ComfyUI 云服务器部署实战与优化指南

提示：建议选择至少配备 NVIDIA T4 或 RTX 3060 级别 GPU 的实例类型，以确保良好的推理性能。

实例启动成功后，通过提供的公网 IP 地址访问 http://<your-ip>:8188，即可进入 ComfyUI Web 界面。首次加载可能需要等待约 30 秒（模型初始化过程），随后呈现如下主界面：

左侧为节点面板，右侧为画布区，顶部包含保存、加载、运行等操作按钮。

在画布区域空白处右键，选择【Load Workflow】→【From File】或从预设模板中挑选已有流程。镜像内置多个常用工作流模板，包括：

• 文生图（Text-to-Image）
• 图生图（Image-to-Image）
• ControlNet 边缘控制生成
• 多阶段高清修复流程

点击对应 JSON 文件即可一键加载完整结构。

找到标有'CLIP Text Encode (Prompt)'的节点，双击打开编辑框，在文本输入栏中填写你希望生成的画面描述。例如：

{
  "prompt": "a beautiful cyberpunk city at night, neon lights, raining streets, high detail, 8k resolution"
}

同时可在负向提示词（Negative Prompt）节点中添加排除内容，如 blurry, low quality, watermark。

确认所有节点连接无误且参数设置完成后，点击页面右上角的【Queue Prompt】按钮（图标为播放三角形），系统将开始执行图像生成任务。

后台会依次执行以下操作：

1. 加载 CLIP 模型进行文本编码
2. 在潜空间中迭代去噪生成 Latent 特征
3. 使用 VAE 解码器还原为像素图像
4. 将结果写入输出目录并推送至前端展示

任务完成后，页面下方的'Save Image'节点将自动弹出生成的图片预览。默认情况下，图像会保存在服务器端 /comfyui/output/ 目录下，并按时间戳命名。

用户可通过 FTP 工具下载或配置 Nginx 服务对外共享链接。

进阶配置与优化建议

性能调优策略

• 启用 xFormers 加速：在启动命令中加入 --use-xformers 参数，可降低显存占用并提升推理速度。
• 限制并发请求数：通过 --max-queue-size=1 防止过多任务堆积导致 OOM。
• 使用 FP16 精度：添加 --preview-method auto --fp16 减少显存消耗。

插件扩展方法

若需新增插件（如 Custom Nodes），操作步骤如下：

cd /comfyui/custom_nodes
git clone https://github.com/[plugin-repo-name].git

重启 ComfyUI 服务后，新节点将自动注册到左侧组件列表中。

安全访问控制

生产环境中建议增加反向代理层（如 Nginx）并配置 HTTPS 加密传输。可通过以下方式开启身份验证：

location / { auth_basic "Restricted Access"; auth_basic_user_file /etc/nginx/.htpasswd; proxy_pass http://127.0.0.1:8188; }

防止未授权访问造成资源滥用。

总结

本文系统介绍了如何利用预置镜像在云服务器上快速部署 AI 绘画服务。通过预集成环境与标准化流程，用户可以在极短时间内完成从零到一的服务上线，大幅降低技术门槛。

ComfyUI 本身所具备的节点化工作流设计、低显存占用、高扩展性等特点，使其在 AI 图像生成领域展现出强大的灵活性与工程价值。配合一键式镜像部署方案，无论是个人开发者尝试新技术，还是企业构建自动化内容生成流水线，都能获得高效稳定的支撑。

未来，随着更多定制化工作流模板和自动化 API 接口的完善，ComfyUI 有望成为 AI 创意生产的标准基础设施之一。