
37岁新手零基础学AI的第三节课,觉得comfyUI是一个非常有趣的平台,这款基于节点的开源 AI 图像生成引擎,是目前 AI 绘画领域最受欢迎的工具之一。但说实话,按照课后作业提供的基础模型和工作流生成的图像有点惨不忍睹,弄得我有点怀疑自己是不是漏了什么关键步骤。在短暂的emo之后,了解到了civitai.com这个网站,随后经过2天的学习在自己的工位完成了一个文字生成AI图像的网站。
笔者会在下方分享自己搭建小站的步骤和用到的“材料”,提供和我一样的新手参考。1. 访问civitai.com找到满足自己要求的效果图和对应的主模型、工作流可以看到左侧有2个主要的下载链接,一个是主模型,一个是工作流workflow.json;
主模型用于生成图像,工作流可以直接导入到comfyUI,快速实现图像生成。

2. 笔者对比了minimal workflow和推荐的workflow,决定先采用最简版

3. 将最简版本workflow.json导入到comfyUI后,软件出现若干报错,按照提示逐个排查即可,总体难度不是很大
笔者将几个关键报错的处理方法贴在下方:
第一个是通过pip安装comfyui-manager,这是一个ComfyUI 最核心的官方扩展管理器,专门用于管理自定义节点(插件)和模型文件。

第二个是修改启动脚本:
.\python_embeded\python.exe -s ComfyUI\main.py --windows-standalone-build --enable-manager --enable-cors-header --listen

其中添加的参数功能如下:

第三个是下载缺少的模型,模型名称和存放目录如下:

其中负责图像生成核心推理的主模型可以三选一:
Moody Real Mix:
https://civitai.com/models/621441/moody-real-mix
Moody Wild Mix:
https://civitai.com/models/2384856/moody-wild-mix?modelVersionId=2681752
其中有一个模型中间含有敏感词,就不放出来了......
qwen_3_4b.safetensors
https://huggingface.co/Comfy-Org/z_image_turbo/resolve/main/split_files/text_encoders/qwen_3_4b.safetensors
ae.safetensors
https://huggingface.co/Comfy-Org/z_image_turbo/resolve/main/split_files/vae/ae.safetensors
第四个是创建一个index.html网页,通过api调度comfyUI生成图像。
因为在实际使用过程中,不可能让最终用户访问comfyUI页面来生成图像,比较妥当的方式是通过浏览器访问网页,网页通过API对接后台comfyUI生成图像后反馈给用户;
为了提升使用体验,笔者取消了在网页上显示参数,实际上workflow会用到的全部参数都可以通过修改index.html进行微调。

笔者所用的index.html可以下载index.zip附件后解压缩直接使用,该文件通过codearts vibecoding方式生成(与第四次课程形成了呼应)。
第五个是创建一个HTTP启动脚本,侦听本地和局域网内的访问请求。
启动脚本可以下载start_server.zip附件后解压缩直接使用。
4. 接下来就是一步一步进行测试验证
第一次运行:
http://127.0.0.1:8188
访问comfyUI默认地址和端口,导入并验证workflow运行正常,并无报错;
如果能顺利完成图像生成,说明comfyUI已经具备运行workflow的全部条件。


第二次运行:
http://10.10.10.224:8188
10.10.10.224是我工作电脑的局域网IP地址
如果能顺利完成图像生成,说明comfyUI启动项的--listen选项生效;
笔者使用Windows操作系统,在防火墙中将TCP8188和TCP8989端口设置了放行策略。

第三次运行:
http://127.0.0.1:8989
8989是本地启用了一个HTTP服务的端口;
如果能顺利完成图像生成,说明网页成功通过API调度后台comfyUI运行并生成图像。

第四次运行:
http://10.10.10.224:8989
在局域网另一台主机尝试使用本网站服务;
如果能顺利完成图像生成,说明基于Minimal Workflow的文字生图网站已经成功部署。

至此,基于第三次课后作业的延伸--一个文字生图的网站搭建顺利完成。
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