什么是 ComfyUI AI 工作流
ComfyUI 是一个基于节点式的可视化 AI 工作流构建工具，它为用户提供了一个直观的界面，让用户可以通过连接不同的节点来创建复杂的 AI 处理流程，而无需编写大量的代码。
环境部署与搭建
在 AI 绘画与工作流自动化浪潮席卷全球的当下，ComfyUI 以其强大的模块化设计成为无数创作者的心头好。然而，从零开始部署 ComfyUI 并非易事：本地硬件配置门槛高、云端算力租赁成本昂贵，繁琐的环境搭建与参数调试更是让不少爱好者望而却步。使用云服务平台可以打破本地部署的困境，提供低门槛、高效率、低成本的优势。
如何搭建 ComfyUI AI 工作流
首先进行平台的注册操作，输入正确的信息进行账户创建。 登录主界面后，在左上方的应用市场进行搜索。搜索结果中通常会有多个版本，建议选择更新时间较近的版本以获得更好的效果。 进入应用界面查看详细介绍及部署说明。直接进行部署操作，选择适合的配置即可。在云平台上进行工作流的搭建，无需过多考虑本地配置问题。 配置资源时可根据需求选择高性能显卡（如 RTX 4090），按实际使用量计费，若有算力券可优先抵扣。稍等片刻即可完成部署。 部署完成后，可通过 SSH 连接云服务器，或直接通过快速启动应用进入主界面。 首次进入页面后，点击页面右侧的文件夹图标，打开 Segment Anything 的工作流文件（如 face.json）。 Segment Anything 的操作非常简单，点击左下角的图像上传区域，上传自己的图片，然后点击页面下方的执行按钮即可生成效果（第一次因为要加载模型会慢一些）。 工作流开始后，系统会对图片进行解析。该版本为 ComfyUI 的基础版，内置基本的 AI 模型 Segment Anything（即抠图）。用户可以在此基础上下载自己需要的插件和模型，方便后续剪辑和处理。 如果不想使用了，可以直接点击关机并进行销毁操作，销毁前需保存相关信息。
对比本地部署
正常的本地部署对电脑硬件要求特别高，内存、显卡、硬盘、电源、主板、CPU 都需要较好的状态。并且需要在本地部署多种环境，如 git、Python、显卡驱动、CUDA、cuDNN、Pytorch、onnxruntime、xformers 等，且版本需匹配最新，否则会出现兼容性问题。环境变量配置也较为复杂，部分插件下载也存在困难。 正常部署通常需要克隆仓库：
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI
创建并激活虚拟环境：
# 创建虚拟环境
python -m venv venv
# 在 Windows 系统上激活虚拟环境
.\venv\Scripts\activate
# 在 macOS 和 Linux 系统上激活虚拟环境
source venv/bin/activate
输入代码安装依赖：
pip install -r requirements.txt
所需要安装的依赖都需要放在 requirements.txt 这个文本里面。因为 ComfyUI 依赖于一些预训练的 AI 模型，所以我们需要下载这些模型文件并将它们放置在合适的位置。以 Stable Diffusion 模型为例，我们可以从 Hugging Face 等平台下载模型文件，并将其放置在 models/checkpoints 目录下。但部分平台可能需要特定的网络环境才能访问。
这里简单介绍了本地部署的流程，但是实际操作起来远远更加麻烦。只有了解本地部署的难度，才能体会到在云计算平台上部署工作流的优势。
总结
本地部署 ComfyUI 的技术门槛较高、硬件要求限制大、成本投入较大。使用云服务平台部署 ComfyUI 则不需要考虑这些问题。云服务平台提供了简洁直观的操作界面，无需复杂的技术配置和安装过程，只需进行简单的操作即可快速开始使用 ComfyUI 的功能。即使是没有技术背景的用户也能轻松上手，大大降低了使用 AI 工作流的门槛。 无需用户担心硬件性能问题，平台会提供稳定且高性能的计算资源。无论是运行小型任务还是大型复杂的 AI 工作流，都能获得流畅的运行体验，并且不用担心硬件升级和维护的问题。 总的来说，云服务平台在降低技术门槛、提供稳定的硬件资源、节省成本、方便协作等方面具有明显的优势，对于大多数用户来说，是一个更便捷、高效的选择来体验 ComfyUI 的强大功能。
