🚀 实战入门：在服务器单卡部署 ComfyUI + Wan2.1 文生视频最佳实践

背景： 公司新媒体同事用闭源工具烧钱烧到财务报警，素材还往外网扔，老板直接放话：“本地化，自己搞一个能文生视频的。”

目标： 在一台全新的 Ubuntu 服务器上，“傻瓜式”地部署 ComfyUI，用于 Wan2.1 文生视频 (T2V)。

核心原则：

  1. 环境隔离： 绝不污染系统 Python，使用 venv。
  2. 资源隔离： 绝不抢占其他服务（如 vLLM），指定 GPU 运行。
  3. 网络优化： 全程使用国内镜像加速。
  4. 稳定运维： 使用 screen 进行后台持久化运行。

📚 一、环境准备 (Prerequisites)

在开始之前，确保您的新服务器满足以下条件。

  1. 检查NVIDIA驱动与CUDA

    • nvidia-smi
    • 确保能看到显卡列表（如 4090）和 CUDA 版本（如 12.x）。

  2. 检查核心工具

    • python3 --version (推荐 Python 3.10 或 3.11)
    • git --version
    • screen --version

  3. (可选) 安装工具

    • 如果缺少工具，运行：

      Bash

      sudo apt update
sudo apt install python3-venv git screen
      组件详情检查命令
      操作系统Ubuntu (Linux)uname -a
      GPU8 x NVIDIA GeForce RTX 4090nvidia-smi
      NVIDIA 驱动570.124.06nvidia-smi
      CUDA 版本12.8 (由驱动支持)nvidia-smi
      Python 版本3.10.9python3 --version
      Git 版本2.43.0git --version

📦 二、项目安装与环境隔离 (v-e-n-v)

  1. 创建项目根目录：

    Bash

    cd ~
mkdir My-ComfyUI
cd My-ComfyUI

  2. 创建虚拟环境：

    Bash

    python3 -m venv venv

  3. (关键!) 激活虚拟环境：

    Bash

    source venv/bin/activate
    • 您的终端提示符前面会出现 (venv) 标记。

  4. 克隆 ComfyUI：

    Bash

    git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI
    • 此时，您应位于 ~/My-ComfyUI/ComfyUI 目录，且 (venv) 已激活。

🚀 三、安装依赖 (国内镜像加速)

  1. (推荐) 升级 pip：

    Bash

    pip install --upgrade pip -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

  2. (关键) 安装 PyTorch (cu121)：

    • 使用中科大 (USTC) 镜像，它对 PyTorch 的 cuXXX 路径支持最好。

    Bash

    pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/pytorch-wheels/cu121

  3. 安装 ComfyUI 其它依赖：

    • 使用清华 (Tsinghua) PyPI 镜像。

    Bash

    pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

💾 四、下载 Wan2.1 (T2V) 核心模型

  • 我们使用 hf-mirror.com 国内镜像，并用 wget -O 直接保存到正确目录。

  1. 下载 T2V 核心模型 (约 5.18 GB):

    Bash

    mkdir -p models/diffusion_models
wget -O models/diffusion_models/wan2.1_t2v_1.3B_fp16.safetensors \
https://hf-mirror.com/ali-vilab/wan2.1-t2v/resolve/main/diffusion_models/wan2.1_t2v_1.3B_fp16.safetensors

  2. 下载文本编码器 (约 6.27 GB):

    Bash

    mkdir -p models/text_encoders
wget -O models/text_encoders/umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors \
https://hf-mirror.com/ali-vilab/wan2.1-fun/resolve/main/text_encoders/umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors

  3. 下载 VAE (约 242 MB):

    Bash

    mkdir -p models/vae
wget -O models/vae/wan_2.1_vae.safetensors \
https://hf-mirror.com/ali-vilab/wan2.1-fun/resolve/main/vae/wan_2.1_vae.safetensors

🛠️ 五、安装 ComfyUI Manager (管理节点)

这是为了方便未来安装新的自定义节点。

  1. 进入 custom_nodes 目录：

    Bash

    cd ~/My-ComfyUI/ComfyUI/custom_nodes

  2. 克隆 Manager：

    Bash

    git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git

  3. (重要) 未来如何手动安装节点：

    • 我们以 VideoHelperSuite 为例，这是“傻瓜”步骤：

    Bash

    # 1. 在 custom_nodes 目录克隆
git clone https://github.com/Kosinkadink/ComfyUI-VideoHelperSuite.git

# 2. 进入新节点目录
cd ComfyUI-VideoHelperSuite

# 3. (关键!) 激活 venv 并安装它的依赖
source ../../../venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# 4. 回到 ComfyUI 根目录
cd ../..

🖥️ 六、部署与日常维护 (Screen)

1. 首次启动 (前台测试)

  1. 回到 ComfyUI 根目录：

    Bash

    cd ~/My-ComfyUI/ComfyUI

  2. (关键!) 激活虚拟环境 (如果已失效)：

    Bash

    source ../venv/bin/activate

  3. 指定 GPU 6 启动：

    Bash

    CUDA_VISIBLE_DEVICES=6 python main.py --listen

  4. 在您本地电脑浏览器访问 http://[服务器IP]:8188。

  5. 拖入 T2V 工作流 (wan_t2v.json)，点击 “Queue Prompt” 测试。

  6. 测试成功后，在 SSH 终端按 Ctrl + C 停止。

2. 后台部署 (Screen)

  1. 创建一个名为 comfyui 的 screen 会话：

    Bash

    screen -S comfyui

  2. 您会进入一个“新”的终端。在这个新终端里，执行标准启动流程：

    Bash

    # 1. 进入目录
cd ~/My-ComfyUI/ComfyUI

# 2. 激活环境
source ../venv/bin/activate

# 3. 指定 GPU 6 启动 (这次不需要 &)
CUDA_VISIBLE_DEVICES=6 python main.py --listen

CUDA_VISIBLE_DEVICES=6 python main.py --listen --enable-cors

  3. 程序开始运行。现在，您可以“脱离”这个会话了。

    • 按 Ctrl + A，然后松开，再按 D。

  4. 您会返回主终端，看到 [detached]。程序已在后台运行，您可以关闭 SSH 了。

3. 日常维护

  • 如何重连会话 (查看日志/停止程序):

    Bash

    screen -r comfyui
    • 您会瞬间跳回 ComfyUI 的日志界面。按 Ctrl + C 即可停止。

  • 如何更新 ComfyUI:

    1. screen -r comfyui (重连)
    2. Ctrl + C (停止)
    3. git pull (更新 ComfyUI 代码)
    4. source ../venv/bin/activate (激活环境)
    5. pip install -r requirements.txt -i ... (更新依赖)
    6. CUDA_VISIBLE_DEVICES=6 python main.py --listen (重新启动)
    7. Ctrl + A, D (脱离)

  • 如何查看所有 screen 会话：

    Bash

    screen -ls

❓ 七、常见问题 (Q&A)

  • Q: 提示 Some Nodes Are Missing (缺少节点)?
    • A: 见【五.3】。git clone 节点到 custom_nodes，然后 cd 进去 pip install -r requirements.txt。
  • Q: 我要 T2V，为什么提示我上传视频?
    • A: 您拖入了错误的工作流 (如 wan2.1-fun.json)。T2V 请使用 wan_t2v.json 工作流。