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README.md

ComfyUI – Quickstart

Was ist ComfyUI?

Modulare Node-basierte Oberfläche für lokale KI-Workflows. Damit lassen sich Bilder, Videos und Audio mit KI lokal generieren — ohne Cloud, ohne Abo.

Installation (Mac)

1. Voraussetzungen

brew install python@3.11 git

⚠️ Nicht das System-Python (/usr/bin/python3) oder Python 3.14 verwenden — viele ML-Pakete unterstützen 3.14 noch nicht. Python 3.11 ist der Sweet Spot.

2. ComfyUI herunterladen

git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
cd ComfyUI

3. Virtual Environment einrichten

/opt/homebrew/bin/python3.11 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt

4. Starten

source venv/bin/activate   # ← immer zuerst, bei jedem neuen Terminal
python main.py

Dann im Browser: http://127.0.0.1:8188

Hinweis: Die Warnung Could not autodetect AIMDO implementation, assuming Nvidia ist harmlos — ComfyUI erkennt den Mac und nutzt automatisch Apples Metal statt CUDA.

Erster Schritt: ComfyUI Manager installieren

Der Manager ist fast Pflicht — er erlaubt fehlende Nodes mit einem Klick nachzuinstallieren.

cd custom_nodes
git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager
cd ..
# ComfyUI neu starten

Danach erscheint in der Oberfläche oben rechts ein Manager-Button.

Grundkonzepte (kurz erklärt)

Begriff Bedeutung
Node Ein Baustein (z.B. "Lade Modell", "Generiere Bild")
Workflow Mehrere Nodes zusammengeschaltet = ein Ablauf
Checkpoint Das eigentliche KI-Modell (.safetensors-Datei)
LoRA Kleiner Aufsatz der den Stil eines Modells verändert
Sampler Bestimmt wie das Bild/Video berechnet wird

Nicht selbst bauen — fertige Workflows laden

Statt von Null anzufangen: fertige Workflows als .json importieren.

Quellen:

Importieren:

  1. .json-Datei herunterladen
  2. In ComfyUI: einfach per Drag & Drop ins Browser-Fenster ziehen
  3. Fehlende Nodes über den Manager nachinstallieren

Text-zu-Bild (einfachster Einstieg)

Modell-Empfehlung für Mac: SDXL oder Flux Schnell

Modell herunterladen → in ComfyUI/models/checkpoints/ ablegen
→ Workflow laden → Prompt eingeben → Queue drücken

Text-zu-Video (fortgeschritten)

⚠️ Auf dem Mac Mini mit 24 GB RAM sehr langsam — für kurze Clips (3–5 Sek.) aber möglich.

Empfohlenes Modell: Wan2.1

  • Fertigen Wan2.1-Workflow von GitHub laden
  • Modell (~14 GB) herunterladen und in /models/ ablegen
  • Erwarte: mehrere Minuten pro Sekunde Video

Alternativen:

Modell Größe Hinweis
Wan2.1 ~14 GB Beste Qualität lokal
CogVideoX-2b ~8 GB Kleiner, schneller, weniger Qualität
AnimateDiff ~4 GB Älteres Modell, einfacherer Workflow

Ordnerstruktur (wo was hinkommt)

ComfyUI/
├── models/
│   ├── checkpoints/    ← Haupt-Modelle (.safetensors)
│   ├── loras/          ← LoRA-Dateien
│   ├── vae/            ← VAE-Modelle
│   └── video_models/   ← Video-Modelle
├── custom_nodes/       ← Erweiterungen (z.B. Manager)
├── input/              ← Eingabebilder/-videos
└── output/             ← Generierte Ergebnisse

Tipps für den Mac Mini (24 GB)

  • Bilder generieren funktioniert deutlich flüssiger als Video
  • Für Video: lieber kurze Clips (max. 5 Sek.) generieren
  • Activity Monitor im Auge behalten — Speicherdruck vermeiden
# Start mit Speicher-Optimierung
python main.py --use-split-cross-attention --lowvram

Nützliche Links