Die ultimative Anleitung

Die ROCm-Unterstützung für Windows befindet sich zwar noch in der Entwicklung, ist aber bereits voll einsatzbereit! Wenn Du eine AMD-Grafikkarte besitzt und die mächtige Node-basierte KI-Oberfläche ComfyUI nutzen möchtest, bist Du hier genau richtig.

Aktuell werden folgende GPUs unterstützt: gfx1200, gfx1201, gfx1100, gfx1101, gfx1102, gfx1103, gfx1151 und gfx103x.

Vorbereitung

• Stelle als Erstes sicher, dass Dein Grafikkartentreiber auf dem absolut neuesten Stand ist.

• Wähle unten zwischen der einfachen Methode (für normale Nutzer) und der manuellen Methode (für Profis).

Methode 1: Die einfache Installation (Easy Setup)

Diese Methode ist ideal für die meisten AMD-Nutzer, die schnell und unkompliziert starten möchten.

Schritt 1: Ordner vorbereiten

Erstelle einen neuen Ordner direkt auf einem internen Laufwerk. Wichtig: Nutze dafür nicht den Desktop, die Downloads, Dokumente, den Programme-Ordner oder OneDrive.

Beispiel-Pfad: C:\AI

Schritt 2: ComfyUI herunterladen & entpacken

1. Lade die Datei ComfyUI_windows_portable_amd.7z von der offiziellen GitHub Release-Seite herunter.

2. Kopiere die ZIP-Datei in Deinen neuen Ordner (z. B. C:\AI\) und entpacke sie dort.

3. Starte die Installation testweise über die Datei run_amd_gpu.bat.

Schritt 3: Sonderregelung für RDNA2 (gfx103x) GPUs

Falls Du eine RDNA2-Karte (z. B. RX 6000er-Serie) besitzt, musst Du folgende Befehle ausführen:

1. Öffne den Ordner ComfyUI_windows_portable.

2. Klicke oben in die Adressleiste des Windows-Explorers (nicht in die Suchleiste), tippe cmd ein und drücke Enter.

3. Kopiere die folgenden Befehle nacheinander in das schwarze Fenster und bestätige jeden mit Enter:

python_embeded\python -m pip uninstall torch torchvision torchaudio rocm rocm-sdk-core rocm-sdk-devel rocm-sdk-libraries-custom -y
python_embeded\python -m pip install --index-url https://rocm.nightlies.amd.com/v2-staging/gfx103X-dgpu/ "rocm[libraries,devel]"
python_embeded\python -m pip install --index-url https://rocm.nightlies.amd.com/v2-staging/gfx103X-dgpu/ torch torchaudio torchvision

4. Starte die run_amd_gpu.bat danach erneut.

Schritt 4: Performance-Boost aktivieren (Optional für alle GPUs)

Du kannst die Generierungsgeschwindigkeit spürbar erhöhen:

1. Mache einen Rechtsklick auf die run_amd_gpu.bat und wähle Bearbeiten.

2. Ersetze den gesamten Inhalt durch diesen Code:

set FLASH_ATTENTION_TRITON_AMD_ENABLE=TRUE
set TORCH_ROCM_AOTRITON_ENABLE_EXPERIMENTAL=1
.\python_embeded\python.exe -s ComfyUI\main.py --windows-standalone-build --use-pytorch-cross-attention --bf16-vae --disable-smart-memory
pause

3. Speichern, schließen und die run_amd_gpu.bat neu starten.

Erweiterungen & Optimierungen für die einfache Installation

ComfyUI-Manager installieren

1. Öffne wieder cmd in Deiner Adressleiste des Hauptordners.

2. Führe folgenden Befehl aus: python_embeded\python -m pip install -r comfyui\manager_requirements.txt

3. Bearbeite die run_amd_gpu.bat und füge --enable-manager --enable-manager-legacy-ui am Ende der ersten Zeile hinzu: .\python_embeded\python.exe -s ComfyUI\main.py --windows-standalone-build --enable-manager --enable-manager-legacy-ui

⚠️ Wichtiger Fehler-Fix bei Berechtigungsproblemen (Permission Error): Wenn die Installation von Custom Nodes fehlschlägt, öffne den Ordner ComfyUI\user\default\ComfyUI-Manager und editiere die config.ini. Ändere das Security Level auf Weak. Speichern, ComfyUI neu starten und nach der Installation das Level wieder auf Normal zurückstellen.

🚫 Bekannter Bug: Sehr große Bilder/Videos oder Upscaling können zu Systemabstürzen führen. Nutze den Tiled VAE Decode Node, um das zu verhindern.

Modelle aus Automatic1111 verknüpfen

Du musst Deine Checkpoints und Loras nicht doppelt herunterladen.

1. Benenne die Datei extra_model_paths.yaml.example in extra_model_paths.yaml um.

2. Öffne sie mit einem Texteditor (z. B. Notepad++) und passe die Zeile base_path an: base_path: "C:/AI/stable-diffusion-webui/"

Methode 2: Manuelle Installation für Fortgeschrittene (mit Sage/Flash Attention Support)

Diese Methode holt über zusätzliche Optimierungen das absolute Maximum an Performance aus Deiner AMD-Karte heraus.

Voraussetzungen

• Git 64bit für Windows herunterladen und installieren.

• Python 3.12.10 (64-bit) herunterladen. Wichtig: Beim Setup unbedingt den Haken bei „Add Python to Path“ setzen!

Schritt 1: Repository klonen und Umgebung einrichten

Erstelle einen Ordner wie C:\AI\, öffne dort die cmd über die Adressleiste und führe diese Befehle nacheinander aus:

git clone https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI.git
cd ComfyUI
py -3.12 -m venv venv
venv\scripts\activate
pip install -r requirements.txt
pip uninstall torch torchvision torchaudio rocm rocm-sdk-core rocm-sdk-devel rocm-sdk-libraries-custom -y

Schritt 2: Passende ROCm/Torch Version für Deine GPU installieren

Lasse das cmd-Fenster offen und führe nur den einen Befehl aus, der zu Deiner Grafikkarte passt:

• RX 9070/9060, XT (GFX120x):

  Bash

   

  pip install --index-url https://rocm.nightlies.amd.com/v2/gfx120X-all/ torch torchaudio torchvision
  

• RX 7XXX (GFX110x):

  Bash

   

  pip install --index-url https://rocm.nightlies.amd.com/v2/gfx110X-all/ torch torchaudio torchvision
  

• AMD Strix Halo iGPU (GFX1151):

  Bash

   

  pip install --index-url https://rocm.nightlies.amd.com/v2/gfx1151/ torch torchaudio torchvision
  

• RX 6800/6900 XT (GFX1030):

  Bash

   

  pip install --index-url https://rocm.nightlies.amd.com/v2-staging/gfx103X-all/ "rocm[libraries,devel]"
  pip install --index-url https://rocm.nightlies.amd.com/v2-staging/gfx103X-all/ torch torchaudio torchvision
  

Schritt 3: Start-Datei erstellen

1. Klicke auf diesen Link zum Start-Skript.

2. Mache einen Rechtsklick auf der Seite -> „Seite speichern unter…“.

3. Stelle den Dateityp auf „Alle Dateien (.)“ um und speichere sie als Start-ComfyUI-AMD.bat. (Hinweis: Falls es eine .txt-Datei bleibt, musst Du in den Windows-Explorer-Ansichtsoptionen die „Dateinamenerweiterungen“ aktivieren und das .txt manuell durch .bat ersetzen).

4. Verschiebe die Datei in Deinen ComfyUI-Ordner und starte sie.

Schritt 4: ComfyUI-Manager für die manuelle Installation

Öffne cmd im ComfyUI-Ordner und gib ein:

venv\Scripts\activate.bat
pip install -r manager_requirements.txt

Editiere danach die Start-ComfyUI-AMD.bat und füge am Ende der Startargumente folgendes hinzu: python main.py --auto-launch --use-pytorch-cross-attention --disable-smart-memory --bf16-vae --enable-manager --enable-manager-legacy-ui

Fortgeschrittene Performance-Optimierung (Sage- & Flash-Attention)

Vorteil: Sage-Attention spart VRAM bei schweren Workflows, Flash-Attention beschleunigt die Generierungszeit massiv.

Option A: Sage-Attention v1 (Für RDNA3 & RDNA4) – Die leichtere Methode

Öffne cmd im ComfyUI-Ordner und installiere es wie folgt:

venv\Scripts\activate.bat
pip install triton-windows
pip install sageattention==1.0.6

Ersetze danach in Deiner Start-ComfyUI-AMD.bat das Argument --use-pytorch-cross-attention mit --use-sage-attention.

Option B: Flash-Attention v2

1. Installiere die Visual Studio Build Tools 2022 mit aktivierter C++ Entwicklungsumgebung und starte den PC neu.

2. Öffne cmd im ComfyUI-Ordner und nutze diese Befehle:

venv\Scripts\activate
pip install triton-windows
git clone https://github.com/Dao-AILab/flash-attention.git
cd flash-attention
pip install ninja
pip install wheel
set FLASH_ATTENTION_TRITON_AMD_ENABLE=TRUE
python setup.py install

3. Navigiere zu ComfyUI\flash-attention\flash_attn\utils und passe die Datei distributed.py gemäß den aktuellen ROCm Pull-Request Anpassungen (grüne Zeilen) an.

4. Ersetze in Deiner Start-ComfyUI-AMD.bat das Argument durch --use-flash-attention.

Text ist übersetzt von Englisch ins Deutsche von einer KI. Das Original gibt es hier:
https://github.com/CS1o/Stable-Diffusion-Info/wiki/Webui-Installation-Guides#amd-comfyui-with-rocm

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