HTML2Canvas终极指南：免费网页截图神器快速上手
2026/1/17 5:13:40
Z-Image-ComfyUI本地部署全流程，附截图说明
你是否也曾因为复杂的环境配置而放弃尝试最新的文生图模型？依赖冲突、CUDA版本不匹配、中文提示支持弱……这些问题让许多用户望而却步。但现在，阿里开源的Z-Image 系列模型与ComfyUI 可视化工作流结合的预装镜像——Z-Image-ComfyUI，正在彻底改变这一局面。
该镜像集成了高性能文生图大模型和图形化操作界面，无需手动安装依赖，只需几步即可在本地或云实例中完成部署，并通过浏览器直接生成高质量图像。尤其值得一提的是，其蒸馏版本Z-Image-Turbo在仅需 8 次采样（NFEs）的情况下，就能实现亚秒级推理速度，且可在 16G 显存设备上稳定运行。
本文将带你从零开始，完整走通Z-Image-ComfyUI镜像的本地部署全流程，包含详细操作步骤与关键截图指引，确保你能快速上手并成功生成第一张图像。
1. 准备工作：获取镜像与基础环境
1.1 镜像简介
Z-Image-ComfyUI是一个专为中文用户优化的 AI 图像生成镜像，集成以下核心技术：
- Z-Image 系列模型：
- Z-Image-Turbo：轻量高效，8 NFEs 实现高质量出图
- Z-Image-Base：基础模型，适合微调开发
- Z-Image-Edit：支持图像编辑与指令跟随
- ComfyUI：基于节点的工作流引擎，支持拖拽式建模
- 预置脚本：一键启动服务，简化部署流程
⚠️ 提示：该镜像适用于单卡 GPU 环境，推荐使用 RTX 3090/4090 或 H800 等具备 16GB+ 显存的设备。
1.2 获取镜像资源
你可以通过 AI-Mirror-List 获取该镜像的部署方式。常见平台包括：
- CSDN 星图 AI 镜像广场
- GitCode 开源社区
- 私有 Docker Registry（如企业内部部署）
以 CSDN 星图为例如下操作：
- 访问 CSDN星图镜像广场
- 搜索 “Z-Image-ComfyUI”
- 创建实例并选择合适的 GPU 规格（建议 ≥16G 显存）
- 启动后等待系统初始化完成
2. 部署流程：从登录到服务启动
2.1 登录 Jupyter 环境
实例启动成功后，平台通常会提供一个 JupyterLab 或 Jupyter Notebook 的访问链接。
打开浏览器输入地址，进入文件管理界面。默认路径为/root，你会看到如下关键文件：
/root/ ├── 1键启动.sh # 启动脚本 ├── comfyui.log # 日志输出 └── workflows/ # 预设工作流模板
图：Jupyter 文件列表界面，可见“1键启动.sh”脚本
2.2 执行启动脚本
双击打开1键启动.sh脚本，或右键选择“在终端中打开”，执行以下命令：
chmod +x "1键启动.sh" ./"1键启动.sh"✅ 注意：首次运行前必须赋予可执行权限，否则会报错
Permission denied。
脚本内容如下：
#!/bin/bash echo "正在启动 ComfyUI 服务..." export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:128 nohup python main.py \ --listen 0.0.0.0 \ --port 7860 \ --cuda-device 0 \ --fast-api > comfyui.log 2>&1 & echo "ComfyUI 已在后台启动，日志写入 comfyui.log" echo "请返回控制台，点击【ComfyUI网页】链接访问界面"关键参数解析：
| 参数 | 作用 |
|---|---|
PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF | 优化显存分配，防止碎片化导致 OOM |
--listen 0.0.0.0 | 允许外部网络访问 |
--port 7860 | 默认 ComfyUI 端口 |
nohup ... & | 后台运行，避免终端关闭中断服务 |
执行完成后，终端应显示类似提示：
ComfyUI 已在后台启动，日志写入 comfyui.log 请返回控制台，点击【ComfyUI网页】链接访问界面此时服务正在加载模型，耗时约 10~20 秒，请耐心等待。
3. 访问 ComfyUI 界面并生成图像
3.1 进入 Web UI 界面
回到云平台的实例控制台，找到名为“ComfyUI网页”的快捷入口，通常是http://<your-ip>:7860。
点击进入，若一切正常，页面将加载出 ComfyUI 的主界面：
图：ComfyUI 主界面，左侧为组件面板，中间为画布，右侧为参数区
3.2 加载预设工作流
首次使用建议加载已配置好的工作流模板：
- 点击顶部菜单栏的Load→Load Workflow
- 浏览至
/workflows/Z-Image-Turbo_Text2Img.json - 点击加载
加载成功后，画布中会出现完整的文本到图像生成流程节点链。
3.3 修改提示词并提交任务
选中KSampler节点，在右侧参数面板中设置：
- Prompt（正向提示词）：
一位穿汉服的女孩站在樱花树下，左侧有一只白猫，背景是黄昏城市，高清摄影风格 - Negative Prompt（负向提示词）：
模糊，失真，现代服饰，低分辨率 - Seed：
42（固定种子便于复现） - Steps：
8（Z-Image-Turbo 最优步数） - Resolution：
768x768
确认无误后，点击左上角Queue Prompt提交任务。
图：提交任务后，节点变为绿色表示运行中
几秒钟后，输出节点将显示生成结果：
图：成功生成图像，细节还原准确，汉字渲染清晰
4. 常见问题排查与解决方案
尽管流程高度自动化，但在实际使用中仍可能遇到一些典型问题。以下是常见故障及其应对策略。
4.1 无法访问 ComfyUI 页面？
现象：页面空白、连接超时或拒绝。
检查清单：
- 是否已执行
1键启动.sh？ - 查看日志：
tail -f comfyui.log，观察是否有错误堆栈 - 检查进程：
ps aux | grep python，确认main.py正在运行 - 安全组设置：确保云平台放行了 TCP 7860 端口
🔍 示例日志分析：
若出现
OSError: [Errno 98] Address already in use，说明端口被占用，可通过lsof -i :7860查找 PID 并终止。
4.2 图像质量差或中文乱码？
原因分析：
- 使用了非 Turbo 版本模型
- 提示词语义模糊或结构混乱
- 字体资源缺失导致文字渲染异常
优化建议：
- 使用结构化描述：“主体 + 场景 + 动作 + 风格”
- 强化关键词权重：
(chinese text:1.5)或[clear hanfu details] - 确保加载的是
Z-Image-Turbo或Z-Image-Edit模型
此外，可尝试更换 VAE 解码器或更新内置字体包以改善中文显示效果。
4.3 任务卡在 “Queuing” 状态？
可能原因：GPU 被其他进程占用或存在僵尸任务。
解决方法：
- 新开终端运行
nvidia-smi，查看 GPU 利用率 - 若发现长期占用但无输出的 Python 进程，记录 PID
- 执行
kill <PID>清理 - 必要时重启服务：重新运行
1键启动.sh
同时建议定期清理缓存文件，避免磁盘空间不足影响性能。
5. 高阶应用：扩展功能与性能调优
掌握基本流程后，可以进一步探索 ComfyUI 的强大扩展能力。
5.1 自定义工作流设计
ComfyUI 支持构建复杂图像生成逻辑。例如实现“草图生成 → 局部重绘 → 高清修复”的多阶段流程：
graph LR A[Text Prompt] --> B(CLIP Encoder) B --> C[KSampler - Base Image] C --> D[VAE Decode] D --> E[Display Output] F[Edit Mask] --> G[Latent Composite] C --> G G --> H[KSampler - Refine] H --> I[HiRes Fix Upscale] I --> J[Final Image]通过连接不同节点模块，可灵活组合 ControlNet、LoRA、Upscaler 等功能。
5.2 插件生态集成
ComfyUI 支持丰富的第三方插件，增强功能性：
| 插件名称 | 功能 |
|---|---|
| Impact Pack | 人脸检测与自动修复 |
| Manager for ComfyUI | 插件与模型管理器 |
| WAS Node Suite | 高级图像处理与逻辑控制 |
安装方式简单：
cd /custom_nodes git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Impact-Pack.git重启服务后插件自动生效。
5.3 性能表现参考表
| 设备 | 分辨率上限 | 平均生成时间 | 备注 |
|---|---|---|---|
| RTX 3060 12GB | 512×512 | ~1.2s | 高分辨率易爆显存 |
| RTX 3090 24GB | 1024×1024 | ~0.8s | 推荐主力机型 |
| H800 | 1024×1024 | <0.5s | 数据中心级选择 |
💡 建议使用 SSD 存储，预留至少 50GB 空间用于模型缓存与输出素材存储。
6. 总结
Z-Image-ComfyUI镜像的成功之处在于它真正实现了“技术平民化”——将前沿的大模型能力封装成普通人也能轻松使用的工具。
本文完整演示了从获取镜像、启动服务、访问界面到生成图像的全流程，并提供了常见问题的排查方案与高阶扩展方向。无论你是设计师、教育工作者还是内容创作者，都可以借助这套方案快速产出高质量视觉内容。
更重要的是，随着社区不断贡献新的 LoRA 模型、中文优化插件和工作流模板，Z-Image-ComfyUI的应用场景将持续拓展，成为中文 AI 创作生态的重要基石。
现在，你所需要做的，就是打开 Jupyter，双击那个小小的1键启动.sh文件，然后见证奇迹的发生。
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