一、前言什么是 ComfyUIComfyUI 是一个基于节点流程的 Stable Diffusion 图形界面它通过可视化节点连接的方式让用户能够更灵活、更精细地控制 AI 图像生成的每一个步骤。相比于 WebUIComfyUI 在生成复杂工作流、批量处理、资源利用效率以及可复现性方面具有显著优势深受高级用户和开发者的喜爱。本教程将手把手教你在端脑云服务器上部署 ComfyUI让你无需担心本地显卡性能即可享受高效、稳定的云端 AI 绘画体验。二、准备工作1. 端脑云服务器选购访问端脑云官网Cephalon Cloud 端脑云 - AIGC 应用平台根据你的需求选择合适的 GPU 实例。对于 ComfyUI建议选择以下配置GPU至少 NVIDIA RTX 3060 12GB 或同等级别显存。推荐 RTX 4090、A100 等高性能显卡以获得更快生成速度。内存建议 16GB 或以上。系统盘至少 50GB SSD 空间用于安装系统、Python 环境和模型文件。操作系统选择 Ubuntu 22.04 LTS 或 Windows Server 2022。本教程以 Ubuntu 22.04 为例。完成购买后记下服务器的公网 IP 地址、登录用户名通常为 root 或 ubuntu和密码或 SSH 密钥。新人填入邀请码免费送算力邀请码UpD4Ai2. 基础环境连接使用 SSH 工具如 PuTTY、Xshell 或终端连接到你的端脑云服务器。ssh usernameyour_server_ip连接成功后首先更新系统软件包sudo apt update sudo apt upgrade -y三、部署 ComfyUI1. 安装 MinicondaPython 环境管理为了避免系统 Python 环境冲突我们使用 Miniconda 创建独立的虚拟环境。# 下载 Miniconda 安装脚本 wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 运行安装脚本 bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 按照提示完成安装通常一路按 Enter 和 yes 即可 安装完成后激活 conda 环境 source ~/.bashrc2. 创建并激活 ComfyUI 专用环境# 创建一个名为 comfyui 的 Python 3.10 环境 conda create -n comfyui python3.10 -y 激活环境 conda activate comfyui3. 安装 PyTorch 与 CUDA根据端脑云服务器提供的 NVIDIA 驱动版本安装对应版本的 PyTorch。访问 PyTorch 官网 获取最新安装命令。以下命令适用于 CUDA 11.8pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu1184. 克隆 ComfyUI 仓库# 安装 git如果尚未安装 sudo apt install git -y 克隆官方仓库 git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git 进入项目目录 cd ComfyUI5. 安装依赖pip install -r requirements.txt四、配置与启动1. 下载模型文件ComfyUI 需要 Stable Diffusion 模型才能工作。将下载的模型文件.safetensors 或 .ckpt放入ComfyUI/models/checkpoints/目录。# 示例手动下载模型后使用 scp 上传到服务器 # 在本地终端执行 # scp /path/to/your/model.safetensors usernameyour_server_ip:~/ComfyUI/models/checkpoints/ 或者直接在服务器上下载以 SDXL 1.0 为例 cd ComfyUI/models/checkpoints/ wget https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0.safetensors同样地将 VAE、LoRA、ControlNet 等模型文件放入对应的models/vae/、models/loras/、models/controlnet/目录。2. 启动 ComfyUI 服务在 ComfyUI 目录下运行以下命令python main.py --listen 0.0.0.0 --port 8188参数说明--listen 0.0.0.0允许所有网络接口访问。--port 8188指定服务端口默认为 8188。如果一切顺利你将看到类似以下的输出* Running on all addresses (0.0.0.0) * Running on http://127.0.0.1:8188 * Running on http://your_server_ip:81883. 配置防火墙/安全组在端脑云控制台找到你的服务器实例的安全组/防火墙设置添加入站规则允许 TCP 端口 8188 的访问来源可以是 0.0.0.0/0 或你的特定 IP 段以确保安全。五、访问与使用1. 通过浏览器访问打开你的浏览器输入http://你的服务器公网IP:8188如果看到 ComfyUI 的节点式界面说明部署成功2. 加载工作流你可以从零开始拖拽节点构建工作流。导入他人分享的 JSON 工作流文件通过菜单 Load → Load Workflow。使用内置的示例工作流快速上手。3. 生成你的第一张图片添加一个 “Load Checkpoint” 节点选择你下载的模型。连接一个 “CLIP Text Encode (Prompt)” 节点输入正向提示词。连接一个 “KSampler” 节点配置采样器、步数等参数。连接一个 “VAE Decode” 节点最后连接 “Save Image” 节点。点击 “Queue Prompt” 按钮等待生成完成图片将保存在ComfyUI/output/目录。六、进阶配置与优化1. 使用 Nginx 反向代理可选用于域名访问如果你有域名可以通过 Nginx 将 ComfyUI 服务代理到 80/443 端口并配置 SSL 证书实现 HTTPS 访问。# 安装 Nginx sudo apt install nginx -y 创建 Nginx 站点配置文件 sudo nano /etc/nginx/sites-available/comfyui配置文件内容示例server { listen 80; server_name your_domain.com; # 替换为你的域名 location / { proxy_pass http://127.0.0.1:8188; proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme; } }保存后启用配置并重启 Nginxsudo ln -s /etc/nginx/sites-available/comfyui /etc/nginx/sites-enabled/ sudo nginx -t sudo systemctl restart nginx2. 设置系统服务保持后台运行创建 systemd 服务文件让 ComfyUI 在服务器启动时自动运行并在崩溃后自动重启。sudo nano /etc/systemd/system/comfyui.service文件内容[Unit] DescriptionComfyUI Service Afternetwork.target [Service] Typesimple User你的用户名 WorkingDirectory/home/你的用户名/ComfyUI EnvironmentPATH/home/你的用户名/miniconda3/envs/comfyui/bin ExecStart/home/你的用户名/miniconda3/envs/comfyui/bin/python main.py --listen 0.0.0.0 --port 8188 Restartalways [Install] WantedBymulti-user.target启用并启动服务sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl enable comfyui sudo systemctl start comfyui sudo systemctl status comfyui # 查看运行状态3. 安装自定义节点ComfyUI 拥有丰富的社区自定义节点可以通过 “Manager” 节点或手动安装来扩展功能。cd ComfyUI/custom_nodes git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git cd ComfyUI-Manager pip install -r requirements.txt重启 ComfyUI 后界面中会出现 “Manager” 菜单可以方便地浏览和安装其他节点。七、常见问题与故障排除Q访问http://IP:8188无响应A检查防火墙/安全组是否开放了 8188 端口检查 ComfyUI 进程是否在运行 (ps aux | grep python)检查启动命令是否有错误。Q生成图片时显存不足A尝试使用较小的模型降低图片分辨率或启用--lowvram模式启动。Q如何更新 ComfyUIA进入 ComfyUI 目录执行git pull然后重启服务。Q模型文件应该放在哪里A主模型放models/checkpoints/VAE 放models/vae/LoRA 放models/loras/ControlNet 放models/controlnet/。八、总结通过本教程你已经成功在端脑云服务器上部署了 ComfyUI并学会了基础使用和进阶配置。云端部署的优势在于可以 7x24 小时运行不受本地设备性能限制并且可以方便地分享工作流给团队成员。接下来你可以深入探索 ComfyUI 的节点系统尝试搭建更复杂、更自动化的工作流如面部修复、高清放大、视频生成等充分发挥 AI 绘画的创造力。祝你使用愉快 端脑云部署 ComfyUI 完整教程：从零开始搭建 AI 绘画工作流
一、前言什么是 ComfyUIComfyUI 是一个基于节点流程的 Stable Diffusion 图形界面它通过可视化节点连接的方式让用户能够更灵活、更精细地控制 AI 图像生成的每一个步骤。相比于 WebUIComfyUI 在生成复杂工作流、批量处理、资源利用效率以及可复现性方面具有显著优势深受高级用户和开发者的喜爱。本教程将手把手教你在端脑云服务器上部署 ComfyUI让你无需担心本地显卡性能即可享受高效、稳定的云端 AI 绘画体验。二、准备工作1. 端脑云服务器选购访问端脑云官网Cephalon Cloud 端脑云 - AIGC 应用平台根据你的需求选择合适的 GPU 实例。对于 ComfyUI建议选择以下配置GPU至少 NVIDIA RTX 3060 12GB 或同等级别显存。推荐 RTX 4090、A100 等高性能显卡以获得更快生成速度。内存建议 16GB 或以上。系统盘至少 50GB SSD 空间用于安装系统、Python 环境和模型文件。操作系统选择 Ubuntu 22.04 LTS 或 Windows Server 2022。本教程以 Ubuntu 22.04 为例。完成购买后记下服务器的公网 IP 地址、登录用户名通常为 root 或 ubuntu和密码或 SSH 密钥。新人填入邀请码免费送算力邀请码UpD4Ai2. 基础环境连接使用 SSH 工具如 PuTTY、Xshell 或终端连接到你的端脑云服务器。ssh usernameyour_server_ip连接成功后首先更新系统软件包sudo apt update sudo apt upgrade -y三、部署 ComfyUI1. 安装 MinicondaPython 环境管理为了避免系统 Python 环境冲突我们使用 Miniconda 创建独立的虚拟环境。# 下载 Miniconda 安装脚本 wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 运行安装脚本 bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 按照提示完成安装通常一路按 Enter 和 yes 即可 安装完成后激活 conda 环境 source ~/.bashrc2. 创建并激活 ComfyUI 专用环境# 创建一个名为 comfyui 的 Python 3.10 环境 conda create -n comfyui python3.10 -y 激活环境 conda activate comfyui3. 安装 PyTorch 与 CUDA根据端脑云服务器提供的 NVIDIA 驱动版本安装对应版本的 PyTorch。访问 PyTorch 官网 获取最新安装命令。以下命令适用于 CUDA 11.8pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu1184. 克隆 ComfyUI 仓库# 安装 git如果尚未安装 sudo apt install git -y 克隆官方仓库 git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git 进入项目目录 cd ComfyUI5. 安装依赖pip install -r requirements.txt四、配置与启动1. 下载模型文件ComfyUI 需要 Stable Diffusion 模型才能工作。将下载的模型文件.safetensors 或 .ckpt放入ComfyUI/models/checkpoints/目录。# 示例手动下载模型后使用 scp 上传到服务器 # 在本地终端执行 # scp /path/to/your/model.safetensors usernameyour_server_ip:~/ComfyUI/models/checkpoints/ 或者直接在服务器上下载以 SDXL 1.0 为例 cd ComfyUI/models/checkpoints/ wget https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0.safetensors同样地将 VAE、LoRA、ControlNet 等模型文件放入对应的models/vae/、models/loras/、models/controlnet/目录。2. 启动 ComfyUI 服务在 ComfyUI 目录下运行以下命令python main.py --listen 0.0.0.0 --port 8188参数说明--listen 0.0.0.0允许所有网络接口访问。--port 8188指定服务端口默认为 8188。如果一切顺利你将看到类似以下的输出* Running on all addresses (0.0.0.0) * Running on http://127.0.0.1:8188 * Running on http://your_server_ip:81883. 配置防火墙/安全组在端脑云控制台找到你的服务器实例的安全组/防火墙设置添加入站规则允许 TCP 端口 8188 的访问来源可以是 0.0.0.0/0 或你的特定 IP 段以确保安全。五、访问与使用1. 通过浏览器访问打开你的浏览器输入http://你的服务器公网IP:8188如果看到 ComfyUI 的节点式界面说明部署成功2. 加载工作流你可以从零开始拖拽节点构建工作流。导入他人分享的 JSON 工作流文件通过菜单 Load → Load Workflow。使用内置的示例工作流快速上手。3. 生成你的第一张图片添加一个 “Load Checkpoint” 节点选择你下载的模型。连接一个 “CLIP Text Encode (Prompt)” 节点输入正向提示词。连接一个 “KSampler” 节点配置采样器、步数等参数。连接一个 “VAE Decode” 节点最后连接 “Save Image” 节点。点击 “Queue Prompt” 按钮等待生成完成图片将保存在ComfyUI/output/目录。六、进阶配置与优化1. 使用 Nginx 反向代理可选用于域名访问如果你有域名可以通过 Nginx 将 ComfyUI 服务代理到 80/443 端口并配置 SSL 证书实现 HTTPS 访问。# 安装 Nginx sudo apt install nginx -y 创建 Nginx 站点配置文件 sudo nano /etc/nginx/sites-available/comfyui配置文件内容示例server { listen 80; server_name your_domain.com; # 替换为你的域名 location / { proxy_pass http://127.0.0.1:8188; proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme; } }保存后启用配置并重启 Nginxsudo ln -s /etc/nginx/sites-available/comfyui /etc/nginx/sites-enabled/ sudo nginx -t sudo systemctl restart nginx2. 设置系统服务保持后台运行创建 systemd 服务文件让 ComfyUI 在服务器启动时自动运行并在崩溃后自动重启。sudo nano /etc/systemd/system/comfyui.service文件内容[Unit] DescriptionComfyUI Service Afternetwork.target [Service] Typesimple User你的用户名 WorkingDirectory/home/你的用户名/ComfyUI EnvironmentPATH/home/你的用户名/miniconda3/envs/comfyui/bin ExecStart/home/你的用户名/miniconda3/envs/comfyui/bin/python main.py --listen 0.0.0.0 --port 8188 Restartalways [Install] WantedBymulti-user.target启用并启动服务sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl enable comfyui sudo systemctl start comfyui sudo systemctl status comfyui # 查看运行状态3. 安装自定义节点ComfyUI 拥有丰富的社区自定义节点可以通过 “Manager” 节点或手动安装来扩展功能。cd ComfyUI/custom_nodes git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git cd ComfyUI-Manager pip install -r requirements.txt重启 ComfyUI 后界面中会出现 “Manager” 菜单可以方便地浏览和安装其他节点。七、常见问题与故障排除Q访问http://IP:8188无响应A检查防火墙/安全组是否开放了 8188 端口检查 ComfyUI 进程是否在运行 (ps aux | grep python)检查启动命令是否有错误。Q生成图片时显存不足A尝试使用较小的模型降低图片分辨率或启用--lowvram模式启动。Q如何更新 ComfyUIA进入 ComfyUI 目录执行git pull然后重启服务。Q模型文件应该放在哪里A主模型放models/checkpoints/VAE 放models/vae/LoRA 放models/loras/ControlNet 放models/controlnet/。八、总结通过本教程你已经成功在端脑云服务器上部署了 ComfyUI并学会了基础使用和进阶配置。云端部署的优势在于可以 7x24 小时运行不受本地设备性能限制并且可以方便地分享工作流给团队成员。接下来你可以深入探索 ComfyUI 的节点系统尝试搭建更复杂、更自动化的工作流如面部修复、高清放大、视频生成等充分发挥 AI 绘画的创造力。祝你使用愉快