ComfyUI
在 Clore.ai 上使用 ComfyUI 的节点式 Stable Diffusion 界面
基于节点的 Stable Diffusion 界面,在 CLORE.AI GPU 上拥有极致灵活性。
所有示例都可以在通过以下方式租用的 GPU 服务器上运行 CLORE.AI 市场.
服务器要求
内存
16GB
32GB以上
显存
8GB(SDXL)
12GB+
网络
500Mbps
1Gbps+
启动时间
5-10 分钟
-
启动时间: 首次启动会下载依赖和模型(取决于网络速度,需 5-10 分钟)。此时出现 HTTP 502 是正常的。
重要: 使用 FLUX 模型的 ComfyUI 需要 16GB+ VRAM。对于带 ControlNet 的 SDXL,请确保至少有 10GB VRAM。
为什么选择 ComfyUI?
基于节点的工作流 - 用于图像生成的可视化编程
最大控制 - 对流水线的每一步进行精细调整
高效 - 比其他方案更低的 VRAM 占用
可扩展 - 庞大的自定义节点生态系统
工作流共享 - 以 JSON 导入/导出
在 CLORE.AI 上快速部署
Docker 镜像:
端口:
环境变量:
验证是否正常工作
部署后,找到你的 http_pub URL 在 我的订单:
访问你的服务
在 CLORE.AI 上部署时,请通过以下方式访问 ComfyUI: http_pub URL:
Web UI:
https://your-http-pub.clorecloud.net/API:
https://your-http-pub.clorecloud.net/promptWebSocket:
wss://your-http-pub.clorecloud.net/ws
安装
使用 Docker(推荐)
手动安装
目录结构
下载模型
Stable Diffusion 检查点
VAE
LoRA
基础工作流
文生图
添加节点:
加载检查点 → 选择模型
CLIP 文本编码 (x2)→ 正向与负向提示词
空潜空间图像 → 设置尺寸
KSampler → 连接全部
VAE 解码 → 潜空间转图像
保存图像 → 输出
连接:
图生图
替换 空潜空间图像 为:
加载图像 → 你的源图像
VAE 编码 → 转换为潜空间
调整 降噪 在 KSampler 中(0.5-0.8)
ComfyUI 管理器
ComfyUI Manager 是一个 必备扩展 它提供一个用于安装、更新和管理自定义节点的 GUI。它是扩展 ComfyUI 的标准方式。
安装
使用 ComfyUI Manager
重启后, Manager 按钮会出现在 ComfyUI 界面的右上角。
主要特性:
安装自定义节点
Manager → 安装自定义节点
更新所有节点
Manager → 更新全部
禁用/启用节点
Manager → 自定义节点管理器
安装缺失节点
Manager → 安装缺失的自定义节点
获取模型信息
Manager → 模型管理器
恢复快照
Manager → 快照管理器
工作流:安装新的节点包
点击 Manager 按钮
选择 安装自定义节点
按名称搜索(例如“FLUX”、“AnimateDiff”)
点击 安装 在所需的节点包上
点击 重启 在提示时
新节点会出现在右键添加菜单中
自动安装缺失节点: 当你导入使用你没有的节点的工作流 JSON 时,Manager 会检测到它们,并提供通过以下方式自动安装: 安装缺失的自定义节点.
保持节点更新
ComfyUI 中的 FLUX 工作流
FLUX 使用与标准 SD 模型不同的节点结构。以下是完整的 FLUX.1-dev 工作流。
所需文件
在运行工作流之前,下载:
FLUX.1-dev 工作流 JSON
另存为 flux_dev_workflow.json 并通过以下方式导入 加载 ComfyUI 中的按钮:
FLUX.1-schnell 工作流(4 步)
对于 schnell,请修改上方 JSON 中的 KSampler 设置:
推理步数:4cfg:1.0调度器:"simple"模型文件:
flux1-schnell.safetensors
或者通过 UI 设置:KSampler → 步数: 4,cfg: 1.0,采样器: euler,调度器: simple
关键节点差异:FLUX vs SD
模型加载器
加载检查点
UNETLoader
文本编码器
CLIPTextEncode
DualCLIPLoader + CLIPTextEncode
潜空间
空潜空间图像
EmptySD3LatentImage
额外
—
ModelSamplingFlux
负向提示词
必需
可选(留空)
必备自定义节点
推荐的节点包
ComfyUI-Manager
ltdrdata/ComfyUI-Manager
安装并管理所有其他节点
ComfyUI-FLUX
XLabs-AI/x-flux-comfyui
FLUX ControlNet 节点
was-node-suite
WASasquatch/was-node-suite-comfyui
100+ 实用节点
ComfyUI-Impact-Pack
ltdrdata/ComfyUI-Impact-Pack
人脸检测、SAM、ADetailer
ComfyUI-Inspire-Pack
ltdrdata/ComfyUI-Inspire-Pack
高级采样器、工作流
ComfyUI-AnimateDiff
Kosinkadink/ComfyUI-AnimateDiff-Evolved
视频 / 动画生成
ComfyUI-VideoHelperSuite
Kosinkadink/ComfyUI-VideoHelperSuite
视频 I/O 处理
ComfyUI-GGUF
city96/ComfyUI-GGUF
运行量化的 GGUF 模型
ComfyUI-KJNodes
kijai/ComfyUI-KJNodes
实用与遮罩节点
rgthree-comfy
rgthree/rgthree-comfy
工作流辅助,更好的 UI
ComfyUI-FLUX(XLabs-AI)
在 ComfyUI 中为 FLUX 添加 ControlNet 支持:
添加节点: 应用 ControlNet(FLUX), 加载 ControlNet 模型(FLUX), XFlux 采样器
was-node-suite
用于高级工作流的 100 多个实用节点:
关键节点:图像批处理、文本操作、图像分析、缓存节点、总线节点、放大、遮罩操作
通过 Manager 安装
点击 Manager 按钮
安装自定义节点
搜索并安装
重启 ComfyUI
高级工作流
ControlNet
工作流:
加载图像 → Canny 边缘检测器
应用 ControlNet → KSampler
使用姿态/边缘引导生成
放大
工作流:
以较低分辨率生成图像(768x768)
放大图像(模型)节点
可选:进行 img2img 细节增强
SDXL + Refiner
使用 SDXL 基础模型生成(步数 1-20)
将潜变量传递给 SDXL refiner(步数 21-30)
VAE 解码最终结果
键盘快捷键
Ctrl+Enter
排队提示词
Ctrl+Shift+Enter
将提示词加入队列(前端)
Ctrl+Z
撤销
Ctrl+Y
重做
Ctrl+S
保存工作流
Ctrl+O
加载工作流
Ctrl+A
全选
Delete
删除所选
Ctrl+M
静音节点
Ctrl+B
旁路节点
API 使用
排队提示词
用于进度的 WebSocket
性能提示
启用 --lowvram 适用于 <8GB VRAM
尽可能使用 fp16 模型
批量大小 1 适用于有限 VRAM
分块 VAE 适用于高分辨率图像
禁用预览 用于更快生成
GPU 要求
SD 1.5
4GB
8GB
16GB
SDXL
8GB
12GB
16GB
SDXL + ControlNet
10GB
16GB
16GB
FLUX
16GB
24GB
32GB
GPU 预设
RTX 3060 12GB(预算型)
最适合: SD 1.5、SDXL(有限制)
RTX 3090 24GB(最佳)
最适合: SDXL、ControlNet 工作流、中等 FLUX
RTX 4090 24GB(性能型)
最适合: FLUX、复杂工作流、批量生成
A100 40GB/80GB(生产型)
最适合: 生产工作负载、FLUX、高分辨率生成
成本估算
CLORE.AI 市场的典型费率:
RTX 3060
12GB
$0.15–0.30
~15 秒/图
RTX 3090
24GB
$0.30–1.00
~8 秒/图
RTX 4090
24GB
$0.50–2.00
~4 秒/图
A100
40GB
$1.50–3.00
~3 秒/图
价格为美元/天。费率因提供商而异——请查看 CLORE.AI 市场 以获取当前费率。
故障排查
长时间出现 HTTP 502
检查 RAM: 服务器必须有 16GB+ RAM
检查 VRAM: SDXL 需要 8GB+,FLUX 需要 16GB+
依赖项下载中: 首次运行需要 5-10 分钟
模型下载中: 大型模型需要更长时间
内存不足
黑图像
检查 VAE 是否已加载
尝试不同的 VAE
减小图像尺寸
生成缓慢
启用 CUDA
使用 fp16 模型
减少步数(20-30 通常就足够)
工作流示例
在 ComfyUI 中导入这些 JSON 工作流:
下一步
最后更新于
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