ComfyUI开发指南 -- 插件开发(下)

发布网友发布时间：2024-10-20 16:42

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热心网友时间：2024-11-05 18:40

开发指南继续，本章节将引导你亲手打造一个插件，通过Dify平台集成大语言模型（LLM）优化提示词翻译。首先，确保你的环境具备Docker，可以从官方网站下载Docker Desktop进行安装。接下来，获取月之暗面，即Moonshot的API Key，初始免费额度足够长期使用。

通过命令行操作，依次执行Git clone、进入Dify Docker目录，运行Docker compose up -d，然后访问本地127.0.0.1登录Dify，配置你的Moonshot Key。Dify并不直接集成LLM，而是调用外部厂商API，但允许自定义工作流，这里提供一个预设的工作流模板。

在Dify中运行并发布应用，你需要为应用创建API密钥，通过鉴权并指定应用。发布后，Dify会将应用部署在服务器路径，并提供Web服务和API接口。不同应用通过请求体中的api-key字段区分，便于调用特定应用。

回到ComfyUI的开发，你需要编写一个Python脚本，实现HTTP请求和处理结果，形成ComfyUI节点。创建一个插件目录，包含__init__.py文件，确保插件能被正确加载。接下来，只需替换示例代码中的相关信息，即可运行并展示插件效果。

通过这个插件，你可以轻松实现中文文本生成图像。例如，输入“水城上白衣少女在游船上睡觉”，LLM输出会转换成生动的图片。使用Dify的好处在于，它记录请求日志，便于修改工作流时避免重复开发，同时集成了更多功能，如AIGC中的Agent能力。

最后，推荐梦碎模型，可在liblib艺术社区获取，这是XL模型中的优秀模型。如果你对ComfyUI的进一步开发感兴趣，后续教程将逐步覆盖使用、部署和包装等相关知识，敬请关注！

2024年5月30日更新：新打光插件已上架，敬请探索！