Cómo instalar ComfyUI en Windows y Mac (y Linux)

0 ¿Tu PC sirve?

• GPU: NVIDIA (para la serie 20 o más nueva, PyTorch con CUDA 13.0), AMD, Intel Arc o Mac con Apple Silicon. Según el README puede correr modelos grandes con desde 4 GB de VRAM y 8 GB de RAM.
• Sin GPU: funciona con --cpu, pero lento. Lo probamos: 2 min 42 s por una imagen de 512×512 con Stable Diffusion 1.5 y 8 núcleos. Para video, no es práctico.
• Disco: el programa y PyTorch ocuparon 2,2 GB; cada modelo suma de 2 GB (SD 1.5) a decenas de GB.

1 Pruébalo sin instalar: Comfy Cloud

Comfy Cloud es la versión oficial en la nube. Es de pago: el plan Standard cuesta US$16/mes con pago anual (US$192 al año) o US$20 mes a mes, según comfy.org/pricing (19 oct 2026). Ofrecen créditos gratis para cuentas nuevas, pero no dicen cuántos en la página de precios. No nos registramos.

2 Instalación fácil: app de escritorio o portable

• Windows y Mac: la app de escritorio es la vía que recomienda el proyecto para empezar.
• Windows portable: en Releases hay paquetes .7z para NVIDIA, AMD e Intel (y uno para NVIDIA serie 10 o anterior). Descomprime con 7-Zip o el explorador y ejecuta. Si no abre, actualiza los drivers de NVIDIA. Si Windows no te deja extraer: clic derecho → Propiedades → Desbloquear.
• comfy-cli: pip install comfy-cli y luego comfy install.

3 Instalación manual (Linux y Windows)

Así lo instalamos nosotros, con Python 3.12 y PyTorch para CPU. Si tienes NVIDIA, cambia la línea de PyTorch por la de CUDA (abajo).

git clone https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI.git
cd ComfyUI
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
# sin GPU:
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
# con NVIDIA (según el README):
# pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130
pip install -r requirements.txt
python main.py --cpu        # con GPU: python main.py

Abre http://127.0.0.1:8188 en el navegador. En Mac con Apple Silicon el README pide instalar PyTorch según la guía de Apple y luego seguir estos mismos pasos.

4 Tu primera imagen

1. Pon un modelo en models/checkpoints. Para probar en CPU usamos Stable Diffusion 1.5 (fp16, 2 GB) del archivo oficial de Comfy-Org.
2. Ojo: en la versión 0.42.1, el flujo que aparece al abrir usa Z-Image Turbo y pide modelos que no vienen incluidos; por eso muestra «2 errors found». No es que esté roto.
3. Carga un flujo de SD 1.5. La forma más rápida: abre (Ctrl+O) una imagen PNG hecha con ComfyUI, porque el flujo va guardado dentro. Puedes usar la nuestra.
4. Pulsa Run.

5 Errores comunes

• «Torch not compiled with CUDA enabled». Instalaste PyTorch sin CUDA teniendo NVIDIA: pip uninstall torch e instálalo de nuevo con el comando de CUDA. (Documentación oficial.)
• «2 errors found» al abrir. Faltan los modelos del flujo de ejemplo. Descárgalos o carga otro flujo. (Probado.)
• Va lentísimo. Estás en CPU o tu GPU no se detectó. Revisa que PyTorch vea la GPU, o usa la nube.
• AMD en Linux: el README sugiere variables como HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0 para algunas tarjetas RDNA2.
• Custom nodes que fallan: si una extensión da problemas con Python 3.13, el README sugiere probar 3.12.

6 Actualizar y desinstalar

• Instalación manual: dentro de la carpeta, git pull y otra vez pip install -r requirements.txt.
• Portable de Windows: trae su propio script de actualización en la carpeta update.
• Desinstalar: borra la carpeta de ComfyUI (incluye los modelos, que suelen ser lo que más pesa).

7 Licencia y uso comercial

ComfyUI es GPL-3.0: puedes usarlo en trabajos comerciales; si redistribuyes una versión modificada, tienes que compartir su código. Lo que generas depende del modelo: Stable Diffusion 1.5, por ejemplo, usa la licencia CreativeML OpenRAIL-M, que permite uso comercial con restricciones de uso. Hay modelos populares con licencia no comercial: revisa cada uno antes de monetizar.