我们先进入到ComfyUI目录，执行以下命令，启动ComfyUI
cd /root/workspace/ComfyUI
python main.py --listen
我们看到启动成功，host为0.0.0.0，端口为8188：
Starting server
To see the GUI go to: http://0.0.0.0:8188
我们回到创建实例的地方
点击这个访问控制
点击添加端口，添加服务对应端口
然后我们通过链接就能进行访问的操作了
最后我们导入工作流，然后在ComfyUI中加载或拖动以下图像以获取工作流
下面就是我们的最终效果图片了
实验总结：环境搭建与工具安装
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FLUX环境准备：
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下载依赖包：根据FLUX的官方文档，下载所需的依赖包，确保Python环境中安装了必要的库，比如
torch、numpy、PIL等。 - 环境配置：安装FLUX的核心组件，确保在Python环境中可以正常调用FLUX的接口。
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下载依赖包：根据FLUX的官方文档，下载所需的依赖包，确保Python环境中安装了必要的库，比如
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ComfyUI安装与配置：
- 下载和安装：从ComfyUI的官方页面下载最新版本，按照文档指引完成安装。
- 界面配置：配置ComfyUI的操作界面，调整显示布局，使得各类功能模块便于访问。将FLUX的生成接口集成到ComfyUI界面，以便在图形界面上直接调用。
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数据集准备：
- 导入图像数据：根据实验需要，导入一些样本图像。可以选择日常图片或专门的测试数据，确保数据质量良好，便于实验效果评估。
- 确认模型文件：下载并加载适用于FLUX的模型文件，确认模型结构和权重加载正确，以便在后续步骤中使用。
实验步骤
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基础设置：
- 启动ComfyUI：启动ComfyUI工具，确保界面正常加载。进入FLUX设置界面。
- 输入参数配置：在ComfyUI的FLUX界面中，设置图像生成的基础参数，比如分辨率、输出格式等。
- 选择风格：根据实验需求，选择预设的图像风格（如二次元、写实风格等），或者手动定义特定的图像风格参数。
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模型参数调整：
- 参数选择：进入FLUX模型的参数设置界面，选择不同的生成模型（如高清晰模型或快速生成模型）。
- 调整渲染细节：设置细节参数，如抗锯齿效果、阴影强度、色彩平衡等，以实现特定的视觉效果。
- 保存配置：将配置文件保存，以便后续进行同样的参数设置，确保实验结果的一致性。
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代码编写与执行：
- 编写Python代码：编写脚本，调用FLUX API进行图像生成。代码应包括图像加载、参数传递、生成图像等流程。
- FLUX接口调用：通过FLUX的API接口发送生成请求，将参数传递至模型，并获取生成的图像结果。
- 代码优化：根据生成结果优化代码逻辑，例如调整循环结构或并行处理，确保在不同参数配置下均能高效运行。
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实验运行与结果观察：
- 执行代码：运行编写的代码，观察生成图像的效果。根据图片内容，判断是否满足预期效果。
- 结果展示与保存：在ComfyUI中查看生成的图像，对比不同参数下的图像质量，选择较好的效果并保存结果。
- 记录数据：将生成结果和相应的参数设置记录在实验日志中，便于后续分析和改进。
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优化与调整：
- 参数调整：根据生成结果的效果，对渲染细节进行微调。例如，如果图像细节模糊，可以增加细节参数；如果渲染速度较慢，可以降低分辨率。
- 重复实验：重新运行调整后的参数设置，观察变化效果。记录每次调整的效果，逐步优化生成图像的质量和速度。
- 最终配置：确定一套最佳的配置参数，以便日后生成高质量图像。
实验结果分析
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图像质量：
- 在不同参数设置下生成的图像存在显著差异。高分辨率设置能够展示更多的细节，但渲染速度较慢；低分辨率设置的生成速度较快，但细节较少。
- 对比图像色彩、阴影效果等，记录不同参数下的图像质量差异，找到适合的平衡点。
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渲染速度：
- 观察在不同硬件配置下的渲染速度。高性能显卡对渲染速度有较大提升效果。通过参数调整可以减少渲染时间，但可能会影响图像效果。
- 记录渲染时间，并计算平均渲染速度，便于后续优化或在不同场景中选择合适的参数。
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图像多样性：
- 在不同参数组合下生成了多样化的图像效果，例如不同风格的图像、多样的视觉表现。
- 总结参数对图像风格的影响，比如亮度、细节、色彩等方面的变化。通过调整风格参数可以满足多种需求。
总结
本次实验验证了FLUX与ComfyUI结合使用的可行性和效果。生成的图像在细节、色彩和多样性方面表现出色，满足了实验预期。同时，不同参数配置对渲染速度和图像质量有显著影响，通过合理选择参数，可以在质量和速度之间取得平衡。
在未来的应用中，可以继续优化FLUX模型的生成参数，结合更多场景和数据集测试。对于不同应用需求，进一步探索FLUX的生成潜力和在图像生成领域的应用前景。