从 0 到 1:ComfyUI AI 工作流抠图构建全实践

声明:文章为本人平台测评博客,并没有推广该软件 ,非广告,为用户体验文章

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。

为什么选择蓝耘元生代平台

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。但是随着蓝耘元生代平台的出现------它以低门槛、高效率、低成本的优势,完全打破了本地部署ComfyUI AI 工作流的困境

如何使用平台搭建ComfyUI AI 工作流

先点击链接进行平台的注册操作

输入你正确的信息就能进行注册的操作

登录上主界面,我们看到左上方的应用市场进行应用的搜索

搜索出来的结果存在两个,我们选择左边的这个,因为左边的这个更新时间离我们现在比较近,肯定是效果更好的

进入到应用的界面他是会有一个详细的界面进行介绍如何进行部署和使用ComfyUI AI 工作流

我们直接进行部署操作

选择和我一样的配置就行了,在这个平台进行工作流的搭建我们就不需想本地的配置了,本地配置低一样部署ComfyUI AI 工作流

我们这里配置直接拉满了,4090直接安排上就行了,我们这里是用多少扣多少,完全不担心存在多余的扣费情况,我们放心搭建就行了

如果你有算力券的话是优先进行算力券的抵扣的,这种就很人性化了

这里我们稍等一会儿就部署好了

我们这里是有SSH和SSH密码的,说明我们是可以进行云服务器的链接的,直接在服务器上搭建使用这个工作流,

但是我们这里直接点击右上角的快速启动应用就行了

稍等了几秒钟就进入到了主界面了

首次进入页面后,点击页面右侧的文件夹图标,点击face.json,即可打开Segment Anything的工作流。

Segment Anything的操作非常简单,点击左下角的图像,上传自己的图像,然后点击页面下方的执行按钮,既可以生产效果(第一次因为要加载模型会慢一些)。

我们在这里进行本地图片的上传

然后直接点击下方的执行按钮就行了

然后这个时候工作流就开始进行操作了

他会将图片进行解析的操作

这个版本就是ComfyUI的基础版。内置一个基本的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

这就可以让我们平时的剪辑很方便了

如果不想使用了的话我们直接点击关机并且进行销毁操作就行了,但是销毁之前我们需要将我们的信息进行保存操作的。

对比下本地部署

正常的本地部署,对我们的要求特别的高,电脑的内存、显卡、硬盘、电源、主板、CPU都需要一个很好的状态

并且我们还需要在本地部署多种环境,git、Python、显卡驱动、CUDA、cuDNN、Pytorch、onnxruntime、xformers

什么版本啥的都要达到最新的,不然本地部署的工作流是会出现兼容性的问题的

并且我们的环境变量还不是那么好进行配置的

有些插件还不好下载

正常部署的话我们需要克隆仓库,

shell 复制代码
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git cd ComfyUI

创建并激活虚拟环境

Python 复制代码
# 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

Python 复制代码
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。

但是这些平台都是需要开魔法才能进行访问的

这里就简单的介绍了本地部署的带了,但是实际操作起来远远更加的麻烦了

只要知道本地部署的苦才知道在一个好的云计算平台上部署这个工作流有多香

总结

本地部署 ComfyUI技术门槛较高硬件要求限制成本投入较大

但是我们使用蓝耘元生代平台部署 ComfyUI 就不需要考虑这些问题了, 低门槛易上手:平台为用户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,蓝耘元生代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。

我先替兄弟们种草了

注册链接:https://cloud.lanyun.net//#/registerPage?promoterCode=0131

相关推荐
Easy数模3 分钟前
使用llm进行高级主题建模:通过利用 BERTopic 的表示模型和生成式 AI 深入探讨主题建模
人工智能·llm·nlp
你可以叫我仔哥呀7 分钟前
Java程序员学从0学AI(七)
java·开发语言·人工智能·ai·spring ai
益莱储中国12 分钟前
是德科技 | AI上车后,这条“高速公路”如何畅通?
人工智能·科技
小张童鞋。18 分钟前
Datawhale AI夏令营--Task2:理解项目目标、从业务理解到技术实现!
人工智能
AI4Sci.18 分钟前
在云服务器上基于lora微调Qwen2.5-VL-7b-Instruct模型(下)
人工智能·算法·机器学习·大模型·lora微调·大模型本地部署·qwen2.5-vl-7b
QYR_1128 分钟前
防水医用无人机市场报告:现状、趋势与洞察
大数据·网络·市场研究
阿里云大数据AI技术29 分钟前
数据开发再提速!DataWorks正式接入Qwen3-Coder
大数据·人工智能·数据分析
Xxtaoaooo30 分钟前
MCP协议全景解析:从工业总线到AI智能体的连接革命
大数据·人工智能·mcp协议·mcp解析·工业mcp
jarreyer41 分钟前
【语义分割】记录2:yolo系列
大数据·yolo·elasticsearch
青云交41 分钟前
Java 大视界 -- Java 大数据在智能安防入侵检测系统中的多源数据融合与误报率降低策略(369)
java·大数据·入侵检测·智能安防·多源数据融合·误报率降低·视频语义理解