comfyUI的工作流如何一键部署到云服务器

回答

ComfyUI 是一个基于 Python 的用户界面库，用于构建和可视化机器学习工作流。要将 ComfyUI 的工作流部署到云服务器上，可以参考以下步骤：

在本地安装 ComfyUI 库，并创建一个工作流。
使用 ComfyUI 的部署工具，将工作流打包成一个 Docker 容器。
将 Docker 容器上传到云服务器，并在服务器上运行容器。
在云服务器上配置网络和安全设置，以确保工作流可以被外部访问。
使用 ComfyUI 的 API 或前端界面，与部署在云服务器上的工作流进行交互。

具体的部署步骤可能因云服务器的类型和配置而有所不同。可以参考 ComfyUI 的文档和相关教程，以获取更详细的指导。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

就可以生成这样一个节点，可以选择我们安装好的大模型，并且后面还有三个连接点，可以指向下一个模块。我们按住clip后面的点进行拖拽，点击【CLIPTextEncode】，得到一个提示词输入框。同理，我们可以再加一个提示词框，形成了一个正向提示词和一个负向提示的架构。为了后面更方便使用，我们还可以点击右键，给节点添加颜色。比如，正向提示词为绿色，负向提示词为红色。为了方便管理，我们可以再添加一个组，放在组里的节点可以一起移动，方便了我们后面做一些模组管理。接下来，我们需要使用采样器来给提示词内容添加噪声。从提示词节点后面再次拉出一根线，选择【KSampler】。这里面可以看到我们熟悉的参数：种子数、迭代步数、CFG、采样器等等。我就不做过多解释了，学过webUI的理解起来都很容易。这时，我们就可以将模型和负向提示词全部连上了。接下来，设置输出图片尺寸，从【latent image】中拉出一个节点，选择【EmptyLatentImage】。

【ComfyUI】本地部署ComfyUI上手指南，我就喜欢连连看

我们就可以在这个节点里面填写想要输出的尺寸，和一次性生成的数量。接下来，我们要使用VAE来对之前的噪声进行解码，从【LATENT】中拉出一个节点，选择【VAEDecode】。建立好之后，将最开始的VAE节点与之相连。最后，我们要输出图片，从VAE解码的节点中的【IMAGE】中拉出一根线。选择【SaveImage】，这样我们每次生成的图片都会存放在output文件夹里面。如果不想每次都保存，可以选择下面的【PreviewImage】。到此为止，我们就建立好了一个简单的文生图工作流。可以在右侧点击【Save】，保存这个工作流，那么下一次我们要进行文生图操作的时候，只需要载入这个工作流就可以了，不用再重复搭建。我们填入一套提示词，来测试一下这套工作流的使用情况，点击【Queue Promot】开始渲染。出图完成，说明我们的工作流可以正常运行了，撒个花吧，庆祝我们的第一次搭建成功。放大一下看看，和webUI的成图效果没有什么区别。

AIGC Weekly #54

发现一个项目，可以把你本地的ComfyUI工作流一键变成在线服务。你可以选择使用原始的ComfyUI界面，或者使用他们生成的API，自己的前端界面。很容易就可以吧ComfyUI的工作流变成产品，比如直接搞个SVD视频生成的服务。

其他人在问

comfyui教程

以下是为您整理的 ComfyUI 教程相关内容：全面的 ComfyUI 教程：https://www.comflowy.com/zhCN 超有意思的 ComfyUI 教程：https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_tutorial_vn/ ComfyUI 官方文档：提供使用手册和安装指南，适合初学者和有经验的用户，网站：https://www.comfyuidoc.com/zh/ 优设网：详细的 ComfyUI 入门教程，适合初学者，介绍特点、安装方法及生成图像等内容，地址：https://www.uisdc.com/comfyui3 知乎：有用户分享部署教程和使用说明，适合有一定基础并希望进一步了解的用户，地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/662041596 Bilibili：一系列涵盖从新手入门到精通各个阶段的视频教程，地址：https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1d7r8/ ComfyUI 基础教程部分：掌握基础界面：熟悉基本界面和操作，包括 Comfyui 工作区介绍、基础节点介绍、KSampler 等。 KSampler： seed：随机种子，用于控制潜空间初始噪声，相同种子和 Prompt 可生成相同图片。 control_after_generate：设置每次生成完图片后 seed 数字的变化规则，有 randomize（随机）、increment（递增 1）、decrement（递减 1）、fixed（固定）。 step：采样步数，一般步数越大效果越好，但与模型和采样器有关。 cfg：一般设置为 6 8 之间较好。 sampler_name：可设置采样器算法。 scheduler：控制每个步骤去噪过程，可选择不同调度算法。 denoise：表示增加的初始噪声，文生图一般默认设置成 1。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

2024-10-21

我想在云服务器部署使用 dify 和 comfyui ，云服务器机器配置需要什么要求呢

在云服务器部署使用 Diffy 和 ComfyUI ，云服务器机器配置要求如下： 1. 系统：Windows 7 以上。 2. 显卡要求：NVIDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。但 SDXL 出来后提高了运行配置，最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存，12GB 流畅运行，推荐 16GB 以上。 3. 硬盘：留有足够的空间，最低 100G 起步（包括模型）。硬盘会影响加载模型的速度，最好把软件和模型部署在 SSD（固态硬盘）上。 4. 内存：最低 32GB，越高越好，最低配会经常爆显存。需要注意的是，ComfyUI 相比 WebUI 配置更低，系统资源占用更少，出图速度更快，最低可在小于 3G 的 GPU 上运行，甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以运行，但速度极慢。如果您的电脑能顺畅清晰地玩 3A 游戏，那玩 WebUI 和 ComfyUI 通常也没问题。配置上不封顶，根据自己的需求和预算来选择即可。

2024-10-19

OpenArt的ComfyUI怎么打开

要打开 OpenArt 的 ComfyUI，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 准备相关模型和工作流： t5xxl_fp16.safetensors 和 clip_l.safetensors 下载地址：https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/tree/main 。t5xxl 分为 fp16 和 fp8，如果内存超过 32GB，用 fp16 的，没超过则用 fp8 的。 ae.safetensors 和 flux1dev.safetensors 下载地址：https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1dev/tree/main 。准备好 dev 的工作流：file:dev 的官方原版 workflow.json ，或者使用官方原版的图片链接 https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/flux/flux_dev_example.png ，将图片导入 ComfyUI 就是工作流。对于 GPU 性能不足、显存不够的情况，底模可以使用 fp8 的量化版模型，下载地址：https://huggingface.co/Kijai/fluxfp8/tree/main 。相关模型的夸克网盘链接：https://pan.quark.cn/s/b5e01255608b ；百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1mCucHrsfRo5SttW03ei0g?pwd=ub9h 提取码：ub9h 。 2. 打开 ComfyUI，把准备好的工作流或图片拖拽到 ComfyUI 里。 3. 在处理模型连接时，如果将 refiner 的模型连上提示词导致第一个 base 模型的链接断开，可以通过以下方式解决：加入一个新节点，右键点击【新建节点】【实用工具】【Primitive 元节点】。这个节点连接谁，就会变成谁的属性。在文本节点上单击右键，选择【转换文本为输入】，此时文本节点上会多一个文本的连接点。将元节点与文本节点相连接，元节点就变成了正向提示词的输入框。同理，负向提示词框也可用元节点代替。再复制出一套正负提示词节点，一套给 base 模型，一套给 refiner 模型。然后，base 模型的那一套输出给第一个采样器节点，refiner 模型的那一套输出给第二个采样器节点。最后，能输出两个图像节点，第一个链接 base 模型的 vae，设置为预览图像；第二个链接一个 VAE 加载器的节点，加载 sdxl 自带的 vae，设置为保存图像，即最终输出的图像。设置好两个模型和提示词，点击生成。

2024-10-16