相信不少設計師朋友在學習AI做圖和設計工作中都和我一樣遇到過以下這些問題：

1. 本地設備配置低，尤其是使用 Mac 或 AMD 顯卡，運行緩慢
2. 新模型（如 Flux Kontext、Krea 系列）頻繁更新，難以及時體驗
3. 大模型占用存儲空間大，硬盤容量告急
4. 商業平臺費用較高，不適合長期測試
5. ……

為了解決這些問題，本文將分享一種通過 Google Colab 云端部署 ComfyUI 的方法，適合資源有限但希望體驗主流 AI 繪圖模型的用戶。整個流程無需本地高性能設備，僅需瀏覽器即可完成部署與使用。

這個方法用到的工具是Google Colab：https://colab.research.google.com/

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一、什么是Colab？

Google Colab 是由 Google 提供的基于云的 Jupyter Notebook 服務，支持運行 Python 代碼，廣泛用于數據分析與機器學習任務。

先說優點：

1. 免費提供基礎 GPU（如 T4）資源
2. 下載速度極快，適合嘗鮮測試最新模型
3. 無需安裝，直接在瀏覽器使用

再說缺點：

1. 免費資源有限，分配方式不公開
2. 退出后清空內容，需要重新部署
3. 需要魔法上網且擁有Google賬號（可用阿里天池、百度AI Studio等國內平臺，使用方法同理）

簡單來說，Colab就是讓用戶在云端構建的虛擬環境中運行他們的代碼，而不需要用到本地電腦的配置。這一點十分契合需要高配置要求的ComfyUI，設計師可以僅僅通過瀏覽器在云端使用ComfyUI的所有功能，同時不影響自己電腦的運行速度，低配電腦也可以做到一邊抽卡一邊PS做圖。

二、如何部署ComfyUI？

第一步：打開Notebook

可以直接使用預設的 Colab Notebook 模板（由 ComfyUI 官方版本優化）：https://colab.research.google

注：如果訪問不了需要申請。

進入后頁面如圖所示：

最左邊是文件管理區，類似于本地電腦的硬盤，用于查看和管理模型等文件。

中間區域是代碼區，Notebook的主體代碼會顯示在這里。

右邊區域是一個簡易的控制面板，通過勾選開啟或關閉一些代碼中的功能：

USE_GOOGLE_DRIVE:

使用Google硬盤將下載的內容儲存在云端，下次打開時不需要重新下載。可根據情況選擇，但需考慮容量限制（免費版為 15GB）。通過Colab下載資源速度極快，無關本地網速，實測一個10GB的大模型文件下載不會超過1min，所以無需擔心重復下載耗時過長。

UPDATE_COMFY_UI:

顧名思義，更新ComfyUI，方便使用ComfyUI最新的功能和模板。

USE_COMFYUI_MANAGER:

安裝ComfyUI Manager，用于管理和下載自定義節點及模型。

INSTALL_GGUF_NODE:

安裝GGUF節點。GGUF是大模型文件量化版本的一種格式，可以簡單理解為低配版（低配置要求版）的大模型，安裝這個節點才能夠正常使用GGUF版本的模型。

INSTALL_CUSTOM_NODES_DEPENDENCIES:

安裝自定義節點依賴項，安裝后才能夠正常使用下載的其他自定義節點。

這里的所有框框全部建議勾選。（如遇存儲空間限制，可選擇關閉Google Drive儲存選項）

第二步：連接GPU

打開Notebook之后，點擊頁面右上角“連接”按鈕旁邊的小三角，選擇“更改運行時類型”。

選擇T4 GPU（默認選擇，通常免費用戶能夠分配到的GPU，若需使用配置更高的L4 GPU和A100 GPU需升級Colab Pro）。然后點擊“保存”，并點擊“連接”按鈕。如圖所示即為連接成功：（使用完之后務必記得手動斷開連接，不然可能會持續計算用時，若使用超過了Google分配的限額，可能會連接失敗，需要隔一段時間重試）

第三步：啟動ComfyUI

整個代碼部分主要分為以下幾個代碼塊：

1. 部署 ComfyUI 環境：安裝所需依賴并構建運行環境
2. 下載模型資源：選擇所需的繪圖模型（默認列表可自定義）
3. 啟動服務并生成鏈接：訪問部署后的 ComfyUI 界面

連接GPU成功后點擊第一個代碼塊左上方的“運行”按鈕（鼠標放在代碼塊上時才會顯示）來下載并部署ComfyUI到云端。

當“運行”按鈕轉圈完成后會提示成功并顯示運行所花費的時間。

部署成功后，通過第二個代碼塊下載繪圖所需的模型，代碼中列出了許多常用的繪圖模型下載鏈接。（若無所需模型，添加方法在后文中介紹。）

注：模型列表中的每個鏈接前通常帶有注釋符號 #，刪除注釋符號即可激活相應模型的下載；如需添加其他模型，只需按固定格式添加一行代碼。

例：圖中下載的模型為Flux.1 Kontext Dev Q4_K_S GGUF

模型下載固定格式

模型下載完成后，繼續運行第三個代碼塊。運行片刻后代碼塊下方的輸出項中出現如下鏈接：

點擊鏈接，稍等片刻。熟悉的ComfyUI界面就出現在眼前了！

三、實際使用測試

我們使用預設的FLUX Dev模板（由于使用的是GGUF模型，需要將模型加載節點換成Unet Loder（GGUF））嘗試生成一張圖，默認參數如圖所示：

由于免費的T4 GPU性能有限，使用Flux.1 Dev Q4 GGUF模型生成一張圖片耗時約為2分鐘，生成質量和時長見仁見智。若使用L4 GPU，可將速度提高約2倍以上，提升生成效率和連接穩定性。

附上T4 GPU和L4 GPU生成同一張圖片的時長對比： T4 GPU使用Flux.1 Dev Q4 GGUF生成 L4 GPU使用Flux.1 Dev Q4 GGUF生成

結語

以上就是通過 Google Colab 云端部署 ComfyUI的完整流程。希望這份教程能為低配設備的設計師朋友提供一個實用且低門檻的解決方案，讓大家也能自由體驗AI繪圖的魅力。

需要注意的是，Colab 主要適用于輕量級、臨時性計算任務，適合新手學習以及新模型嘗鮮。如需大批量生成、高并發處理或長期部署，建議考慮本地部署或租用專用算力。

如在部署過程中遇到問題，歡迎在評論區交流與反饋。