Z-Image-ComfyUI一键启动脚本使用说明，超简单

1. 快速上手：三步完成图像生成部署

你是不是也经历过这样的困扰：想用最新的文生图模型生成一张高质量图片，结果光是环境配置就花了半天时间？依赖冲突、版本不兼容、路径报错……还没开始创作，热情就被消磨殆尽。

现在，这一切都成了过去式。阿里最新开源的Z-Image 系列模型搭配ComfyUI 可视化工作流平台，推出了名为Z-Image-ComfyUI的预置镜像，真正实现了“一键启动、开箱即用”。

更贴心的是，这个镜像内置了一个名为1键启动.sh的自动化脚本，彻底省去了手动运行服务、查找端口、输入命令等繁琐操作。无论你是AI新手还是老手，都能在5分钟内完成部署并生成第一张图像。

本文将带你一步步了解如何使用这个“懒人神器”，全程无需敲任何复杂命令，连Linux基础都不需要。

2. 镜像简介：Z-Image到底强在哪？

2.1 什么是Z-Image？

Z-Image 是阿里巴巴推出的高效文生图大模型，参数规模达60亿（6B），专为高性能推理和中文场景优化而设计。它不是单一模型，而是一个包含多个变体的家族：

Z-Image-Turbo：蒸馏版，仅需8步采样即可生成高质量图像，在H800上实现亚秒级响应，消费级显卡（如RTX 3090/4090）也能流畅运行。
Z-Image-Base：基础版本，适合社区微调与二次开发。
Z-Image-Edit：专为图像编辑任务优化，支持以自然语言指令进行精准修改。

这些模型全部集成在Z-Image-ComfyUI镜像中，部署一次即可自由切换使用。

2.2 为什么选择ComfyUI？

相比传统WebUI工具，ComfyUI采用节点式工作流设计，就像搭积木一样组合不同的功能模块（比如提示词编码、噪声调度、VAE解码等）。这种结构不仅灵活强大，还特别适合程序化调用和批量生成。

更重要的是——所有操作都可以通过API完成。这意味着你今天学会的是图形界面操作，明天就能轻松转成自动化脚本接入电商平台、内容管理系统或营销工具。

3. 使用流程详解：从部署到出图只需四步

3.1 第一步：部署镜像（单卡即可运行）

登录你的AI计算平台（如CSDN星图、AutoDL、ModelScope等），搜索镜像名称：

Z-Image-ComfyUI

选择配置时注意：

显存建议 ≥16GB（推荐RTX 3090/4090/A6000/H800）
系统盘预留至少30GB空间（含模型缓存）

点击“创建实例”后等待约3~5分钟，系统会自动拉取镜像并完成初始化。

小贴士：该镜像已预装CUDA、PyTorch、ComfyUI核心插件及Z-Image全系列模型，无需额外下载。

3.2 第二步：运行“一键启动”脚本

实例启动成功后，进入Jupyter Lab或SSH终端，打开/root目录，你会看到一个醒目的文件：

1键启动.sh

双击打开或执行以下命令：

bash /root/1键启动.sh

这个脚本做了哪些事？我们来拆解一下：

#!/bin/bash echo "正在启动Z-Image-ComfyUI服务..." # 启动ComfyUI主程序，并绑定8188端口 nohup python main.py --listen 0.0.0.0 --port 8188 --cuda-device 0 > comfyui.log 2>&1 & # 等待服务就绪 sleep 10 # 自动打开默认工作流 cp /root/workflows/zimage_turbo_default.json ./web/ echo "服务已启动！请返回控制台访问ComfyUI网页" echo "日志记录在 comfyui.log 中"

整个过程全自动，无需干预。脚本会在后台启动ComfyUI服务，并加载一个预设的工作流模板，确保你一打开页面就能直接生成图像。

3.3 第三步：访问ComfyUI网页界面

回到实例控制台，找到“服务链接”或“Web可视化”按钮，点击即可跳转到ComfyUI操作页面。

通常地址为：

http://<实例IP>:8188

如果你看到如下界面——恭喜！你已经成功进入了Z-Image的创作世界。

（注：实际页面以真实部署为准）

左侧是节点面板，中间是画布区域，右侧是属性设置区。整个界面清爽直观，拖拽即可构建生成逻辑。

3.4 第四步：加载工作流并生成图像

加载预设工作流

在左侧菜单栏点击“工作流” → “导入”，然后选择一个预置模板，例如：

zimage_turbo_realistic.json：写实风格人像生成
zimage_edit_replace_background.json：换背景编辑任务
zimage_base_chinese_text.json：中文文字渲染示例

这些模板都存放在/root/workflows/目录下，你可以根据需求自由替换。

修改提示词

找到标有“CLIP Text Encode”的节点（通常是编号6和7），分别对应正向提示词和负向提示词。

修改正向提示词（positive prompt）示例：

一位穿着汉服的女孩站在樱花树下，阳光洒落，柔和光影，摄影级细节，8K高清

负向提示词（negative prompt）可保留默认：

low quality, blurry, distorted, cartoonish

开始生成

点击顶部工具栏的“队列执行”按钮（Queue Prompt），系统会立即开始推理。

几秒钟后，右侧输出节点就会显示生成结果。右键点击图片可保存到本地，也可直接分享链接。

4. 实用技巧分享：让使用体验更顺滑

4.1 如何快速切换不同模型？

在ComfyUI中，模型切换非常简单：

找到“Load Checkpoint”节点（加载模型）
点击下拉框，即可选择：
- Z-Image-Turbo.safetensors
- Z-Image-Base.safetensors
- Z-Image-Edit.safetensors

不同模型适用场景如下：

模型类型	推荐用途	特点
Turbo	快速出图、批量生成	速度快、资源占用低
Base	微调训练、实验探索	原始能力完整
Edit	图像编辑、局部修改	支持指令式编辑

4.2 提示词怎么写效果更好？

Z-Image对中文支持极佳，但合理组织语言仍能显著提升生成质量。以下是几个实用建议：

结构清晰：主体 + 场景 + 风格 + 细节

主体：一只金毛犬 场景：在秋天的公园草坪上奔跑 风格：写实摄影 细节：阳光逆光，毛发细腻，动态模糊

合并后：

一只金毛犬在秋天的公园草坪上奔跑，写实摄影风格，阳光逆光，毛发细腻，动态模糊，高清细节

避免歧义：不要说“左边一个人”，应明确“画面左侧站着一位穿红衣服的男人”
善用否定词：加入“low quality, watermark, text overlay”等防止水印和低质输出

4.3 日常维护小技巧

查看日志：如果生成失败，查看根目录下的comfyui.log文件，定位错误原因
清理缓存：长时间运行后，可删除./models/checkpoints/temp/下的临时文件释放空间
备份工作流：完成一个满意的设计后，记得导出JSON文件备份，方便下次复用

5. 常见问题解答（FAQ）

5.1 脚本运行时报错“Permission denied”怎么办？

这是权限问题。请先赋予脚本可执行权限：

chmod +x /root/1键启动.sh

然后再运行：

bash /root/1键启动.sh

5.2 为什么点击“队列执行”没反应？

可能原因及解决方法：

服务未完全启动：等待30秒再试，可通过tail -f comfyui.log查看启动进度
GPU内存不足：尝试关闭其他进程，或更换更大显存的机器
浏览器缓存问题：刷新页面或换Chrome/Firefox重试

5.3 能否远程调用API自动生成图片？

完全可以！ComfyUI原生支持HTTP API，你可以用Python脚本提交生成任务。

例如，提交一个生成请求：

import requests url = "http://localhost:8188/prompt" payload = { "prompt": { /* 这里填入导出的JSON工作流 */ }, "client_id": "my_client" } response = requests.post(url, json=payload) print(response.json())

详细调用方式可参考官方文档或进阶教程《Z-Image-ComfyUI支持API调用吗？程序化接入方式》。