Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

comfy UI多租户

Answer

以下是关于 ComfyUI 多租户的相关信息：

一、电脑硬件要求

  1. 系统：Windows 7 以上（不支持 XP 系统）。
  2. 显卡要求：NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。
  3. 硬盘留有足够的空间，最低 100G 起步（包括模型）。
  4. 注：mac 系统、AMD 显卡、低显卡的情况也可以安装使用，但功能不全，出错率偏高，严重影响使用体验，个人建议升级设备或者采用云服务器玩耍。
  5. 下载并更新 Nvidia 显卡驱动，下载地址：https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/

二、下载并安装所需要环境 依次下载并安装 python、Git、VSCode，安装过程中一直点击勾选对应选项，一直下一步。

  1. 安装 Python：https://www.python.org/downloads/release/python-3119/ ，安装的时候选中“将 Python 添加到系统变量”。
  2. 安装 VSCode：https://code.visualstudio.com/Download 。
  3. 安装 Git：https://git-scm.com/download/win 。
  4. 安装 CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda-12-2-0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_network 。

三、安装 ComfyUI 地址：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ，或者下载安装包：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动。启动完成即进入基础界面。

四、节点存放目录 ComfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下：D:\COMFYUI\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\custom_nodes 。

五、模型存放目录

  1. 大模型：D:\COMFYUI\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\models\checkpoints 。
  2. Lora：D:\COMFYUI\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\models\loras 。
  3. Vae：D:\COMFYUI\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\models\vae 。

六、模型共用 已经安装了 SD-WebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可，这样就不用重复下载模型了。找到你已经安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。

七、快捷键（未提及具体快捷键内容）

此外，还有关于基于 ComfyUI 做油管封面 Agent 的相关讨论： 后来 Coze 专业版和普通版分家，体验和效果不升反退。国内其他 Agent 平台几乎还在对齐 Coze，没啥好说的。Glif 专注图处理的节点和玩法，做玩图的 Bot 非常方便，但存在一些局限性。Myshell 是高频在用的 Agent 平台，其状态机的架构设计带来了新的体验。未来会涌现出较多的 AI Agent 平台，具备更强综合能力的开发者能将作品迁移到新平台以获取早期开发红利。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

1、安装部署ComfyUI 副本

今天主要介绍StableDiffusion的另一种UIComfyUI的实际操作方法，完全从0开始安装。以及如何在ComfyUI中使用SDXL模型，希望通过本文能够降低大家对StableDiffusion ComfyUI的学习成本，更快速的体验到AIGC图像生成的魅力。[heading1]一、电脑硬件要求[content]1.系统：Windows7以上（就不要为难XP老师傅了）。2.显卡要求：NVDIA独立显卡且显存至少4G起步。3.硬盘留有足够的空间，最低100G起步（包括模型）。4.注：mac系统，AMD显卡，低显卡的情况也可以安装使用，功能不全，出错率偏高，严重影响使用体验个人建议升级设备或者采用云服务器玩耍。5.下载并更新Nvidia显卡驱动下载地址https://www.nvidia.cn/ geforce/drivers/[heading1]二、下载并安装所需要环境[content]依次下载并安装python、Git、VSCode，安装过程中一直点击勾选对应选项，一直下一步。1.安装Python https://www.python.org/downloads/release/python-3119/file:python-3.11.9-amd64.exe安装的时候选中“将Python添加到系统变量”1.安装VSCode https://code.visualstudio.com/Downloadfile:VSCodeUserSetup-x64-1.90.0.exe3、安装Git https://git-scm.com/download/winfile:3-Git-2.39.2-64-bit.exe4、安装CUDAhttps://developer.nvidia.com/cuda-12-2-0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_networkfile:cuda_12.2.0_536.25_windows.exe

1、安装部署ComfyUI 副本

地址：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI可以下载安装包也可以直接Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git或者下载安装包file:ComfyUI.ziphttps://github.com/comfyanonymous/ComfyUI下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除C盘外的任意盘。然后找到文件名称为run_nvidia_gpu的文件双击并启动。启动完成即进入基础界面。[heading1]五、节点存放目录[content]comfyUI的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下D:\COMFYUI\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\custom_nodes[heading1]五、模型存放目录[content]1、大模型：D:\COMFYUI\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\models\checkpoints2、Lora：D:\COMFYUI\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\models\loras3、Vae：D:\COMFYUI\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\models\vae[heading1]六、模型共用[content]已经安装了SD-WebUI的同学可以通过修改文件路径和WebUI共用一套模型即可，这样就不用重复下载模型了。找到你已经安装好的ComfyUI目录文件下的extra_model_paths.yaml.example文件，将后缀.example删除，然后右键用记事本打开，[heading1]七、快捷键

彬子: 基于ComfyUI做油管封面Agent

后来就是Coze专业版和普通版分家，体验和效果不生反退。就短期太想用了。也感觉，绑定在一个平台上玩一方面平台的上限就可能是你能发挥的上限，更主要是现在Agent没有一个标准范式，Coze只是交了自己觉得对的答案。还是要多看看多试试。国内其他Agent平台几乎还在对齐Coze，没啥好说的。Glif算是站在Coze的另一个极端上，专注图处理的节点和玩法。做玩图的Bot非常方便，一个流从输入走到输出，默认带用户界面，发布就能扔出去用，贼快。问题就是太单薄，存储，状态什么都不存在，就没有多轮交互的可能性。据说他们在内测加了ChatUI的版本了。而最近Coze新版拆出一个带用户界面的应用概念，哈哈哈，这就有点意思了。Agent的范式是什么？Myshell是我最近高频在用的Agent平台。用的理由很简单，有一些创作者收入，Myshell给出的Agent范式阶段性解决了上面Coze和Glif面临的问题。对比国内被Coze大一统的工作流模式，状态机的架构设计也给我们带来一些耳目一新的体验。我不是说大家一定要在MyShell上开发Agent，而是拿Myshell来举例，面向未来的Agent开发者可能面临的多样性选择。未来一定会涌现出较多的AI Agent平台，那具备更强综合能力的开发者可以很快的将之前平台上的作品迁移到新平台上，抢到最早期的开发红利。

Others are asking
compy ui 是什么意思
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，具有以下特点： 简介：可以想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点，实现更精准的工作流定制和完善的可复现性。 优劣势： 优势：对显存要求相对较低，启动和出图速度快；具有更高的生成自由度；可以和 webui 共享环境和模型；可以搭建自己的工作流程，能导出流程并分享，报错时能清晰发现错误所在；生成的图片拖进后会还原整个工作流程，模型也会选择好。 劣势：操作门槛高，需要有清晰的逻辑；生态没有 webui 多（但常用的都有），也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 生图原理： Pixel Space 和 Latent Space：像素空间对应输入图像的像素空间，潜在空间中许多操作都在进行，图像被映射到潜在空间后，扩散过程在这个空间中进行。 扩散过程：噪声的生成和逐步还原，通过调度器控制，可选择不同的调度器控制如何在潜在空间中处理噪声和逐步去噪回归到最终图像，时间步数会影响图像生成的精细度和质量。 基础教程： 应用场景和不可替代性：ComfyUI 的 UI 界面复杂，连线方式类似搭建自动化工作流。从功能角度看，与 SD WebUI 提供的功能相同，只是呈现方式不同。这种连线方式的好处是可以根据需求搭建适合自己的工作流，无需依赖开发者，也能根据需求开发并改造某个节点。选择 ComfyUI 最核心的原因在于其自由和拓展。 案例：生成四格故事漫画。 官方链接：从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包，按照官方文档安装即可：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-17
compy ui 工作流是什么意思
ComfyUI 的工作流包括以下方面： 1. 一般的 Workflow 概念：Workflow 是 ComfyUI 的节点结构及数据流运转过程。 2. 推荐的工作流网站： Openart.ai：流量较高，支持上传、下载、在线生成，免费账户有 50 个积分，加入 Discord 可再加 100 积分，开通最低每月 6 美元的套餐后每月有 5000 积分。 ComfyWorkflows 网站：支持在线运行工作流，实际下载量和访问量略少于 openart。 Flowt.ai：https://flowt.ai/community 3. FLUX 低显存运行工作流： 目的是让 FLUX 模型能在较低显存情况下运行。 分阶段处理思路： 初始生成在较低分辨率下进行以提高效率。 采用两阶段处理，先用 Flux 生成，后用 SDXL 放大，有效控制显存使用。 使用 SD 放大提升图片质量。 工作流流程： 初始图像生成（Flux）：包括 UNETLoader 加载 flux1dev.sft 模型、DualCLIPLoader 加载 t5xxl 和 clip_l 模型等步骤。 初始图像预览。 图像放大和细化（SDXL）：包括 CheckpointLoaderSimple 加载 SDXL 模型、UpscaleModelLoader 加载 RealESRGAN_x4.pth 用于放大等步骤。 最终图像预览。 4. 换装服饰一致性工作流： 应用场景：电商服饰行业、换装、虚拟试穿等。 整体思路： 首先生成适合服装的模特，很多时候换装效果不好是因为服装和人物不匹配，可抽卡抽到满意模特后进入第二步。 第二步进行高精度换装，先预处理拼出 mask，然后重绘 mask 区域。 模特生成：加入 Redux 模型，强度不用太高，让提示词生效。 服装高精度处理：包括 mask 的处理，使用 Flux 的 fill 模型，提示词书写格式有特定要求，Redux 权重需调整为最大。
2025-02-17
我要配置一台跑ComfyUI的电脑，请给我最具性价比的推荐
以下是为您推荐的跑 ComfyUI 最具性价比的电脑配置： 系统：Windows 7 以上。 显卡：建议使用 6GB 以上显存的 NVIDIA 显卡（N 卡），最低要求 NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。SDXL 出来后，最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存，12GB 可流畅运行，推荐 16GB 以上。运行内存最低 32GB，越高越好，最低配可能会经常爆显存。 硬盘：留有足够的空间，最低 100G 起步（包括模型）。最好把软件和模型部署在 SSD（固态硬盘）上，以提高加载模型的速度。 CPU：无特别要求，但如果您的电脑能顺畅清晰地玩 3A 游戏，那运行 ComfyUI 通常也没问题。 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。配置上不封顶，您可以根据自己的需求和预算来选择。
2025-02-15
comfyui的本地部署安装，GPU：RX6600 8G，CPU：R5 5600，内存：DDR4 8G*2
以下是关于 ComfyUI 本地部署安装的相关信息： 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。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。运行内存最低 32GB，越高越好，最低配会经常爆显存。玩 SDwebui 和 ComfyUI 建议使用 6GB 以上显存的 NVIDIA 显卡（N 卡），内存在 16G 以上。硬盘会影响加载模型的速度，最好把软件和模型部署在 SSD 上。如果电脑能顺畅清晰地玩 3A 游戏，那玩 webui 和 ComfyUI 也没问题。配置上不封顶，根据自己的需求和预算来即可。 安装地址：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ，或者下载安装包 file:ComfyUI.zip ，下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动。启动完成即进入基础界面。 节点存放目录：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 模型存放目录： 大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints 。 Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras 。 Vae：D:\\COMFYUI\\ComFYUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 。 已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可，这样就不用重复下载模型了。找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。 您的电脑配置为 GPU：RX6600 8G，CPU：R5 5600，内存：DDR4 8G2，可能需要注意内存方面可能不太满足推荐配置，可能会影响运行效果。
2025-02-13
我是一个UI界面设计师，现在我需要找一个UI界面设计的AI软件，能根据我的文字方案生成高大上的可视化界面UI图，或者能根据我设计的基本的UI界面图能进行优化
以下为您推荐几款可用于 UI 界面设计的 AI 软件： 1. Midjourney： 能生成数据图标、B 端图标设计、音乐软件 UI 设计等。 生成的图片在某些方面质感不错，但 UI 设计可能不规范、文字较乱，目前只能作为风格参考。 对于完全不懂 AI 绘图的新手来说容易上手。 设计指令：如果没想好输入哪些指令，可以先用指令模板「ui design forapplication,mobile app,iPhone,iOS,Apple Design Award,screenshot,single screen,high resolution,dribbble」，把里面的“类型”替换成想设计的产品的关键词描述（英文），就能生成想要的 UI 设计图。 2. 星流一站式 AI 设计工具： 具有无限画布区域，包括浏览视图、操作快捷键查询、图像快捷修改。 浏览视图包括视图百分比调节、聚焦、画布清理等功能。 图像快捷操作有细节微调、整体微调、增强模型、提示词、用作图生图、用作图片参考等。 支持图像分享与信息查看，包括图像信息查看、生成分享链接与发送到 LiblibAI 等。
2025-02-13
RuntimeError: Couldn't clone Stable Diffusion. Command: "git" clone --config core.filemode=false "https://github.com/Stability-AI/stablediffusion.git" "/Users/lichenhui/stable-diffusion-webui/repositories/stable-diffusion-stability-ai" Error code: 12
以下是关于您遇到的“RuntimeError: Couldn't clone Stable Diffusion”错误的分析和解决建议： 这个错误通常表示在克隆 Stable Diffusion 时出现问题。可能的原因包括： 1. 库的某些文件或依赖项已更改或已移除，导致无法找到所需的提交。 2. Git 存储库的状态不正确。 3. 网络连接存在问题。 解决方法如下： 1. 尝试清除本地库并重新克隆 Stable Diffusion，然后再次运行代码。 2. 运行以下命令来检查网络连接：ping files.pythonhosted.org
2025-02-12
如何凭借comfyUI，成为自由职业工作者
ComfyUI 是一种具有独特特点和优势的工具，以下是关于如何凭借它成为自由职业工作者的相关内容： ComfyUI 的概念和重要性： ComfyUI 的 UI 界面相较于 SD WebUI 更为复杂，除输入框外还有很多块状元素和复杂连线。 虽然学习成本较高，但连线并不复杂，小方块与 SD WebUI 的输入框和按钮作用相同，都是对参数进行配置，连线类似搭建自动化工作流，从左到右依次运行。 ComfyUI 的功能和优势： 从功能角度看，它与 SD WebUI 提供的功能相同，但以连线方式呈现。 通过改变节点可实现不同功能，如一个是直接加载图片，一个是通过画板绘制图片，从而实现导入图片生图或绘图生图等不同功能。 选择 ComfyUI 的核心原因在于其自由和拓展性，可根据自身需求搭建适合自己的工作流，无需依赖开发者，还能开发并改造节点。 ComfyUI 的基础界面和操作： 熟悉基本界面，如创建第一个工作流时，要进行加载 Latent（设置图片宽高和批次）、加载 VAE 等操作。 节点分为起始节点、最终输出节点和过程执行节点，将各节点按规则串联，如 checkpoint 加载器、CLIP 对应链接正向和负向提示词等，最终得到工作流。 要成为凭借 ComfyUI 的自由职业工作者，需要多练习和使用，尝试通过变现图片获取收益。
2025-02-10
comfy ui 和 web ui是什么关系？有什么区别？
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI。 它们的关系是：ComfyUI 可以和 WebUI 共享环境和模型。 区别主要包括以下方面： 操作方面：ComfyUI 操作门槛高，需要有清晰的逻辑；WebUI 相对操作更简便。 性能方面：ComfyUI 对显存要求相对较低，启动速度快，出图速度快；系统资源占用更少。 自由度方面：ComfyUI 具有更高的生成自由度。 生态方面：WebUI 的生态比 ComfyUI 更多，但 ComfyUI 也有针对其开发的有趣插件。 种子处理和提示词权重处理：处理方式不同，会导致图像不同。例如种子处理，ComfyUI 通过 GPU 计算种子噪声，WebUI 通过 CPU。 硬件配置方面：ComfyUI 配置更低，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。而 SDXL 出来后，ComfyUI 运行配置提高，最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存，12GB 流畅运行，推荐 16GB 以上。玩 SDwebui 和 ComfyUI 建议使用 6GB 以上的显存的 NVIDIA 显卡，内存在 16G 以上。硬盘最好使用 SSD 以提高加载模型速度。
2025-02-08
comfy UI和stable diffusion有什么区别？它们的关系是什么？
ComfyUI 和 Stable Diffusion 的区别及关系如下： ComfyUI 是一个基于节点流程式的 Stable Diffusion AI 绘图工具 WebUI。 区别： 优势： 对显存要求相对较低，启动速度快，出图速度快。 具有更高的生成自由度。 可以和 WebUI 共享环境和模型。 可以搭建自己的工作流程，可以导出流程并分享给别人，报错的时候也能清晰的发现错误出在哪一步。 生成的图片拖进后会还原整个工作流程，模型也会选择好。 劣势：操作门槛高，需要有清晰的逻辑；生态没有 WebUI 多（常用的都有），也有一些针对 ComfyUI 开发的有趣插件。 关系：ComfyUI 集成了 Stable Diffusion 的功能，通过将 Stable Diffusion 的流程拆分成节点，实现了更加精准的工作流定制和完善的可复现性。 在从 WebUI 到 ComfyUI 过渡时，需要了解采样器与调度器。简单理解为：采样器负责生成图像，而调度器负责控制噪声减少的速度。可以将 Stable Diffusion 模型中的采样器和调度器理解为一个加噪和去噪的过程。在这个过程中，采样器负责向图像添加噪声，而调度器则负责控制去噪的速度。 Stable Diffusion 是一种扩散模型的变体，叫做“潜在扩散模型”。它最初称为潜在扩散模型，CLIP 将用户输入的 Prompt 文本转化成 text embedding，核心组件包括 VAE EncoderDecoder、UNET 等。ComfyUI 的存放路径为 models/checkpoints/，Stable Diffusion 有不同的模型实例，如 SD1.5、SDXL 等，还有不同的训练方法和模型格式。
2025-02-08
可以不学sd而是直接学comfyui
学习 ComfyUI 而不先学习 SD 是可行的。ComfyUI 具有一些独特的优势，例如更接近 SD 的底层工作原理，能够实现自动化工作流以消灭重复性工作，作为强大的可视化后端工具还能实现 SD 之外的功能，如调用 API 等，并且可根据定制需求开发节点或模块。 比如，有人基于 ComfyUI 中的创建了工作流，不仅能用于绿幕素材的抠图，还能自动生成定制需求的抠图素材，全程只需几秒。 在电脑硬件方面，使用 ComfyUI 时，系统要求 Windows7 以上，显卡要求 NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步，硬盘需留有至少 100G 空间（包括模型）。但 mac 系统、AMD 显卡、低显卡的情况也能安装使用，只是功能不全、出错率偏高，严重影响使用体验，建议升级设备或采用云服务器。
2025-02-08