ComfyUI в Linux: установка и стабильная генерация изображений

ComfyUI в Linux ставится из git в виртуальное окружение Python: сначала PyTorch под вашу видеокарту, затем зависимости проекта и запуск python main.py. Ниже порядок для NVIDIA, AMD и Intel, хранение моделей, безопасная работа с кастомными нодами и флаги, которые спасают от нехватки видеопамяти.

Что нужно для ComfyUI на Linux

ComfyUI - нодовый интерфейс для локальной генерации изображений и видео: Stable Diffusion, SDXL, Flux и более новые модели собираются из блоков в граф, который можно сохранить и повторить. На Linux он работает лучше всего, но только при правильной связке драйвер, PyTorch и Python. Большинство проблем возникает именно здесь, а не в самом ComfyUI.

• Видеокарта. NVIDIA с проприетарным драйвером - самый беспроблемный вариант. AMD Radeon работает через ROCm, лучше всего на поколениях RDNA2 и новее. Intel Arc поддерживается через сборку PyTorch для XPU. На процессоре ComfyUI тоже запустится, но генерация одной картинки займёт минуты.
• Видеопамять. 8 ГБ хватает для SD 1.5 и SDXL с оптимизациями, для крупных моделей вроде Flux комфортнее 12-16 ГБ и больше. О выборе карты подробно рассказано в статье видеокарта для локальных нейросетей.
• Диск. Одна модель весит от 2 до 20 ГБ и больше, плюс VAE, LoRA и текстовые энкодеры. Сразу закладывайте 100 ГБ на быстром SSD.
• Python. Разработчики пишут, что лучше всего поддерживается Python 3.13, при проблемах с кастомными нодами советуют 3.12. На 3.14 часть расширений может не работать.

Драйвер NVIDIA ставится до всего остального, процесс разобран в статье как установить драйвер NVIDIA. Проверка, что карта видна системе:

# NVIDIA
nvidia-smi
# AMD, утилита из состава ROCm
rocm-smi

Способы установки: что выбрать

Официального десктопного приложения ComfyUI Desktop для Linux на момент написания нет, оно выпускается для Windows и macOS. На Linux остаются три рабочих пути.

Ниже основной вариант с git. Он же лучше всего подходит для понимания, что где лежит, когда что-то сломается.

Установка ComfyUI вручную по шагам

Сначала системные пакеты. Сам ComfyUI ставится в домашний каталог, root ему не нужен.

# Debian 13, Ubuntu 26.04 LTS
sudo apt install git python3 python3-venv python3-dev
# Fedora 44
sudo dnf install git python3 python3-devel
# Arch Linux
sudo pacman -S git python

Затем клонирование и окружение:

git clone https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI.git ~/ComfyUI
cd ~/ComfyUI
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install --upgrade pip

Если системный Python новее, чем нужно (например 3.14), удобно взять менеджер uv: он сам скачает нужную версию интерпретатора и не тронет системную.

uv venv --python 3.13 .venv
source .venv/bin/activate

Дальше ставится PyTorch под вашу карту (следующий раздел), а уже потом зависимости ComfyUI. Порядок важен: если сначала выполнить pip install -r requirements.txt, pip может притащить сборку torch без поддержки GPU.

pip install -r requirements.txt
python main.py

После запуска откройте в браузере http://127.0.0.1:8188. По умолчанию ComfyUI слушает только локальный адрес, и это правильно.

PyTorch для NVIDIA, AMD и Intel

Команды ниже взяты из README проекта на октябрь 2026 года. Версии CUDA и ROCm в адресах со временем меняются, поэтому перед установкой сверьтесь с актуальным README.

NVIDIA

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130

Разработчики отмечают, что для карт серии 20 и новее нужна сборка PyTorch с CUDA 13.0 или выше. Отдельно ставить CUDA Toolkit в систему не требуется: нужные библиотеки приходят в колёсах pip, от системы нужен только свежий драйвер.

AMD Radeon

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm7.2

Пользователь должен входить в группы render и video, иначе PyTorch не увидит карту. Для карт, которые ROCm официально не поддерживает, README советует подменять версию архитектуры:

sudo usermod -aG render,video $USER
# RX 6700, 6600 и другие RDNA2
HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0 python main.py
# RX 7600 и другие RDNA3
HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0 python main.py

Intel Arc

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/xpu

Проверка

python -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())"

Для NVIDIA и AMD должно быть True (сборка ROCm тоже отвечает через интерфейс cuda). Если видите False или ошибку Torch not compiled with CUDA enabled, удалите torch через pip uninstall torch и поставьте заново командой для своей карты.

Где хранить модели и как их делить с другими программами

Модели раскладываются по подкаталогам models:

• models/checkpoints - полные чекпоинты SD 1.5 и SDXL;
• models/diffusion_models и models/text_encoders - раздельные части современных моделей;
• models/vae, models/loras, models/upscale_models - всё по названию.

Если модели уже скачаны для другой программы или лежат на отдельном диске, не копируйте их. Переименуйте extra_model_paths.yaml.example в extra_model_paths.yaml и пропишите там свои пути, ComfyUI подхватит их при запуске. Хранить модели на втором диске удобно ещё и потому, что переустановка ComfyUI их не затронет.

Скачивайте модели в формате .safetensors. Старый формат .ckpt основан на pickle и при загрузке может выполнить произвольный код. Если места мало, проверьте ~/.cache: кэш pip и Hugging Face легко вырастает до десятков гигабайт, его чистят командой pip cache purge.

Кастомные ноды и Manager без сюрпризов

Почти любой рабочий процесс из интернета требует сторонних нод. Ставить их удобнее через ComfyUI-Manager, который теперь подключается как часть проекта:

pip install -r manager_requirements.txt
python main.py --enable-manager

Каждая кастомная нода - это обычный код на Python, который выполняется с правами вашего пользователя и может читать всё, что видит пользователь: SSH-ключи, браузерный профиль, документы. Поэтому:

• ставьте ноды с понятной историей и активным репозиторием;
• не устанавливайте всё подряд из присланного файла рабочего процесса, сначала посмотрите, какие ноды он требует;
• для экспериментов заведите отдельного пользователя или запускайте ComfyUI в контейнере. Как запускать контейнеры без root, описано в статье про Docker Rootless.

Ноды со своими зависимостями иногда тянут другие версии torch или numpy и ломают окружение. Перед установкой крупного пакета нод сохраните список версий: pip freeze > ~/comfy-lock.txt.

Память, флаги запуска и стабильная работа

Основная причина вылетов - нехватка видеопамяти. ComfyUI сам выгружает модели, но на картах 6-8 ГБ ему стоит помочь флагами:

# экономия видеопамяти ценой скорости
python main.py --lowvram
# совсем мало VRAM
python main.py --novram
# хранить UNet в FP8, если модель и карта это позволяют
python main.py --fp8_e4m3fn-unet
# превью во время генерации
python main.py --preview-method auto

Флаг --highvram, наоборот, держит модели в памяти карты постоянно и нужен только при 16-24 ГБ и больше. Если генерация падает без внятной ошибки, а в dmesg виден OOM killer, кончилась оперативная память: крупные модели при загрузке временно занимают её целиком. Помогает swap или zram, настройка описана в статье про ZRAM и swap.

Следить за видеопамятью во время работы удобно так:

watch -n 1 nvidia-smi
# AMD
watch -n 1 rocm-smi

Запуск как службы и доступ по сети

Если ComfyUI крутится на отдельной машине с видеокартой, удобно запускать его пользовательской службой systemd. Файл ~/.config/systemd/user/comfyui.service:

[Unit]
Description=ComfyUI

[Service]
WorkingDirectory=%h/ComfyUI
ExecStart=%h/ComfyUI/.venv/bin/python main.py --listen 127.0.0.1 --port 8188
Restart=on-failure

[Install]
WantedBy=default.target

systemctl --user daemon-reload
systemctl --user enable --now comfyui.service
journalctl --user -u comfyui -f
# чтобы служба жила без активного входа
sudo loginctl enable-linger $USER

Не открывайте ComfyUI наружу через --listen 0.0.0.0: встроенной авторизации нет, а Manager умеет ставить код. Для доступа с ноутбука используйте SSH-туннель: ssh -L 8188:127.0.0.1:8188 user@gpu-box, затем откройте http://127.0.0.1:8188 у себя. Для постоянного доступа из дома подойдёт WireGuard.

Обновление, откат и частые ошибки

Обновление при ручной установке:

cd ~/ComfyUI
source .venv/bin/activate
git pull
pip install -r requirements.txt

Перед обновлением запомните текущий коммит командой git rev-parse HEAD. Если новая версия сломала рабочий процесс, вернитесь: git checkout <коммит> и pip install -r ~/comfy-lock.txt. Веб-интерфейс обновляется отдельно и часто, примерно раз в две недели, поэтому визуальные изменения после git pull - это нормально.

• CUDA out of memory. Уменьшите разрешение или batch size, добавьте --lowvram, закройте другие программы, использующие GPU.
• No HIP GPUs are available. Пользователь не в группах render и video или не та сборка torch.
• IMPORT FAILED у ноды. Смотрите вывод в терминале при запуске: обычно не хватает зависимости. Установите её внутри venv или удалите ноду.
• Порт 8188 занят. ComfyUI уже запущен службой, либо укажите другой через --port.

Актуальные команды установки и список поддерживаемых карт ведутся в README репозитория ComfyUI. Если хочется ещё и локальную текстовую нейросеть, посмотрите статью про Ollama в Linux.

Частые вопросы

Документация и источники

• ComfyUI README: Manual Install, Comfy-Org, 2026
• comfy/cli_args.py (флаги запуска), Comfy-Org, 2026
• PyTorch: Get Started Locally, PyTorch Foundation, 2026
• systemd.service, freedesktop.org, 2026

Команды проверены на актуальных версиях дистрибутивов на момент обновления. Перед изменением системных настроек сделайте резервную копию.