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ComfyUI Docker 镜像部署指南
ComfyUI-BOOT基于官方ComfyUI构建，内置：Python运行环境PyTorch（按CUDA/架构区分）ComfyUI本体启动与下载脚本用于简化ComfyUI的部署与启动流程。 2.安装Docker环境使用以下一键脚本快速部署Docker及相关组件（包含DockerEngine、DockerCompose等）：展开代码语言：BashAI代码解释bash<(wget-qO-https 2.重要说明（官方原意）以上限制并非NVIDIACUDAToolkit的限制而是PyTorch官方为控制二进制体积而做出的支持取舍是否可用以PyTorch官方发布为准六、镜像标签说明1.Slim（推荐新手 ）仅包含ComfyUI与Manager预装大量依赖，便于后续安装自定义节点可用标签示例：cu126-slimcu128-slim⭐cu130-slim（无xFormers）2.Megapak（整合包）包含常用自定义节点包含编译工具链示例 如需进行目录定制、生产化部署、多GPU管理等高级配置，请在充分理解官方行为的前提下自行调整。如遇问题，优先参考GitHubIssues与官方文档说明。
1.6K20编辑于 2026-01-01 ComfyUI
以下是如何使用 ComfyUI 的详细介绍和代码示例：安装和设置下载和安装：访问 GitHub 上的 ComfyUI 安装指南 以获取最新的安装步骤。 加载图像中的工作流，可以点击菜单中的 Load 按钮或将图像拖放到 ComfyUI 窗口中。 这些代码示例展示了如何从源码运行 ComfyUI 以及如何安装特定版本的 numpy，这是运行 ComfyUI 的一个要求。 深入探索ComfyUI 的基于节点的界面允许创建复杂、可定制的图像生成流程，仅受您创造力的限制。您可以通过探索不同的节点和工作流来深入学习和掌握 ComfyUI。 以上是 ComfyUI 的使用方法和代码示例的详细介绍，希望对您有所帮助。如果您需要更多信息，可以访问 ComfyUI 的官方文档和社区讨论。
1.8K10编辑于 2024-11-07- 来自专栏算法
丹摩｜FLUX.1+ComfyUI部署与使用
如何在丹摩智算平台上部署和使用FLUX.1及ComfyUI 声明：非广告，为用户体验 引言 随着人工智能（AI）技术的飞速发展，全球范围内的技术创新和产业变革正在加速。 部署ComfyUI 在终端中执行以下命令克隆ComfyUI代码： # github官方代码仓库 git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ，启动ComfyUI： python main.py --listen 看到服务成功启动，说明ComfyUI部署成功！ 交互界面： 2.5展示效果 总结 本文详细介绍了在丹摩智算平台上部署和使用FLUX.1+ComfyUI的过程。 接着，文章指导用户如何在终端中克隆ComfyUI代码，安装依赖，并启动ComfyUI。此外，还介绍了如何下载和部署FLUX.1模型，并在ComfyUI中运行。
1.4K10编辑于 2024-12-10 - 来自专栏学习
DAMODEL丹摩｜部署FLUX.1+ComfyUI实战教程
2. 实战 丹摩平台链接 2. 1 创建资源 在创建页面可以看到丹摩提供了三种付费方式，本教程使用按量付费，如果有长期的需求，可以自行选择包月或包日。 2. 1 ComfyUI的部署操作 在命令行中输入以下两个代码中的一个，推荐使用第二个与CSDN合作的 gitcode 的域名，下载比 github 快很多。 下载完成后，执行： python main.py --listen 如果出现的是类似这样的信息： 就说明ComfyUI部署完成。 2. 3 部署FLUX.1 在下面的三行代码选取一个： wget http://file.s3/damodel-openfile/FLUX.1/FLUX.1-dev.tar wget http://file.s3 /root/workspace/ComfyUI/models/clip/ 这样部署就完成了。
1.5K00编辑于 2024-12-24 - 来自专栏前端数据可视化
『ComfyUI』起步
如果你想拥有更自由的工作流，可以试试 ComfyUI。 而且很多新的模型和功能在刚出现时 ComfyUI 的支持度都比较高，比如刚出的 Stable Diffusion 3 Medium，在现阶段也只支持 ComfyUI（注意本文发布的日期）。 配置大模型位置 将大模型保存在 ComfyUI 里 ComfyUI 存放大模型的目录在 ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\models\checkpoints 里，直接把下载好的大模型放进去即可 直接拿 SD WebUI 的大模型过来用 如果你在使用 ComfyUI 之前有在自己电脑安装过 SD WebUI，你可能会面临这么一个问题：需要分别在 SD WebUI 和 ComfyUI 里存放模型？ ComfyUI 的作者也预料到这个问题了，决定挺身而出~ 在 ComfyUI 里找到 extra_model_paths.yaml.example 文件，目录是：ComfyUI_windows_portable
1.3K10编辑于 2024-06-17 - 来自专栏礼拜八不工作
安装Comfyui
在模型支持方面，ComfyUI 表现得极为出色。 它全面兼容 SD 1.x、SD 2.x、SDXL、稳定视频扩散、稳定级联、SD3 和稳定音频等多种稳定扩散模型，无论是经典的图像生成模型还是新兴的视频和音频相关模型，都能在这个平台上找到用武之地。 此外，ComfyUI 还能与 ControlNet、T2I-Adapter 等工具完美结合，进一步扩展了其功能和应用场景。 在图像编辑与增强功能方面，ComfyUI 同样可圈可点。它支持区域构图，允许用户对图像的特定区域进行精细编辑和处理，为创意的实现提供了更多可能。 与 TensorFlow 相比，PyTorch 更加灵活、易于调试和实验，而 TensorFlow 在生产环境部署和优化上有优势，PyTorch 的动态计算图适合研究开发，TensorFlow 的静态计算图在大规模部署时更高效
1.4K10编辑于 2024-11-01 - 来自专栏IT杂谈学习
丹摩智算：SD3+ComfyUI文生图部署步骤详解
本文将详细介绍如何在丹摩智算平台上部署和使用SD3+ComfyUI，让你领略丹摩智算的强大之处。 二、部署流程 2.1 创建实例 2.2 文生图WebUI ComfyUI提供了一个基于Web的用户界面，用户可以通过浏览器访问并使用文生图模型。这大大简化了用户的使用流程，提高了用户体验。 如果没有安装，可以通过以下命令进行安装： apt-get update apt-get install git 3.2 安装ComfyUI 克隆ComfyUI代码仓库：从GitHub上克隆ComfyUI python main.py --listen 四、使用流程 4.1 运行ComfyUI 启动ComfyUI服务后，可以通过浏览器访问其Web界面。 五、结语 SD3+ComfyUI的部署和使用在丹摩智算平台上变得非常简单。通过ComfyUI，用户可以更直观地与SD3模型交互，生成高质量的图像。
1K10编辑于 2024-09-26 - 来自专栏技术精英专栏
使用 StableDiffusion 的 WebUI 或 ComfyUI进行各类 AI 绘画部署实战（一）
>> 应用实践 基于腾讯云高性能应用服务 HAI ，使用 StableDiffusion 的 WebUI 或 ComfyUI进行各类 AI 绘画部署实战。 通过结合 Stable Diffusion 的 WebUI 或 ComfyUI，开发者可以方便地实现和部署各种 AI 绘画和多媒体处理应用。本文将探讨如何具体操作，并提供两个实战案例。 AI 绘画部署实战 部署 Stable Diffusion WebUI 或 ComfyUI 首先，需要在腾讯云的 HAI 上部署 Stable Diffusion 的界面。 path="dance\_video.mp4") # 示例：生成一段街舞风格的舞蹈视频 generate\_dance\_video("static\_dancer.jpg", "street") 2. 使用 StableDiffusion 的 WebUI 或 ComfyUI进行各类 AI 绘画部署实战（一）
99811编辑于 2024-04-16 ComfyUI_Example_3
ComfyUI Examples 3ControlNet参考网址：https://www.comfyuidoc.com/zh/Examples/controlnet/准备工作下载controlnet 插件下载模型 vae-ft-mse-840000-ema-pruned.ckpt · stabilityai/sd-vae-ft-mse-original at main ### 涂鸦 ControlNet加载工作流：下载图片comfyui 里加载图片复现成功使用 T 2 I-适配器将Load ControlNet Model 改为Load ControlNet Model (diff)左侧连接 checkpoint 的model姿势 controlnet
45110编辑于 2024-05-15- 来自专栏AI绘画
WebUI为何碾压ComfyUI？
《采样器速度大揭秘：WebUI为何碾压ComfyUI？这8个隐藏优化让你惊掉下巴！》 一、核心差异全景图维度 WebUI ComfyUI 速度差幅计算图优化 静态编译 动态节点 2.3x 29.8dB BF16 2.1x 30.1dB 四、实战性能测试数据测试环境：GPU: RTX 4090分辨率: 1024x1024采样器: DPM++ 2M Karras步骤 WebUI耗时ComfyUI耗时差异分析 模型加载 1.2s 2.8s 并行加载策略 潜在空间初始化 风格）def sampling_step(): x = conv1(input) x = relu(x) x = conv2(x) # WebUI优化版@triton.jitdef
1.1K10编辑于 2025-02-26 - 来自专栏技术精英专栏
使用 StableDiffusion 的 WebUI 或 ComfyUI进行各类 AI 绘画部署实战（二）
>> 应用实践基于腾讯云高性能应用服务 HAI ，使用 StableDiffusion 的 WebUI 或 ComfyUI进行各类 AI 绘画部署实战。 结果展示：处理后的图片通过 WebUI 或 ComfyUI 展示给用户，用户可以下载或直接打印。 《使用 StableDiffusion 的 WebUI 或 ComfyUI进行各类 AI 绘画部署实战（一）》
62810编辑于 2024-04-16 - 来自专栏Java项目实战
Comfyui 史上最强反推提示词 V2版本
史上最强提示词反推工具V2版本，简单易用，安装容易，从此好图出图率嗖嗖的~~ ComfyUI_SLK_joy_caption_two 是一个专为 AI 绘画反推工具设计的插件，它能够帮助用户从生成的图像中反推出可能使用的提示词 ComfyUI_SLK_joy_caption_two 插件提供了一些先进的功能，例如支持多种提示词类型，包括 MidJourney（MJ）风格的提示词，以及艺术评论等不同风格的描述性文本。 ComfyUI_SLK_joy_caption_two 插件的更新版本带来了更高的反推质量和准确性，以及更细致的反推功能选择，使得它成为了一个更好用的工具。 下载插件 https://github.com/EvilBT/ComfyUI_SLK_joy_caption_two.git 2.下载模型 将模型的全部文件放到models\Joy_caption_two Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit 所有模型和工作流已经放到后台自取 温馨提示公众号已开启留言功能哦,工作流和模型整合包都放在文件夹啦~，点击上方蓝色字，回复关键字【V2】
3.8K20编辑于 2024-10-18 - 来自专栏IT杂谈学习
丹摩智算：FLUX.1+ComfyUI的部署与使用指南
本文将介绍如何在丹摩智算平台上部署和使用FLUX.1模型，以及如何结合ComfyUI为用户提供更直观的交互体验。 二、部署流程 2.1 创建资源 首先，我们需要在丹摩智算平台上创建GPU云实例。进入控制台，选择GPU云实例，点击创建实例。 2.3 部署ComfyUI ComfyUI是一个用户友好的界面，可以让用户更直观地与FLUX.1模型交互。 三、部署FLUX.1 接下来，我们需要下载并解压FLUX.1模型文件。 五、总结 FLUX.1模型的部署和使用在丹摩智算平台上变得非常简单。通过ComfyUI，用户可以更直观地与FLUX.1模型交互，生成高质量的图像。
2.3K10编辑于 2024-09-26 ComfyUI_Example_4
来再次生成这个参数的图片，但是结果并不是和作者的一样而是和我的一样，所以, 我认为，这可能是由于作者的配置问题引起的，比如能够影响图片的生成的 embedding ，lora, vae 等等没有给出的模型， # ComfyUI 经过浏览，作者的这个穿搭应该是启用了网站的一个lora,我忘记名字了我用C站生成的图和作者的差不多，然后看到我C站使用的vae是kl-f8-anime2 vae ，而我使用的是vae-ft-mse-840000
29310编辑于 2024-05-16- 来自专栏登神长阶
丹摩征文活动｜FLUX.1+ComfyUI高效部署策略与实践
2. 部署流程 创建资源 进入控制台-GPU云实例，点击创建实例： 我们这里只是短期需求，可以选择按量付费，其次选择GPU数量和需求的GPU型号。 登录实例 接下来将基于平台提供的JupyterLab工具，演示fp16版本的部署流程。 首先，启动JupyterLab，并创建终端： 部署ComfyUI 在终端中执行以下命令克隆ComfyUI代码： # github官方代码仓库 git clone https://github.com/comfyanonymous --ignore-installed 执行以下命令，启动ComfyUI： python main.py --listen 看到服务成功启动，说明ComfyUI部署成功！ 实践感想 随着我在丹摩平台上FLUX.1+ComfyUI部署实践的深入，我深刻感受到了这一组合带来的巨大变革与无限可能。
52710编辑于 2024-11-12 - 来自专栏学习
DAMODEL丹摩｜FLUX.1 和 ComfyUI：从部署到上手，轻松驾驭！
FLUX.1 和 ComfyUI：从部署到上手，轻松驾驭！ FLUX.1历史曲线 黑森林实验室推出了一款名为FLUX.1的先进图像生成模型，根据不同用户需求，提供了三种独特的版本。 实例 接下来将基于平台提供的JupyterLab工具，演示fp16版本的部署流程，启动JupyterLab，并创建终端： 部署ComfyUI 在终端中执行以下命令克隆ComfyUI代码： # github ://gitcode.com/gh_mirrors/co/ComfyUI.git 克隆完成后可看到如下目录： 终端进入/root/workspace/ComfyUI目录，执行以下命令，安装ComfyUI --listen 看到服务成功启动，说明ComfyUI部署成功！ 部署FLUX.1 推荐您阅读ComfyUI官方使用FLUX.1示例，以下是基于丹摩平台的部署教程。
1.1K10编辑于 2024-11-21 - 来自专栏运维专栏
ubuntu 22.04 anaconda comfyui安装
pvdisplay 查看当前PV配置：pvdisplay分配剩余空间给根目录：将卷组ubuntu-vg（VG）中所有剩余空间（+100%FREE）分配给名为ubuntu-lv的逻辑卷（LV）,并使用resize2fs 命令调整文件系统以匹配新容量：sudo lvextend -l +100%FREE /dev/ubuntu-vg/ubuntu-lvdf -Th /sudo resize2fs /dev/ubuntu-vg ：https://www.modelscope.cn/models/stabilityai/stable-diffusion-2-inpainting/files（否则就要通过科学上网，这里就偷懒了）右击模型文件右侧下载 /stable-diffusion-2-inpainting/resolve/master/512-inpainting-ema.ckptkill掉comfyui进程 ，重启comfyui程序：一般的方式是 kill -9 $(ps aux | grep 'python main.py --port 15070 --listen 0.0.0.0' | grep -v grep | awk '{print $2}
2.1K21编辑于 2025-07-14 - 来自专栏aigc
ComfyUI 换脸工作流
它作为一个节点融入 ComfyUI 的可视化工作流中，用户在熟悉的 ComfyUI 节点编辑界面就能轻松调用 Reactor 的换脸功能。 https://github.com/Gourieff/comfyui-reactor-node换脸工作流ComfyUI 换脸工作流能够处理图片、视频以及多人换脸任务，可以通过 Set Group Nodes 图片换脸在图片换脸的工作流中，需要 2 个 Load Image 节点来分别上传原图和参考人脸图片。原图是将要被替换面部的图片，而参考人脸则是希望替换上去的面部图像。 方法2: 单个 Reactor 节点处理 1 张合成图若图像包含 N 个脸部，仅需一个 Reactor 节点即可处理。 select_every_nth：选择每隔 n 帧进行处理，如设为 2，则帧率减半。可用于对视频进行抽帧处理。
3.8K10编辑于 2025-01-21 - 来自专栏个人总结系列
ComfyUI搭建与文生图运行
一、ComfyUI本地环境搭建1、git仓库下载gpt:~/llms_dir$ git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git2、python llms_dir$ sudo apt updategpt:~/llms_dir$ sudo apt install python3 python3-pip git3、启动ComfyUIgpt:~/llms_dir/ComfyUI $ python3 -m venv venvgpt:~/llms_dir/ComfyUI$ source venv/bin/activate(venv) gpt:~/llms_dir/ComfyUI$ pip install -r requirements.txt(venv) gpt:~/llms_dir/ComfyUI$ python main.py localhostStarting serverTo download=true .②、comfyui加载对应模型加载模型并点击Queue Promptgot promptmodel_type EPSUsing pytorch attention in VAEloaded
1.6K11编辑于 2024-08-06 - 来自专栏码匠的流水账
ComfyUI+Lumina小试牛刀
disable-auto-launch下载model地址：https://huggingface.co/Comfy-Org/Lumina_Image_2.0_Repackaged/tree/main/all_in_onecd ~/ComfyUI download=truelumina_2.safetensors大概有10.6GB获取workflow打开 https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples /lumina2/将该图片lumina2_basic_example下载拖拽到ComfyUI即可打开运行使用中文提示词：可爱的动漫女孩，有着巨大的毛茸茸的耳廓狐耳朵和一条大大的蓬松尾巴，金色凌乱的长发， 2.0 是由 上海AI Lab 团队开发的开源文生图模型，参数量仅 2.6B，基于扩散Transformer（DiT）架构，融合了高效的图像编解码器（FLUX-VAE-16CH）和文本编码器（Gemma-2- 2B），原生支持中、英、日、韩提示词，中文生成效果尤其惊艳。
35900编辑于 2025-03-04
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