2025 ComfyUI 稳定扩散流水线｜拖拽式节点化＋API 集成教程

随着深度学习与生成式 AI 的飞速发展，越来越多的开发者希望以更低的门槛、更高的效率来构建“稳定扩散”图像生成流水线。ComfyUI 以其拖拽式节点化的可视化界面和强大的扩展能力，成为了构建 Stable Diffusion 工作流的首选之一。本文将带你从零开始，系统讲解如何基于 ComfyUI 构建可复用的稳定扩散流水线，并在此基础上集成 HTTP REST API，打通与上游应用的对接，实现自动化图像生成。

一、前言

近年来，Stable Diffusion 作为代表性的扩散模型，在图像合成和修复等领域取得了巨大成功。相比传统 GAN，扩散模型生成的图像更具多样性和细节。要想在生产环境中大规模应用，单纯地在命令行或 Python 脚本里调用并不足以应对复杂场景。ComfyUI 通过“节点 + 可视化”的方式，让管道搭建直观易懂，并能灵活拆分子流程。结合 API 集成，便可实现一键调用、参数化、异步化等高级功能。

本文将分为以下几个部分：

ComfyUI 环境搭建
拖拽式节点化设计 Stable Diffusion 流水线
核心节点详解与参数优化
Python 脚本与命令行模式
基于 FastAPI 的 HTTP REST API 集成
部署方案与高并发异步
进阶：多模型切换、LoRA 微调、ControlNet 接入
总结与最佳实践

请务必准备好一台显存不低于 8GB 的 GPU 服务器，或使用具有 GPU 支持的云主机（如 AWS EC2 GPU 实例）。

二、ComfyUI 环境搭建

要使用 ComfyUI，首先需要准备 Python 3.10+ 环境，并安装必要依赖。

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

# 创建虚拟环境
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows 下使用 venv\Scripts\activate

# 安装依赖
pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt

其中 requirements.txt 中包含了对 torch（支持 CUDA）、diffusers 等核心库的依赖。

# 安装 PyTorch（示例为 CUDA 11.7）
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

提示： 若要使用最新的 Stable Diffusion 2.x 模型，请在安装时指定对应 diffusers 版本，并下载官方权重。

启动 ComfyUI 服务：

python main.py --listen --port 8188

启动后在浏览器访问 http://localhost:8188，即可看到可视化节点界面。

三、拖拽式节点化设计 Stable Diffusion 流水线

ComfyUI 的核心理念是“节点化”。一个流水线由多个节点（Node）组成，每个节点完成独立的运算或数据转换。下图示例展示了一个基础的 Stable Diffusion 生成流程：

文本编码节点（CLIP Text Encoder）：将用户输入的 Prompt 转换为文本特征向量。
采样器节点（Euler, LMS, DPM++ 等）：根据模型与文本特征进行扩散采样，输出潜变量（Latent）。
解码器节点（VAE Decode）：将潜变量解码回像素空间，产生最终图像。
后处理节点（Color Correction、Sharpen 等）：可选节点，用于调整色彩、锐度等。

在 ComfyUI 界面中，依次拖拽出上述节点，按箭头连接即可。

每个节点都提供了丰富的配置项。例如，Sampler 节点支持多种调度器（Scheduler）、步数（Steps）、种子（Seed）等参数；后处理节点可加载自定义 Python 脚本插件。

四、核心节点详解与参数优化

4.1 文本编码：CLIP Text Encoder

模型路径：填写本地下载的 openai/clip-vit-large-patch14 权重或对应 huggingface 目录。
Max Length：建议设置为 77，过长会被截断。
Attention Layers：可开启增强注意力插件（如 xformers）提升速度。

4.2 采样器：Euler a、DPM++、LMS

不同调度器在图像质量与速度上各有特点：

调度器	速度	质量倾向
Euler a	快速	对比度更强
DPM++ 2M Karras	中速	细节丰富
LMS	最慢	平衡

Steps：推荐 20–50 步，步数越高细节越丰富但耗时也增。
CFG Scale：控制生成与提示的贴合度，常用值 7.5–15。
Seed：固定种子可保证可复现。

4.3 VAE 解码

VAE Path：加载高质量 VAE（如 runwayml/stable-diffusion-v1-5 自带 VAE），可改善图像色彩和细节。

4.4 后处理插件

可以将 OpenCV 或 Pillow 脚本封装成插件节点，实现：

自动色彩校正
智能锐化
图像裁剪与拼接

示例：使用 Pillow 自动锐化脚本

from PIL import Image, ImageFilter

def process(img):
    return img.filter(ImageFilter.UnsharpMask(radius=2, percent=150, threshold=3))

将其保存为 sharpen.py 并在节点中加载，即可在流水线末端调用。

五、Python 脚本与命令行模式

虽然可视化界面直观，但在批量任务或 CI/CD 场景下，脚本化调用更为高效。ComfyUI 同时支持命令行模式（CLI）：

python main.py --silent --config pipeline.json --output ./results

其中 pipeline.json 为导出的节点配置文件，可提前在 UI 中完成设计并导出。

示例 pipeline.json 结构：

{
  "nodes": [
    { "id": "clip", "type": "CLIPTextEncode", "params": { "prompt": "一只蓝色的火烈鸟" } },
    { "id": "sampler", "type": "EulerSampler", "params": { "steps": 30, "cfg_scale": 12 } },
    { "id": "decode", "type": "VaeDecode", "params": {} }
  ],
  "edges": [["clip", "sampler"], ["sampler", "decode"]]
}

六、基于 FastAPI 的 HTTP REST API 集成

为了让上游应用（如 Web 后端、移动端、自动化脚本）能够灵活调用流水线，我们将借助 FastAPI 打造一个轻量级的图像生成 API 服务。

6.1 安装与初始化

pip install fastapi uvicorn requests

在项目根目录创建 api_server.py：

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
import requests
import uuid, os

app = FastAPI()

class GenRequest(BaseModel):
    prompt: str
    steps: int = 30
    width: int = 512
    height: int = 512
    seed: int = None

@app.post("/generate")
async def generate(req: GenRequest):
    # 调用 ComfyUI 本地 CLI
    config = {
        "nodes":[
            {"id":"clip","type":"CLIPTextEncode","params":{"prompt":req.prompt}},
            {"id":"sampler","type":"EulerSampler","params":{"steps":req.steps,"cfg_scale":7.5,"seed":req.seed}},
            {"id":"decode","type":"VaeDecode","params":{}}
        ],
        "edges":[["clip","sampler"],["sampler","decode"]]
    }
    tmp_config = f"/tmp/{uuid.uuid4()}.json"
    with open(tmp_config,"w") as f: f.write(json.dumps(config))
    out_dir = f"./outputs/{uuid.uuid4()}"
    os.makedirs(out_dir,exist_ok=True)

    # 执行 CLI 命令
    cmd = f"python main.py --silent --config {tmp_config} --output {out_dir}"
    ret = os.system(cmd)
    if ret != 0:
        raise HTTPException(status_code=500, detail="Generation failed")

    # 返回第一张图 URL
    img_files = os.listdir(out_dir)
    if not img_files:
        raise HTTPException(status_code=500, detail="No output images")
    img_path = os.path.join(out_dir, img_files[0])
    return {"url": f"/static/{os.path.basename(img_path)}"}

# Static 文件挂载
from fastapi.staticfiles import StaticFiles
app.mount("/static", StaticFiles(directory="outputs"), name="static")

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run("api_server:app", host="0.0.0.0", port=9000, reload=True)

6.2 调用示例

curl -X POST "http://localhost:9000/generate" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"prompt":"赛博朋克风格的城市夜景","steps":40}'

响应：

{"url":"/static/123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000.png"}

至此，我们实现了基于 ComfyUI 流水线的 HTTP API 调用。可进一步集成到前端页面或微服务架构。

七、部署方案与高并发异步

在生产环境下，需要考虑性能与稳定性：

异步任务队列
- 使用 Celery 或 Dramatiq 来接收请求，防止阻塞 FastAPI 主线程。
多实例与负载均衡
- 针对 GPU 资源可部署多实例，前置 Nginx 或 Traefik 进行流量分发。
模型缓存
- 利用 ComfyUI 的模型缓存机制，避免重复加载权重，减少显存开销。
监控与日志
- 集成 Prometheus + Grafana 监控推理时延、GPU 占用率等；日志可发送到 ELK。

八、进阶：多模型切换、LoRA 微调、ControlNet 接入

8.1 多模型切换

在节点中通过下拉菜单即可切换不同版本的 Stable Diffusion 模型（1.x、2.x、xl）。也可在 API 请求中指定模型路径，动态生成：

model_path = req.model or "runwayml/stable-diffusion-v1-5"
# 在配置节点时填入 model_path

8.2 LoRA 微调

利用 PEFT 对特定风格或人物进行 LoRA 微调，在 ComfyUI 节点中加载 LoRA 权重文件即可：

使用 PEFT 脚本生成 .safetensors 文件
在 ComfyUI 的 “LoRA Load” 节点中指定路径
调整 “LoRA Scale” 节点参数控制风格强度

8.3 ControlNet 接入

ControlNet 能让扩散模型更好地遵循条件（如边缘、姿势、深度图）。在 ComfyUI 中：

添加 “ControlNet” 节点，并选择对应模块（Canny、Pose、Depth）
将输入图像接入 ControlNet
再与原有 Sampler 节点并联

这样便可实现“线稿→上色”、“人物姿态驱动” 等多种高级用例。

九、总结与最佳实践

节点化思维：将流程拆分成原子节点，利于协作和复用。
参数化配置：将 Prompt、步数、模型路径等暴露为 API 参数，提高灵活性。
异步与队列：对接 Celery/Redis，保证高并发环境下稳定运行。
插件生态：善用社区插件（xformers、ControlNet、LoRA）不断增强能力。
监控与优化：持续跟踪 GPU 利用率、延迟指标，及时扩容或调优。

通过本文，你已经掌握了从环境搭建、可视化节点设计，到脚本化调用、HTTP API 集成，再到生产级部署的完整流程。基于 ComfyUI 的稳定扩散流水线，能极大地提升开发效率和系统可维护性。期待你将其应用到更多创意场景中，释放生成式 AI 的无限潜力！

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