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适配国内网络环境的 ComfyUI 容器镜像

在 Docker Hub 上查找该镜像

yanwk/comfyui-boot:cu124-cn 是专门为国内网络环境考虑的 ComfyUI Docker 镜像，在下载镜像、程序、扩展、模型时使用国内源。

工作流程

1. 初次启动时，启动脚本会下载 ComfyUI、ComfyUI-Manager、大量扩展（自定义节点）、单个大模型以及少量功能性模型。

2. 整个 ComfyUI 会保存在本地 (./storage/ComfyUI) 。

3. 如果你已经有了现成的 ComfyUI 包，放在上述目录，并新建一个空白文件 (./storage/.download-complete)，启动脚本会跳过下载。

4. 使用 ComfyUI-Manager 即可更新组件（在 ComfyUI 页面中找到“Manager”）。Manager 也可下载模型，但可能需要 挂代理 。

运行前提

• NVIDIA 显卡，建议 8GB 以上显存

  • 理论上 Maxwell（GTX 900系）之后的显卡架构均支持运行，但能跑多大的模型主要取决于显存。

  • 4~6GB 显存可以跑 SD 1.5 模型，再小需要改启动参数，见 CLI_ARGS 。

• 安装好最新的 NVIDIA 显卡驱动

  • 必须要 2024 年三月以后的驱动才能支持 CUDA 12.4。

  • 游戏驱动或 Studio 驱动均可。

  • 只需要在宿主系统中安装驱动即可，容器中不需要再安装驱动。

• 安装好 Docker 或 Podman

  • Linux 用户可能需要安装 NVIDIA Container Toolkit 并进行初始化（使得容器可以访问宿主机的 GPU）。

  • Windows 用户建议使用 Docker Desktop 并在安装时启用 WSL2，并 限制内存用量 。

运行方法

• 以下命令均使用了一次性容器 (--rm) 来保持环境整洁、配置清晰。

• 不建议 WSL2 用户把文件存放在 NTFS 分区内，跨文件系统互访性能极低，且会权限混乱。

• 注意命令中的 dockerproxy.cn 为 Docker Hub 镜像站点地址。如果站点失效，可替换为备用地址， 参考列表 。

使用 Docker

mkdir -p storage

docker pull dockerproxy.cn/yanwk/comfyui-boot:cu124-cn

docker run -it --rm \
  --name comfyui-cn \
  --gpus all \
  -p 8188:8188 \
  -v "$(pwd)"/storage:/root \
  -e CLI_ARGS="--fast" \
  -e PIP_INDEX_URL="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple" \
  -e HF_ENDPOINT="https://hf-mirror.com" \
  yanwk/comfyui-boot:cu124-cn

使用 Podman

mkdir -p storage

podman pull dockerproxy.cn/yanwk/comfyui-boot:cu124-cn

podman run -it --rm \
  --name comfyui-cn \
  --device nvidia.com/gpu=all \
  --security-opt label=disable \
  --security-opt seccomp=unconfined \
  -p 8188:8188 \
  -v "$(pwd)"/storage:/root \
  -e CLI_ARGS="--fast" \
  -e PIP_INDEX_URL="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple" \
  -e HF_ENDPOINT="https://hf-mirror.com" \
  yanwk/comfyui-boot:cu124-cn

容器启动后，启动脚本会自动开始下载，如果之前下载未完成，则会尝试继续下载。

待下载完毕、程序启动后：

1. 打开浏览器访问 http://localhost:8188/

2. 如界面为英文，刷新浏览器，或点击右侧菜单的“Switch Locale”切换语言（可能要点两遍）。

3. 点击右侧菜单的“加载”按钮，加载 这张图片 （该图内嵌 json，内含 FLUX.1 Schnell FP8 Checkpoint 工作流），再点击右侧菜单的“添加提示词队列”，即可运行工作流。

运行方法-不下载模型

如果启动时下载过于缓慢，可以改用最简启动：

使用 Docker

mkdir -p storage

docker pull dockerproxy.cn/yanwk/comfyui-boot:cu124-cn

docker run -it --rm \
  --name comfyui-cn \
  --gpus all \
  -p 8188:8188 \
  -v "$(pwd)"/storage:/root \
  -e CLI_ARGS="" \
  yanwk/comfyui-boot:cu124-cn \
  /bin/bash /runner-scripts/minimal-start.sh

使用 Podman

mkdir -p storage

podman pull dockerproxy.cn/yanwk/comfyui-boot:cu124-cn

podman run -it --rm \
  --name comfyui-cn \
  --device nvidia.com/gpu=all \
  --security-opt label=disable \
  --security-opt seccomp=unconfined \
  -p 8188:8188 \
  -v "$(pwd)"/storage:/root \
  -e CLI_ARGS="" \
  yanwk/comfyui-boot:cu124-cn \
  /bin/bash /runner-scripts/minimal-start.sh

执行 minimal-start.sh 只会下载 ComfyUI 与 Manager，不下载任何模型与扩展。

构建镜像-国内源

使用纯国内环境构建镜像，可以使用专门的 Dockerfile-cn 文件：

docker pull docker.m.daocloud.io/opensuse/tumbleweed:latest

docker build . -t yanwk/comfyui-boot:cu124-cn -f Dockerfile-cn

Dockerfile-cn 中绝大部分文件从国内源下载， PyTorch 部分来自 download.pytorch.org ，目前该域名下载速度基本正常。

构建后，运行方法同上，略过 pull 步骤即可。

组件信息

• 基于 CUDA 12.4 的 PyTorch + xFormers 稳定版

• Python 开发包 (3.12)

• GCC C++ (13)

• OpenCV 开发包

• FFmpeg 与 x264、x265 编码器

• CMake, Ninja 等编译工具

• Vim, Fish, fd 等 CLI 工具

• 未包含 CUDA 开发包（以减小镜像体积）

使用到的国内源

各地网络情况不一，访问镜像站点有快有慢，可按需搜索替换。

• Docker Hub 镜像仓库

  • dockerproxy.cn

  • 参考列表

  • 替换为 docker.io 即为官方源地址

• PyPI

  • https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple

  • 可按需替换为阿里云源 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

  • 替换启动参数（环境变量）即可

• HuggingFace

  • https://hf-mirror.com

• GitHub

  • https://ghp.ci

• openSUSE 与 PackMan

  • https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/opensuse/tumbleweed/

  • https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/packman/suse/openSUSE_Tumbleweed/Essentials/

预启动脚本

脚本执行顺序为：
代理脚本 → 下载脚本（仅初次启动） → 普通预启动脚本 → 启动命令

关于挂代理

• 本镜像启动时不需要挂代理，理论上更新时也不需要，但是用户使用中可能遇到：

  • 访问 GitHub（使用 Manager 下载新扩展）

  • 访问 HuggingFace（一些扩展通过硬编码 URL 下载模型）

  • 访问 Civitai（一些扩展将其作为画廊）

• 如何判断节点运行时卡下载：如果命令行输出有百分比进度，但 CPU、GPU 占用与硬盘读写均很低，则多半为卡下载。

• Docker Desktop 用户可在设置中找到“代理”（Settings - Resources - Proxies）选项页。

• Linux 用户可以用下述方法来配置代理：

网络代理脚本

创建该文件，它会在容器启动的第一时间运行：

./storage/user-scripts/set-proxy.sh

（在容器第一次启动时，该文件也会被自动创建）

参考脚本内容（点击展开）：

提示：在容器内，不能直接通过 127.0.0.1 访问宿主机，需要走（虚拟）局域网，而容器平台一般都贴心绑定好了宿主机的 IP 地址-主机名：

• 在 Docker 中是 host.docker.internal

• 在 Podman 中是 host.containers.internal

#!/bin/bash
set -eu
export HTTP_PROXY=http://host.docker.internal:1081
export HTTPS_PROXY=$HTTP_PROXY
export http_proxy=$HTTP_PROXY
export https_proxy=$HTTP_PROXY
export NO_PROXY="localhost,*.local,*.internal,[::1],fd00::/7,
10.0.0.0/8,127.0.0.0/8,169.254.0.0/16,172.16.0.0/12,192.168.0.0/16,
10.*,127.*,169.254.*,172.16.*,172.17.*,172.18.*,172.19.*,172.20.*,
172.21.*,172.22.*,172.23.*,172.24.*,172.25.*,172.26.*,172.27.*,
172.28.*,172.29.*,172.30.*,172.31.*,172.32.*,192.168.*,
*.cn,ghproxy.com,*.ghproxy.com,ghproxy.org,*.ghproxy.org,
gh-proxy.com,*.gh-proxy.com,ghproxy.net,*.ghproxy.net"
export no_proxy=$NO_PROXY
echo "[INFO] 代理设置为 $HTTP_PROXY"

普通预启动脚本

如果需要在 ComfyUI 启动前执行一些操作，可以创建这个文件：

./storage/user-scripts/pre-start.sh

CLI_ARGS 参考

启动参数	说明
--lowvram	如果显存只有 4G （程序启动时会检测显存，自动开启）
--novram	如果用了 --lowvram 还是显存不够，直接改用 CPU 内存
--cpu	用 CPU 来跑，会很慢
--use-pytorch-cross-attention	如果不想用 xFormers，而改用 PyTorch 原生交叉注意力机制。在 WSL2 上可能会有更好的速度／显存占用表现，但在 Linux 宿主机上会明显更慢。
--preview-method taesd	使用基于 TAESD 的高质量实时预览。使用 Manager 会覆盖该参数（需在 Manager 界面中设置预览方式）。
--front-end-version Comfy-Org/ComfyUI_frontend@latest	使用最新版本的 ComfyUI 前端
--fast	使用实验性的高性能模式，对 40 系显卡 + CUDA 12.4 + 最新 PyTorch + fp8-e4m3fn 模型可达 40% 性能提升。但也有可能造成图像质量劣化。 来源

更多启动参数见 ComfyUI 的 cli_args.py 。

声明

代码使用 木兰公共许可证, 第2版 。 中英双语哦！