AMD GPU使用ComfyUI-Zluda简单图像生成

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AMD GPU使用ComfyUI-Zluda简单图像生成

使用ComfyUI进行间的的文本图像生成，AMD显卡运行pytorch需要额外的配置

AMD显卡Rocm HIP SDK

以我的电脑AMD 6650 XT 8G显卡为例：

  1. 从 https://rocm.docs.amd.com/projects/install-on-windows/en/develop/reference/system-requirements.html 查看AMD Radeon表格中可以看到6650XTLLVM的目标环境为gfx1032，默认支持Runtime，但是没有SDK支持

  2. 下载AMD的HIP SDK https://www.amd.com/en/developer/resources/rocm-hub/hip-sdk.html ，目前最新版本是6.2.4，HIP SDK可以简单理解为AMD的CUDA平替

  3. 在 https://github.com/likelovewant/ROCmLibs-for-gfx1103-AMD780M-APU/releases 下载适用于gfx1032的6.2.4版本rocm.gfx1032.for.hip.sdk.6.2.4.navi21.logic.7z

    预编译好的库文件。ROCm是AMD的开源GPU计算软件堆栈，旨在提供一个可移植、高性能的GPU计算平台。

  4. 安装HIP SDK后，把下载的rocm.gfx1032.for.hip.sdk.6.2.4.navi21.logic.7z中的文件覆盖 C:\Program Files\AMD\ROCm\6.2\bin目录中的rocblas.dll和C:\Program Files\AMD\ROCm\6.2\bin\rocblas\library目录

  5. 系统环境变量path中添加 C:\Program Files\AMD\ROCm\6.2\bin目录

升级使用3.9.5版本Zluda

在https://github.com/patientx/ComfyUI-Zluda 有说明更新3.9.5版本，同时patchzluda-n.bat文件中也有注释说明

  1. 安装25.5.1以上的驱动，这也是zluda3.9.5更新中说明支持的版本，我选择安装了25.6.1版本

  2. 卸载已经安装的HIP SDK，删除目录C:\Program Files\AMD\ROCm\6.2，因之前替换还有残留的文件 ，下载6.2.4版本 重新安装

  3. https://drive.google.com/file/d/1Gvg3hxNEj2Vsd2nQgwadrUEY6dYXy0H9/view?usp=sharing 下载新的补丁HIP-SDK-extension.zip覆盖到C:\Program Files\AMD\ROCm\6.2目录，不确定这一步是不是必须的，下载的文件有2.12G

  4. 在 https://github.com/likelovewant/ROCmLibs-for-gfx1103-AMD780M-APU/releases 下载适用于gfx1032的6.2.4版本rocm.gfx1032.for.hip.sdk.6.2.4.navi21.logic.7z 覆盖到 C:\Program Files\AMD\ROCm\6.2\bin目录中的rocblas.dll和C:\Program Files\AMD\ROCm\6.2\bin\rocblas\library目录，否则会提示rocBLAS error: Cannot read C:\Program Files\AMD\ROCm\6.2\bin\/rocblas/library/TensileLibrary.dat: No such file or directory for GPU arch : gfx1032

  5. 删除C:\Users\Edison\AppData\Local\ZLUDA\ComputeCache

  6. 运行根目录的patchzluda-n.bat，会先卸载之前默认安装的2.3版本的torch，改为安装2.7版本的torch ，我用IDM手动从阿里云下载安装

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    https://mirrors.aliyun.com/pytorch-wheels/cu118/torch-2.7.0+cu118-cp312-cp312-win_amd64.whl
    pip install "torch-2.7.0+cu118-cp312-cp312-win_amd64.whl"
    #剩下两个比较小，直接从官方安装
    pip install torchvision==0.22.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
    pip install torchaudio==2.7.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

更新后的提示信息，torch版本已经是2.7

update_comfyui_zluda_version
update_comfyui_zluda_version

新版本的ComfyUI界面也有变化

comfyui_new_ver
comfyui_new_ver

安装ComfyUI-Zluda

ComfyUI-Zluda项目的网址为https://github.com/patientx/ComfyUI-Zluda

  1. 参考项目主页的说明 ，确认安装依赖环境，包括git，python，VC运行时以及AMD HIP这个说明文件很详细的说明了依赖需要的版本和注意事项；python的版本我本机之前安装的是3.12就保持不变，VC运行时重新安装了一遍；AMD HIP 安装的6.2版本

  2. 在E:\ai目录下执行git clone https://github.com/patientx/ComfyUI-Zluda，可以把项目下载到ComfyUI-Zluda目录中

  3. 进入到ComfyUI-Zluda目录中执行install.bat进行安装，这个过程需要外网连接，同时安装过程中也会提示下载torch文件很大，需要很长时间 。安装过程中会在当前目录中创建venv的目录作为python虚拟环境，安装完成后虚拟环境目录大小为6G。详细安装的内容可以查看install.bat文件。由于安装过程会自动安装ZLUDA补丁，所以不用自己单独下载ZLUDA补丁了。

    comfyui_zluda_insall
    comfyui_zluda_insall

  4. 第一次安装完成后，Comfyui会自动运行，并打开浏览器的http://127.0.0.1:8188/
    浏览器显示如下：

    Comfyui_webui
    Comfyui_webui

    后台显示：

    start_comfyui_zluda
    start_comfyui_zluda

    ComfyUI文本生成图像

ComfyUI的使用方法可以到https://comfyui-wiki.com/zh 这个网站学习。

ComfyUI使用工作流的方式来执行生成图像的各个步骤。每个步骤都是一个节点，每个节点有自己的输入和输出，通过输入和输出可以把这些节点连接起来，所有配置好后，执行运行就可以生成图像了。

最简单的方法是用默认提供的基础模板第一个，它包含了最基本文生图的流程。

1. 加载模型

选了基础模板后，会提示没有对应的模型，关掉对话，我们自己下载想要的模型。基本的文生图只需要安装checkpoint对应的模型。

模型的下载可以到https://civitai.com/ 这个网站，这个网站可以按模型类型(checkpoint. lora等)，版本(SD的版本)，分类排序。例如我下载了这个月排名第一名为Real Dream 的模型realDream_15SD15.safetensors ，模型下载下来的大小为2G

ComfyUI的模型都存放在安装目录的models目录下，这个目录里面又根据模型的类型分别有不同的子目录。

因为下载的是Checkpoint模型，所以把模型文件放在E:\ai\ComfyUI-Zluda\models\checkpoints\SD1.5目录中，SD1.5目录是自己手动创建用来区分SD的版本，以后可能需要下载很多不同的模型。例如我下载了官方的SD1.5模型 v1-5-pruned-emaonly.ckpt文件下载地址，也是放在了checkpoints\SD1.5目录中。

在ComfyUI的Load Checkpoint节点就可以切换不同的checkpoint模型，这个节点的输出是model，clip和vae。

2. 输入提示词

提示词分为正向和负向两种，正向就是图中需要包含的信息，负向就是图像中没有的信息。提示词节点Clip Text Encode(Prompt) 以Checkpoint的Clip作为输入，输出Contidioning。

例如正向提示词可以输入”A japanese girl, full body, long leg, short hair”，负向提示词输入”text, watermark”

3. 设置图片大小

Latent节点可以设置图片的大小，默认是512*512

4. 图像采样KSampler

这个节点把前面所有的输入进行处理生成图像数据，它的输入model为checkpoint的输出，positive和negative分别对应正向和负向提示词，latent_image和设置图像大小的latent连接

5. 合成图像

VAE Decode节点把生成的采样数据生成图片，它的vae和checkpoint的vae连接，最终把图片输出到最后一个节点Save Image。在Save Image节点中可以保存生成的图像。

试用总结

官方模型4G多，网友分享的模型2G，二者比较居然是后者生成的图像质量高很多。官方的1.5模型生成的人物脸都变形了。第一次加载模型使用的时间比较长，后面修改提示词再生成图像就只需要几秒时间。

第一次使用stable diffusion和ComfyUI，很多名词和概念都不明白，但整个过程还是很简单，就像小时候玩积木游戏，一步一步操作，查看输出，满满成就感。

Comfyui_make_image
Comfyui_make_image

Index-TTS 1.5

插件1. ComfyUI-Index-TTS

插件项目ComfyUI-Index-TTS

  1. 在ComfyUI的custom_nodes目录下，执行git clone https://github.com/chenpipi0807/ComfyUI-Index-TTS.git下载插件代码到ComfyUI-Index-TTS目录中

  2. 激活ComfyUI的虚拟环境后，执行pip install -r requirements.txt下载项目依赖

    pynini和WeTextProcessing这两个因为没有官方windows版本，需要单独安装

    https://github.com/SystemPanic/pynini-windows 下载windows编译好的whl文件安装到虚拟环境中，版本为2.1.6.post1

    https://pypi.org/project/WeTextProcessing/#WeTextProcessing-1.0.4.1-py3-none-any.whl 下载WeTextProcessing的whl文件，使用不处理依赖的方式安装

    pip install WeTextProcessing-1.0.4.1-py3-none-any.whl --no-deps

    然后参考https://github.com/wenet-e2e/WeTextProcessing的[requirements.txt](https://github.com/wenet-e2e/WeTextProcessing/blob/master/requirements.txt)手动安装依赖，中间会提示依赖有错，不过不影响使用

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    pip install flake8
    pip install importlib_resources
    pip install pre-commit
    pip install pytest
    pip install matplotlib

  3. 在ComfyUI的模型目录下 ComfyUI-Zluda\models执行以下命令，下载模型到IndexTTS-1.5目录中

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git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/IndexTeam/IndexTTS-1.5.git
  1. 运行comfyui.bat后，可以在模板的Custom Node下面导入默认的例子工作流

生成40s的音频用35s时间，效果很不错, 声音素材https://drive.google.com/drive/folders/1AyB3egmr0hAKp0CScI0eXJaUdVccArGB

comfyui_index_tts
comfyui_index_tts

插件2.ComfyUI_IndexTTS

项目地址ComfyUI_IndexTTS，这个项目支持多人对话和之前相比各有特色

作者的另一个网站 https://aiart.website/

这个项目的说明中给出了pynini的安装方法，到https://github.com/billwuhao/pynini-windows-wheels 下载自己对应版本的pynini安装文件 pynini-2.1.6.post1-cp312-cp312-win_amd64.whl，这里编译了Python3.10到3.13的所有版本，虚拟环境中执行

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pip install pynini-2.1.6.post1-cp312-cp312-win_amd64.whl
pip install importlib_resources
pip install WeTextProcessing>=1.0.4 --no-deps

问题解决

  • 2025-08-17 运行comfyui.bat更新最新版本后，无法运行，提示CUDA initialization: CUDA unknown error 查了一下zluda不识别最新的AMD显卡驱动，我因为这条wsl把显卡更新为25.8.1了，因为用的zluda版本3.9.2版本不支持新驱动，所以回退驱动版本25.4.1就可以和以前一样使用了。也可以升级使用最新的3.9.5版本的zluda，这样可以使用新的驱动，顺便把torch版本也升级到2.7。
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