十分钟学会云部署ComflyUI Flux, 保姆级教程,40s快速出图(附Flux工作流和模型资源)!

Flux.1作为目前最强开源文生图模型,Flux[dev]和Flux[schnell]均支持本地部署,ComfyUI也跟进了支持

但对于一般用户来说,本地部署相对比较困难,一方面是电脑性能问题,想要顺畅运行,必须要16G显存,性能要求极高,而且出图巨慢,另一方面,整个模型大小达到50G+,下载安装等都比较浪费时间。

今天这里和大家分享的方式是针对小白十分友好的云端部署方案,超级简单,十分钟即可实现部署,使用4090可以实现40s一张图,而且完全免费!

流程十分简单,主要有以下几步:

1. 租用显卡创建实例

2. 部署ComfyUI

3. 部署FLUX.1

4. 导入工作流出图

下面我们就快速开始!

01 | 租用显卡创建实例

目前国内的显卡租用的平台很多,每个平台也都大同小异,思路也完全一致

这里以我自己使用的丹摩damodel为例来演示,除了创建实例,其实2,3,4步在其他算力平台以及本地都是通用的

说明:damodel其实是自己随便搜的一个平台,无任何广告!整体试用下来效果还不错,部署也比较方便,但不好的地方是目前不支持关机操作,只能通过释放实例才能终止计费,每次都得重新部署。

不过推荐的主要原因还是目前新用户免费赠送¥50代金券,可以直接用,相当于可以白嫖24h的4090,真香!

首先注册damodel,十分简单,这里就不再赘述

damodel注册https://www.damodel.com/register?source=U9LJwrYdwfxfnWxN5I7Y

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注册完成后,选择控制台,选择创建实例

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选择4090,目前价格大概是2块钱每小时

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选择数据硬盘,额外增加200G数据盘

注意:Flux文件超级大(50G+,解压后100G+),数据硬盘需要大一些,!!!必须大于200G!!是的,我就是因为这个原因重新配置了三次的憨憨!

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镜像直接选择:FLUX.1-dev-fp8+ComfyUI

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创建自己的密钥对

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输入自己的密钥对名称,点击确认后,自动下载密钥对

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设置完成后,选择自己的密钥对,点击立即创建即可

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点击完成后状态会显示创建中

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创建完成后显示运行中,点击JupyterLab,开始运行

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进入后点击Terminal,打开终端

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02 | 部署Comfy UI

打开终端后,开始部署Comfy UI

# gitCode-github加速计划代码仓库
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ComfyUI.git
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此时右侧已经可以看到ComfyUI目录,使用以下命令进入目录


 cd ComfyUI/
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使用命令开始安装必要的Python库,可能出现部分库报错和警告的问题,忽略即可

pip install -r requirements.txt --ignore-installed
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耐心等待安装完成,安装完成后执行以下命令,启动ComfyUI

python main.py --listen
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看到以上界面,说明部署成功!

02 | 部署FLUX.1

下载需要的模型

# 下载完整FLUX.1-dev模型
wget http://file.s3/damodel-openfile/FLUX.1/FLUX.1-dev.tar
# 下载完整FLUX.1-schnell模型
wget http://file.s3/damodel-openfile/FLUX.1/FLUX.1-dev.tar

选择任意一种自己需要的,这里演示使用dev模型,但注意dev模型不可商用

点击右上角的+,打开一个新的终端,

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执行以下命令,耐心等待下载完成,平台已预制FLUX.1相关资源,可通过内网高速下载预计需要2~3min

wget http://file.s3/damodel-openfile/FLUX.1/FLUX.1-dev.ta2
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下载完成

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解压文件,注意前面不要包含空格

tar -xf FLUX.1-dev.tar

耐心等待解压完成

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打开FLUX.1-dev文件夹可以看到这两个文件

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依次执行以下命令,将文件移动到对应的目录位置

# 进入解压后的文件夹
cd /root/workspace/FLUX.1-dev
# 移动文件
mv flux1-dev.safetensors /root/workspace/ComfyUI/models/unet/
mv ae.safetensors /root/workspace/ComfyUI/models/vae/
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接下来回到根目录,下载完整Clip模型:

# 进入JupyterLab根目录
cd /root/workspace
# 下载文件
wget http://file.s3/damodel-openfile/FLUX.1/flux_text_encoders.tar
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解压文件

tar -xf flux_text_encoders.tar

继续移动指定文件到指定目录,以下几个命令依次运行

# 进入解压后的文件夹
cd /root/workspace/flux_text_encoders
# 移动文件
mv clip_l.safetensors /root/workspace/ComfyUI/models/clip/
mv t5xxl_fp16.safetensors /root/workspace/ComfyUI/models/clip/
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准备工作全部完成,准备启动ComfyUI

我们回到第一个Terminal界面,可以看到链接:http://0.0.0.0:8188,记住最后的端口8188

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进入GPU 云实例页面,点击操作-更多-访问控制:

页面:https://www.damodel.com/console/instance

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点击添加端口

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输入刚才的端口8188,确认即可

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添加成功后,复制访问链接,粘贴到新窗口访问即可

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访问成功

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04 | 导入工作流出图

接下来我们就可以开始使用生成图片了

目前是默认的工作流,缺少对应的模型,无法直接使用

我们使用官方提供的dev工作流示例,可以直接在后台回复关键词 Flux 获取

官方示例地址:https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/flux/

只需要点击Load,找到提供的工作流图片

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可以看到工作流更新为新的工作流,本次主要面向小白,关于工作流的介绍不多赘述,以下几个主要的节点需要知晓:CLIP Text Encode:输入Prompt
Width/Heigth:设置长宽

Save Image:输出图片预览

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点击Queue Prompt,即可开始按照默认的提示词进行图片生成

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最终右侧预览位置可以看到生成的图像,按照4090测试速度来看,首次加载模型生成一张图片大概需要2~3分钟,模型加载完成后,大概只需要40s

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我们也可以在ComfyUI/output文件夹下看到我们生成的所有图片

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如果你成功生成了以上图片,那么恭喜你!你已经学会了最基础的如何使用Flux生成图片!

注意事项

如果关闭了服务器链接,只需要执行以下命令,启动即可重新访问

cd /root/workspace/ComfyUI
python main.py --listen

部分情况,如果没有正常终止进程,可能出现以下报错

OSError: [Errno 98] error while attempting to bind on address (‘0.0.0.0’, 8188): address already in use

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报错解决方案

执行以下命令,查看进程

ps aux

找到之前未终止的Listen进程,找到PID,我这里是201,注意每一个人不一样

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执行以下命令即可,终止即可

kill -9 PID #你自己的对应的PID

执行以后,重新启动即可成功,继续按照之前的链接访问设置

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以上虽然是云端部署的教程,实际本地部署的方案与此一模一样,只是先要自己本地配置ComfyUI,推荐参考B站秋叶大佬教程

需要工作流及对应的Flux模型文件,可以在公众号后台回复关键词 Flux 获取下载链接

如果这篇文章对你有帮助,求个点赞,分享,转发,谢谢你的阅读!

© 版权声明
THE END
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