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SD3+ComfyUI

前言：图像生成技术正以前所未有的速度发展，为创意产业带来了革命性的变革。其中，SD3（Stable Diffusion v3）作为一种先进的图像生成模型，以其强大的生成能力和细腻的图像质量，赢得了广泛的关注和赞誉。而ComfyUI，作为一个用户友好的界面工具，进一步简化了SD3的使用过程，使得即便是非专业人士也能轻松上手，享受图像生成的乐趣。

丹摩平台，作为一个集创新、高效与便捷于一体的综合性平台，始终致力于为用户提供最前沿的技术服务和解决方案。 为了满足广大用户对SD3+ComfyUI文生图功能的需求，我们特别整理了这篇详细的部署步骤指南。

本指南将深入浅出地介绍如何在丹摩平台下成功部署SD3+ComfyUI，从环境准备到具体配置，再到实际操作，每一步都力求详尽无遗。无论你是技术小白还是有一定基础的开发者，都能从中找到适合自己的学习路径，快速掌握这一前沿技术。

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1. SD3基本介绍

SD3，即Stable Diffusion 3，是Stability AI最新推出的文本到图像生成模型。

技术特点：

• 先进的编码器与权重优化：SD3引入了更先进的编码器和权重优化技术，使得模型在处理复杂文本描述时更加精确，能够生成高分辨率且充满细节的图像。
• 多模态扩散变压器架构：SD3采用了创新的多模态扩散变压器（MMDiT）架构，为文本和图像表示采用了独立的权重集，增强了文本理解和拼写准确性，促进了文本和图像模态之间的流畅信息交流。
• 灵活的文本编码选项：SD3提供了灵活的文本编码选项，用户可以根据自身需求调整内存要求，实现内存开销的显著减少，而无需担心影响视觉美学。

SD3作为一款先进的文本到图像生成模型，凭借其卓越的技术特点、灵活的模型版本、出色的性能表现以及广泛的应用场景，正在逐步改变图像生成技术的格局。

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2. 部署流程

创建并登录实例

进入控制台-GPU云实例，点击创建实例：

然后我们选择实例的配置：

• 按量付费
• GPU数量1
• NVIDIA-GeForc-RTX-4090：该配置为124GB内存，24GB的显存（本次测试的LLaMA3.1 8B 版本至少需要GPU显存16G）

注意：建议扩容至150GB。

选择安装的镜像，这里我们筛选PyTorch，然后我们选择PyTorch 2.3.0。

创建密钥对，然后选择刚刚新建的密钥对，再点击创建

在创建完成后，在 GPU云实例 中查看实例信息：

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3. 操作步骤

文生图WebUI

ComfyUI

首先，启动JupyterLab，并创建终端：

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 .

安装git

#安装git    
apt-get update
apt-get install git

安装ComfyUI

# 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

cd ComfyUI
pip install -r requirements.txt --ignore-installed

启动服务

python main.py --listen

接下来我们需要通过丹摩平台提供的端口映射能力，把内网端口映射到公网；

进入GPU 云实例页面，点击操作-更多-访问控制：

点击添加端口，添加服务对应端口：

添加成功后，通过访问链接即即可打开ComfyUI交互界面：

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4. 总结

随着本文的结束，我们成功地在丹摩平台下完成了SD3+ComfyUI的文生图部署。从最初的模型选择与下载，到环境配置与依赖安装，再到最终的模型运行与图像生成，每一步都凝聚了我们的努力与汗水。

在这个过程中，我们不仅体验到了SD3作为先进文本到图像生成模型的强大与灵活，更感受到了ComfyUI作为用户友好界面工具的便捷与高效。两者的结合，无疑为我们在丹摩平台下的图像生成之旅提供了强大的支持与保障。当然，技术的探索与更新是永无止境的。随着SD3和ComfyUI的不断升级与完善，相信未来在丹摩平台下，我们将能够体验到更加出色的图像生成功能和更加丰富的应用场景。