ComfyUI Docker 镜像构建项目

本仓库是基于 2025 Docker 训练营课程内容的实战项目，专注于使用 Dockerfile 构建并部署 ComfyUI 云开发环境镜像。项目旨在将课程中学到的 Docker 基础知识、Dockerfile 编写技巧以及容器化实践应用于真实的开发场景中。

ComfyUI 是一款基于节点式可视化操作的 AI 内容生成工具，依托 Stable Diffusion(稳定扩散模型) 生态发展而来，其核心背景是满足专业创作者对 AI 图像生成全流程 “精细化控制、可扩展、易调试” 的需求，相较于传统可视化 Web-UI，ComfyUI 支持自定义节点编排、多类扩散模型部署、批量图像、视频生成等多种功能，是当前AI艺术创作、视觉设计领域的主流工具之一。

• 编写高效、可复用的 Dockerfile，用于构建 ComfyUI 运行环境
• 实现 ComfyUI 及其依赖的一键容器化部署
• 优化镜像大小、构建速度与运行时性能
• 提供清晰的使用文档与最佳实践示例

本项目的课程教学内容分为三个核心阶段，从基础的镜像构建到实战部署验证，再到优秀作业评定，形成完整的 Docker 容器化实战闭环，帮助你将 Docker 理论知识落地到 AI 工具容器化的真实场景中：

• 仓库准备：首先将本仓库 Fork 到你的个人 / 组织账号下，便于后续自定义修改与版本控制；
• Dockerfile 解读与构建：理解教学文档Dockerfile中的命令和安装逻辑，基于该Dockerfile在云服务器中构建包含基础运行环境的 ComfyUI 镜像
• 镜像推送：完成镜像构建后，将镜像推送到本仓内的制品库或者非同名制品库，确保镜像可被后续环节稳定拉取。

• 配置文件修改：在 Fork 后的仓库中，编辑.cnb.yml配置文件将文件中引用的镜像地址替换为你第一阶段推送到制品库的ComfyUI镜像地址，同时根据实际需求调整容器启动参数
• 容器启动与验证：通过配置文件触发容器启动流程，验证 ComfyUI 服务是否正常运行
• AI模型应用：在运行的ComfyUI环境中，完成至少一项图片生成或者图片编辑，并留存生成结果作为作业完成凭证，提交到主仓库的ISSUE中，完成上述步骤即可认定为课程毕业

完成的作业需要符合以下标准，并把镜像链接和生成图片提交到主仓库的ISSUE中

• ✅ 环境配置正确：.cnb.yml 文件中正确引用了自建镜像
• ✅ 镜像构建成功：Docker镜像能正常构建且无错误
• ✅ 容器运行正常：ComfyUI服务能在容器中正常启动
• ✅ 功能验证通过：成功使用AI模型生成或编辑图片
• ✅ 成果完整提交：在ISSUE中提交镜像链接和生成的图片

• 自定义插件安装:在原有基础上安装更多自定义插件并保证启动无报错
• 镜像二次开发:在制作完成的基础镜像上继续进行二次开发安装新依赖