【ComfyUI专栏】ComfyUI界面安装出现问题？一个设置帮你解决

最新推荐文章于 2025-06-06 09:19:39 发布
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分类专栏： ComfyUI 文章标签： Comfyui aigc AI成图
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相信大家在通过ComfyUI安装自定义节点的时候很可能碰到这个问题，什么？ComfyUI不允许我安装节点？

这个在我们当前通过ComfyUI界面也会出现一样的问题。

这个问题如何解决呢？其实在Manager节点中存在Config.ini 文件，需要添加一个字段，用来标记安装的权限设置。

文件位于Manager节点路径中，我们需要编辑这个文件。

在这里我们需要将安全级别设置为Weak来保证节点的安装。

【ComfyUI专栏】解决ComfyUI的节点相互不兼容问题
技术与管理的平衡木-
04-08 857
玩ComfyUI最让人崩溃的是什么？装个节点就可能让整个系统崩掉！推荐使用 Python 3.10.6，这是目前 PyTorch 兼容性最佳的版本。PyTorch 对 Python 3.12+ 的支持尚不完善，建议暂缓升级。我们当然需要多环境兼容方案，确保每个运行环境都拥有完全独立的目录结构。这种架构设计具有以下优势：环境隔离 - 不同项目/版本的依赖完全独立，避免冲突一键部署 - 每个环境都可快速部署且互不干扰灵活迁移 - 单个环境可轻松复制或转移到其他平台。
【ComfyUI专栏】ComfyUI的标准界面
技术与管理的平衡木-
02-14 394
在ComfyUI中，标准界面主要由两部分组成，一部分是我们的创作区，另外一部分则是由管理区组成，这两个部分各司其责，最终形成了ComfyUI的整体平台。在默认情况下，我们会发现工作区一片空白，什么都没有，我们如果希望建立相应的节点，直接在空白区双击即可调出相应的节点。点击齿轮之后，我们可以进入到设置的界面。在设置的界面中可以针对ComfyUI及其他节点进行不同的设置。当前的ComfyUI界面中，我们可以利用管理菜单非常方便的实现ComfyUI的流程管理。
解除manager管理器安全设置
weixin_68003214的博客
11-25 5951
在comfyui中，使用manager通过Git URL 安装节点时报错，显示此安全级别配置不允许此操作。有小伙伴需要其他教程的可以评论留言，尽可能的将有用的知识带给大家。comfyui管理器，点击通过Git URL 安装。改好直接保存文档即可，建议重启comfyui。防止漏符号，为你们准备文字版，直接复制就行。然后在上方弹出的框中粘贴刚刚复制的地址即可。地址是在GitHub上的，我举一个例子。打开,我们要更改的是最后一行的参数。点击绿色块——点击白色方块复制地址。安装完要重启comfyui就好啦。
ComfyUI-Manager管理器通过Git URL安装报错：This action is not allowed with this security level configuration.
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在ComfyUI管理器里，通过 Git URL 安装模型时，报错。这是因为安全级别太高导致的报错，可以把安全级别设置的低一些。
解决秋叶整合包ComfyUI layerStyle节点安装失败的问题
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04-16 818
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ComfyUI-Manager安全级别设置与节点安装问题解析
最新发布
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06-06 381
ComfyUI-Manager安全级别设置与节点安装问题解析 ComfyUI-Florence2 Inference Microsoft Florence2 VLM 项目地址: https://gitcode.com/gh_mir...
【AIGC】ComfyUI入门-安装ReActor节点问题处理
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07-30 4083
今天主要讲述使用 ComfyUI Manager安装ReActor插件导致ComfyUI Manager失效，或者一直提示节点缺失问题。
ComfyUI最新InsightFaceLoader节点无法安装的问题
applebomb的专栏
05-01 4532
最近更新一个工作流。里面有一些爆红节点，很正常的想到去Manager安装，于是乎开启Clash猫远程安装。装完了还是有一些报错，InsightFaceLoader也无法安装，很奇怪，很常用的节点啊。处理的方式
comfyui安装节点时报错的解决办法
weixin_44705722的博客
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在setting的System Proxy界面，将Specify Protocol打开就OK了。针对这种问题，如果你用的是C l a s h,则。comfyui安装节点时报错。
秋叶comfyUI整合包加载节点失败报错
m0_48985565的博客
05-11 5240
IPA节点已安装但是启动comfyUI后插件加载失败（其他节点同理）
【ComfyUI专栏】ComfyUI 新版本界面介绍-1.4.13
技术与管理的平衡木-
02-11 1318
在ComfyUI中，我们可以看到当前的界面中针对非常多的节点进行了优化，之前无法使用的CrysTool已经可以完美的兼容界面了。在ComfyUI中，新的界面层出不穷，我们通过更新ComfyUI的方式进行界面的更新，当前的界面版本来到了1.4.13。工作流操作的界面也发生了变化，我们可以通过新建-导出工作流的方式进行工作流的导出，同时我们也可以浏览工作流模板。在ComfyUI中我们可以非常方便的了解到当前可用的模型库的工作目录，在这些模型库中的内容有哪些。工作流操作的界面中的节点组我们可以通过点击隐藏。
comfyui openpose报错，如何解决？？
**My Coding Family**
10-14 1251
这个SSL错误通常是由于系统缺乏正确的证书引起的。安装或更新本地的证书库，确保Python能够正确使用根证书。暂时禁用SSL验证（仅用于调试，不推荐用于生产环境）。手动下载模型文件，避免通过网络下载导致的问题。这些方法应该能帮助你解决comfyui的openpose预处理器报错的问题。如果需要进一步的帮助，可以提供更多详细的错误信息。希望如上措施及解决方案能够帮到有需要的你。
【ComfyUI专栏】之前的ComfyUI的Manager节点中config.ini文件去哪里了？
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04-10 410
我们需要安装一些测试节点，但在操作过程中系统提示存在安全级别问题。当尝试修改Config.ini文件以调整安全设置时，却发现该文件不存在。这通常是一个常见问题，由于ComfyUI版本迭代较快，更新后文件位置可能会发生变化。
comfyUI中InstantID安装失败解决方案
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进入ComfyUI\python_embeded文件夹中，在地址栏中输入cmd。或者win+r打开运行，输入cmd打开命令行，输入python.exe -V。安装ComfyUI_InstantID中遇到插件导入失败,节点无法正常加载。如果有下面的这些情况，可以尝试我找到的解决方案进行尝试。查看comfyUI中python版本命令。替换未python版本对应的.whl文件。这样提示已经安装完成，重启comfyUI。我这是3.12的版本，就下载。我这里未安装，所以提示这个。如果是3.11版本就下载。
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Comfyui工作流报错：Image scale to side 报错，安装了Derfuu-Nodes仍然没法运行
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python opencv 识别圆角矩形_详解利用python+opencv识别图片中的圆形（霍夫变换）
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好的，我了解了你的问题。关于利用 Python + OpenCV 识别图片中的圆形（霍夫变换），我可以给你一些详细的解释和代码示例。 首先，我们需要导入 OpenCV 库和 NumPy 库。这里需要注意的是，需要安装正确的 OpenCV 版本，否则可能会出现一些问题。 ```python import cv2 import numpy as np ``` 接下来，我们需要读取图片并将其转换为灰度图像。然后，我们可以对灰度图像进行高斯模糊处理，以减少噪声。这里的高斯核大小可以根据实际情况进行调整。 ```python img = cv2.imread('image.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) ``` 接着，我们可以使用霍夫变换检测圆形。这里需要注意的是，需要设置最小半径和最大半径的范围，以及检测圆形的参数阈值。这些参数的设置也需要根据实际情况进行调整。 ```python circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 100, param1=100, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0) ``` 最后，我们可以将检测到的圆形标记出来，并显示图片。 ```python if circles is not None: circles = np.round(circles[0, :]).astype("int") for (x, y, r) in circles: cv2.circle(img, (x, y), r, (0, 255, 0), 2) cv2.imshow("Image", img) cv2.waitKey(0) ``` 完整代码如下： ```python import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('image.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 100, param1=100, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0) if circles is not None: circles = np.round(circles[0, :]).astype("int") for (x, y, r) in circles: cv2.circle(img, (x, y), r, (0, 255, 0), 2) cv2.imshow("Image", img) cv2.waitKey(0) ``` 希望这个代码示例能对你有所帮助！
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