Para generar imágenes en local ya no necesitas empezar clonando un repositorio, creando un entorno virtual y buscando a mano una combinación de Python y PyTorch. En Windows, la ruta más sencilla para trabajar con modelos compatibles con Stable Diffusion es ComfyUI Desktop: instala el entorno, organiza los modelos y permite abrir workflows sin convertir la instalación en un proyecto de programación.
Esta guía explica esa ruta. Al final tendrás ComfyUI instalado, un workflow de imagen que arranca y una forma segura de añadir modelos y LoRAs. La instalación manual sigue existiendo, pero es para quien necesita controlar dependencias o hardware no cubierto por la aplicación.
Elige la ruta antes de descargar nada
| Tu caso | Ruta recomendada | Qué evitas |
|---|---|---|
| Windows con GPU NVIDIA y quieres empezar | ComfyUI Desktop | Configurar Python, PyTorch y CUDA a mano |
| Windows y quieres una instalación aislada o probar novedades | ComfyUI Portable | Mezclar dependencias con otras instalaciones |
| Linux, hardware especial o una integración propia | Instalación manual de ComfyUI | Depender de un instalador que no cubre tu entorno |
La aplicación de escritorio oficial es la recomendación inicial para Windows con NVIDIA. El proyecto indica que crea y gestiona su entorno de Python; si falla la instalación, su página de mantenimiento puede reparar dependencias. Reserva la ruta manual para cuando sepas por qué la necesitas.
Instala ComfyUI Desktop en Windows
- Descarga la aplicación desde la página oficial de ComfyUI. Evita instaladores reenvasados o enlaces de terceros.
- Elige NVIDIA GPU cuando el asistente pregunte por el dispositivo. El modo CPU sirve para diagnóstico, no para una experiencia de generación normal.
- Instálalo en una carpeta dedicada de un SSD con margen para la aplicación, modelos y resultados. No lo mezcles con una instalación antigua que no entiendas.
- En el primer inicio deja que termine la configuración. Si la descarga de dependencias falla, abre la página de mantenimiento y corrige el error allí antes de instalar nodos o modelos.
ComfyUI Desktop puede detectar una instalación anterior y reutilizar rutas de modelos. Revisa qué se va a enlazar antes de confirmar: compartir modelos ahorra disco, pero también hace que una actualización o una limpieza mal hecha afecte a ambos entornos.
Haz una primera generación antes de añadir extensiones
Abre un workflow de ejemplo de imagen incluido por ComfyUI o uno publicado por la fuente del modelo que vayas a usar. Carga un checkpoint compatible, escribe un prompt corto y pon una cola. El objetivo de esta primera prueba no es obtener una imagen espectacular: es confirmar que el modelo carga, que la GPU trabaja y que el archivo de salida aparece donde esperas.
Si el workflow pide un archivo que no tienes, no sustituyas nodos al azar. Lee el nombre exacto del modelo, VAE, encoder o LoRA que falta y consulta la documentación del workflow. Un grafo que se ejecuta con archivos distintos puede producir un resultado irrelevante aunque no muestre un error.
Dónde van los modelos y las LoRAs
Los modelos no se instalan todos en la misma carpeta. En una instalación manual o portátil, los checkpoints de Stable Diffusion suelen ir en ComfyUI/models/checkpoints; los VAE y las LoRAs tienen sus directorios propios dentro de models. Sigue siempre la estructura que indique el workflow, especialmente con modelos recientes que dividen pesos, encoders y VAE.
- Checkpoint: el modelo base que genera la imagen.
- VAE: convierte entre la representación interna y la imagen; a veces está integrado y otras se descarga por separado.
- LoRA: adaptador pequeño que modifica estilo, sujeto o comportamiento; carga solo uno al principio y anota su peso.
- Workflow: el mapa de nodos y parámetros. Guarda una copia junto con la salida para poder repetirla.
Una LoRA no mejora cualquier modelo por defecto. Debe declarar compatibilidad con la familia del modelo base. Para entender qué hace y cómo probarla sin confundirla con el checkpoint, consulta la guía de LoRAs en ComfyUI.
Actualiza sin romper una instalación que funciona
Actualiza ComfyUI antes de abrir un workflow nuevo si su autor exige nodos recientes, pero no actualices aplicación, PyTorch, modelos y extensiones a la vez. Abre primero un workflow que ya funcionaba y conserva sus archivos. Si algo falla después, podrás distinguir si el cambio viene de ComfyUI, de un nodo o del modelo.
Con Desktop, usa sus opciones de actualización y el terminal integrado cuando una extensión necesite instrucciones específicas. En Portable o Manual, sigue la guía oficial de actualización. Instalar paquetes con el Python global de Windows puede dejar el nodo en un entorno diferente al que usa ComfyUI.
Errores frecuentes y qué comprobar primero
| Síntoma | Comprueba primero |
|---|---|
| Falta un modelo o un nodo | El nombre y la carpeta exigidos por el workflow; no descargues un archivo parecido. |
| Memoria insuficiente | Resolución, duración del workflow, tamaño de lote y modelo cargado antes de cambiar ajustes avanzados. |
| La GPU no aparece | La opción de dispositivo elegida, el controlador y el registro de inicio de ComfyUI. |
| Un nodo instala pero no arranca | La versión de ComfyUI, sus dependencias y que el paquete se instaló en el entorno de la aplicación. |
| El resultado no se parece al ejemplo | Modelo, VAE, LoRAs, semillas, resolución y sampler; el prompt no es el único parámetro. |
Cuándo usar Stable Diffusion, Krea 2 o H3
Stable Diffusion sigue siendo útil cuando tienes un checkpoint y un workflow de imagen compatibles, quieres aprender el flujo básico de ComfyUI o necesitas herramientas conocidas como inpainting, ControlNet y upscale. No conviene convertir esta guía en una recomendación universal: el modelo adecuado depende de la tarea y de los archivos que realmente tengas.
- Para edición y generación de imagen con la ruta actual del sitio, sigue Krea 2: Turbo, LoRAs y attention.
- Para controlar una imagen existente, continúa con ControlNet e imagen guiada o inpainting.
- Para vídeo local, empieza por MiniMax H3 en ComfyUI; requiere modelos, flujos y límites de memoria distintos.
Guarda la primera salida, el workflow y una nota con las versiones usadas. Esa pequeña disciplina permite volver a un resultado bueno y evita que una instalación local se convierta en una carpeta de archivos imposibles de identificar.
