丹摩征文活动 | SD3+ComfyUI的图像部署实践
一、前言
作为Stability AI 推出的一款革命性的文本转图像开源模型,Stable Diffusion 3(简称SD3)在图像质量、文本内容生成、理解复杂指令以及资源利用效率方面,都有着不俗的表现。
SD3的Medium版本,拥有20亿参数,体积精巧,即使在消费级个人电脑和笔记本上也能流畅运行,使得广大用户可以在自己的设备上轻松部署和使用。
在图像生成能力上,SD3表现卓越,能够生成细节丰富、色彩鲜明、光影效果自然的图像。它能根据指令灵活调整生成图像的风格,如动画、厚涂等。并且,用户无需进行微调,只需要输入提示词,SD3就能生成所需的图像。
值得一提的是,SD3能理解复杂的自然语言指令,包括空间逻辑、构建元素、姿态动作、风格描述等,显示出比Midjourney更为精准的文本理解能力。
而ComfyUI,则是一款以节点工作流为基础的Stable Diffusion Web用户界面,它可以支持SD3模型的运行。用户可以从GitHub上下载并安装ComfyUI。有了ComfyUI,操作SD3模型就像小菜一碟,它提供了一个极其友好的用户界面,让使用过程变得更加直观。更值得一提的是,ComfyUI支持图像的批量生成和编辑功能,让你能够轻松实现高效的批处理操作。
官网页面(可体验):
点击跳转
https://www.damodel.com/home
二、部署流程
使用丹摩平台,进入控制台-GPU云实例,点击创建实例:

在创建页面中,第一步是选择适合你需求的付款方式。对于短期使用,按需计费或日付费是理想的选择,而对于长期使用,包月套餐则更经济实惠。
对于首次创建实例,推荐使用按需计费,配置1个GPU,并选择NVIDIA-GeForce-RTX-4090,这款GPU提供60GB内存和24GB显存,足以满足LLaMA3.1 8B版本所需的最低16GB显存要求。
然后,调整数据硬盘的大小。每个实例默认包含50GB的数据硬盘存储。由于FLUX.1模型占用空间较大,建议将硬盘容量扩展到150GB,以确保有足够的存储空间。这样配置将使你的实例在处理复杂任务时更加高效和稳定。

接下来,需要挑选一个合适的启动镜像,平台提供了多种预装了基础环境和框架的基础镜像,可以通过简单的勾选操作来选择所需的框架,比如PyTorch 2.4.0版本,能立即配置好您的开发环境,省去了手动安装的麻烦。

为保证安全登录,创建密钥对,输入自定义的名称,然后选择自动创建并将创建好的私钥保存的自己电脑中,以便后续本地连接使用。

创建好密钥对后,选择刚刚创建好的密钥对,并点击立即创建,等待一段时间后即可启动成功!
三、登录实例
等待实例创建成功,在 GPU云实例 中查看实例信息。

平台提供了在线访问实例的 JupyterLab 入口,可以直接登录实例:

在成功登录服务器后,您通常会被带到/root/workspace目录,对于SSH访问,可以通过多种客户端工具进行,例如系统自带的终端、Xshell或MobaXterm。
在实例管理页面,您可以轻松找到所有必要的连接详情,以便快速设置SSH连接。这样,您就可以开始管理和操作您的服务器环境了。

复制结果类似如下:
ssh -p 31729 root@gpu-s277r6fyqd.ssh.damodel.com
其中,gpu-s277r6fyqd.ssh.damodel.com 即主机host,31729 为端口号。
终端登录方式详见SSH登录与密钥对。
四、部署ComfyUI
在终端中执行以下命令克隆ComfyUI代码:
# github官方代码仓库
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
# gitCode-github加速计划代码仓库
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ComfyUI.git
克隆完成后可看到如下目录:

终端进入/root/workspace/ComfyUI目录,执行以下命令,安装ComfyUI需要的依赖:
cd ComfyUI/
pip install -r requirements.txt --ignore-installed
执行以下命令,启动ComfyUI:
python main.py --listen
看到服务成功启动,说明ComfyUI部署成功!

五、部署SD3
从HF-mirror下载SD3模型:
pip install -U huggingface_hub#设置环境变量
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
#下载模型
huggingface-cli download --token hf_BbwgWIQLalWXUdHgvDGPDZpnLxo --resume-download stabilityai/stable-diffusion-3-medium --local-dir .
六、生成效果
火焰中的炫酷猫咪

七、总结
作为一个开发者,我发现使用SD3和ComfyUI是一种极为愉快和高效的体验。SD3的精准图像控制和强大的元素合成能力让我真正实现了通过简单的提示词就能精确调控画面中的每一个细节和风格。
ComfyUI的操作简洁易懂,从启动程序、加载模型、输入提示词、调整参数到最后生成图像,整个过程就像一条清晰的流水线,非常流畅和高效。更值得一提的是,ComfyUI的批处理功能大大提升了我的工作效率。
在实际操作中,我可以深切感受到SD3和ComfyUI带来的便捷性。下载并安装ComfyUI后,我可以直接从Hugging Face下载SD3模型,并将其存放在ComfyUI的模型文件夹下,然后通过ComfyUI的启动器来加载模型并生成图像。此外,我还可以根据我的需求调整各项参数,如采样器、步骤与CFG等,来优化生成图像的质量和风格。
成功的路上没有捷径,只有不断的努力与坚持。如果你和我一样,坚信努力会带来回报,请关注我,点个赞,一起迎接更加美好的明天!你的支持是我继续前行的动力!"
"每一次创作都是一次学习的过程,文章中若有不足之处,还请大家多多包容。你的关注和点赞是对我最大的支持,也欢迎大家提出宝贵的意见和建议,让我不断进步。"
神秘泣男子

相关文章:
丹摩征文活动 | SD3+ComfyUI的图像部署实践
一、前言 作为Stability AI 推出的一款革命性的文本转图像开源模型,Stable Diffusion 3(简称SD3)在图像质量、文本内容生成、理解复杂指令以及资源利用效率方面,都有着不俗的表现。 SD3的Medium版本,拥有20亿参数&am…...
H.265流媒体播放器EasyPlayer.js网页web无插件播放器:如何优化加载速度
在当今的网络环境中,用户对于视频播放体验的要求越来越高,尤其是对于视频加载速度的期待。EasyPlayer.js网页web无插件播放器作为一款专为现代Web环境设计的流媒体播放器,它在优化加载速度方面采取了多种措施,以确保用户能够享受到…...
【Linux】进程状态的优先级
大家好呀,我是残念,希望在你看完之后,能对你有所帮助,有什么不足请指正!共同学习交流哦 本文由:残念ing原创CSDN首发,如需要转载请通知 个人主页:残念ing-CSDN博客,欢迎各…...
react中的组件传参
在React中,组件之间的数据传递是构建用户界面的关键部分。根据不同的需求和场景,有多种方式可以在React中传递参数,以下是对这些方式的详细说明: 一、通过props传递参数 这是React中最基本和最常用的数据传递方式。父组件通过属…...
HTML5:网页开发的新纪元
文章目录 前言一、HTML5技术概述二、主要特点及优势1. 多媒体支持2. 图形绘制3. 离线存储4. 表单控件增强5. 响应式设计 三、应用场景1. 游戏开发2. 在线教育3. 电子商务 四、面临的挑战结语 前言 在互联网技术快速发展的今天,H5(HTML5的简称࿰…...
CKA认证 | Day2 K8s内部监控与日志
第三章 Kubernetes监控与日志 1、查看集群资源状态 在 Kubernetes 集群中,查看集群资源状态和组件状态是非常重要的操作。以下是一些常用的命令和解释,帮助你更好地管理和监控 Kubernetes 集群。 1.1 查看master组件状态 Kubernetes 的 Master 组件包…...
电信网关配置管理系统 upload_channels.php 文件上传致RCE漏洞复现
0x01 产品简介 中国电信集团有限公司(英文名称“China Telecom”、简称“中国电信”)成立于2000年9月,是中国特大型国有通信企业、上海世博会全球合作伙伴。电信网关配置管理系统是一个用于管理和配置电信网络中网关设备的软件系统。它可以帮助网络管理员实现对网关设备的远…...
ubuntu更改max_map_count
在Ubuntu系统中,max_map_count是一个内核参数,用于限制每个进程可以拥有的内存段的数量。对于Elasticsearch等需要大量内存映射的应用,可能需要增加这个值。 执行以下步骤来更改max_map_count的值: 打开终端。 输入以下命令以编…...
《NPU、CPU、GPU 算力定义和计算方式》
一、引言 在人工智能时代,算力成为了推动技术发展的关键因素之一。不同类型的处理器,如中央处理器(CPU)、图形处理器(GPU)和神经网络处理器(NPU),在算力方面有着各自的特…...
初级数据结构——顺序表
目录 前言一、定义与特点二、类型三、基本操作四、应用场景五、优缺点六、元素插入和删除动态图解插入删除 七、代码模板八、使用顺序表的经典例题1.求奇数的乘积代码题解 2.数值统计代码题解 九、总结结语 前言 顺序表示最基础的数据结构之一,它也是我们学习开始学…...
游戏引擎学习第五天
这节貌似没讲什么 视频参考:https://www.bilibili.com/video/BV1Gmm2Y5EwE/ uint8 *A somewhere in memory; uint8 *B somewhere in memory;//BEFORE WE GOT TO HERE int Y *B; // whatever was actually there before the 5 *A 5; int X *B; // 5 //Obviously! Y and …...
智能社区服务小程序+ssm
智能社区服务小程序 摘要 随着信息技术在管理上越来越深入而广泛的应用,管理信息系统的实施在技术上已逐步成熟。本文介绍了智能社区服务小程序的开发全过程。通过分析智能社区服务小程序管理的不足,创建了一个计算机管理智能社区服务小程序的方案。文…...
glide性能优化实战
glide性能优化实战 前言 项目使用glide加载图片之前也只是会基本api,这次项目有非常多的图片需要展示,而且设备是一个android12的版本,但是性能不太理想,分给APP的资源不太多,所以需要优化现有图片加载逻辑,读者可以…...
Python 环境搭建和安装(保姆级教程)
本章节我们将向大家介绍如何在本地搭建Python开发环境。 Python可应用于多平台包括 Linux 和 Mac OS X。 你可以通过终端窗口输入 "python" 命令来查看本地是否已经安装Python以及Python的安装版本。 Unix (Solaris, Linux, FreeBSD, AIX, HP/UX, SunOS, IRIX, 等…...
Java并发编程(二):同步机制与多线程是否矛盾
同步机制与多线程是否矛盾 0 纠正对异步和多选误解1 概述2 为什么要引入同步机制3 为什么多线程依然有意义3 总结 大家好,我是欧阳方超,可以关注我的公众号“欧阳方超”,后续内容将在公众号首发。 0 纠正对异步和多选误解 行文之前先纠正一下…...
golang分布式缓存项目 Day2 单机并发缓存
注:该项目原作者:https://geektutu.com/post/geecache-day1.html。本文旨在记录本人做该项目时的一些疑惑解答以及部分的测试样例以便于本人复习。 支持并发读写 接下来我们使用 sync.Mutex 封装 LRU 的几个方法,使之支持并发的读写。在这之…...
一个百度、必应搜索引擎图片获取下载的工具包
前言:前段时间需要一大批图片,跑去百度搜图下载,发现特别麻烦,于是用了一天时间写了一个工具库,方便后续使用,这里分享给大家 imagecapture 是一个用 Go 语言编写的库,旨在从百度和必应等搜索引…...
安全见闻(网络安全篇)
笔记仅供学习,切勿触碰法律红线! 以下笔记学习来自B站泷羽Sec:https://space.bilibili.com/350329294?spm_id_from333.337.search-card.all.click 如涉及侵权马上删除文章 1.编程语言 C语言:一种通用的、面向过程的编程语言&am…...
手写一些方法
模拟new方法 function Otaku(name,age) {this.name name;this.age age; this.habit Games}Otaku.prototype.strength 60;Otaku.prototype.sayName function () {console.log("I am " this.name);};function myNew(fn, ...args) {const obj Object.create(f…...
仅需三步!用AI工具免费打造10w+抖音爆款烟火秀视频教程
抖音上的烟火秀视频总能唤起人们对节日的温馨回忆,它们不仅视觉效果震撼,还自带流量属性。我自己在刷到这类视频时,也不禁回想起童年放烟花的快乐时光,那种浓厚的年味让人怀念。这些视频通常伴随着合适的音乐,能够迅速…...
CCF推荐C类会议与期刊全景解析:计算机网络研究者的学术地图
1. CCF推荐C类会议与期刊:计算机网络研究者的学术指南针 刚进入计算机网络领域的研究生常常会面临一个困惑:面对海量的学术会议和期刊,到底该从哪里入手?中国计算机学会(CCF)推荐的C类会议和期刊就像一张精…...
别再让AI瞎猜了!5个实战案例教你写出让Vibe Coding一次成功的提示词
别再让AI瞎猜了!5个实战案例教你写出让Vibe Coding一次成功的提示词 当你在Vibe Coding平台上输入一串提示词,满心期待地按下生成按钮,结果却得到一个与你想象中完全不同的产物——这种经历相信很多开发者都不陌生。为什么AI总是"误解&q…...
HoRain云--Julia运算符全解析
🎬 HoRain云小助手:个人主页 🔥 个人专栏: 《Linux 系列教程》《c语言教程》 ⛺️生活的理想,就是为了理想的生活! ⛳️ 推荐 前些天发现了一个超棒的服务器购买网站,性价比超高,大内存超划算!…...
别让SDF警告淹没你!芯片后仿真中那些‘不起眼’却至关重要的VCS编译选项详解
别让SDF警告淹没你!芯片后仿真中那些‘不起眼’却至关重要的VCS编译选项详解 当数字IC设计进入后仿真阶段,工程师们常常会陷入海量警告信息的泥潭。特别是当SDF(Standard Delay Format)文件反标时产生的各类警告,往往…...
Libsvm 编译mex不同平台兼容性问题 Application not supported on glnxa64 due to platform dependencies. Intended pl
matlab线上算法执行报错:Application not supported on glnxa64 due to platform dependencies. Intended platforms include: win64 排查后发现是使用了libsvm-3.3, 而libsvm编译的时候是基于win64编译的导致出现此bug.(因为libsvm的开源代码不是matlab࿰…...
ConvNeXt 改进 | 自研模块:LLM 的 AttnRes残差自注意力模块 + GAM 通道注意机制(Kimi 团队 2026),自研AttnRes-GAM注意力残差块 ,实现高效涨点,独家首发
本文教的是方法,也给出几种改进方法,二次创新结构,百变不离其宗,一文带你改进自己模型,科研路上少走弯路。 前言 本文解析的是由 Kimi (月之暗面) 团队发布的最新技术报告 《Attention Residuals》。在传统 Transformer 架构中,注意力模块产生的输出直接与残差流(Resid…...
效率提升300%:OpenClaw+Phi-3-vision-128k-instruct重构我的学术工作流
效率提升300%:OpenClawPhi-3-vision-128k-instruct重构我的学术工作流 1. 从手动到自动的学术工作流革命 作为一名每天需要处理大量文献、实验数据和演示材料的科研工作者,我曾经花费近40%的工作时间在重复性文档处理上——截图标注、图表整理、笔记归…...
如何用ContextMenuManager彻底掌控Windows右键菜单?4阶段优化法让操作效率提升300%
如何用ContextMenuManager彻底掌控Windows右键菜单?4阶段优化法让操作效率提升300% 【免费下载链接】ContextMenuManager 🖱️ 纯粹的Windows右键菜单管理程序 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ContextMenuManager Windows右键菜单是…...
森利威尔SL3041B替换LM5018 100V降压3.3V5V12V恒压芯片
在工业、汽车及电池供电的电子系统中,高压降压转换器的选择往往需要在性能、可靠性与成本之间取得平衡。传统上,LM5018等进口芯片凭借其高输入电压范围和稳定的性能占据一定市场,但随着国内半导体技术的成熟,国产替代方案已具备与…...
LeetCode每日练习题---49.字母异位词分组
49.字母异位词分组 条件 已知: 字符串数组 目标: 将字母异位词组合在一起 思想(时间复杂度太高超时了) 我的想法是,双重遍历的暴力方法 , 先对字符串数组中的元素进行遍历 ,第一层遍历ÿ…...
