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ERNIE-Image ComfyUI 完整工作流搭建：从零到生产级管线

May 5, 2026

ERNIE-Image ComfyUI 完整工作流搭建：从零到生产级管线

手把手教你搭建 ERNIE-Image 的 ComfyUI 工作流，从环境配置到高级节点，一步到位。

一、环境准备

系统要求

组件 最低要求 推荐配置
GPU 12GB VRAM 24GB VRAM (RTX 4090)
RAM 32GB 64GB
存储 50GB 可用 SSD 200GB+
OS Ubuntu 22.04 / Windows 11 Linux 首选

安装 ComfyUI

# 克隆 ComfyUI
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI

创建虚拟环境


python -m venv venv

source venv/bin/activate


安装依赖


pip install -r requirements.txt

安装 ERNIE-Image 相关插件

# ComfyUI 管理
pip install comfyui-manager

下载插件


git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Impact-Pack.git custom_nodes/ComfyUI-Impact-Pack

git clone https://github.com/FizzleDorf/ComfyUI_fizz_nodes.git custom_nodes/ComfyUI_fizz_nodes

二、模型下载与配置

模型文件结构

ComfyUI/
├── models/
│   ├── checkpoints/
│   │   └── ERNIE-Image/
│   │       ├── ernie-image-8b.safetensors
│   │       └── ernie-image-turbo.safetensors
│   ├── vae/
│   │   └── sdxl-vae-fp16-fix.safetensors
│   ├── clip/
│   │   └── clip-vit-large-patch14/
│   └── ipadapter/
│       └── ip-adapter-ernie.bin

下载命令

# 下载 ERNIE-Image 8B
huggingface-cli download baidu/ERNIE-Image   --local-dir ./models/checkpoints/ERNIE-Image

三、基础工作流搭建

节点连接

[CheckPointLoader] → ERNIE-Image 8B
    ↓
[CLIPTextEncode] → Prompt
    ↓
[EmptyLatentImage] → 1024x1024
    ↓
[KSampler] → 采样生成
    ↓
[VAEDecode] → 解码
    ↓
[SaveImage] → 输出

核心参数配置

节点 参数 推荐值
KSampler steps 28 (Standard) / 8 (Turbo)
KSampler cfg 7.0
KSampler sampler euler_ancestral
KSampler scheduler normal
EmptyLatentImage width 1024
EmptyLatentImage height 1024

四、高级工作流：IP-Adapter + ControlNet

节点连接

[CheckPointLoader] → ERNIE-Image
    ↓
[CLIPVisionLoader] → CLIP-ViT-L-14
    ↓
[IPAdapterModelLoader] → IP-Adapter
    ↓
[IPAdapterApply] → Scale: 0.8
    ↓
[ControlNetLoader] → ControlNet 模型
    ↓
[ControlNetApply] → Depth Map
    ↓
[KSampler] → 生成
    ↓
[VAEDecode] → 输出

五、批量生成工作流

节点连接

[CSVLoader] → Prompt 列表
    ↓
[BatchPrompt] → 批量处理
    ↓
[KSampler] → 批量生成
    ↓
[VAEDecode] → 批量解码
    ↓
[SaveImage] → 批量保存

CSV 模板

prompt,negative_prompt,seed,width,height
"a cat on a table","","42",1024,1024
"a dog in a garden","","137",1024,1024
"a bird in a tree","","256",1024,1024

六、工作流导出与分享

导出 JSON

# ComfyUI API 导出工作流
import requests

workflow = {

"3": {"class_type": "KSampler", "inputs": {"steps": 28, "cfg": 7.0}},

# ... 其他节点

}


with open("workflow.json", "w") as f:

import json

json.dump(workflow, f, indent=2)

加载工作流

# 通过 API 加载
response = requests.post(
    "http://localhost:8188/prompt",
    json={"workflow": workflow}
)

七、常见问题

Q1：ComfyUI 启动失败

解决方案：检查 Python 版本（推荐 3.10-3.11）和 CUDA 驱动。

Q2：显存不足

解决方案：

  1. 降低分辨率
  2. 使用 GGUF 量化模型
  3. 启用 --lowvram 启动参数

Q3：IP-Adapter 节点找不到

解决方案：安装 ComfyUI-Impact-Pack 插件。

八、总结

ComfyUI 工作流搭建核心步骤：

  1. 环境配置：Python + CUDA + ComfyUI
  2. 模型下载：ERNIE-Image 8B + VAE + CLIP
  3. 基础管线：Checkpoint → Prompt → KSampler → VAE → Save
  4. 高级功能：IP-Adapter + ControlNet + Batch
  5. 批量生产：CSV 驱动 + API 调用

从零搭建到生产级工作流，ERNIE-Image 完全适配 ComfyUI 生态。

本文工作流基于 ComfyUI + ERNIE-Image 8B。

ERNIE-Image Team