Versión dockerizada de ComfyUI para aislar y simplificar toda la instalación.
Es necesario lo siguiente:
- 1️⃣ Docker instalado
- 2️⃣ WSL2 instalado (Windows)
- 3️⃣ Drivers de NVIDIA instalados
- 4️⃣ CUDA Toolkit 13.1 para usar GPU en WSL2 (Windows)
- 5️⃣ NVIDIA Container Toolkit instalado (compartir GPU con Docker)
Para empezar, necesitarás un modelo «checkpoint». Uno muy bueno es Juggernaut XL. Debes colocarlo en la carpeta models/checkpoints/.
Para empezar, necesitarás un modelo de difusión y un lora. Un buen punto de partida podría ser:
Pulsa para ver el video generado a partir de la imagen:

En ambos casos (imagen y video) opcionalmente puedes añadir modelos LoRA en models/loras/ para mejorar los ficheros multimedia generados.
Descarga la imagen o el video y arrástralo a una ventana de ComfyUI. Tiene un workflow básico integrado con un prompt de ejemplo para trabajar con ellos.
- ComfyUI Manager: Instalador de plugins
- ComfyUI Custom Scripts: Mejoras de UI para ComfyUI
- ComfyUI Ollama: Plugin para utilizar Ollama con ComfyUI
- Rembg Background: Plugin para eliminar el fondo de imágenes
- LoraInfo: Plugin para obtener información de LoRAs
- LoadLoraWithTags: Plugin para cargar automáticamente tags de las LoRAs
- ComfyUI GGUF: Soporte de cuantización usando modelos GGUF
El script start genera la imagen de docker (recomendado tener al menos unos 15GB libres en WSL2), crea un contenedor y arranca ComfyUI en modo bajo consumo de memoria.
- Usa las carpetas
models/para compartir modelos o loras. - En la carpeta
output/se guardan las imágenes generadas. - La URL de ComfyUI suele ser
http://127.0.0.1:8188/.
Si te interesa profundizar, si usas docker run, recuerda:
- Usar
--gpus allpara usar la GPU local desde el contenedor. - Usar
-p 8188:8188para exponer el puerto8188del contenedor. - Usar
-v local:containerpara compartir volumenes del host.