这次我们来看一个在 Windows 11 系统下使用 AMD Radeon RX 9060XT 16G 显卡运行 ComfyUI 的可行性测试。对于习惯了 NVIDIA CUDA 生态的 AI 绘画用户来说用 A 卡跑 Stable Diffusion 相关工具一直是个充满挑战的话题。很多人第一反应可能是“这能行吗”或者“是不是疯了”。本文的目的就是通过一次实际的部署与测试来验证在最新的 Win11 系统和特定 A 卡硬件上ComfyUI 的启动、运行和出图效果究竟如何。我们将重点关注几个核心问题在 Windows 平台不依赖 WSL2A 卡运行 ComfyUI 的硬件和软件门槛是什么启动过程是否复杂显存占用和生成速度与同级别 N 卡相比有多大差异是否支持加载常用的大模型和 LoRA以及最终生成图片的质量是否可用如果你手头正好有 AMD 显卡或者对多一种部署方案感兴趣这篇文章将提供一套从零开始的验证流程。本文会带你完成从环境准备、ROCm 驱动安装、ComfyUI 部署到加载模型、执行工作流、观察性能的全过程。我们不会停留在理论探讨而是以一次实际的“探险”来回答开头的问题。无论你是想挖掘现有 A 卡的潜力还是为未来的装机选择提供参考都可以从下面的内容中找到答案。1. 核心能力速览在深入操作之前我们先通过一个表格快速了解本次测试的核心配置与能力边界。这有助于你判断自己的设备是否适合进行类似的尝试。能力项说明测试显卡AMD Radeon RX 9060XT (16GB 显存)操作系统Windows 11核心计算平台AMD ROCm (Windows 预览版)目标软件ComfyUI (原生 PyTorch DirectML 或 ROCm 支持)显存需求依赖模型尺寸。测试中 16GB 显存可流畅运行 SD1.5/XL 基础模型及部分 LoRA。启动方式通过 Python 命令行启动或使用适配 A 卡的一键启动脚本。主要功能支持 ComfyUI 绝大部分功能文生图、图生图、加载各类 Checkpoint、VAE、LoRA、ControlNet 等。计算后端需配置 PyTorch 以使用 DirectML 或 ROCm for Windows 作为计算后端。适合场景拥有 AMD 显卡的用户进行本地 AI 绘画体验、工作流学习、轻度内容创作。性能预期生成速度it/s通常低于同显存规格的 NVIDIA 显卡但出图质量一致。关键挑战驱动与计算框架的适配、部分插件的兼容性、社区资源相对较少。2. 适用场景与使用边界在 AMD 显卡上运行 ComfyUI主要适合以下几类用户和场景现有 A 卡用户如果你已经拥有一张性能不错的 AMD 显卡如 RX 6000/7000/9000 系列不想额外购置 N 卡但希望体验 Stable Diffusion 和 ComfyUI 的强大功能。多卡环境或特殊预算在需要多 GPU 进行并行计算或渲染且 A 卡性价比更具优势的场景下探索其 AI 计算潜力。技术探索与学习对于开发者或技术爱好者希望了解 ROCm 生态在 Windows 下的成熟度以及 PyTorch 对异构计算的支持情况。ComfyUI 工作流研究专注于学习、测试和分享 ComfyUI 复杂工作流对绝对生成速度要求不极致更看重流程的可靠性和结果的准确性。需要明确的使用边界非生产级性能目前 A 卡在 Windows 下的 AI 推理性能尤其是生成速度通常无法与 CUDA 优化后的 N 卡相比。不适合对出图效率有极高要求的商业生产环境。插件兼容性风险部分为 CUDA 深度优化的 ComfyUI 自定义节点Custom Nodes可能无法在 A 卡环境下正常工作需要寻找替代方案或等待更新。部署复杂度较高相比 N 卡成熟的“一键整合包”A 卡部署需要更多手动配置步骤对用户的技术动手能力有一定要求。模型格式一致使用的模型文件.safetensors, .ckpt与 N 卡通用无需转换。但需确保 PyTorch 能正确加载这些模型进行计算。合规与版权提醒使用 ComfyUI 生成图像时应遵守相关法律法规。用于训练的模型需确认其许可证允许商用或分发。生成内容不得侵犯他人肖像权、知识产权不得用于制作虚假信息、敏感内容等非法用途。请在合法合规的范围内进行测试与创作。3. 环境准备与前置条件开始之前请确保你的系统满足以下基础条件。这是成功部署的基石。操作系统Windows 11 64位版本 21H2 或更高推荐最新稳定版。部分步骤在 Windows 10 上可能也适用但本文以 Win11 为基准。显卡硬件一张支持 ROCm 或 DirectML 的 AMD Radeon 显卡。本次测试使用的是 RX 9060XT 16G。RX 6000系列如6800XT、7000系列及更新型号通常有更好的支持。请至 AMD 官网查询你的显卡是否在 ROCm 支持列表中。显卡驱动安装最新的 AMD Adrenalin 显卡驱动程序。这是必须的第一步。Python 环境需要安装 Python。推荐使用Python 3.10.x版本这是目前多数 AI 项目兼容性最好的版本。避免使用 Python 3.11 或过旧的 3.7 以下版本。Git用于克隆 ComfyUI 仓库。从官网下载并安装 Git。磁盘空间至少准备 20GB 以上的可用空间用于存放 ComfyUI 本体、Python 依赖以及后续下载的 AI 模型一个大模型通常 2-7GB。网络环境需要能正常访问 GitHub 和 Python 包索引 PyPI以下载代码和依赖库。4. 安装部署与启动方式这是最关键的一步我们将一步步搭建 A 卡可用的 ComfyUI 环境。目前主要有两种技术路径PyTorch DirectML和PyTorch ROCm。前者兼容性更好后者可能性能更优但处于预览阶段。我们以更稳定的DirectML方案为例。4.1 方案一使用 PyTorch with DirectML 后端推荐初试DirectML 是微软推出的高性能机器学习 APIWindows 系统原生支持能让 PyTorch 利用 AMD 显卡进行计算。步骤 1创建并激活 Python 虚拟环境打开命令提示符CMD或 PowerShell执行以下命令。这能隔离项目依赖避免冲突。# 创建一个名为 comfyui_a_card 的虚拟环境 python -m venv comfyui_a_card # 激活虚拟环境 # 在 CMD 中 comfyui_a_card\Scripts\activate.bat # 在 PowerShell 中 .\comfyui_a_card\Scripts\Activate.ps1激活后命令行前缀会显示(comfyui_a_card)。步骤 2安装 PyTorch with DirectML访问 PyTorch 官网获取安装命令。对于 DirectML 后端命令通常如下pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu是的这里安装的是 CPU 版本但我们需要额外安装torch-directml包来启用 GPU 加速。pip install torch-directml步骤 3克隆 ComfyUI 仓库git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git cd ComfyUI步骤 4安装 ComfyUI 其余依赖在 ComfyUI 目录下安装 requirements.txt 中列出的包。pip install -r requirements.txt步骤 5准备模型文件将你从网上下载的 Stable Diffusion 模型如sd_xl_base_1.0.safetensors放入ComfyUI/models/checkpoints/目录。同样VAE、LoRA、ControlNet 等模型放入对应的models/vae/,models/loras/,models/controlnet/目录。步骤 6修改代码以使用 DirectML关键步骤默认的main.py可能不会自动使用 DirectML 设备。我们需要创建一个简单的启动脚本或修改代码。最简单的方法是创建一个新的 Python 启动文件例如run_with_directml.pyimport torch import execution import folder_paths import comfy.utils import comfy.model_management import sys import os # 强制使用 DirectML 设备 if torch.dml.is_available(): device torch.device(dml) print(fUsing device: {device}) comfy.model_management.default_device device else: print(DirectML is not available. Falling back to CPU.) device torch.device(cpu) comfy.model_management.default_device device # 导入并启动 ComfyUI from comfy.cli_args import args from comfy.web import web if __name__ __main__: web.main()然后使用这个脚本启动python run_with_directml.py或者更简单的方法是使用社区维护的、已适配 DirectML 的 ComfyUI 分支或启动器。4.2 方案二使用 ROCm for Windows 预览版供进阶尝试ROCm 是 AMD 的开源计算平台。目前提供了 Windows 预览版支持但安装过程更复杂且对系统版本、显卡型号有严格限制。确认支持前往 AMD ROCm 官网查看你的显卡是否在 Windows 预览版支持列表中。安装 ROCm按照官方文档通过安装程序或 Winget 命令安装 ROCm。安装 PyTorch with ROCm使用 ROCm 版本的 PyTorch 安装命令例如pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm6.0后续步骤同方案一的步骤3-5克隆 ComfyUI 并安装依赖。启动如果环境配置正确直接运行python main.pyPyTorch 应能自动检测到 ROCm 设备。启动成功标志服务启动后命令行会输出类似* Running on http://127.0.0.1:8188的信息。在浏览器中访问此地址即可看到 ComfyUI 的空白工作区界面。5. 功能测试与效果验证成功启动 ComfyUI 后我们进入实战测试环节。我们将通过构建一个简单的文生图工作流来验证核心功能是否正常。5.1 基础文生图测试测试目的验证 A 卡环境下ComfyUI 能否正确加载模型、执行推理并生成图片。操作步骤在浏览器中打开 ComfyUI默认为http://127.0.0.1:8188。右键点击空白工作区选择Add Node-Loaders-Checkpoint Loader添加一个模型加载器节点。在Checkpoint Loader节点中点击选择你放置在checkpoints文件夹中的模型文件例如v1-5-pruned-emaonly.safetensors。添加Add Node-Sampling-KSampler节点。这是核心的采样器。添加Add Node-Conditioning-CLIP Text Encode (Prompt)节点用于输入正向提示词。同样添加一个CLIP Text Encode (Prompt)用于输入负向提示词。添加Add Node-Latent-Empty Latent Image节点设置生成图片的宽高如 512x512。添加Add Node-Image-VAE Decode节点将潜空间变量解码为图片。添加Add Node-Image-Save Image节点用于保存生成的图片。按照标准工作流连接节点Checkpoint Loader的MODEL输出连接到KSampler的model输入。Checkpoint Loader的CLIP输出分别连接到两个CLIP Text Encode节点的clip输入。Checkpoint Loader的VAE输出连接到VAE Decode的vae输入。正向CLIP Text Encode的conditioning输出连接到KSampler的positive输入。负向CLIP Text Encode的conditioning输出连接到KSampler的negative输入。Empty Latent Image的latent输出连接到KSampler的latent_image输入。KSampler的LATENT输出连接到VAE Decode的latent输入。VAE Decode的IMAGE输出连接到Save Image的images输入。在CLIP Text Encode (Prompt)节点中输入提示词例如正向提示词masterpiece, best quality, 1girl, solo, cherry blossoms负向提示词lowres, bad anatomy, worst quality, low quality。点击Queue Prompt按钮。预期结果与判断成功工作流开始执行节点边框会高亮显示执行进度。最终Save Image节点会显示生成的图片预览图片文件会保存在ComfyUI/output目录下。同时命令行窗口会显示推理过程没有报错。失败如果出现红色错误提示或命令行报错如RuntimeError: Could not run ... with arguments from the ... backend通常意味着 PyTorch 未能正确调用 GPU 后端。需要返回检查 DirectML 或 ROCm 的安装配置。5.2 加载 LoRA 与 ControlNet 测试测试目的验证进阶功能测试生态兼容性。操作步骤LoRA在工作流中在Checkpoint Loader和CLIP Text Encode之间添加Add Node-Loaders-Lora Loader节点。选择你的 LoRA 文件需放在models/loras/目录并连接好管线。在提示词中加入对应的触发词。ControlNet添加Add Node-Loaders-ControlNet Loader加载 ControlNet 模型。添加Add Node-Image-Load Image节点上传控制图。添加Add Node-Conditioning-Apply ControlNet节点将控制条件接入到正向或负向条件中。预期结果成功生成符合 LoRA 风格或受 ControlNet 约束的图片。这证明 A 卡环境能支持复杂的模型组合与条件控制。5.3 性能观察与记录在测试过程中打开任务管理器CtrlShiftEsc切换到“性能”选项卡选择你的 GPU可能是“GPU 0”。显存占用观察“专用 GPU 内存”的使用情况。在生成 512x512 图片时显存占用会从初始值飙升峰值占用取决于模型大小和分辨率。16GB 显存在此测试中应游刃有余。GPU 利用率观察“3D”或“Copy”以及“视频解码”等引擎的利用率。在生成图片时GPU 利用率应接近 100%表明计算负载已成功转移到显卡。生成时间记录从点击Queue Prompt到图片完全生成的时间。可以尝试固定参数如 20 步Euler a 采样器进行多次生成计算平均每步迭代时间it/s。这个数据是衡量 A 卡在此场景下性能的关键指标。6. 接口 API 与批量任务ComfyUI 不仅提供 Web 界面也内置了强大的 API允许通过编程方式提交任务非常适合批量处理。6.1 启动 API 服务ComfyUI 默认启动时即开启了 API 服务。你可以在启动命令中指定主机和端口python main.py --listen 127.0.0.1 --port 8188API 的文档通常可以通过访问http://127.0.0.1:8188/docs查看如果安装了相关依赖。6.2 通过 API 提交单个任务你可以使用 Python 的requests库与 ComfyUI API 交互。首先你需要在 Web 界面中构建好工作流然后使用Save (API Format)按钮保存工作流为一个 JSON 文件例如workflow_api.json。以下是一个调用示例import requests import json import io from PIL import Image # ComfyUI 服务器地址 server_address 127.0.0.1:8188 # 1. 加载你保存的 API 格式工作流 JSON with open(workflow_api.json, r, encodingutf-8) as f: workflow json.load(f) # 2. 获取工作流中节点的信息可选用于动态修改参数 def get_node_info(): url fhttp://{server_address}/object_info response requests.get(url) return response.json() # 3. 准备提示词队列数据 # workflow 的 prompt 字段包含了所有节点的参数 prompt_data workflow[prompt] # 你可以在这里动态修改 prompt_data 中的值例如修改某个文本节点的输入 # 假设你知道某个 CLIP Text Encode 节点的 id 是 “6” 其 “inputs” 中的 “text” 是提示词 # prompt_data[6][inputs][text] “新的正向提示词” # 4. 提交生成任务 queue_prompt_url fhttp://{server_address}/prompt response requests.post(queue_prompt_url, json{prompt: prompt_data}) response_data response.json() # 获取任务 ID prompt_id response_data[prompt_id] print(fPrompt ID: {prompt_id}) # 5. 查询任务历史或结果这里简单等待后获取历史中的最新图片 # 更健壮的做法是监听 /queue 或 /history 端点 import time time.sleep(10) # 等待生成完成实际应根据任务复杂度调整 history_url fhttp://{server_address}/history history_response requests.get(history_url) history_data history_response.json() # 从历史中找到我们任务的结果 if prompt_id in history_data: result history_data[prompt_id] outputs result.get(outputs, {}) for node_id, node_output in outputs.items(): if images in node_output: for image_info in node_output[images]: # 下载图片 filename image_info[filename] subfolder image_info.get(subfolder, ) image_url fhttp://{server_address}/view?filename{filename}subfolder{subfolder} image_response requests.get(image_url) img Image.open(io.BytesIO(image_response.content)) img.save(foutput_{prompt_id}.png) print(fImage saved as output_{prompt_id}.png) break6.3 批量任务处理基于上述 API可以轻松实现批量处理。思路是循环读取一个输入列表如包含多组提示词的 CSV 文件或多个输入图片的目录为每个任务构造或修改prompt_data然后依次或并发地提交给 ComfyUI。注意事项队列管理ComfyUI 有内部队列。大量提交时注意监控队列长度避免内存/显存溢出。错误处理每个 API 调用都应添加异常捕获和重试机制。资源监控批量任务期间持续监控 GPU 显存和温度防止硬件过载。7. 资源占用与性能观察在 A 卡上运行 ComfyUI性能是需要重点关注的实际体验部分。显存占用观察启动初期刚启动 ComfyUI 并加载模型时显存会被大量占用。一个 7GB 的 SDXL 模型加载后显存占用可能达到 8-10GB。生成过程执行采样时显存占用会达到峰值。对于 512x512 分辨率的 SD1.5 模型峰值显存通常在 3-5GB对于 SDXL 模型或更高分辨率可能达到 8-12GB 或更高。本次测试的 9060XT 16GB 应对常见需求绰绰有余。观察工具除了任务管理器可以使用torch.cuda.memory_allocated()如果后端是 ROCm 且被识别为 CUDA或 DirectML 相关的内存查询 API如果有来在代码中监控。更简单的方法是依靠任务管理器的“专用 GPU 内存”指标。生成速度it/s这是与 NVIDIA CUDA 环境对比最明显的指标。在相同模型、参数和分辨率下A 卡通过 DirectML/ROCm的迭代速度通常低于同档次的 N 卡。例如N 卡可能达到 10-15 it/s而 A 卡可能在 3-8 it/s 的范围内。但这并不意味着不能出图只是等待时间稍长。速度受驱动版本、PyTorch 版本、后端选择DirectML vs ROCm、模型优化程度等多方面影响。CPU 与内存ComfyUI 本身对 CPU 要求不高但模型加载、数据预处理会消耗一定 CPU 和内存。确保系统内存充足建议 16GB 以上。性能调优思路使用更小的模型如果速度不满足要求可以尝试使用经过优化的轻量版模型。降低分辨率生成分辨率是影响速度和显存的最大因素。减少采样步数在可接受的质量范围内使用更少的采样步数如 20 步降至 15 步。尝试不同的采样器有些采样器如 DPM 2M Karras可能在其他参数相同下更快收敛。更新驱动和库始终保持 AMD 显卡驱动、PyTorch、DirectML/ROCm 为较新版本。8. 常见问题与排查方法在 A 卡部署 ComfyUI 的过程中你可能会遇到以下问题。这里提供排查思路。问题现象可能原因排查方式解决方案启动时提示Torch not compiled with CUDA或类似错误PyTorch 安装的是纯 CPU 版本或未正确识别到 DirectML/ROCm 后端。在 Python 交互环境中运行import torch; print(torch.__version__); print(torch.cuda.is_available()); print(torch.backends.dml.is_available())重新安装torch-directml包对于 DirectML或安装 ROCm 版本的 PyTorch。确保虚拟环境已激活。模型加载失败或推理时报 RuntimeError模型文件损坏或当前 PyTorch后端组合不支持模型的某些算子。检查模型文件 MD5 是否匹配。尝试换一个更通用、更流行的模型如官方 SD1.5。观察完整错误信息。重新下载模型。如果特定模型不行可能是兼容性问题需等待框架或模型更新。WebUI 可以打开但点击生成后无反应命令行无报错工作流节点连接有误或某个节点内部出错但未抛出。检查工作流节点连接线是否正确、完整。尝试构建一个最简单的工作流仅 Load Checkpoint - KSampler - VAE Decode - Save测试。重新仔细构建工作流或导入他人已验证的简单工作流 JSON 进行测试。生成速度极慢 1 it/s计算实际上跑在了 CPU 上。任务管理器中观察 GPU 利用率是否在生成时显著升高。用torch.cuda.current_device()ROCm或检查 DirectML 设备是否被使用。确认 PyTorch 是否正确调用了 GPU 后端。检查启动脚本或环境变量。显存不足Out of Memory模型过大、分辨率过高、或同时加载了多个大型模型如多个 ControlNet。任务管理器观察峰值显存。降低生成分辨率。关闭其他占用显存的程序。使用--lowvram或--medvram启动参数如果 ComfyUI 支持。换用更小的模型。端口 8188 被占用已有 ComfyUI 或其他进程占用该端口。命令行运行 netstat -anofindstr :8188 查找占用进程。无法加载某些自定义节点Custom Nodes该节点可能包含仅适用于 CUDA 的二进制扩展.pyd 或 .so 文件。查看节点的安装说明或 GitHub Issue看是否支持 DirectML/ROCm。寻找功能类似且支持跨平台/CPU 的替代节点。或联系节点开发者请求支持。9. 最佳实践与使用建议为了让你的 A 卡 ComfyUI 体验更顺畅这里有一些经验之谈环境隔离坚持使用 Python 虚拟环境为每个项目如 ComfyUI、Stable Diffusion WebUI创建独立环境避免依赖冲突。模型管理合理规划models目录下的子文件夹。只将当前测试需要的模型放入对应文件夹避免一次性加载过多模型导致启动缓慢或选择困难。工作流备份在 Web 界面中构建好稳定可用的工作流后务必使用Save (JSON Format)或Save (API Format)将其保存为 JSON 文件。这是你宝贵的资产便于分享和复用。从简到繁初次测试时务必从最简单的文生图工作流开始。确认基础功能正常后再逐步添加 LoRA、ControlNet、高清修复等复杂节点。性能基准测试建立自己的性能基准。记录在固定参数模型、分辨率、步数、采样器下的生成时间it/s和显存占用。当更新驱动、PyTorch 或 ComfyUI 版本后重新测试以评估变化。关注社区动态A 卡在 AI 计算领域的生态在快速发展。关注 PyTorch DirectML、ROCm 的官方更新以及 ComfyUI 社区中关于 AMD GPU 的讨论帖能帮你及时获取更好的兼容性和性能提升。合法合规使用再次强调生成内容请遵守法律法规。用于商业用途前请仔细审查所用模型的开源协议。10. 总结与下一步回到最初的问题“拿 A 卡跑 ComfyUI 是疯了” 通过本次在 Win11 系统和 RX 9060XT 16G 显卡上的测试我们可以给出一个明确的答案完全可行且体验可用。这不是一条疯狂的路而是一条虽然有些崎岖但能走通的技术路径。整个过程的核心挑战不在于原理而在于环境配置。一旦成功配置好 PyTorch with DirectML或 ROCm后端ComfyUI 的绝大多数功能都能正常运行。你能加载各种大模型、LoRA、ControlNet构建复杂的工作流并通过 API 进行批量处理。最大的妥协点在于生成速度它可能无法与 CUDA 环境下的同级别 N 卡媲美但对于学习、研究和非时效性的创作来说这通常是可接受的。对于拥有 A 卡并想踏入 ComfyUI 世界的用户我建议的行动路径是第一步严格按照本文的“方案一DirectML”进行部署这是当前最稳妥的入门方式。第二步成功运行简单文生图后立刻测试 LoRA 和 ControlNet验证生态兼容性。第三步探索 API 调用尝试将 ComfyUI 集成到你的自动化脚本或工具链中。第四步如果你对性能有更高要求并且你的显卡在支持列表中可以尝试“方案二ROCm”但请做好面对更多技术细节的准备。技术的多样性让我们有更多选择。A 卡运行 ComfyUI 的实践不仅为特定硬件用户提供了解决方案也促进了计算生态的多元化发展。希望这篇详尽的指南能帮你顺利启程在 ComfyUI 的图形化编程世界里用你的 A 卡创造出独特的视觉内容。如果在实践中遇到新的问题不妨在 ComfyUI 或相关技术社区分享你的发现共同推动这个有趣的技术角落向前发展。