Browser Use：開源神器讓AI自如操控瀏覽器
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中文(繁體)
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ComfyUI 不僅可以在本地安裝，還可以在雲端平台上運行。本文將介紹如何在Google Colab 上運行ComfyUI，這是一種便捷的雲端使用方法。
Google Colab（Colaboratory）是Google 提供的一個免費的雲端Jupyter 筆記本環境，它具有以下特點和優勢：
1.免費使用：Google Colab 提供免費的GPU 和TPU 資源，讓用戶可以無需本地硬件即可運行深度學習模型。
2.預裝環境：Colab 預裝了許多常用的機器學習和數據科學庫，如TensorFlow、PyTorch、OpenCV 等，省去了環境配置的麻煩。
3.協作功能：可以輕鬆地與他人共享和協作編輯筆記本，非常適合團隊項目和教學使用。
4.與Google Drive 集成：可以直接從Google Drive 中加載數據和保存結果，方便數據管理。
5.在線運行：只需要一個瀏覽器就可以運行代碼，不受設備和操作系統的限制。
6.持久化存儲：雖然運行環境是臨時的，但可以將代碼和數據保存到Google Drive，實現持久化存儲。
7.社區支持：有大量的示例筆記本和社區支持，可以快速學習和解決問題。
對於ComfyUI 用戶來說，使用Google Colab 運行ComfyUI 可以避免本地安裝的複雜性，同時利用雲端的強大計算資源，特別適合沒有高性能GPU 的用戶或者想要快速嘗試ComfyUI 的新手。
如果你只是嘗試運行ComfyUI Google 有提供了一定了免費使用額度，如果你是長期使用建議開通Colab Pro 或者Pro+ 註冊開通地址： https://colab.research.google.com/signup
Google Colab 是一個免費的雲端Jupyter 筆記本環境,非常適合用來運行ComfyUI, 不過有一定的使用時長限制ComfyUI 官方提供了對應的腳本，你可以在comfyui_colab.ipynb找到對應的文件
.ipynb 文件是Jupyter Notebook 文件格式。使用這個文件可以在Google Colab 上運行創建一個虛擬環境用於運行各類型的應用
這個部分的內容是可選的，如果你不需要額外的模型和安裝額外插件等，這一部分的說明會比較冗長，你可以直接跳轉到下一個部分直接使用官方默認的配置開始，後續如果需要自己修改配置再查看這部分的內容
在默認的配置下，官方提供的腳本下載的模型和文件比較少，如果你需要使用一些額外的模型，可以對 comfyui_colab.ipynb 文件進行編輯，建議下載並安裝Vscode .ipynb 進行編輯官方的代碼主要提供了以下步驟
1.環境設置設置工作環境和選項，包括是否使用Google Drive 存儲和是否更新ComfyUI。此部分確保所需的依賴和文件被正確配置。
2.下載模型和檢查點負責從外部源下載所需的模型和檢查點，供後續使用。用戶可以根據需要選擇下載特定的模型。
3.運行ComfyUI 這一部分分為三個子部分，提供不同的方式來訪問ComfyUI：
3.1 使用Cloudflared 通過Cloudflared 創建一個隧道，使外部用戶能夠訪問運行的ComfyUI。
3.2 使用Localtunnel 使用Localtunnel 生成一個外部可訪問的鏈接，以便訪問ComfyUI。
3.3 使用Colab IFrame 在Colab 筆記本中通過iframe 顯示ComfyUI 界面，便於用戶在同一環境中操作。
第一步環境配置我們一般你按默認運行
第二步會要求下載額外的模型和文件，並且提供了常用模型的下載，在這一步我們需要按需來添加調整修改
第三步，是安裝運行完成後如何運行ComfyUI 的方式，我們按需選擇其中一個即可
使用Vscode 打開代碼編輯如下
如下面的圖片所示，我們可以注意到官方在這裡有寫了提示
原文： Download some models/checkpoints/vae or custom comfyui nodes (uncomment the commands for the ones you want) 中文：下載一些模型/檢查點/vae或自定義comfyui節點（取消註釋您想要的命令） 你可以看到在不同部分都有備註好了對應的模型，比如下面部分的Checkpoints 模型
# Checkpoints ### SDXL### I recommend these workflow examples: https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/sdxl/ #!wget -c https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0.safetensors -P ./models/checkpoints/#!wget -c https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0/resolve/main/sd_xl_refiner_1.0.safetensors -P ./models/checkpoints/ # SDXL ReVision#!wget -c https://huggingface.co/comfyanonymous/clip_vision_g/resolve/main/clip_vision_g.safetensors -P ./models/clip_vision/ # SD1.5!wget -c https://huggingface.co/Comfy-Org/stable-diffusion-v1-5-archive/resolve/main/v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors -P ./models/checkpoints/ # SD2#!wget -c https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-2-1-base/resolve/main/v2-1_512-ema-pruned.safetensors -P ./models/checkpoints/#!wget -c https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-2-1/resolve/main/v2-1_768-ema-pruned.safetensors -P ./models/checkpoints/
比如在默認的腳本里是只下載了SD1.5 的模型
# SD1.5!wget -c https://huggingface.co/Comfy-Org/stable-diffusion-v1-5-archive/resolve/main/v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors -P ./models/checkpoints/
那如果你如果想要下載額外的模型，那就直接取消對應的 #!wget 前面的 # 取消對應註釋，則在實際運行中就會下載對應的模型到對應的路徑中，比如我們想要下載SDXL 的模型，那就取消對應的註釋，如下
!wget -c https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0.safetensors -P ./models/checkpoints/!wget -c https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0/resolve/main/sd_xl_refiner_1.0.safetensors -P ./models/checkpoints/
如果你想添加自定義模型的話，您可以在 source 這部分添加對應的代碼
!wget -c 文件地址 -P .模型路徑
就像下面這個下載sd_xl_refiner_1.0.safetensors 到./models/checkpoints/ 文件夾一樣
"!wget -c https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0/resolve/main/sd_xl_refiner_1.0.safetensors -P ./models/checkpoints/n",
如果你不熟悉具體應該放到哪個文件夾，請參考comfyUI 文件結構 部分的說明
官方示例中提供的安裝自定義插件代碼示例如下
#!cd custom_nodes && git clone https://github.com/Fannovel16/comfy_controlnet_preprocessors; cd comfy_controlnet_preprocessors && python install.py
這邊的代碼分為幾個步驟
1.!cd custom_nodes 進入custom_nodes 文件夾，這是comfyUI 插件的安裝文件夾
2.git clone https://github.com/Fannovel16/comfy_controlnet_preprocessors; 使用git 克隆對應的代碼到這個文件夾，它會在custom_nodes下創建一個comfy_controlnet_preprocessors 文件夾用於存儲插件代碼
3.cd comfy_controlnet_preprocessors 進入剛克隆的的插件文件夾
4.python install.py 使用python 運行安裝插件依賴的腳本，需要查看對應的插件安裝依賴的方式，有的插件可能沒有提供install.py 文件而只有requirements.txt 這個文件，則最後的命令需要修改成pip install -r requirements.txt
比如你需要安裝插件ComfyUI-Manager ， 則你需要構建類似如下的命令
!cd custom_nodes && git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager; cd pip install -r requirements.txt
這樣可以實現單獨安裝ComfyUI-Manager 這個插件並安裝相關依賴的目的
編輯完成後保存對應的.ipynb 文件用於後續流程
首先,您需要一個Google 賬號。如果還沒有,請前往Google 官網 註冊一個。
登錄您的Google 賬號後,訪問Google Colab 。
準備(可選)你修改完成的.ipynb 文件
1.在Colab 頁面,點擊頂部菜單欄的“文件/Files” > “打開筆記本/Open Notebook”。
2.在彈出的窗口中,選擇“GitHub” 選項卡，如果是你編輯過的文件選擇“上傳/upload”
3.在搜索框中輸入以下URL:
https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/blob/master/notebooks/comfyui_colab.ipynb
4.點擊搜索結果中的 comfyui_colab.ipynb 文件。
筆記本打開後,您會看到一系列的代碼單元格。
從頂部開始,依次點擊每個代碼單元格左側的播放按鈕,或使用快捷鍵Shift+Enter 來運行代碼。
你需要等待對應的代碼運行完成顯示“done” 後再運行下一個代碼單元格，先運行前兩個代碼單元格用於安裝對應的環境和依賴，後續的代碼單元格是用於選擇運行方式的
在提供的配置文件裡，提供了三種運行的方式，你只需要選擇其中一個方式運行即可
Run ComfyUI with cloudflared (推薦)
Run ComfyUI with localtunnel
Run ComfyUI with colab iframe (當第二個運行方式無法使用時)
1.Run ComfyUI with cloudflared 運行完成後你會看到
ComfyUI finished loading, trying to launch cloudflared (if it gets stuck here cloudflared is having issues)This is the URL to access ComfyUI: https://xxxxxx.trycloudflare.com
點擊最後的URL 即可訪問ComfyUI
2.Run ComfyUI with localtunnel 運行完成後你會看到類似
ComfyUI finished loading, trying to launch localtunnel (if it gets stuck here localtunnel is having issues)The password/enpoint ip for localtunnel is: 34.125.230.29your url is: https://xxxx.loca.lt
點擊最後的url ，然後在打開的頁面的Tuneel Password 中填寫上面的password 比如在我的例子中是 34.125.230.29,這樣就可以運行
3.Run ComfyUI with colab iframe
這個運行方式的話不用打開URL 運行完成之後會在代碼塊下方展示操作界面
使用完成後記得及時停止對應的運行實例,否則會扣除運行時間
你使用過的筆記本文件會自動保存到你的google drive 中，你可以隨時打開對應的筆記本文件，然後點擊右上角的“運行” 按鈕即可重新運行
點擊Colab Notebooks 文件夾
找到你之前運行的 .ipynb 文件，就會進入colab
或者保存對應界面的URL 下次直接訪問，
Google Colab 的免費版本有使用時間限制,通常為幾個小時。如果需要長時間使用,可以考慮升級到付費版本。
每次使用完畢後,記得保存您的工作並關閉Colab 筆記本,以釋放資源。
由於是在雲端運行,上傳和下載文件可能會比本地運行稍慢一些。
