Dify+ComfyUI：解锁高效AI绘画新姿势，#rsa.md。

Dify接入ComfyUI使用指南：让AI绘画更简单高效

了解Dify与ComfyUI

Dify是一个开源的AI应用开发平台，支持多模型接入，提供可视化编排能力。ComfyUI是基于节点式工作流的Stable Diffusion工具，适合需要精细控制生成流程的用户。两者的结合能够实现从模型管理到生成流程的全链路优化。

准备工作

确保已安装Dify平台（可通过GitHub获取最新版本）和ComfyUI（建议使用官方Release版本）。两者均依赖Python环境（推荐3.8+）和PyTorch等基础库。

配置Dify平台

在Dify的模型管理界面添加Stable Diffusion模型。支持本地模型或Hugging Face Hub的模型，需填写模型路径及配置文件。

# 示例：Dify中模型配置片段
{
  "model_name": "stabilityai/stable-diffusion-2-1",
  "model_type": "diffusion",
  "device": "cuda"
}

集成ComfyUI工作流

在ComfyUI中创建自定义节点，调用Dify的API接口。Dify提供RESTful API，需通过HTTP请求发送生成参数（如prompt、尺寸、采样步数）。

# 示例：通过requests调用Dify API
import requests
url = "http://dify-server/api/v1/generate"
payload = {
  "prompt": "a cat sitting on a mountain",
  "width": 512,
  "height": 512
}
response = requests.post(url, json=payload)

优化生成流程

利用ComfyUI的节点串联能力，将Dify生成的图像传递给后处理节点（如超分辨率放大、背景移除）。在Dify中预设常用参数模板，减少重复配置。

调试与性能监控

通过Dify的日志系统查看API调用状态，ComfyUI可通过节点调试工具检查数据流。建议使用NVIDIA GPU监控工具（如nvidia-smi）确保资源利用率合理。

高级功能扩展

结合Dify的多模型路由功能，动态切换不同风格的Stable Diffusion模型。在ComfyUI中引入条件分支节点，实现基于输入内容的自动流程选择。

注意事项

• 确保网络通畅，跨服务调用时注意防火墙设置。
• 生成高分辨率图像时，需调整Dify和ComfyUI的显存分配策略。
• 定期更新两者版本以兼容最新特性。

通过上述步骤，用户可在保留ComfyUI灵活性的同时，享受Dify的模型管理优势，显著提升AI绘画效率。