ComfyUI部署与开发指南

1. Linux 环境部署 ComfyUI

环境准备

Python 3.10 或更高版本

CUDA 支持的 GPU（推荐）

Git

安装步骤

Copy
# 克隆仓库
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI

# 创建虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate

# 安装依赖
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install -r requirements.txt

启动服务

Copy
python main.py

2. Workflow 开发指南

基础概念

ComfyUI 采用节点式编程方式，每个节点代表一个功能模块，通过连接不同的节点来构建工作流。

自定义节点开发

Copy
# custom_node.py
class CustomNode:
@classmethod
def INPUT_TYPES(s):
return {
"required": {
"image": ("IMAGE",),
"strength": ("FLOAT", {
"default": 1.0,
"min": 0.0,
"max": 1.0,
"step": 0.01
}),
},
}

RETURN_TYPES = ("IMAGE",)
FUNCTION = "process"

def process(self, image, strength):
# 实现你的图像处理逻辑
return (processed_image,)

工作流示例

以下是一个基础的图像生成工作流程：

加载模型节点

文本提示节点

KSampler 节点

图像保存节点

3. 竞品对比分析

与 Stable Diffusion WebUI 对比

特性 | ComfyUI | SD WebUI
界面类型 | 节点式图形界面 | 传统 Web 界面
可定制性 | 高度可定制，支持自定义节点 | 通过扩展实现定制
学习曲线 | 较陡峭 | 相对平缓
工作流复用 | 非常容易 | 相对困难

优势

更灵活的工作流程设计

更好的版本控制支持

更高的性能优化空间

更容易进行流程自动化

不足

入门门槛较高

界面不如 WebUI 直观

社区相对较小

4. 最佳实践建议

合理组织节点布局，保持工作流程清晰

善用组合节点功能，提高复用效率

定期备份重要的工作流程

建立个人节点库，提高开发效率

通过以上内容，你应该能够在 Linux 环境下成功部署 ComfyUI，开发自定义功能，并且对其与其他类似工具的区别有清晰的认识。随着实践的深入，你会发现 ComfyUI 强大的扩展性和灵活性能够满足各种复杂的 AI 图像处理需求。