Python 包混乱。
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如果你讨厌程序产生的临时文件、下载缓存等，可以考虑使用 Sandboxie 沙盒来约束它们，同时隔离环境。
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在使用沙盒时，为了 I/O 性能，建议在“沙盒选项”-“资源访问”中，将程序主目录（
ComfyUI_Windows_portable）配置为“开放”。
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如果你将模型文件放在不同的分区，或者多个 ComfyUI 实例共用一套模型文件， 可以配置 ComfyUI 加载外部模型目录：
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将
ComfyUI目录下的extra_model_paths.yaml.example重命名，去掉末尾的.example -
编辑
extra_model_paths.yaml，其中以#开头的部分为注释内容
参考文件（点击展开）
comfyui:
base_path: D:\models\
animatediff_models: animatediff_models
animatediff_motion_lora: animatediff_motion_lora
bert-base-uncased: bert-base-uncased
checkpoints: checkpoints
clip: clip
clip_vision: clip_vision
configs: configs
controlnet: controlnet
depthfm: depthfm
diffusers: diffusers
diffusion_models: |
diffusion_models
unet
embeddings: embeddings
facerestore_models: facerestore_models
gligen: gligen
grounding-dino: grounding-dino
hypernetworks: hypernetworks
insightface: insightface
instantid: instantid
ipadapter: ipadapter
loras: loras
mmdets: mmdets
onnx: onnx
photomaker: photomaker
rembg: rembg
sams: sams
style_models: style_models
text_encoders: text_encoders
ultralytics: ultralytics
unet: unet
upscale_models: upscale_models
vae: vae
vae_approx: vae_approx
ComfyUI 有五处常见的模型文件保存位置：
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内置的
ComfyUI\models目录 -
通过
extra_model_paths.yaml配置的外部模型目录 -
通过 HuggingFace Hub（HF 官方下载器）下载的模型文件
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通过 PyTorch 下载的模型文件
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各节点在
ComfyUI\custom_nodes中原地下载的文件
其中：
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HF Hub 默认将文件下载到
C:\Users\UserName\.cache\huggingface\hub -
PyTorch 默认将文件下载到
C:\Users\UserName\.cache\torch\hub
本整合包在启动脚本中，将这两者修改到了程序根目录下，分别为 HuggingFaceHub 与 TorchHome 文件夹，以便用户直观管理。如需修改，可在启动脚本中编辑。
工作空间 |
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性能 |
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综合 |
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控制 |
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视频 |
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更多 |
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如安装新节点后遇到兼容性问题，可在 ComfyUI-Manager 中禁用冲突节点。
本仓库使用流水线构建整合包，直接 fork 本仓库即可开始执行 GitHub Workflow。代码库中不含特化配置，也不需要额外配置访问权限。
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Fork 后，在页面中找到 Actions。
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找到 Build & Upload Package。
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比如我代码库里的页面长 这样
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找到 Run Workflow，点击运行。
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等待执行完毕（20~40分钟）
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找到仓库的 releases 页面，里面会有刚生成的草稿，即可下载或编辑发布。