医疗美容行业宣传物料生成工具 - ComfyUI完整部署指南

用户界面 → ComfyUI工作流 → AI模型生成 → 后处理优化 → 输出结果
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 风格库管理     模型训练

# 安装 CUDA 和 cuDNN
# 下载并安装对应版本的 CUDA Toolkit

# 安装 Python 环境
conda create -n comfyui python=3.10
conda activate comfyui

# 安装 Git
git --version

# 安装必要的系统依赖
# Ubuntu
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y libgl1 libglib2.0-0 libsm6 libxrender1 libxext6

# Windows 需要安装 Visual Studio Build Tools

# 克隆 ComfyUI 仓库
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI

# 安装 Python 依赖
pip install -r requirements.txt

# 安装 xformers（可选，提升性能）
pip install xformers --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

# 安装 onnxruntime-gpu（用于加速）
pip install onnxruntime-gpu

# 创建模型目录结构
mkdir -p models/checkpoints
mkdir -p models/loras
mkdir -p models/controlnet
mkdir -p models/embeddings
mkdir -p models/vae
mkdir -p models/ipadapter

# 下载基础模型
# 推荐使用 SDXL 1.0 或 Wan2.6 模型
# 模型下载地址：HuggingFace 或国内镜像站

# 启动 ComfyUI
python main.py --listen 0.0.0.0 --port 8188 --cuda-malloc

[文本输入] → [CLIP编码] → [LoRA加载] → [ControlNet控制] → [图像生成] → [高清放大] → [面部修复] → [输出]

{
  "title": "医美宣传物料生成",
  "nodes": [
    {
      "id": 1,
      "type": "CLIPTextEncode",
      "pos": [200, 100],
      "caption": "正向提示词"
    },
    {
      "id": 2,
      "type": "CLIPTextEncode",
      "pos": [200, 300],
      "caption": "反向提示词"
    },
    {
      "id": 3,
      "type": "KSampler",
      "pos": [600, 200],
      "caption": "采样器"
    },
    {
      "id": 4,
      "type": "VAEDecode",
      "pos": [800, 200],
      "caption": "VAE解码"
    },
    {
      "id": 5,
      "type": "PreviewImage",
      "pos": [1000, 200],
      "caption": "预览"
    }
  ],
  "links": [
    [1, 0, 3, 1],
    [2, 0, 3, 2],
    [3, 0, 4, 0],
    [4, 0, 5, 0]
  ]
}

{
  "id": 6,
  "type": "ControlNetApply",
  "pos": [400, 200],
  "caption": "ControlNet应用"
},
{
  "id": 7,
  "type": "LoraLoader",
  "pos": [200, 500],
  "caption": "LoRA加载器"
},
{
  "id": 8,
  "type": "UpscaleModelLoader",
  "pos": [800, 400],
  "caption": "放大模型加载"
},
{
  "id": 9,
  "type": "ImageUpscaleWithModel",
  "pos": [1000, 400],
  "caption": "图像放大"
}

# 使用 Kohya_SS 训练医美风格 LoRA
git clone https://github.com/bmaltais/kohya_ss.git
cd kohya_ss

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 准备训练数据
# 收集 20–50 张医美宣传物料图片
# 进行图片预处理和标注

# 安装 CUDA 驱动
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-driver-535

# 安装 Docker（可选）
sudo apt-get install -y docker.io
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker

# 安装 NVIDIA Container Toolkit
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-docker2
sudo systemctl restart docker

docker run -d \
  --name comfyui \
  --gpus all \
  -p 8188:8188 \
  -v /data/comfyui/models:/ComfyUI/models \
  -v /data/comfyui/input:/ComfyUI/input \
  -v /data/comfyui/output:/ComfyUI/output \
  --restart unless-stopped \
  ghcr.io/comfyanonymous/comfyui:latest

# 配置防火墙
sudo ufw allow 22
sudo ufw allow 8188
sudo ufw enable

# 配置安全组
# 只允许特定 IP 访问 8188 端口
# 禁止公网直接访问管理接口

# 启用 ComfyUI 认证
python main.py \
  --listen 0.0.0.0 \
  --port 8188 \
  --enable-cors-header \
  --extra-model-paths-config extra_model_paths.yaml \
  --user-auth "username:password"

# 启用 CUDA 优化
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:128

# 启用 TensorRT 加速（需安装 TensorRT 和插件）

# 配置交换分区
sudo fallocate -l 16G /swapfile
sudo chmod 600 /swapfile
sudo mkswap /swapfile
sudo swapon /swapfile

# 优化系统参数
echo 'vm.swappiness=10' | sudo tee -a /etc/sysctl.conf
echo 'vm.vfs_cache_pressure=50' | sudo tee -a /etc/sysctl.conf

# 安装监控工具
sudo apt-get install -y prometheus-node-exporter
sudo apt-get install -y grafana

# 配置告警规则
# GPU 使用率 > 90% 持续 5 分钟告警
# 内存使用率 > 85% 告警
# 磁盘空间 < 10GB 告警

from flask import Flask, request, jsonify
import requests

app = Flask(__name__)

@app.route('/api/generate', methods=['POST'])
def generate():
    data = request.json
    prompt = data.get('prompt')
    # 调用 ComfyUI API
    response = requests.post('http://localhost:8188/api/prompt', json={
        'prompt': prompt,
        'workflow': 'medical_beauty_workflow.json'
    })
    return jsonify(response.json())

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)