gpu-stack-bootstrap/06-comfyui-image.md

# 06 ComfyUI 装出图

## 目标

装 ComfyUI + 拉 SDXL 模型 + 出第一张图。

> **本机实测版本**（2026-06-14）：
> - ComfyUI master（2026-06）
> - ComfyUI 依赖 101 个包，5 分 10 秒装完
> - torch 2.12.0 + torchvision 0.27.0 + torchaudio 2.11.0
> - 模型：**SDXL base 1.0**（6.94 GB，`sd_xl_base_1.0.safetensors`）
> - 出图实测：1024×1024，25 步，~5-10 秒
> - 显存占用：~7.9 GB / 16 GB（剩 8.4 GB 余量）

## 拉 ComfyUI 代码

**WSL2 终端**：
```bash
cd /mnt/d/img-code
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI
```

## 建独立 venv（和 LLM 那个分开）

```bash
uv venv --python 3.11 .venv
source .venv/bin/activate
```

## 装依赖

```bash
uv pip install -r requirements.txt
uv pip install torch torchvision torchaudio \
  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128 \
  --extra-index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```

## 让 ComfyUI 用 D 盘模型

**WSL2 终端**（在 ComfyUI 目录下）：
```bash
cat > extra_model_paths.yaml << 'EOF'
comfyui_models:
  base_path: /mnt/d/ComfyUI-models
  checkpoints: checkpoints
  vae: vae
  loras: loras
  controlnet: controlnet
EOF
```

**这样配置后**：
- 你把模型放 `/mnt/d/ComfyUI-models/checkpoints/`
- ComfyUI 自动找到（不用改代码）

## 验证 PyTorch（同 05 章）

```bash
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available(), torch.cuda.get_device_name(0))"
```

## 拉 SDXL 模型（单文件，最省事）

### 选 Flux 还是 SDXL？

| 模型 | 显存 | 出图速度 | 画质 | 文件数 | 难度 |
|------|------|------|------|------|------|
| **SDXL 1.0** | ~7 GB | 5-10s | ⭐⭐⭐⭐ | 2 个（7G + 335M）| ⭐ 直接 Load Checkpoint |
| FLUX.1-dev fp8 | ~12 GB | 30-60s | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 4 个（12G + 335M + 230M + 9.5G）| ⭐⭐⭐⭐ 拆 4 个 Loader |

**推荐第一次先装 SDXL**——单文件 + 不用拆节点，**5 分钟出第一张图**。

### 浏览器下 SDXL（国内 ModelScope 镜像）

**Windows 浏览器**打开：
https://www.modelscope.cn/models/AI-ModelScope/stable-diffusion-xl-base-1.0/files

**只下这一个**（VAE 在主模型里内置，不用单独下）：
- `sd_xl_base_1.0.safetensors`（**6.94 GB**）

存到 `D:\FluxModels\`。

### WSL2 移到对的位置

```bash
mkdir -p /mnt/d/ComfyUI-models/checkpoints
mv /mnt/d/FluxModels/sd_xl_base_1.0.safetensors /mnt/d/ComfyUI-models/checkpoints/
ls -lh /mnt/d/ComfyUI-models/checkpoints/
```

**应当看到**：`sd_xl_base_1.0.safetensors 6.94G`

> **不要下错**的：`sd_xl_offset_example-lora_1.0.safetensors`（49MB 是 LoRA 增强，第一次跑不用）。
>
> **不要下**：FLUX 的 `ae.safetensors`（VAE，FLUX 不内置但 SDXL 内置了）。

## 启动 ComfyUI

```bash
python main.py --listen 0.0.0.0
```

**看到**：
```
To see the GUI go to: http://0.0.0.0:8188
```

**Windows 浏览器打开**：http://localhost:8188

## 出第一张图（SDXL 节点图）

### 节点清单

1. **Load Checkpoint**（双击空白处搜）→ 选 `sd_xl_base_1.0.safetensors`
2. **CLIP Text Encode**（加**两次**，一正一负）
3. **Empty Latent Image** → 1024×1024
4. **KSampler** → steps=25, cfg=7, sampler=euler_ancestral, scheduler=normal, denoise=1
5. **VAE Decode**
6. **Save Image**

### 连线（6 根）

| 起点 | → | 终点 |
|------|---|------|
| Load Checkpoint.MODEL | → | KSampler.model |
| Load Checkpoint.CLIP | → | 两个 CLIP Text Encode.clip |
| CLIP Text Encode (正面).CONDITIONING | → | KSampler.positive |
| CLIP Text Encode (负面).CONDITIONING | → | KSampler.negative |
| Empty Latent Image.LATENT | → | KSampler.latent_image |
| KSampler.LATENT | → | VAE Decode.samples |
| Load Checkpoint.VAE | → | VAE Decode.vae |
| VAE Decode.IMAGE | → | Save Image.images |

### 提示词

- **正面**：`a cute orange cat sitting on a windowsill, sunny day, high quality, detailed`
- **负面**：`blurry, low quality, distorted, ugly`

### 点 Queue Prompt

**首次出图 30-60 秒**（编译 kernel），**之后每张 5-10 秒**。

## 实机出图示例（2026-06-14）

**提示词**：`a cute orange cat sitting on a windowsill, sunny day, high quality, detailed`

**出图**（1024×1024，25 步）：
- 构图：猫居中，对称植物框景
- 光影：阳光从右上斜射，暖光
- 配色：暖橙 + 蓝绿 + 米黄
- 风格：绘本/吉卜力治愈风
- 显存：~7.9 GB / 16 GB
- 出图时间：~5-10 秒

**没畸形、没变形、提示词全还原**——SDXL 一次成功。

## 关掉 ComfyUI

回到 WSL2 终端，按 `Ctrl+C`。

## 下一步

✅ 通过后 → 装更多模型 / 装 ComfyUI-Manager（一键装插件）/ 学 workflow