一、项目简介
ComfyUI是一款基于节点工作流的 Stable Diffusion 图形界面，支持通过可视化方式组合复杂的图像生成流程。
ComfyUI-BOOT基于官方 ComfyUI 构建，内置：
- Python 运行环境
- PyTorch（按 CUDA / 架构区分）
- ComfyUI 本体
- 启动与下载脚本
用于简化 ComfyUI 的部署与启动流程。
二、运行前准备
1. 系统与硬件要求
- 操作系统：Linux（推荐 Ubuntu 20.04+）
- Docker：已安装并可正常运行（建议使用 Docker 20.10+ 以支持
--gpus参数） - GPU（可选）：NVIDIA GPU（是否可用取决于 PyTorch 对该架构的支持）
注意：
- CUDA 版本的可用性由 PyTorch 官方预编译包决定，而非 NVIDIA 驱动或 CUDA Toolkit 本身。
- 即使系统未安装 CUDA Toolkit，也不影响使用对应 CUDA 标签的镜像。
2. 安装 Docker 环境
使用以下一键脚本快速部署 Docker 及相关组件（包含 Docker Engine、Docker Compose 等）：
bash <(wget -qO- https://xuanyuan.cloud/docker.sh)脚本执行完成后，通过以下命令验证 Docker 是否安装成功：
docker --version docker compose version若输出 Docker 版本信息（如Docker version 26.1.4, build 5650f9b），则说明安装成功。
3. 配置 Docker 服务
启动 Docker 服务并设置开机自启：
sudo systemctl enable --now docker对于 NVIDIA GPU 用户，需安装 NVIDIA Container Toolkit 以支持 GPU 资源调度：
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit sudo systemctl restart docker如需使用 NVIDIA GPU，请确保：
nvidia-smi可正常输出显卡信息。
三、镜像准备
拉取 ComfyUI-BOOT 镜像
使用以下命令通过轩辕镜像访问支持域名拉取推荐版本的 ComfyUI-BOOT 镜像：
docker pull xxx.xuanyuan.run/yanwk/comfyui-boot:cu128-slim说明：
cu128-slim为推荐标签，包含 CUDA 12.8 支持，适合新手使用。如需其他版本，可访问 ComfyUI-BOOT 镜像标签列表 查看所有可用标签。
拉取完成后，通过以下命令验证镜像是否成功下载：
docker images | grep comfyui-boot若输出类似以下内容，则说明镜像拉取成功：
xxx.xuanyuan.run/yanwk/comfyui-boot cu128-slim abc12345 2 weeks ago 15.2GB四、快速开始（NVIDIA GPU）
1. 创建本地目录
该目录结构与官方 README 保持一致：
mkdir -p \ storage \ storage-models/models \ storage-models/hf-hub \ storage-models/torch-hub \ storage-user/input \ storage-user/output \ storage-user/workflows2. 启动容器
docker run -it --rm \ --name comfyui \ --gpus all \ -p 8188:8188 \ -v "$(pwd)"/storage:/root \ -v "$(pwd)"/storage-models/models:/root/ComfyUI/models \ -v "$(pwd)"/storage-models/hf-hub:/root/.cache/huggingface/hub \ -v "$(pwd)"/storage-models/torch-hub:/root/.cache/torch/hub \ -v "$(pwd)"/storage-user/input:/root/ComfyUI/input \ -v "$(pwd)"/storage-user/output:/root/ComfyUI/output \ -v "$(pwd)"/storage-user/workflows:/root/ComfyUI/user/default/workflows \ xxx.xuanyuan.run/yanwk/comfyui-boot:cu128-slim提示：如遇兼容性问题，可尝试添加
-e CLI_ARGS="--disable-xformers"参数。
启动后，在浏览器中访问：
http://localhost:8188五、CUDA 与 GPU 架构兼容性说明
1. 官方兼容性矩阵（摘要）
| CUDA 标签 | Blackwell | Hopper | Ada | Ampere | Turing | Volta | Pascal | Maxwell |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| cu130 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ❌ | ❌ | ❌ |
| cu128 ⭐ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ❌ | ❌ |
| cu126 | ❌ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
⭐ 官方推荐使用CUDA 12.8（cu128）。
2. 重要说明（官方原意）
- 以上限制并非 NVIDIA CUDA Toolkit 的限制
- 而是PyTorch 官方为控制二进制体积而做出的支持取舍
- 是否可用以 PyTorch 官方发布为准
六、镜像标签说明
1. Slim（推荐新手）
- 仅包含 ComfyUI 与 Manager
- 预装大量依赖，便于后续安装自定义节点
可用标签示例：
cu126-slimcu128-slim⭐cu130-slim（无 xFormers）
2. Megapak（整合包）
- 包含常用自定义节点
- 包含编译工具链
示例：
cu126-megapakcu128-megapak
3. 其他标签
nightly：PyTorch 开发预览版rocm/rocm6：AMD GPUxpu-cn：Intel GPU（国内网络优化）cpu：仅 CPUarchived：已退役版本
七、CLI_ARGS 参数说明
CLI_ARGS用于向 ComfyUI 启动脚本传递参数（可选），例如：
-e CLI_ARGS="--disable-xformers"注意：
- 并非所有镜像都支持 xFormers（如 cu130 明确不支持）
- 参数是否可用取决于镜像标签与 PyTorch 构建方式
- 如遇启动异常，请优先移除 CLI_ARGS 进行排查
- 对新手来说，通常无需添加此参数即可正常使用
八、官方资源
官方文档
- ComfyUI-BOOT 官方 GitHub：项目源代码及详细文档
- ComfyUI 官方文档：ComfyUI 核心功能使用指南
镜像资源
- ComfyUI-BOOT 镜像文档（轩辕）：轩辕镜像平台文档页面
- ComfyUI-BOOT 镜像标签列表：所有可用镜像版本标签
技术社区
- ComfyUI 论坛：用户讨论与问题解答
- Docker 官方文档：Docker 容器技术详细指南
- NVIDIA Container Toolkit 文档：GPU 容器化部署指南
结语
使用轩辕镜像访问支持可改善 ComfyUI-BOOT 镜像的访问体验，镜像来源于官方公共仓库。
如需进行目录定制、生产化部署、多 GPU 管理等高级配置，请在充分理解官方行为的前提下自行调整。
如遇问题，优先参考 GitHub Issues 与官方文档说明。
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