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

注册完成后，选择控制台，选择创建实例

选择4090，目前价格大概是2块钱每小时

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！

镜像直接选择：FLUX.1-dev-fp8+ComfyUI

创建自己的密钥对

输入自己的密钥对名称，点击确认后，自动下载密钥对

设置完成后，选择自己的密钥对，点击立即创建即可

点击完成后状态会显示创建中

创建完成后显示运行中，点击JupyterLab，开始运行

进入后点击Terminal，打开终端

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

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/

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

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

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，

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

下载完成

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

打开FLUX.1-dev文件夹可以看到这两个文件

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/

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

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/

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

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

点击添加端口

输入刚才的端口8188，确认即可

添加成功后，复制访问链接，粘贴到新窗口访问即可

访问成功

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

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

点击Queue Prompt，即可开始按照默认的提示词进行图片生成

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

我们也可以在ComfyUI/output文件夹下看到我们生成的所有图片

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

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

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

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

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