ComfyUI部署與開發指南

1. Linux 環境部署 ComfyUI#

環境準備#

Python 3.10 或更高版本
CUDA 支持的 GPU（推薦）
Git

安裝步驟#

# 克隆倉庫
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI

# 創建虛擬環境
python -m venv venv
source venv/bin/activate

# 安裝依賴
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install -r requirements.txt

啟動服務#

python main.py

2. Workflow 開發指南#

基礎概念#

ComfyUI 採用節點式編程方式，每個節點代表一個功能模塊，通過連接不同的節點來構建工作流。

自定義節點開發#

# 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):
        # 實現你的圖像處理邏輯
        return (processed_image,)

工作流示例#

以下是一個基礎的圖像生成工作流程：

加載模型節點
文本提示節點
KSampler 節點
圖像保存節點

3. 競品對比分析#

與 Stable Diffusion WebUI 對比#

特性	ComfyUI	SD WebUI
界面類型	節點式圖形界面	傳統 Web 界面
可定制性	高度可定制，支持自定義節點	通過擴展實現定制
學習曲線	較陡峭	相對平緩
工作流復用	非常容易	相對困難

優勢#

更靈活的工作流程設計
更好的版本控制支持
更高的性能優化空間
更容易進行流程自動化

不足#

入門門檻較高
界面不如 WebUI 直觀
社區相對較小

4. 最佳實踐建議#

合理組織節點佈局，保持工作流程清晰
善用組合節點功能，提高復用效率
定期備份重要的工作流程
建立個人節點庫，提高開發效率

通過以上內容，你應該能夠在 Linux 環境下成功部署 ComfyUI，開發自定義功能，並且對其與其他類似工具的區別有清晰的認識。隨著實踐的深入，你會發現 ComfyUI 強大的擴展性和靈活性能夠滿足各種複雜的 AI 圖像處理需求。