ComfyUI 本地部署与训练

记录在 WSL2（RTX 5070 Ti 12GB）环境下的 ComfyUI 完整工作流程。当前环境已清理，此页为操作留档。

环境概览

项目	规格
操作系统	WSL2 (Ubuntu) + Docker Desktop
GPU	NVIDIA RTX 5070 Ti (12GB VRAM)
驱动	Windows 侧安装 NVIDIA 驱动，WSL2 自动继承
部署路径	`/opt/data/ComfyUI/`
虚拟环境	`.venv/` 下独立 Python venv

ComfyUI 部署

1. 克隆与安装

git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git /opt/data/ComfyUI
cd /opt/data/ComfyUI

# 创建虚拟环境并安装依赖
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

2. 下载模型

ComfyUI 默认模型目录结构：

ComfyUI/
├── models/
│   ├── checkpoints/         # SD 大模型 (.safetensors)
│   ├── loras/               # LoRA 权重
│   ├── vae/                 # VAE 模型
│   ├── controlnet/          # ControlNet 模型
│   ├── ipadapter/           # IP-Adapter 模型
│   └── ultralytics/         # Ultralytics（如 bbox/pose 检测）
├── custom_nodes/            # 自定义节点
├── input/                   # 输入图片
├── output/                  # 输出目录
└── main.py                  # 启动入口

加载的模型示例：

大模型：juggernautXL_ragnarokBy.safetensors（SDXL 系写实风格）
LoRA/ControlNet：根据管线需求下载对应节点

3. 启动方式

# 手动启动
cd /opt/data/ComfyUI && source .venv/bin/activate && python main.py --force-fp16

# 或用启动脚本
bash /opt/data/scripts/start_comfy.sh

--force-fp16 强制半精度推理，12GB 显存下至关重要——不开启 FP16 会导致 SDXL 模型 OOM。

启动脚本内容（start_comfy.sh）：

#!/bin/bash
cd /opt/data/ComfyUI
exec /opt/data/ComfyUI/.venv/bin/python3 main.py --force-fp16 --listen > /tmp/comfyui.log 2>&1

--listen 将 WebUI 绑定到 0.0.0.0:8188，方便本地浏览器访问。

4. 验证

# 检查进程
ps aux | grep main.py | grep -v grep

# 检查 API 是否响应
curl -s http://127.0.0.1:8188/system_stats | head -20

LoRA 训练准备

训练素材目录结构

lora_training/
├── lian_face_class/         # 面部特写数据集
├── primary_face_ref.jpg     # 主面部参考图
├── 01_front_body.jpg        # 正面全身参考
├── velvet_front.jpg         # 服装/风格参考
└── ...

素材经裁剪、去重后整理，用于训练角色 LoRA。

训练框架选择

框架	说明
Kohya’s GUI	功能全面，适合 SDXL LoRA 训练
SD-Scripts	命令行版，适合脚本化批量训练

WSL2 下训练的已知限制

WSL2 上的 GPU 密集计算存在 TDR（Timeout Detection and Recovery）超时 问题。长时间高负载训练（30 分钟以上）容易触发 Windows 显卡驱动超时保护，导致：

CUDA driver error 崩溃
训练进程被杀死
需要重启 WSL2 会话恢复

实践中未能完成端到端 LoRA 全量训练，最终放弃本地训练方案。

贴吧风格出图管线

管线结构

Codex 辅助设计的 ComfyUI 工作流，用于生成角色一致性出图：

SDXL Base (juggernautXL)
    │
    ├── OpenPose (0.65)           # 姿态骨架控制
    ├── InstantID (0.75)          # 面部身份保持
    └── IP-Adapter (0.45)         # 风格参考迁移

三个控制层并联接入，权重通过实验调优：

组件	权重	作用
OpenPose	0.65	保持姿态骨架，防止肢体扭曲
InstantID	0.75	锁定面部特征，确保角色身份一致
IP-Adapter	0.45	迁移参考图的风格/色调

输入素材

primary_face_ref.jpg — 角色正脸参考
01_front_body.jpg — 正面全身照
velvet_front.jpg — 质感/服装风格参考

产出测试图

管线调通后产出首张测试图 Lian_codex_v1_00001_.png（约 1MB），验证了：

面部一致性 ✅
姿态控制 ✅
风格迁移 ✅

最终状态

因以下原因，ComfyUI 全套环境已于 2026 年 6 月 7 日清理：

原因	说明
WSL2 GPU 驱动不兼容	TDR 超时阻止持续密集训练
角色图源充足	用户已获得 94 张 ChatGPT 高质量出图
维护成本高	ComfyUI 自定义节点版本冲突，频繁调试

已删除内容

# 完整目录删除
rm -rf /opt/data/ComfyUI/          # ComfyUI 主程序 + 模型
rm -rf /opt/data/lora_training/    # 训练素材
rm -f /opt/data/scripts/start_comfy.sh  # 启动脚本

当前系统无 ComfyUI / 训练框架，角色生图依赖云端 API 方案。