cog-comfyui：有效配置和运用ComfyUI工作流

ComfyUI工作流的使用方法

1. 获取API JSON

要开始使用ComfyUI工作流，首先需要获取适用于API的JSON文件。这个文件与通常分享的JSON版本不同，它不包含有关节点的视觉信息等。

打开ComfyUI设置，启用“Enable Dev mode Options”。
将你的工作流加载到ComfyUI中。
使用“Save (API format)”按钮导出你的API JSON文件。

2. 准备输入文件

如果你的模型需要输入文件，如img2img或controlnet所需的图片，有以下三种方式处理：

使用URL

修改API JSON文件，将图片路径指向一个URL。例如，将 "image": "/your-path-to/image.jpg" 改为 "image": "https://example.com/image.jpg"。

上传单个输入文件

当运行模型时，也可以上传一个输入文件。
这个文件将保存为input.[extension]，例如input.jpg。它将被放置在ComfyUI输入目录中，因此你可以在工作流中引用 "image": "image.jpg"。

上传一个zip或tar文件

这些文件将被下载并解压到输入目录。
例如，一个包含
```
my_img.png
```
my_img.png
和
```
references/my_reference_01.jpg
```
references/my_reference_01.jpg
的zip文件，在工作流中可能被引用为：
```
"image": "my_img.png",
"directory": "references",
```
"image": "my_img.png", "directory": "references",

3. 运行你的工作流

更新所有输入后，你现在可以运行你的工作流。一些工作流会保存临时文件，例如预处理的controlnet图片。你也可以通过启用return_temp_files选项来返回这些文件。

本地开发

克隆仓库：git clone --recurse-submodules https://github.com/fofr/cog-comfyui.git
运行脚本安装所有自定义节点：./scripts/clone_plugins.sh

在你的Cog容器内运行Web UI

GPU机器：启动Cog容器并暴露8188端口：sudo cog run -p 8188 bash
在Cog容器内：现在我们已经可以访问Cog容器，启动服务器，绑定到所有网络接口：cd ComfyUI/ python main.py --listen 0.0.0.0
本地机器：使用GPU机器的IP和暴露的端口（8188）访问服务器：http://<gpu-machines-ip>:8188

当你访问 http://<gpu-machines-ip>:8188 时，你将看到经典的ComfyUI Web表单界面！

通过精确地控制输入和输出，就能够将创意念头迅速转化为实际可见的成果。特别是在使用API JSON进行自定义配置时，虽然起初感觉有些复杂，但一旦熟悉了操作流程，便能感受到这种方式带来的高效与便捷。此外，上传文件和调整路径的选项也让整个工作流程更加顺畅。不得不说，ComfyUI的开发者真的考虑到了用户的方方面面，如果你也在寻求一个能够提供高效、灵活创作体验的工具，ComfyUI绝对值得一试。