Rédigé par Rédaction CyberSDF / 19 September 2026

ComfyUI ou Automatic1111 : quelle interface choisir pour générer des images

Sur une Debian 13, python main.py lance ComfyUI v0.36.0 sur le port 8188 et ./webui.sh lance Automatic1111 1.10.1 sur le port 7860. La version 0.36.0 de ComfyUI a été publiée le 15 septembre 2026 ; la 1.10.1, dernière publication d’Automatic1111, date du 9 février 2025. Les deux interfaces lisent les mêmes fichiers .safetensors, mais pas la même pile PyTorch : ComfyUI demande PyTorch 2.7 au minimum, le script d’Automatic1111 installe torch 2.1.2.

ComfyUI v0.36.0 sort le 15 septembre 2026, Automatic1111 s’arrête à la 1.10.1 du 9 février 2025

Le rythme des versions décide des modèles disponibles, et la version de PyTorch décide de ce que la carte graphique accepte. Les autres interfaces du même genre sont regroupées dans la rubrique IA, et la préparation des fichiers de modèles est traitée dans générer une image avec IA.

Lancer ComfyUI v0.36.0 sur Debian 13 sans casser le python3 du système

1. Créer un environnement virtuel, parce que Debian 13 marque son python3 comme géré par le système et que pip refuse d’installer hors venv avec error: externally-managed-environment :

   sudo apt install python3-venv git
   python3 -m venv ~/comfy-venv
   source ~/comfy-venv/bin/activate
   

   L’invite du terminal prend le préfixe (comfy-venv).

2. Cloner le dépôt et entrer dans le dossier :

   git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
   cd ComfyUI
   

   Le dossier contient main.py, requirements.txt, models/ et extra_model_paths.yaml.example.

3. Installer PyTorch pour Nvidia, puis les dépendances du projet :

   pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130
   pip install -r requirements.txt
   

   La seconde commande se termine par Successfully installed suivi de la liste des paquets Python.

4. Déposer un checkpoint dans models/checkpoints, puis démarrer le serveur :

   python main.py
   

   Les dernières lignes du démarrage donnent l’adresse à ouvrir dans le navigateur, http://127.0.0.1:8188. Le dossier models/vae reçoit les VAE séparés et models/embeddings les textual inversions.

5. Ouvrir la page, laisser les valeurs par défaut du nœud Load Checkpoint, puis Ctrl+Entrée pour mettre le graphe en file d’attente : une barre de progression apparaît sous le canevas et l’image se dépose dans la visionneuse.

Pour une carte à mémoire limitée, --reserve-vram 1.0 réserve un gigaoctet hors de portée de l’interface. L’option --lowvram n’a en revanche aucun effet tant que la VRAM dynamique est active, ce qui est le cas par défaut : l’aide du projet indique qu’elle ne fait rien avant --disable-dynamic-vram.

Lancer Automatic1111 1.10.1 : le script installe torch 2.1.2 dans son propre venv

1. Installer la liste de paquets du projet pour les distributions Debian :

   sudo apt install wget git python3 python3-venv libgl1 libglib2.0-0
   

   apt achève la commande sur une ligne du type 0 upgraded, 3 newly installed, 0 to remove ; libgl1 et libglib2.0-0 sont nécessaires à Gradio.

2. Récupérer le dépôt et entrer dans le dossier :

   git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
   cd stable-diffusion-webui
   

   Le dossier contient webui.sh, webui-user.sh et launch.py.

3. Déclarer les options dans webui-user.sh, qui est le fichier lu par le script de lancement :

   export COMMANDLINE_ARGS="--medvram --xformers"
   python_cmd="python3.11"
   

   Sans python_cmd, le script prend python3, qui est la version 3.13.5 sur Debian 13. --xformers déclenche l’installation de xformers 0.0.23.post1, la version épinglée par le projet.

4. Lancer :

   ./webui.sh
   

   Le script imprime son environnement avant de servir la page : une ligne Python 3.11.x, une ligne Version: 1.10.1, une ligne Commit hash: puis Launching Web UI with arguments: suivie des options et de l’adresse http://127.0.0.1:7860.

Torch is not able to use GPU : le test qui bloque avant le premier prompt

Avant de charger le moindre modèle, le lanceur d’Automatic1111 exécute le test import torch; assert torch.cuda.is_available(). Si aucune carte compatible n’est visible, l’exécution s’arrête sur ce message littéral :

RuntimeError: Torch is not able to use GPU; add --skip-torch-cuda-test to COMMANDLINE_ARGS variable to disable this check

La cause tient dans modules/launch_utils.py : le contrôle est fait après l’installation de torch. L’option que le message propose ne répare rien, elle saute la vérification, et le calcul retombe sur le processeur. Le remède réel consiste à réinstaller PyTorch avec une commande adaptée au pilote graphique : le script lit la variable d’environnement TORCH_COMMAND et l’utilise à la place de sa commande par défaut.

Le deuxième piège est la coexistence des deux piles. Automatic1111 1.10.1 épingle torch 2.1.2 et torchvision 0.16.2, tandis que la note de version 0.32.0 de ComfyUI a relevé le plancher à PyTorch 2.7, avec des roues cu130 obligatoires sur les GeForce 20 et plus récentes. Un environnement Python commun aux deux interfaces casse donc la première qui reçoit un pip install de l’autre.

Troisième message, côté Python. Debian 13 fournit python3 en 3.13.5, hors de la plage vérifiée par Automatic1111, qui s’arrête à 3.11 sous Linux :

INCOMPATIBLE PYTHON VERSION

This program is tested with 3.10.6 Python, but you have 3.13.5.
If you encounter an error with "RuntimeError: Couldn't install torch." message,
or any other error regarding unsuccessful package (library) installation,
please downgrade (or upgrade) to the latest version of 3.10 Python
Use --skip-python-version-check to suppress this warning.

L’encadré se présente comme un avertissement, mais l’étape suivante échoue pour une raison mécanique : les roues publiées pour torch 2.1.2 ne couvrent pas Python 3.13. Le README du projet ne documente python3.11 que pour Ubuntu 24.04 et Manjaro ; sur Debian 13, il faut fournir un Python 3.11 venu d’ailleurs ou passer par un conteneur. ComfyUI, de son côté, annonce Python 3.13 comme très bien pris en charge.

extra_model_paths.yaml fait lire à ComfyUI les modèles d’Automatic1111

Aucune copie de fichier n’est nécessaire pour partager la bibliothèque : le modèle fourni par ComfyUI contient un bloc prêt à l’emploi pour le dossier d’Automatic1111.

1. Copier le fichier d’exemple à la racine de ComfyUI :

   cp extra_model_paths.yaml.example extra_model_paths.yaml
   

   Le nouveau fichier apparaît à côté de main.py, et seule la copie sans .example est lue au démarrage.

2. Décommenter le bloc a1111: et renseigner le chemin réel :

   a1111:
        base_path: /home/utilisateur/stable-diffusion-webui/
        checkpoints: models/Stable-diffusion
        vae: models/VAE
        loras: |
             models/Lora
             models/LyCORIS
        embeddings: embeddings
        controlnet: models/ControlNet
   

   Les noms de clés suivent les dossiers d’Automatic1111 : models/Stable-diffusion pour les checkpoints, models/VAE pour les VAE, models/ControlNet pour les ControlNet, embeddings pour les inversions textuelles.

3. Relancer python main.py et ouvrir le nœud Load Checkpoint : le fichier déposé du côté d’Automatic1111 figure dans la liste, sans lien symbolique ni second téléchargement.

Dans l’autre sens, Automatic1111 accepte --ckpt-dir, --vae-dir et --models-dir dans COMMANDLINE_ARGS ; le dernier a été ajouté par la version 1.10.0. Chaque interface garde son propre dossier de sortie : ComfyUI écrit ses images dans son dossier output, déplaçable par --output-directory.

–listen expose la page et ferme l’onglet Extensions d’Automatic1111

Ajouter --listen rend la page accessible depuis le réseau local, et l’onglet Extensions affiche alors :

extension access disabled because of command line flags

La fermeture est volontaire. Cet onglet installe du code Python arbitraire, et le projet le désactive dès que l’interface quitte la boucle locale. Le rétablir demande --enable-insecure-extension-access, à réserver à un réseau de confiance : la page ouverte permet alors d’exécuter du code sur la machine. ComfyUI applique une logique voisine avec custom_nodes : --disable-all-custom-nodes neutralise tout le dossier, et --whitelist-custom-nodes n’autorise que les dossiers nommés à la suite de l’option.

Deux réglages suffisent à protéger l’accès. Automatic1111 accepte --gradio-auth utilisateur:motdepasse pour la page et --api-auth pour l’API. ComfyUI accepte --tls-keyfile et --tls-certfile, qui servent la page en HTTPS et exigent les deux fichiers à la fois.

Flux.2 et Wan 2.2 n’existent pas dans Automatic1111 1.10.1

La note de version 1.10.0, publiée le 27 juillet 2024, s’arrête à Stable Diffusion 3, avec l’échantillonneur Euler recommandé et le modèle de texte T5 désactivé par défaut. La liste des modèles annoncés par ComfyUI v0.36.0 va plus loin : Flux.1 et Flux.2, SD3.5, Qwen Image, Z-Image, et les modèles vidéo Wan 2.2, LTX-Video 2.3 ou HunyuanVideo 1.5. Un workflow téléchargé pour Flux.2 ne s’ouvre donc pas dans Automatic1111, et le projet n’a publié aucune version depuis février 2025.

Le partage des rôles qui en découle est simple. Automatic1111 reste utile pour les recettes SD1.5 et SDXL, les scripts communautaires et la fonction X/Y/Z plot, qui n’ont pas d’équivalent direct en nœuds. ComfyUI prend le relais dès qu’il s’agit d’une architecture sortie après l’été 2024, d’une génération vidéo ou d’un graphe à rejouer depuis un script.

Questions fréquentes

Les deux interfaces peuvent-elles tourner en même temps ?

Oui, les ports ne se chevauchent pas : 8188 pour ComfyUI v0.36.0, 7860 pour Automatic1111 1.10.1. La contrainte est la mémoire vidéo, chaque interface gardant sa propre copie du modèle chargé.

Faut-il forcément une carte Nvidia ?

Non. ComfyUI documente les installations AMD via ROCm, Intel via torch.xpu, Apple Silicon et Ascend, et accepte --cpu pour tout calculer sur le processeur. Le README d’Automatic1111 annonce la prise en charge de cartes de 4 Go, avec des rapports à 2 Go, et fournit --medvram et --lowvram.

Mes extensions Automatic1111 fonctionnent-elles dans ComfyUI ?

Non. Automatic1111 charge ses extensions depuis le dossier extensions par son propre onglet, ComfyUI charge ses nœuds depuis custom_nodes avec une autre interface de programmation. Un script écrit pour les onglets txt2img n’a pas d’équivalent direct dans un graphe.

Comment activer ComfyUI-Manager sur une version récente ?

Le gestionnaire ne s’active plus par une simple copie dans custom_nodes. Le README demande pip install -r manager_requirements.txt, puis un démarrage avec --enable-manager. L’ancienne présentation reste disponible avec --enable-manager-legacy-ui, option qui implique la première.

Lequel choisir pour automatiser des lots d’images ?

Automatic1111 expose une API avec --api et peut démarrer sans interface graphique avec --nowebui. ComfyUI enregistre chaque graphe en JSON et expose ses propres points d’entrée, ce qui permet de rejouer un workflow depuis un script. Avant de lancer l’un ou l’autre, vérifier ce qui écoute déjà :

ss -tlnp | grep -E ':(7860|8188)'