对 Windows 平台部署 ComfyUI 时遇到的常见环境问题进行了系统梳理与解决方案总结。主要涵盖三个核心痛点：Python 多版本共存导致的环境错位、CUDA 与 PyTorch 构建版本不匹配导致 GPU 无法识别、以及启动器未正确调用虚拟环境导致的运行失败。解决方案包括强制指定 venv 路径、在虚拟环境中安装匹配的 CUDA 版 PyTorch、以及在启动器中显式配置解释器路径。遵循上述步骤可确保基础环境稳定运行，为后续插件扩展奠定基础。
在 Windows 平台部署 ComfyUI 时，很多用户都会遇到类似问题：Python 已安装、CUDA 驱动正常、显卡也能识别，但 ComfyUI 仍然无法正常启动，或在启动器与命令行之间反复报错。
这些问题往往并非某一步操作失误，而是 Python 版本不一致、CUDA 与 PyTorch 构建不匹配，以及启动器未正确使用虚拟环境等因素叠加造成的结果。
本文将围绕 ComfyUI 的典型使用场景，系统梳理以下三个高频问题：
并给出可复现、可验证、适合新手操作的解决方案，帮助你在 Windows 环境下，先把 ComfyUI 的基础运行环境彻底跑稳。
本次实际使用的组合是：
这些组件单独使用时问题不大，但一旦组合在一起，就会出现一个典型问题：每一个工具都假设'系统环境是干净且唯一的'，而现实恰恰相反。
例如：
这些'合理但不现实'的默认假设，在同一台 Windows 机器上叠加后，最终导致了一系列看似无关、实则强相关的问题集中爆发，包括：
因此，本次环境'全面崩溃'的核心原因并不是操作失误，而是多个工具在同一环境中叠加运行，而它们都默认用户的系统是'干净的'。理解这一点，是后续所有问题能够被逐一拆解和解决的前提。
在所有问题中，Python 版本混乱是第一个、也是最致命的根因。后续出现的 PyTorch、CUDA、插件安装异常，本质上都可以追溯到这一点。
在实际排查过程中，最让人迷惑的不是报错本身，而是'每个地方看到的 Python 版本都不一样'：
python -V，显示的是 Python 3.14python -V 却是 Python 3.10这些现象单独看都不算'致命错误'，但组合在一起，就会让人产生一种错觉：'明明都装好了，为什么就是跑不起来？'
问题的根本并不复杂，但非常典型——Windows 下多 Python 共存 + 默认 PATH 机制。
具体来说，核心原因有三点：
这就造成了一个典型错位：你以为你在用 venv 的 Python 3.10，但启动器实际上还在调用系统里的 Python 3.14。
解决思路只有一个：彻底让'运行 Python'与'预期 Python'对齐。
具体操作步骤如下：
将启动器中的 Python 路径明确设置为：
E:\Aicg\Comfyui\ComfyUI-aki-v3\venv\Scripts\python.exe
这一操作的意义在于：
在完成这一步之后，Python 相关的'玄学问题'基本会一次性消失。
这次踩坑之后，有一个经验非常值得反复强调：永远不要相信系统 python，要相信 venv。
在 Windows + 深度学习 + 启动器 + 插件生态的组合下：
这是后续所有问题能够继续排查和解决的前提条件。
如果说 Python 版本混乱是'地基问题'，那么 CUDA / PyTorch 不匹配，就是在地基不稳的情况下继续往上盖楼，最终必然塌。
这一问题在 Windows + NVIDIA 显卡 + 启动器环境中极其常见。
在排查过程中，出现了以下典型现象：
import torch
torch.cuda.is_available()
返回结果为：
False
也就是说，系统'看得到 GPU'，但 PyTorch '用不到 GPU'。
这类问题通常不会只有一个原因，而是两个常见错误叠加导致的：
结果就是：你安装了 PyTorch，但运行时用的不是它所在的解释器。
如果安装了 CPU 版 Torch 或安装了 CUDA 版本但与显卡/驱动不兼容，都会导致 cuda.is_available() == False。
解决原则只有一句话：在 venv 中，显式安装'与显卡和驱动匹配的 CUDA 版 PyTorch'。
具体操作如下。
E:\Aicg\Comfyui\ComfyUI-aki-v3\venv\Scripts\activate
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
说明：
python -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.cuda.is_available())"
期望输出结果为：
torch.cuda.is_available() 返回 True在完成上述操作后，环境状态恢复正常：
至此，计算层的问题被彻底解决，后续插件与节点的问题，才有继续排查的基础。
在完成 Python 版本与 PyTorch / CUDA 的修复之后，表面上看环境已经'能跑了'，但一个新的问题随之出现：命令行可以正常启动 ComfyUI，但启动器的一键启动却反复失败。
这一现象往往会让人误判问题已经回到 CUDA 或 PyTorch，其实完全不是。
具体表现为：
python main.py，ComfyUI 可以正常启动http://127.0.0.1:8188换句话说，同一套代码，在不同入口下表现完全不同。
原因并不复杂，但非常容易被忽略：
启动器默认调用的是'系统 Python'，而不是 venv 中的 Python。
即使 venv 已经正确创建、PyTorch / CUDA 已在 venv 中配置完成、命令行明确使用的是 venv Python，只要启动器没有被显式告知'你应该用哪个 python.exe'，它就会继续从系统 PATH 中寻找默认 Python（本例中为 Python 3.14），从而再次造成环境错位。
这也是为什么会出现启动器报错、命令行却一切正常，两者并不在同一个 Python 运行环境中。
解决这一问题的关键在于：不要试图'让启动器自己判断'，而是直接强制指定路径。
具体操作步骤如下：
其中，Python 路径必须明确指向 ComfyUI 所使用的 venv：
E:\Aicg\Comfyui\ComfyUI-aki-v3\venv\Scripts\python.exe
这一设置的效果是：
这一步完成后，可以得到一个非常重要的结论：启动器 ≠ venv，必须手动对齐它们。
启动器只是一个'入口工具'，并不会自动理解你的 Python 隔离策略。在多 Python、多环境并存的 Windows 系统中：
这一点解决之后，后续所有插件、依赖与网络问题，才有继续讨论的意义。
在 Windows 平台使用 ComfyUI 时，大多数启动失败或环境异常问题，最终都可以归结为三个核心原因：
只要做到以下几点，基础环境基本可以稳定运行：
完成以上配置后，ComfyUI 应能够正常启动并识别 GPU，满足日常使用与基础工作流运行需求。
在基础环境稳定的前提下，再逐步引入插件和复杂节点，能够显著降低后续排错成本。
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