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在 Google Colab 上运行 ComfyUI

ComfyUI 不仅可以在本地安装，还可以在云端平台上运行。本文将介绍如何在 Google Colab 上运行 ComfyUI，这是一种便捷的云端使用方法。

Google Colab 的特点和优势

Google Colab（Colaboratory）是 Google 提供的一个免费的云端 Jupyter 笔记本环境，它具有以下特点和优势：

1. 免费使用：Google Colab 提供免费的 GPU 和 TPU 资源，让用户可以无需本地硬件即可运行深度学习模型。

2. 预装环境：Colab 预装了许多常用的机器学习和数据科学库，如 TensorFlow、PyTorch、OpenCV 等，省去了环境配置的麻烦。

3. 协作功能：可以轻松地与他人共享和协作编辑笔记本，非常适合团队项目和教学使用。

4. 与 Google Drive 集成：可以直接从 Google Drive 中加载数据和保存结果，方便数据管理。

5. 在线运行：只需要一个浏览器就可以运行代码，不受设备和操作系统的限制。

6. 持久化存储：虽然运行环境是临时的，但可以将代码和数据保存到 Google Drive，实现持久化存储。

7. 社区支持：有大量的示例笔记本和社区支持，可以快速学习和解决问题。

对于 ComfyUI 用户来说，使用 Google Colab 运行 ComfyUI 可以避免本地安装的复杂性，同时利用云端的强大计算资源，特别适合没有高性能 GPU 的用户或者想要快速尝试 ComfyUI 的新手。

在 Google Colab 上运行 ComfyUI

Google Colab 是一个免费的云端 Jupyter 笔记本环境，非常适合用来运行 ComfyUI，不过有一定的使用时长限制。 ComfyUI 官方提供了对应的脚本，你可以在 comfyui_colab.ipynb 找到对应的文件。

编辑和修改 .ipynb（可选）

在默认配置中，官方提供的脚本下载的模型和文件较少。如果你需要使用一些额外的模型，可以对 comfyui_colab.ipynb 文件进行编辑。建议下载并安装 VSCode 来编辑 .ipynb 文件。 官方代码主要提供了以下步骤：

1. 环境设置 设置工作环境和选项，包括是否使用 Google Drive 存储以及是否更新 ComfyUI。此部分确保所需的依赖和文件被正确配置。

2. 下载模型和检查点 负责从外部源下载所需的模型和检查点，供后续使用。用户可以根据需要选择下载特定的模型。

3. 运行 ComfyUI 这一部分分为三个子部分，提供不同的方式来访问 ComfyUI：

   • 3.1 使用 Cloudflared 通过 Cloudflared 创建一个隧道，使外部用户能够访问正在运行的 ComfyUI。

   • 3.2 使用 Localtunnel 使用 Localtunnel 生成一个外部可访问的链接，以便访问 ComfyUI。

   • 3.3 使用 Colab IFrame 在 Colab 笔记本中通过 iframe 显示 ComfyUI 界面，便于用户在同一环境中操作。

• 对于第一步环境配置，我们一般按默认运行。
• 第二步会要求下载额外的模型和文件，并提供了常用模型的下载。在这一步，我们需要按需添加和调整修改。
• 第三步是安装运行完成后如何运行 ComfyUI 的方式，我们按需选择其中一个即可。

按需修改第二步中需要下载的模型文件

使用 VSCode 打开代码编辑，如下所示：

如下图所示，我们可以注意到官方在这里写了提示：

下载一些模型/检查点/vae或自定义comfyui节点（取消注释您想要的命令）

你可以看到不同部分都已备注了对应的模型，比如下面部分的 Checkpoints 模型：

# Checkpoints

### SDXL
### I recommend these workflow examples: https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/sdxl/

#!wget -c https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0.safetensors -P ./models/checkpoints/
#!wget -c https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0/resolve/main/sd_xl_refiner_1.0.safetensors -P ./models/checkpoints/

# SDXL ReVision
#!wget -c https://huggingface.co/comfyanonymous/clip_vision_g/resolve/main/clip_vision_g.safetensors -P ./models/clip_vision/

# SD1.5
!wget -c https://huggingface.co/Comfy-Org/stable-diffusion-v1-5-archive/resolve/main/v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors -P ./models/checkpoints/

# SD2
#!wget -c https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-2-1-base/resolve/main/v2-1_512-ema-pruned.safetensors -P ./models/checkpoints/
#!wget -c https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-2-1/resolve/main/v2-1_768-ema-pruned.safetensors -P ./models/checkpoints/

如果你想要下载额外的模型，只需取消对应 #!wget 前面的 # 注释，这样实际运行时就会下载对应模型到指定路径。例如，如果我们想要下载 SDXL 模型，就取消对应注释，如下所示：

!wget -c https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0.safetensors -P ./models/checkpoints/
!wget -c https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0/resolve/main/sd_xl_refiner_1.0.safetensors -P ./models/checkpoints/

如果你想添加自定义模型，可以在 source 部分添加对应的代码：

!wget -c 文件地址 -P .模型路径

就像下面下载 sd_xl_refiner_1.0.safetensors 到 ./models/checkpoints/ 文件夹一样：

!wget -c https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0/resolve/main/sd_xl_refiner_1.0.safetensors -P ./models/checkpoints/

如果你不熟悉具体应该放到哪个文件夹，请参考 ComfyUI 文件结构 部分的说明。

按需添加下载自定义插件的脚本

官方示例中提供了安装自定义插件的代码示例如下：

#!cd custom_nodes && git clone https://github.com/Fannovel16/comfy_controlnet_preprocessors; cd comfy_controlnet_preprocessors && python install.py

这段代码分为几个步骤：

1. !cd custom_nodes 进入 custom_nodes 文件夹，这是 ComfyUI 插件的安装文件夹。
2. git clone https://github.com/Fannovel16/comfy_controlnet_preprocessors; 使用 git 克隆对应的代码到该文件夹，它会在 custom_nodes 下创建一个 comfy_controlnet_preprocessors 文件夹用于存储插件代码。
3. cd comfy_controlnet_preprocessors 进入刚克隆的插件文件夹。
4. python install.py 使用 Python 运行安装插件依赖的脚本。需要查看对应插件的依赖安装方式，有的插件可能没有提供 install.py 文件，而只有 requirements.txt 文件，此时最后的命令需要修改为 pip install -r requirements.txt。

例如，如果你需要安装插件 ComfyUI-Manager，则需要构建类似如下的命令：

!cd custom_nodes && git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager; cd pip install -r requirements.txt

这样可以实现单独安装 ComfyUI-Manager 插件并安装相关依赖的目的。

编辑完成后，保存对应的 .ipynb 文件用于后续流程。

以下是使用官方版本 .ipynb 配置的步骤说明：

1. 准备工作

1. 首先，您需要一个 Google 账号。如果还没有，请前往 Google 官网 注册一个。
2. 登录您的 Google 账号后，访问 Google Colab。
3. 准备（可选）您修改完成的 .ipynb 文件。

2. 打开 ComfyUI Colab 笔记本

1. 在 Colab 页面，点击顶部菜单栏的 "文件" > "打开笔记本"。

2. 在弹出的窗口中，选择 "GitHub" 选项卡；如果是您编辑过的文件，选择 "上传"。

3. 在搜索框中输入以下 URL：

https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/blob/master/notebooks/comfyui_colab.ipynb

4. 点击搜索结果中的 comfyui_colab.ipynb 文件。

3. 运行 Notebook 完成运行环境和模型文件插件安装

1. 笔记本打开后，您会看到一系列的代码单元格。
2. 从顶部开始，依次点击每个代码单元格左侧的播放按钮，或使用快捷键 Shift+Enter 来运行代码。

您需要等待对应代码运行完成并显示 "done" 后，再运行下一个代码单元格。先运行前两个代码单元格用于安装对应的环境和依赖，后续的代码单元格用于选择运行方式。

4. 选择运行 ComfyUI 的方式

在提供的配置文件中，提供了三种运行方式，您只需要选择其中一种运行即可：

1. Run ComfyUI with cloudflared（推荐）
2. Run ComfyUI with localtunnel
3. Run ComfyUI with colab iframe（当第二种方式不可用时）

1. Run ComfyUI with cloudflared 运行完成后，您会看到：

ComfyUI finished loading, trying to launch cloudflared (if it gets stuck here cloudflared is having issues)

This is the URL to access ComfyUI: https://xxxxxx.trycloudflare.com

点击最后的 URL 即可访问 ComfyUI。

2. Run ComfyUI with localtunnel 运行完成后，您会看到类似：

ComfyUI finished loading, trying to launch localtunnel (if it gets stuck here localtunnel is having issues)

The password/enpoint ip for localtunnel is: 34.125.230.29
your url is: https://xxxx.loca.lt

点击最后的 URL，然后在打开的页面的 Tunnel Password 中填写上面的密码，例如在我的例子中是 34.125.230.29，这样就可以运行。

3. Run ComfyUI with colab iframe 这种运行方式不需要打开 URL。运行完成后，会在代码块下方显示操作界面。

使用完成后，记得及时停止对应的运行实例，否则会扣除运行时间。

后续如何使用创建过的笔记本文件？

您使用过的笔记本文件会自动保存到您的 Google Drive 中。您可以随时打开对应的笔记本文件，然后点击右上角的 "运行" 按钮即可重新运行。

• 登录谷歌账号后，访问 https://drive.google.com/drive/my-drive
• 点击 Colab Notebooks 文件夹
• 找到您之前运行的 .ipynb 文件，即可进入 Colab。

注意事项

• Google Colab 的免费版本有使用时间限制，通常为几个小时。如果需要长时间使用，可以考虑升级到付费版本。
• 每次使用完毕后，记得保存您的工作并关闭 Colab 笔记本，以释放资源。
• 由于是在云端运行，上传和下载文件可能会比本地运行稍慢一些。

其他在线平台运行 ComfyUI

除了 Google Colab，还有其他一些在线平台提供了 ComfyUI 的运行环境：

• ComfyUI Web | 英文站点：https://huggingface.co/spaces/kadirnar/ComfyUI-Demo