目录

适用环境：

• macOS
• Apple Silicon 芯片（M1 / M2 / M3 系列）
• 以 Mac Studio / MacBook Pro 为代表的统一内存设备（建议 32GB 及以上）
• 希望在本机运行 ComfyUI，并使用已验证可行的 FLUX.2 Klein 9B 方案进行文生图

本文档使用的是已经实际调试通过的模型组合，并去除了不必要的操作步骤，提供最直接的跑通路线。

一、最终使用的模型组合

本教程使用以下模型，它们与 ComfyUI 的 Flux2 路线完美兼容：

• 主模型： flux-2-klein-9b.safetensors
• 文本编码器： qwen_3_8b_fp4mixed.safetensors
• VAE 模型： flux2-vae.safetensors

这套组合在 64G 内存的 Mac 上峰值占用约 35G 左右，运行非常稳定，不会触发系统内存保护机制。

二、准备 Mac 基础环境

打开 macOS 自带的 Terminal（终端），依次执行以下命令：

1. 安装 Homebrew（如已安装可跳过）：

Bash

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

2. 安装 Python 3.11、Git 和 Hugging Face 命令行工具：

Bash

brew install python@3.11 git
pip3 install -U "huggingface_hub[cli]"

三、克隆并安装 ComfyUI

建议安装在用户主目录下。在终端执行：

1. 下载源码：

Bash

cd ~
git clone https://github.com/comfy-org/ComfyUI.git
cd ComfyUI

2. 创建并激活虚拟环境：

Bash

python3.11 -m venv venv
source venv/bin/activate

3. 安装依赖项：

Bash

pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt

(注：在 Apple Silicon 上，PyTorch 会自动调用 MPS 硬件加速，无需手动配置 CUDA。)

四、模型下载与归位

你可以根据自己的网络环境，选择命令行下载（推荐，支持断点续传）或网页手动下载。

1. 下载主模型 (9B)

• 方式一：命令行下载

  (需先在网页登录 Hugging Face 并同意该模型页面的协议)

  Bash

  hf download black-forest-labs/FLUX.2-klein-9B --local-dir models/diffusion_models --include "flux-2-klein-9b.safetensors"

• 方式二：网页下载

  前往 模型页面，下载 flux-2-klein-9b.safetensors。

  存放路径： ~/ComfyUI/models/diffusion_models/

2. 下载文本编码器 (Qwen 8B FP4)

• 方式一：命令行下载并移动

  Bash

  hf download Comfy-Org/vae-text-encorder-for-flux-klein-9b --local-dir models/text_encoders --include "split_files/text_encoders/qwen_3_8b_fp4mixed.safetensors"
mv models/text_encoders/split_files/text_encoders/qwen_3_8b_fp4mixed.safetensors models/text_encoders/

• 方式二：网页下载

  前往 模型页面，下载 qwen_3_8b_fp4mixed.safetensors。

  存放路径： ~/ComfyUI/models/text_encoders/

3. 下载 VAE

• 方式一：命令行下载并移动

  Bash

  hf download Comfy-Org/vae-text-encorder-for-flux-klein-9b --local-dir models/vae --include "split_files/vae/flux2-vae.safetensors"
mv models/vae/split_files/vae/flux2-vae.safetensors models/vae/

• 方式二：网页下载

  前往 模型页面，下载 flux2-vae.safetensors。

  存放路径： ~/ComfyUI/models/vae/

五、启动 ComfyUI

确保当前在 ~/ComfyUI 目录，且虚拟环境已激活 (venv)。

运行以下命令启动服务：

Bash

python main.py --use-split-cross-attention --preview-method none

启动成功后，在浏览器打开：http://127.0.0.1:8188

(附：如果启动报错 OSError: [Errno 48] address already in use，运行 killall python 或找出 PID 结束进程后重试。)

六、搭建 Flux2 Klein 9B 工作流（捷径法）

不要手动新建节点，直接使用官方模板进行删改是最快且不易出错的方式。

第一步：导入官方图纸

1. 访问 ComfyUI 官方的 FLUX.2 示例页面。
2. 将网页上展示的 FLUX.2 工作流图片，直接用鼠标左键拖拽进你的 ComfyUI 网页画布中松开。界面会自动连好所有基础节点。

第二步：拆除多余节点（改为纯文生图）

由于官方图纸是图生图（包含参考图）工作流，用鼠标框选或点选画布最左侧的以下深灰色节点，按键盘 Delete 键删除：

• Load Image
• ImageScaleToTotalPixels
• 两个 VAE Encode
• 两个紫色的 ReferenceLatent

第三步：重新接通管线

• 找到中间偏上的 FluxGuidance 节点，将它右侧的黄色圆点（CONDITIONING），拖拽连线到右侧 BasicGuider 节点左侧的黄色圆点（conditioning）上。

第四步：在节点中选择刚刚下载的模型

• Load Diffusion Model 节点： 选 flux-2-klein-9b.safetensors。
• Load CLIP 节点： 选 qwen_3_8b_fp4mixed.safetensors。(type 保持 flux2，device 选 cpu)。
• Load VAE 节点： 选 flux2-vae.safetensors。

七、推荐参数（实测高能效）

经过实测，FLUX.2 Klein 9B 的收敛速度极快，无需使用传统模型的 20-30 步。

1. 默认推荐参数（画质与速度的最佳平衡）

• 宽度/高度： 1024 x 1024
• FluxGuidance.guidance： 4.0
• KSamplerSelect： euler
• Flux2Scheduler.steps： 8 或 10

  (实测证明：10 步与 20 步出图的画面细节几乎没有区别，但 10 步的生图时间能节省整整一倍！)

2. 快速预览参数（测试提示词）

• 宽高：768 x 768
• steps：6

八、关于 Guider 与提示词编写

• 为什么用 BasicGuider： 在这套流程中，BasicGuider 比 CFGGuider 速度更快，且无需繁琐的反向提示词即可生成自然的高质量画面。
• 提示词公式： 主体 + 场景 + 光线 + 风格/镜头 + 细节

  (例：a beautiful young woman in a bamboo forest, soft natural morning light, realistic portrait photography, natural skin texture, elegant white dress, cinematic composition)

生成后的图片默认保存在： ~/ComfyUI/output

九、提示词编写指南

推荐使用自然语言式的英文描述。 公式：主体 + 场景 + 光线 + 风格/镜头 + 细节

示例（电影感肖像）：

a beautiful young woman in a bamboo forest, soft natural morning light, realistic portrait photography, clear facial features, detailed eyes, natural skin texture, elegant white dress, shallow depth of field, cinematic composition, sharp focus on the face

生成后的图片默认保存在：~/ComfyUI/output。

十、首次运行指南

如果是第一次部署，建议严格按以下顺序操作：

1. 确保上述三个 safetensors 文件全部到位并在节点中正确选中。
2. 将宽高设为 1024x1024，步数设为 8 步。
3. 点击右侧面板的 Queue Prompt 按钮。
4. 第一次加载 9B 模型会有短暂等待，只要第一张图成功输出，即代表你的 Mac 本地 AI 创作环境已完美跑通。

关机重启后再次开启ComfyUI:
在终端里重新启动就行：

cd /Users/tianxi/ComfyUI
source venv/bin/activate
python main.py --use-split-cross-attention --preview-method none

启动成功后，浏览器打开：
http://127.0.0.1:8188

如果你想先确认有没有已经在跑的实例，可以查一下：

lsof -nP -iTCP:8188 -sTCP:LISTEN

如果想后台运行，不占住终端，用这个：

cd /Users/tianxi/ComfyUI
nohup ./venv/bin/python main.py --use-split-cross-attention --preview-method none > /Users/tianxi/ComfyUI/user/manual-start.log 2>&1 &

然后看日志：

tail -f /Users/tianxi/ComfyUI/user/manual-start.log

About The Author

玩客

See author's posts