Installation et Premiers Pas

Installation et Premiers Pas

Prérequis matériels

GPU recommandé

ComfyUI utilise le GPU pour accélérer la génération. Voici les recommandations :

Configuration VRAM Modèles supportés
Minimum 4 Go SD 1.5 (lent)
Recommandé 8 Go SD 1.5, SDXL
Confortable 12 Go+ SD 1.5, SDXL, Flux
Optimal 24 Go+ Tous les modèles, haute résolution

Note : ComfyUI fonctionne aussi en mode CPU, mais la génération sera beaucoup plus lente (minutes au lieu de secondes).

GPU NVIDIA vs AMD

  • NVIDIA (CUDA) : support natif, meilleures performances, recommandé
  • AMD (ROCm) : supporté sous Linux, performances correctes
  • Apple Silicon (MPS) : supporté, performances bonnes sur M1/M2/M3

Installation

Méthode 1 : Installation manuelle (recommandée)

Étape 1 : Installer Python

Téléchargez Python 3.10 ou 3.11 (évitez 3.12+ pour la compatibilité). Cochez "Add Python to PATH" lors de l'installation.

# Vérifier l'installation
python --version

Étape 2 : Installer PyTorch

# NVIDIA (CUDA 12.1)
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

# AMD (ROCm, Linux uniquement)
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.7

# CPU uniquement
pip install torch torchvision torchaudio

Étape 3 : Cloner et configurer ComfyUI

git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI
pip install -r requirements.txt

Étape 4 : Lancer ComfyUI

python main.py

L'interface sera accessible à l'adresse http://127.0.0.1:8188.

Méthode 2 : Package portable (Windows)

  1. Téléchargez le package depuis la page GitHub officielle de ComfyUI (section Releases)
  2. Décompressez l'archive
  3. Lancez run_nvidia_gpu.bat (ou run_cpu.bat)
  4. L'interface s'ouvre automatiquement dans votre navigateur

Méthode 3 : Docker

# GPU NVIDIA
docker run -it --gpus all -p 8188:8188 \
  -v $(pwd)/models:/app/models \
  -v $(pwd)/output:/app/output \
  comfyanonymous/comfyui

# Avec docker-compose
version: '3'
services:
  comfyui:
    image: comfyanonymous/comfyui
    ports:
      - "8188:8188"
    volumes:
      - ./models:/app/models
      - ./output:/app/output
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - capabilities: [gpu]

Organisation des fichiers

ComfyUI/
├── main.py                    # Point d'entrée
├── models/
│   ├── checkpoints/           # Modèles principaux (.safetensors)
│   ├── loras/                 # LoRAs (adaptateurs de style/sujet)
│   ├── controlnet/            # Modèles ControlNet
│   ├── vae/                   # VAE personnalisés
│   ├── upscale_models/        # Modèles d'upscale (ESRGAN, etc.)
│   ├── clip/                  # Modèles CLIP
│   ├── clip_vision/           # Modèles CLIP Vision (pour IP-Adapter)
│   ├── ipadapter/             # Modèles IP-Adapter
│   └── embeddings/            # Textual inversions
├── input/                     # Images d'entrée
├── output/                    # Images générées
├── custom_nodes/              # Extensions installées
└── workflows/                 # Vos workflows sauvegardés

Télécharger votre premier modèle

Depuis CivitAI

  1. Rendez-vous sur CivitAI
  2. Filtrez par type "Checkpoint"
  3. Choisissez un modèle populaire (ex: Juggernaut XL, DreamShaper, Realistic Vision)
  4. Téléchargez le fichier .safetensors
  5. Placez-le dans ComfyUI/models/checkpoints/

Modèles recommandés pour débuter

Modèle Base Spécialité Taille
DreamShaper 8 SD 1.5 Polyvalent ~2 Go
Juggernaut XL SDXL Photoréalisme ~6.5 Go
Anything V5 SD 1.5 Anime/Illustration ~2 Go
RealVisXL SDXL Photoréalisme ~6.5 Go

Votre première génération

Étape 1 : Charger le workflow par défaut

Au lancement, ComfyUI affiche un workflow par défaut de type text-to-image. Si le canvas est vide, cliquez sur Load Default dans le menu.

Étape 2 : Sélectionner le modèle

Dans le nœud Load Checkpoint, cliquez sur le menu déroulant et sélectionnez le modèle que vous avez téléchargé.

Étape 3 : Écrire un prompt

Dans le nœud CLIP Text Encode connecté au positive du KSampler :

a beautiful mountain landscape at sunset, photorealistic,
detailed clouds, golden hour lighting, 4k, high quality

Dans le nœud CLIP Text Encode connecté au negative :

blurry, low quality, watermark, text, deformed, ugly,
bad anatomy, bad proportions

Étape 4 : Configurer les paramètres

Dans le nœud KSampler :

Paramètre Valeur recommandée Explication
seed random Graine aléatoire pour la reproductibilité
steps 25 Nombre d'itérations de débruitage
cfg 7.0 Force du guidage par le prompt
sampler_name dpmpp_2m Algorithme de sampling
scheduler karras Planification du bruit
denoise 1.0 1.0 = génération complète

Dans le nœud Empty Latent Image :

  • width : 512 (SD 1.5) ou 1024 (SDXL)
  • height : 512 (SD 1.5) ou 1024 (SDXL)
  • batch_size : 1

Étape 5 : Générer

Cliquez sur Queue Prompt (ou appuyez sur Entrée). La progression s'affiche sur chaque nœud pendant la génération.

Installer ComfyUI Manager

ComfyUI Manager est l'extension la plus importante : elle permet d'installer, mettre à jour et gérer toutes les autres extensions depuis l'interface.

cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git

Redémarrez ComfyUI. Un nouveau bouton Manager apparaît dans le menu.

Fonctionnalités de ComfyUI Manager

  • Install Custom Nodes : parcourir et installer des extensions
  • Install Missing Nodes : détecter et installer les nœuds manquants d'un workflow
  • Update All : mettre à jour toutes les extensions
  • Install Models : télécharger des modèles directement depuis l'interface

Sauvegarder et charger des workflows

Sauvegarder

  • Ctrl + S : sauvegarde en fichier JSON
  • Les métadonnées du workflow sont aussi intégrées dans chaque image PNG générée

Charger

  • Ctrl + O : ouvrir un fichier JSON
  • Glisser-déposer un fichier JSON sur le canvas
  • Glisser-déposer une image PNG : ComfyUI extrait automatiquement le workflow des métadonnées

Partager

Les fichiers JSON de workflow sont légers et faciles à partager. Des plateformes comme OpenArt et CivitAI hébergent des milliers de workflows communautaires.

Résolution des problèmes courants

"CUDA out of memory"

  • Réduisez la résolution de l'image
  • Lancez ComfyUI avec python main.py --lowvram ou --novram
  • Fermez les autres applications utilisant le GPU

Les nœuds sont rouges / "Missing node"

  • Installez le nœud manquant via ComfyUI Manager → Install Missing Nodes
  • Ou installez manuellement l'extension dans custom_nodes/

L'image générée est noire ou bruitée

  • Vérifiez que le VAE est correctement connecté
  • Augmentez le nombre de steps (essayez 30-40)
  • Vérifiez que le cfg n'est pas trop élevé (>15 peut produire des artefacts)