1 SD3与ComfyUI背景

Stable Diffusion 3（SD3）是Stability AI推出的一款颠覆性的开源模型，专注于将文本转换为高质量图像。凭借其在图像质量、文本生成、复杂指令理解及资源效率上的卓越表现，SD3为用户提供了全新的体验。

SD3的Medium版本是其一大亮点，此版本拥有20亿个参数，设计紧凑，能够在普通的个人电脑和笔记本上流畅运行，为广大用户带来了便利。这使得任何人都可以轻松地在家中部署和应用该模型，无需昂贵的硬件支持。

在图像生成方面，SD3展现出色。它能够创造出细致入微的图像，色彩鲜艳，光影效果自然。用户可以根据需求，通过简单的文本提示生成多种风格的图像——无论是动画风格还是厚涂画风，SD3都能轻松胜任。同时，用户无需进行繁琐的微调或调整，只需提供合适的提示词，SD3便能输出令人满意的图像。

SD3还具备理解复杂自然语言指令的能力，包括空间逻辑、元素构造、姿态动作和风格描述等。它的文本理解精确度甚至超越了当前市场上的一些竞争产品，如Midjourney，让用户能更为精准地实现创意设想。

ComfyUI提供了一个基于节点工作流的直观Web界面，专为SD3模型设计。用户可以通过GitHub下载并安装ComfyUI，简化SD3模型的操作。这个用户界面不仅极为友好，还支持图像的批量生成和编辑功能，使得高效的图像处理变得异常简单。ComfyUI的出现，让SD3的使用过程更加便捷和直观，为用户提供了一种轻松掌控复杂AI模型的新方式。

2 部署流程

在丹摩平台上进行部署时，您可以访问控制台-GPU云实例，并选择创建新的实例，快速启动您的项目。

当您进入实例创建页面时，首先需要在配置中选择适合的付费方式。短期需求可考虑按量计费或日套餐，而计划长期使用则月套餐更为经济。对于新手用户，建议使用按量计费，以便灵活应对不确定的使用时长。选择1个NVIDIA-GeForce-RTX-4090 GPU就足以完成大多数初学者的任务，其60GB内存和24GB显存能够支持诸如LLaMA3.1 8B版本等需要至少16GB显存的项目。同时，默认50GB的数据硬盘空间可能不足，建议扩展至150GB，以便顺利运行FLUX.1模型。

接下来，您需要选择要安装的系统镜像。平台提供了各种预配置的基础镜像，帮助您快速启动项目。这些镜像包含了必备的环境和框架，您可以通过选择合适的框架来满足您的需求。建议选择PyTorch作为您的框架，特别是PyTorch 2.4.0版本，以确保您使用的是最新的工具和优化。这将显著提升您的项目开发效率，帮助您在短时间内获得更好的成果。通过选择合适的镜像和框架，您可以更轻松地实现项目目标。

为了确保安全访问，请生成一对密钥。自定义名称后，选择自动生成并将私钥下载到您的计算机，以便后续本地连接时使用。

生成密钥对后，选择刚刚创建的密钥对，点击“立即创建”，稍等片刻，即可成功启动您的实例，开启您的项目之旅！

3 登录实例

在实例创建完成后，前往GPU云实例界面，仔细查看相关实例的详细信息，确保一切配置正确无误，以便顺利进行后续操作。

通过平台提供的在线接口，你可以直接进入实例的JupyterLab环境，进行实时操作和开发，方便快捷，提升工作效率。

一旦成功接入服务器，您通常会定位到/root/workspace目录。对于SSH连接，您可以选择多种客户端工具，如系统自带终端、Xshell或MobaXterm等。进入实例管理页面，您会发现所有必要的连接信息，帮助您快速配置SSH访问。这使您能够轻松管理和操控服务器环境，确保开发工作顺利进行并优化操作效率。通过这些步骤，您可以无缝地进入工作流程，专注于您的项目需求。

复制结果类似如下。

ssh -p 31729 root@gpu-s277r6fyqd.ssh.damodel.com

在此配置中，gpu-s277r6fyqd.ssh.damodel.com代表主机地址，而31729是指定的端口。有关终端的详细登录步骤，请参阅SSH访问及密钥配置指南。这些信息将帮助您准确地建立连接，以便安全地访问和操作您的服务器环境，确保您的开发过程顺利开展。通过使用提供的文档链接，您可以获得关于如何高效使用SSH的全面指导，从而提高工作效率。

4 部署ComfyUI

打开终端后，您可以通过执行特定命令来复制ComfyUI的代码库。此过程将下载最新的源代码到您的本地开发环境中，便于您进行后续的开发和修改。确保您在正确的目录中执行此操作，以避免文件夹混淆或路径错误。这一步骤是快速获取代码并开始项目开发的关键。通过这种方式，您可以迅速上手ComfyUI的功能，进行进一步的探索和创新。

# 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。

在终端中导航至/root/workspace/ComfyUI文件夹，然后运行命令来安装ComfyUI所需的所有依赖项。确保环境配置正确，以便顺利进行开发。

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！

5 部署SD3

通过HF-mirror获取SD3模型文件，确保快速下载到本地系统，以便进行后续的模型测试和开发工作。

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 .

6 生成效果