【Stable Diffusion】ComfyUI 基础教程-环境部署和插件安装

最新推荐文章于 2025-06-02 08:30:00 发布
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大家好我是安琪！

ComfyUI为Stable Diffusion提供了一个强大的节点流程操作界面，带来了更多的自由度和可复现性，同时降低了显存要求。对于那些希望深入了解和利用Stable Diffusion技术的用户来说，是一个不可多得的选择。(但节点式的工作流也提高了一部分使用门槛。)

在这里插入图片描述

1.下载和安装ComfyUI

  1. 首先从官方的github连接上找到最新的release包，下载解压即可使用：（注意不会使用的同学可以文末自行扫描获取）

在这里插入图片描述

  1. 点击进入Releases，点击下面的"Download link with stable pythorch 2.1 cu121"下载安装包。

在这里插入图片描述

解压安装包到合适的位置，打开文件夹我们可以看到“run_nvidia_gpu”，双击就能启动
ComfyUI 。

在这里插入图片描述

注意：初始安装中不包含任何模型和插件，

2.配置模型、LORA

ComfyUI虽然自带了pytorch和stable diffusion环境，但是不包括模型，所以需要将模型放置到ComfyUI对应目录中：

1. 大模型应放入

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ComfyUI是一款以节点、流程图搭建工作流的绘画软件，相对而言对GPU的要求略微低一点，也有CPU模式，但是速度非常慢，GPU越好，绘画的速度越快。ComfyUI是完全离线工作，只要在本地安装好，即使没有网络也可以使用，进行文生图、图生图等，配合各种插件甚至可以对图片进行微调、局部调整、自动补充、生成视频等各种功能。
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<think>好的，我现在需要回答用户关于如何将ComfyUI与其他系统或工具集成的问题。首先，用户提到了几个引用，我需要仔细查看这些引用内容，看看是否有相关的集成方法或教程的信息。 首先看引用[1]，里面提到用户撰写了ComfyUI的基础教程，包括SDXL工作流的搭建，可能涉及与其他工具的整合。引用[2]提到了ComfyUI_IPAdapter_plus和ComfyUI-Impact-Pack这两个插件，可能在集成时有用。引用[3]和[4]似乎与Sentinel和LTspice相关，可能和ComfyUI本身关联不大，但需要确认是否有相关内容。 接下来，我需要整理ComfyUI常见的集成方式。通常，集成可以通过插件或API实现。比如，使用自定义节点或插件扩展功能，或者通过Web API与其他系统通信。此外，工作流的导入导出也是常见的集成方法，方便跨平台使用。 然后，根据引用[1]的教程，用户可能已经涵盖了插件安装和SDXL工作流的搭建，这可以作为集成的一部分。引用[2]中的IPAdapter和Impact-Pack插件可能提供与其他AI模型或工具的接口，需要进一步说明如何利用这些插件进行集成。 同时，可能需要补充一些通用的集成方法，比如使用Python脚本调用ComfyUI的功能，或者结合其他AI工具如Stable Diffusion WebUI进行协作。此外，社区资源如GitHub和Discord可能有更多第三方集成方案。 需要确保回答结构清晰，分点说明不同的集成方法，并引用相关的教程和插件信息。最后，生成相关问题，引导用户进一步探索。</think>### ComfyUI与其他系统或工具的集成方法 ComfyUI作为模块化的Stable Diffusion工作流工具，可通过以下方式与其他系统或工具进行集成： --- #### 1. **插件扩展集成** - **自定义节点开发** 通过编写自定义节点扩展功能，例如： ```python # 示例：自定义节点模板 class CustomNode: @classmethod def INPUT_TYPES(cls): return {"required": {"input_image": ("IMAGE",)}} RETURN_TYPES = ("IMAGE",) FUNCTION = "process" def process(self, input_image): # 处理逻辑 return (output_image,) ``` 此类节点可实现与外部API、数据库或算法的交互[^1]。 - **预置插件集成** - **IPAdapter_Plus**：支持与其他图像生成模型对接，实现风格迁移[^2] - **Impact-Pack**：提供人脸修复、图像放大等第三方功能接口 --- #### 2. **API通信集成** - **WebSocket/HTTP接口** 通过ComfyUI内置的API服务（默认端口：8188）实现： ```bash # 示例：通过curl触发工作流 curl -H "Content-Type: application/json" -d '{"prompt":{"text":"a cat"}}' http://localhost:8188/prompt ``` 可与其他应用程序进行自动化交互。 --- #### 3. **工作流文件交互** - **JSON工作流导入/导出** 通过`Save (API Format)`功能生成标准化工作流文件，支持： - 跨平台迁移（如Colab/Local环境） - 版本控制系统管理 - 与第三方工具进行工作流分析 --- #### 4. **与Stable Diffusion生态整合** - **模型文件共享** 共用`stable-diffusion-webui`的模型目录（修改`extra_model_paths.yaml`）： ```yaml # 配置文件示例 a111: base_path: /path/to/stable-diffusion-webui/ checkpoints: models/Stable-diffusion loras: models/Lora ``` --- #### 5. **云服务部署** - **Docker容器化** 使用官方Docker镜像实现云端部署： ```dockerfile FROM ghcr.io/comfyanonymous/comfyui:latest ENV NVIDIA_VISIBLE_DEVICES all ``` --- ### 推荐学习路径 1. 掌握基础工作流搭建（参考官方文档[^1]） 2. 实验IPAdapter等插件集成 3. 尝试通过API实现自动化调用 4. 探索社区共享工作流（如Civitai平台） ---
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