ComfyUI 项目使用指南
2024-08-15 01:19:54作者:昌雅子Ethen
项目介绍
ComfyUI 是一个基于 Stable Diffusion 3 的开源项目,旨在提供一个易于使用的 API 来运行 ComfyUI。该项目由 fofr 开发,并在 GitHub 上托管。ComfyUI 通过提供一个模板,使得用户可以快速启动和运行 Stable Diffusion 3,同时支持自定义节点和模型。
项目快速启动
环境准备
-
安装 Cog:首先需要安装 Cog,可以通过以下命令进行安装:
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y cog
-
克隆项目:克隆 ComfyUI 项目到本地:
git clone https://github.com/fofr/cog-comfyui.git cd cog-comfyui
启动服务
-
启动 Cog 容器:使用以下命令启动 Cog 容器并暴露端口 8188:
sudo cog run -p 8188 bash
-
启动 ComfyUI 服务:在 Cog 容器内启动 ComfyUI 服务,绑定到所有网络接口:
cd ComfyUI/ python main.py --listen 0.0.0.0
-
访问服务:在本地机器上通过 GPU 机器的 IP 和暴露的端口(8188)访问服务:
http://<gpu-ip>:8188
加载模型
- 下载模型权重:首先获取 Stable Diffusion 3 的权重,下载
sd3_medium_incl_clips_t5xxlfp8.safetensors
到ComfyUI/models/checkpoints
文件夹。
应用案例和最佳实践
应用案例
ComfyUI 可以用于多种应用场景,包括但不限于:
- 图像生成:使用 Stable Diffusion 3 生成高质量的图像。
- 模型训练:通过自定义节点和模型进行模型训练和微调。
最佳实践
- 优化性能:确保 GPU 资源充足,并合理配置 Cog 容器以优化性能。
- 自定义节点:根据需求添加自定义节点,扩展 ComfyUI 的功能。
典型生态项目
相关项目
- Stable Diffusion:ComfyUI 基于 Stable Diffusion 3,是一个强大的图像生成模型。
- Cog:Cog 是一个用于构建和运行机器学习模型的工具,ComfyUI 利用 Cog 进行容器化部署。
通过以上步骤和指南,您可以快速启动并使用 ComfyUI 项目,进行图像生成和模型训练等操作。
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