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ComfyUI Flux

ComfyUI Flux是一个基于Docker的环境设置,用于运行ComfyUI,集成了FLUX.1模型及额外功能。

核心功能与特性

  • Docker化的ComfyUI环境
  • 自动安装ComfyUI和ComfyUI-Manager
  • 低VRAM模式:下载并使用FP8模型以减少VRAM占用
  • 预配置FLUX模型和VAE
  • 简易的模型管理与更新
  • 支持GPU加速,兼容CUDA 12.6、12.8(默认)或12.9

前提条件

  • Docker和Docker Compose
  • 带CUDA支持的NVIDIA GPU(用于GPU加速)
  • (可选)Hugging Face账户和token(用于下载***FLUX.1[dev]和FLUX.1[schnell]模型)

快速开始

  1. (可选)在项目根目录创建.env文件并添加Hugging Face token:

    bash
    # 用于下载FLUX.1[dev]和FLUX.1[schnell]模型文件。
    # 从[***]
    HF_TOKEN=你的huggingface_token
    
  2. 下载docker-compose.yml文件:

    bash
    wget [***]
    

    或者,创建docker-compose.yml文件并复制粘贴以下内容:

    yaml
    services:
      comfyui:
        container_name: comfyui
        image: frefrik/comfyui-flux:latest
        restart: unless-stopped
        ports:
          - "8188:8188"
        volumes:
          - "./data:/app"
        environment:
          - CLI_ARGS=
          - HF_TOKEN=${HF_TOKEN}
          - LOW_VRAM=${LOW_VRAM:-false}
        deploy:
          resources:
            reservations:
              devices:
                - driver: nvidia
                  device_ids: ['0']
                  capabilities: [gpu]
    

    注意:默认Docker镜像使用CUDA 12.8(cu128)。如需特定CUDA版本,可在镜像名称中指定标签。例如:

    yaml
    image: frefrik/comfyui-flux:cu129
    
  3. 使用Docker Compose运行容器:

    bash
    docker-compose up -d
    

    注意:首次运行容器时,会先下载所有包含的模型,然后才启动。此过程耗时取决于你的网络连接速度。

  4. 在浏览器中访问ComfyUI:http://localhost:8188

环境变量

  • HF_TOKEN - Hugging Face访问token。必需用于下载***flux1-devflux1-schnell模型。
  • LOW_VRAM - 设置为true可下载并配置ComfyUI使用FP8模型,减少VRAM占用。详见低VRAM模式部分。
  • MODELS_DOWNLOAD - 逗号分隔的列表,指定要下载的FLUX基础模型(schnelldev)。若未设置,将下载所有模型。
  • CLI_ARGS - 直接传递给ComfyUI的额外命令行参数。

低VRAM模式

通过将LOW_VRAM环境变量设置为true,容器将下载并使用FP8模型,这些模型针对低VRAM使用进行了优化。FP8版本已合并CLIP和VAE,因此只需检查点文件。

启用低VRAM模式:

bash
LOW_VRAM=true

模型文件

使用此容器时将下载的模型文件概述。
***FLUX.1[dev]和FLUX.1[schnell]模型文件现在均需HF_TOKEN才能下载。

LOW_VRAM=false(默认)

默认情况下,将下载以下模型文件,除非在MODELS_DOWNLOAD中指定:

类型模型文件名大小说明
UNetflux1-schnell.safetensors23 GiB需要HF_TOKEN才能下载
UNetflux1-dev.safetensors23 GiB需要HF_TOKEN才能下载
CLIPclip_l.safetensors235 MiB
CLIPt5xxl_fp16.safetensors9.2 GiB
CLIPt5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors4.6 GiB
LoRAflux_realism_lora.safetensors22 MiB
VAEae.safetensors320 MiB需要HF_TOKEN才能下载

LOW_VRAM=true

类型模型文件名大小说明
Checkpointflux1-dev-fp8.safetensors17 GiB
Checkpointflux1-schnell-fp8.safetensors17 GiB

工作流

下载以下图片并拖入ComfyUI以加载相应工作流。

***版本

FLUX.1[schnell]FLUX.1[dev]
!Flux Schnell
下载
!Flux Dev
下载

FP8版本(低VRAM)

FLUX.1[schnell] FP8FLUX.1[dev] FP8
!Flux Schnell FP8
下载
!Flux Dev FP8
下载

更新

ComfyUI和ComfyUI-Manager在容器启动时会自动更新。要更新基础镜像和其他依赖项,请使用以下命令拉取最新版本的Docker镜像:

bash
docker-compose pull

补充说明

  • 模式切换:若在初始运行后更改LOW_VRAM设置,容器重启时将自动下载新设置所需的模型。
  • 模型选择:使用可选的MODELS_DOWNLOAD环境变量指定要下载的FLUX模型:
    • MODELS_DOWNLOAD="schnell":仅下载FLUX.1[schnell]模型
    • MODELS_DOWNLOAD="dev":仅下载FLUX.1[dev]模型
    • MODELS_DOWNLOAD="schnell,dev"或未设置:下载所有模型(默认)
    • LOW_VRAM=false时,必要的依赖项(VAE、文本编码器、LoRA)始终包含在内
  • 模型下载:脚本设计为跳过已存在的模型,因此不会重复下载已有的模型,节省带宽。
  • Hugging Face Token:当LOW_VRAM=false时,HF_TOKEN是下载flux1-dev.safetensorsflux1-schnell.safetensorsae.safetensors模型所必需的。

用户好评

来自真实用户的反馈,见证轩辕镜像的优质服务

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oldzhang

运维工程师

Linux服务器

5

"Docker加速体验非常流畅,大镜像也能快速完成下载。"