（18286期）SD-ComfyUI进阶课：本地+云部署全拆解，文生图、图生图、高清修复到商业案例一站式

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本地部署

  • 准备工作：确保电脑系统为 Windows 10 或更高版本、macOS 10.14 或更高版本或 Linux。显卡需 NVIDIA Geforce GTX 1060 6GB 或更高版本，或 AMD Radeon RX 5600 XT 6GB 或更高版本，内存 16GB 或更高，存储空间 50GB 或更多。
  • 安装步骤：依次下载安装 Python、Git、VisualStudio、CUDA。下载 ComfyUI 主程序并解压缩。创建并激活虚拟环境，安装依赖。最后输入命令 “python main.py” 运行，还可根据需求部署模型文件、安装 ComfyUI Manager 或手动安装插件。

云部署

  • AWS 部署：选择 Deep Learning AMI，推荐实例类型 g5.xlarge（A10G 24GB VRAM），配置安全组开放 8080 端口，挂载 100GB 以上 EBS 卷。通过命令进行环境配置，如 “sudo apt update && sudo apt install -y libgl1 – mesa – glx libglib2.0 – 0” 等，最后使用 “nohup python main.py –port 8080 –disable – cuda – malloc > comfyui.log 2>&1 &” 启动服务。
  • Azure 部署：选择 “数据科学虚拟机 – Ubuntu 20.04” 镜像，实例类型推荐 NC6s_v3（V100 16GB VRAM），启用加速网络和托管磁盘。配置存储后，使用 “python main.py –port 80 –enable – cors – header “*”” 配置服务。
  • GCP 部署：先进行容器化准备，编写 Dockerfile，然后构建与推送镜像，如 “gcloud builds submit –tag gcr.io/project – id/comfyui:latest”，最后部署到 GK。

文生图与图生图

可参考基础操作，在此基础上进行进阶设置。例如，使用更复杂的 Prompt，结合 Embedding 模型来精准控制风格。图生图时，可利用多种 ControlNet 节点，如 Canny ControlNet、Depth ControlNet 等，精确控制图像的线条、深度等信息，实现更符合预期的生成效果。

高清修复

对于超高分辨率图像，ComfyUI 内置的 Tiled VAE 和分块推理机制可将大图切分为小块进行独立处理，最后无缝拼接，缓解 GPU 压力。可选用经过艺术风格微调的 checkpoint，如 DreamShaper 或 RevAnimated，采用分层输入策略编写提示词，还可在验证阶段启用 LCM Sampler，仅需 8 – 10 步采样即可获得可用结果，提升修复效率与质量。

商业案例

在文化遗产复原项目中，可将扫描的破损文物图像导入 ComfyUI，通过连接一系列节点，如 Load Image、Create Mask 等，结合提示词引导，能快速生成结构连贯、风格统一的数字重建版本，且整个修复流程可控、可复现，还可打包成 JSON 文件共享或归档
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