基于丹摩智算平台部署SD3与ComfyUI进行文本生成图像
随着人工智能的迅速发展,文本生成图像(Text-to-Image, T2I)技术已成为计算机视觉与自然语言处理领域的热门研究方向。这项技术打破了传统图像创作的局限,扩展了创意的边界。在众多T2I模型中,SD3(Stable Diffusion的高级版本)凭借其卓越的图像生成质量和灵活性脱颖而出,结合ComfyUI直观易用的界面,使得T2I技术的使用门槛大大降低。
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目录
SD3+ComfyUI文生图部署
算力支持平台:丹摩智算
官网:https://www.damodel.com/home
帮助文档:https://doc.damodel.com/
前言
随着人工智能的迅速发展,文本生成图像(Text-to-Image, T2I)技术已成为计算机视觉与自然语言处理领域的热门研究方向。
这项技术打破了传统图像创作的局限,扩展了创意的边界。在众多T2I模型中,SD3(Stable Diffusion的高级版本)凭借其卓越的图像生成质量和灵活性脱颖而出,结合ComfyUI直观易用的界面,使得T2I技术的使用门槛大大降低。
SD3+ComfyUI文生图部署步骤
实例创建
进入创建页面后,选择按量付费模式,单卡启动,并选择合适的GPU型号(如NVIDIA GeForce RTX 4090,配备60GB内存和24GB显存)。接下来配置50GB数据硬盘,并选择PyTorch 1.13.1镜像启动。创建并选择密钥对后,点击“立即创建”,稍等片刻即可启动成功。
操作步骤
视频教程:Bilibili视频教程
ComfyUI链接:ComfyUI GitHub
下载S D3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
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
pip install -r requirements.txt --ignore-installed
#启动服务
python main.py --listen
访问控制
通过丹摩平台的访问控制功能,将实例的内网端口(如8188)映射到公网,复制链接后即可访问ComfyUI。
在成功载入SD3模型后,便可根据文字描述生成高质量图像。
总结
本文详细介绍了SD3+ComfyUI文生图的部署过程,涵盖了从环境准备、模型下载、ComfyUI安装到实际使用的各个步骤。只要遵循正确的操作流程,用户便可顺利搭建并使用这一强大的图像生成系统,广泛应用于艺术创作、产品设计等领域。
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