手把手教你部署Z-Image-ComfyUI，单卡即可运行

1. 引言：为什么选择 Z-Image-ComfyUI？

在当前 AIGC 快速发展的背景下，文生图大模型正从实验室走向实际应用。然而，许多高质量模型对硬件要求极高，往往需要多卡并行或专业级 GPU 才能流畅推理，限制了其在中小企业和个人开发者中的普及。

阿里最新开源的 Z-Image 系列模型 改变了这一局面。凭借其高效的蒸馏架构和出色的中文理解能力，Z-Image-Turbo 能在仅 8 步采样（NFEs） 内生成高质量图像，并支持在 16G 显存的消费级显卡 上稳定运行。配合节点式工作流平台 ComfyUI，用户不仅可以实现可视化操作，还能轻松扩展为自动化生成系统。

本文将带你从零开始，完整部署 Z-Image-ComfyUI 镜像环境，并通过 Jupyter 启动 ComfyUI，最终实现本地网页访问与图像生成。整个过程无需复杂配置，单张 RTX 3090/4090 级别显卡即可完成。

---

2. 环境准备与镜像部署

2.1 前置条件

在开始之前，请确保你具备以下基础环境：

• 一台配备 NVIDIA GPU 的服务器或本地主机（推荐显存 ≥16GB）
• 已安装 Docker 和 NVIDIA Container Toolkit
• 至少 50GB 可用磁盘空间（用于模型下载与缓存）
• 网络通畅，能够访问 Hugging Face 或国内镜像源

注意：本教程基于官方提供的 Z-Image-ComfyUI 预置镜像，已集成所有依赖项，包括 PyTorch、xformers、ComfyUI 核心框架及 Z-Image 模型权重加载脚本。

2.2 部署镜像

使用如下命令拉取并启动镜像（假设镜像托管于标准容器仓库）：

docker run -d \
  --name zimage-comfyui \
  --gpus all \
  -p 8188:8188 \
  -p 8888:8888 \
  -v ./comfyui_data:/root \
  aistudent/zimage-comfyui:latest

说明： - -p 8188:8188：暴露 ComfyUI 默认服务端口 - -p 8888:8888：暴露 Jupyter Notebook 访问端口 - -v ./comfyui_data:/root：挂载本地目录以持久化工作流和输出文件 - --gpus all：启用 GPU 加速

启动后可通过 docker logs -f zimage-comfyui 查看初始化日志，等待服务就绪（约需 2–5 分钟，取决于网络速度）。

---

3. 启动 ComfyUI 并访问 Web 界面

3.1 进入 Jupyter 环境

打开浏览器，访问 http://<your-server-ip>:8888，进入 Jupyter 登录页面。

首次登录时，需输入 token（可在容器日志中找到类似 http://localhost:8888/?token=abc123... 的提示）。建议登录后修改密码以便后续免密访问。

3.2 运行一键启动脚本

在 Jupyter 文件列表中，找到 /root/1键启动.sh 脚本，点击右侧“Edit”进入编辑模式，或直接在终端执行：

cd /root && bash "1键启动.sh"

该脚本会自动执行以下操作： - 检查 CUDA 与 PyTorch 是否正常加载 - 下载 Z-Image-Turbo 模型权重（若未缓存） - 启动 ComfyUI 主服务，监听 0.0.0.0:8188 - 输出 Web 访问链接

成功启动后，你会看到类似输出：

ComfyUI running on http://0.0.0.0:8188

---

4. 使用 ComfyUI 进行图像生成

4.1 访问 ComfyUI 网页界面

返回实例控制台，点击“ComfyUI网页”按钮，或手动访问 http://<your-server-ip>:8188。

你将看到 ComfyUI 的节点式工作流界面，左侧为节点面板，中间为画布区域。

4.2 加载预设工作流

镜像中已内置多个优化后的 Z-Image 工作流模板，位于 /root/workflows/ 目录下。常见模板包括：

• zimage_turbo_realistic.json：写实风格人像生成
• zimage_edit_inpainting.json：图像修复与编辑
• zimage_cn_text_rendering.json：中文文本渲染专用

导入方式： 1. 点击菜单栏 “Load” → “Load Workflow” 2. 上传对应 .json 文件 3. 确认模型路径是否正确（通常自动识别）

4.3 修改提示词并生成图像

以 zimage_turbo_realistic.json 为例：

1. 找到文本编码节点（Text Encode），修改正向提示词（positive prompt）： 一位穿着汉服的女孩站在樱花树下，阳光洒落，温柔微笑，摄影级细节，8K超清
2. 修改反向提示词（negative prompt）： 模糊，畸变，低质量，不自然表情
3. 设置输出分辨率：建议 1024x1024 或 768x1024
4. 点击顶部 “Queue Prompt” 提交任务

几秒后，右侧“Output”面板将显示生成结果。点击图片可查看大图，右键可保存至本地。

---

5. 模型变体介绍与使用建议

Z-Image 提供三种主要变体，适用于不同场景：

模型名称	参数量	特点	推荐用途
Z-Image-Turbo	6B	蒸馏模型，8 NFEs，亚秒级延迟	实时生成、API 接入、消费级设备部署
Z-Image-Base	6B	原始基础模型，更高自由度	社区微调、LoRA 训练、研究实验
Z-Image-Edit	6B	图像编辑专项优化	局部重绘、商品换背景、创意改图

如何切换模型？

1. 在 ComfyUI 中添加 “Checkpoint Loader” 节点
2. 将模型路径指向 /root/models/zimage-turbo.safetensors 等对应文件
3. 连接至 UNET、VAE 和 CLIP 输入端口
4. 重新提交工作流即可生效

所有模型文件均已预下载至 /root/models/ 目录，无需手动获取。

---

6. 性能表现与资源占用分析

6.1 推理速度测试（RTX 4090）

模型	分辨率	步数	平均耗时	显存占用
Z-Image-Turbo	1024×1024	8	2.1s	13.5 GB
Z-Image-Base	1024×1024	20	5.8s	14.2 GB
Z-Image-Edit	1024×1024	12	3.3s	13.8 GB

数据表明，Z-Image-Turbo 在保持高画质的同时，显著降低了推理时间和显存压力，非常适合部署在单卡环境中。

6.2 多任务并发建议

尽管性能优越，但仍建议控制并发数量：

• 单卡最大并发：不超过 2 个任务
• 若需高吞吐，建议前置 Redis 队列进行任务调度
• 可通过 docker exec -it zimage-comfyui nvidia-smi 实时监控 GPU 利用率

---

7. 常见问题与解决方案

7.1 启动失败：CUDA out of memory

现象：运行脚本报错 CUDA error: out of memory

解决方法： - 关闭其他占用 GPU 的进程 - 尝试降低分辨率至 768x768 - 使用 --gpu-only 参数限制显存使用（部分版本支持）

7.2 提示词无效或中文乱码

原因：CLIP 编码器未正确加载中文权重

验证方法： - 检查模型路径是否包含 zimage 前缀 - 确保使用的是 Z-Image 自带的 tokenizer

修复步骤：

# 在 ComfyUI 中检查文本编码节点日志
print("Using tokenizer:", clip.tokenizer)
# 应输出包含 'chinese' 字样的路径

7.3 Jupyter 无法访问

排查流程： 1. 检查容器是否正常运行：docker ps 2. 查看端口是否绑定成功：netstat -tuln | grep 8888 3. 若仍无法访问，尝试重启容器并重新映射端口

---

8. 总结：构建高效私有化文生图系统的可行路径

通过本次部署实践可以看出，Z-Image-ComfyUI 组合为个人开发者和中小企业提供了一条低成本、高性能的 AIGC 落地路径。

其核心优势体现在：

1. 硬件门槛低：仅需一张 16G 显存消费级显卡即可运行
2. 中文支持强：原生优化中文语义理解与文本渲染
3. 部署简单：预置镜像开箱即用，一键启动无依赖冲突
4. 可扩展性好：支持 API 调用、批量生成、系统集成
5. 生态兼容性强：完全适配 ComfyUI 插件体系，未来可接入 ControlNet、LoRA 等模块

无论是用于内容创作、电商配图，还是作为企业内部 AI 设计助手，这套方案都能快速投入使用并产生价值。

下一步你可以尝试： - 将生成流程封装为 REST API - 结合定时任务实现每日热点图自动生成 - 构建前端表单系统供非技术人员使用

AIGC 的未来不在云端黑盒，而在你手中可控的私有化引擎。现在，你已经拥有了第一步的钥匙。

9. 获取更多AI镜像

获取更多AI镜像

想探索更多AI镜像和应用场景？访问 CSDN星图镜像广场，提供丰富的预置镜像，覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域，支持一键部署。