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Aquí verás los requisitos del sistema para instalar ComfyUI. Como ComfyUI se actualiza con frecuencia, es posible que este documento no esté siempre al día. Consulta también las instrucciones en ComfyUI. Sea cual sea la versión de ComfyUI que uses, se ejecuta en un entorno Python aparte.

Sistemas operativos compatibles

Por ahora admitimos estos sistemas operativos:
  • Windows
  • Linux
  • macOS (compatible con Apple Silicon, como la serie M)
Consulta los enlaces a continuación para ver las instrucciones de instalación específicas de tu sistema operativo y configuración.
Comfy Desktop permite la instalación independiente en Windows, macOS (Apple Silicon) y Linux (AppImage y .deb).
  • El código fuente está en GitHub
Las instalaciones de Desktop siguen por defecto la versión estable de ComfyUI. Si quieres cada última confirmación (commit), usa la versión portable o una instalación manual con git, o cambia el canal de actualización de la instancia a Latest on GitHub.
A continuación puedes elegir la instalación adecuada para tu sistema y hardware

Guía de instalación de Comfy Desktop (Windows)

Adecuada para Windows 10 o posterior. Se recomienda GPU NVIDIA o AMD.
La versión portable es una versión de ComfyUI que integra un entorno Python integrado independiente; con la versión portable puedes probar las últimas funciones, actualmente solo es compatible con el sistema Windows

Guía de instalación de ComfyUI Portable (Windows)

Compatible con la versión de ComfyUI para Windows que se ejecuta en GPU Nvidia o solo con CPU, siempre usa las últimas confirmaciones (commits) y es completamente portable.

Guía de instalación manual de ComfyUI

Compatible con todos los tipos de sistema y de GPU (Nvidia, AMD, Intel, Apple Silicon, Ascend NPU, Cambricon MLU)

Versión de Python

  • Python 3.13 tiene muy buen soporte y es la versión recomendada
  • Python 3.14 funciona, pero algunos nodos personalizados pueden fallar. La variante free-threaded también funciona, aunque algunas dependencias reactivan el GIL, así que el soporte no es completo
  • Python 3.12 es una buena alternativa si en 3.13 te fallan dependencias de nodos personalizados

Requisitos del navegador

Para la mejor experiencia, usa Google Chrome 143 o posterior. Las versiones anteriores (142 e inferiores) tienen problemas conocidos que pueden provocar fallos visuales y de rendimiento en ComfyUI.

Hardware compatible

  • GPU NVIDIA - Instala pytorch estable con CUDA 13.0: pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130
  • GPU AMD (Linux) - ROCm 7.2 estable o nocturna
  • GPU AMD (Windows) - ROCm 10.0 mediante los paquetes PyTorch multiarquitectura de AMD. Compatible con RDNA 2, RDNA 3, RDNA 3.5 y RDNA 4; no se necesita instalar el SDK de HIP por separado
  • GPU Intel - Serie Arc con soporte nativo de PyTorch torch.xpu
  • Apple Silicon - Serie M1/M2/M3/M4 con aceleración Metal
  • NPU Ascend - Mediante la extensión torch_npu
  • MLU Cambricon - Mediante la extensión torch_mlu
  • Iluvatar Corex - Mediante Iluvatar Extension for PyTorch
  • CPU - Usa el parámetro --cpu (más lento)
Consulta la sección de instalación manual de ComfyUI para Windows y Linux para ver los pasos de instalación detallados.
Se admite PyTorch 2.7 y versiones posteriores, pero se recomienda encarecidamente usar una versión más reciente. En las tarjetas Nvidia de la serie 20 y posteriores se requiere una versión de PyTorch con cu130 o superior. Algunas funciones y optimizaciones podrían funcionar solo en versiones más recientes. Por lo general, recomendamos usar la última versión principal de PyTorch con la última versión de CUDA, a menos que tenga menos de 2 semanas de antigüedad.La compilación portable para Windows actualmente incluye Python 3.13 y PyTorch CUDA 13.0. Actualiza tus controladores de Nvidia si no se inicia.

Dependencias

  • Instala PyTorch (la versión específica para tu hardware)
  • Instala todas las dependencias del archivo requirements.txt de ComfyUI: pip install -r requirements.txt

Instalación manual

Consulta la sección de instalación manual para ver los pasos de instalación detallados.

Preguntas frecuentes

ComfyUI no usa MLX directamente. En los Mac con Apple Silicon (M1/M2/M3/M4), ComfyUI usa PyTorch con el backend MPS (Metal Performance Shaders), que aprovecha el framework gráfico Metal de Apple para la aceleración por GPU.MLX es un framework de arrays para aprendizaje automático independiente, diseñado para Apple Silicon. La arquitectura de ComfyUI, basada en PyTorch, usa MPS en su lugar.Para verificar que MPS funciona en tu Mac:
Docker: ComfyUI no proporciona una imagen oficial de Docker. Si quieres ejecutar ComfyUI en un contenedor, puedes usar las imágenes mantenidas por la comunidad en Docker Hub. Estas imágenes no están mantenidas oficialmente por Comfy-Org y no cuentan con el soporte del equipo de ComfyUI. Úsalas bajo tu propio riesgo.