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ComfyUI 远程控制

ComfyUI 远程控制

AI Agent 更新于 2026.08.29

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请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md,安装 @user_86d3f55f/comfyui-control。

技能介绍

要解决什么问题

ComfyUI 跑在本机或局域网另一台机器上时,Agent 若只靠「猜 URL、手写 workflow JSON」去调 API,很容易在连通性、节点缺失、模型文件名不一致上踩坑。本技能把 HTTP 控制 ComfyUI 收成一条可重复的路径:先确认服务可达,再按模板生成 workflow、校验后再提交,并轮询历史结果。

技能如何工作

默认会把目标地址规范化为 http://localhost:8188(也支持 127.0.0.1、局域网 192.168.x.x 及带端口的完整 URL)。随后执行连通检查;可达时再按需查看队列与能力。需要出图时,优先用内置脚本渲染 bundled 模板,例如:

  • flux-txt2img:FLUX 文生图
  • flux-img2img:带 LoadImage 的图生图
  • flux-img2img-upscale:图生图后缩放
  • flux-caption-img2img-upscale:caption 辅助的图生图 + 放大(目标实例需已安装对应 caption 节点)

提交前会对 workflow 做 validate;涉及 LoadImage 时会先上传输入图,再以 API 格式提交并轮询 /history/。已连上目标服务时,可用 render-template --best-model 让脚本按当前 ComfyUI 上可用的 checkpoint 选型;若不可达,则需显式指定 --model "model_file.safetensors" 或依赖校验报错。

边界与注意点

  • 缺节点或缺模型时不应强行提交:用 check-workflow 明确告诉用户要装哪个节点、下哪个模型文件。
  • 图生 prompt 类流程优先选能直接连到 CLIPTextEncode.text 的 caption/interrogator 节点;云 VLM caption 过载时可换本机节点或让用户稍后重试。
  • 连不上时按 SKILL 指引排查:本机是否已开 ComfyUI、LAN 是否 --listen 0.0.0.0 --port 8188、防火墙是否放行 8188、IP 是否变更;若浏览器/curl 能连但 Python 报 No route to host, bundled 脚本会对 JSON 请求与上传 自动改用系统 curl 重试。
  • 端点细节、workflow JSON 形态与失败样例见 references/api.md(仅在需要时查阅)。

使用场景

  • Agent 需要调用办公室 GPU 主机上的 ComfyUI,在本机不安装节点的情况下完成 FLUX 文生图并轮询 history 取结果。
  • 用户给出一张产品图,要走 img2img 再放大:先上传 LoadImage 输入,用内置模板渲染 workflow 并校验后提交队列。
  • 在批量自动化出图前,对目标 ComfyUI 做连通检测与 check-workflow,确认缺哪些自定义节点或 safetensors 再让用户补装。
  • ComfyUI 从 localhost 迁到局域网 IP 后连接失败,按技能指引排查 listen、防火墙 8188 与 curl 重试路径。

适合人员

  • 家里跑 ComfyUI、希望对话式 Agent 代为规范化 URL、选模板并提交 API workflow 的 FLUX/SD 出图用户
  • 维护同一网段多台 ComfyUI 实例、需要查队列与能力、避免缺模型仍提交的工作站管理员
  • 把 ComfyUI 当后端服务集成进脚本或 Agent,需要确定性校验与 bundled flux-txt2img/img2img 模板的应用开发者
  • 使用 caption 节点做图生 prompt 再 img2img 放大,且要求缺节点时明确报错而非静默降级的 AIGC 流程搭建者