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从零到一搭建远程图像生成系统：Stable Diffusion 3.5+内网穿透技术深度实战

news 2025/7/2 6:00:24

文章目录

    • 前言
    • 1. 本地部署ComfyUI
    • 2. 下载 Stable Diffusion3.5 模型
    • 3. 演示文生图
    • 4. 公网使用Stable Diffusion 3.5 大模型
      • 4.1 创建远程连接公网地址
    • 5. 固定远程访问公网地址

前言

在数字内容生产领域，基于本地服务器的AI部署模式正逐渐成为创作者优化工作流程的创新方式。以图形设计场景为例，传统云端图像生成服务常受限于地理网络延迟及信息泄露隐患。通过在Windows操作系统部署SD 3.5模型（Stable Diffusion 3.5），创作者可建立专属的图像生成系统，有效解决数据安全防护和网络稳定性两大痛点。

这种部署方案不仅满足企业级团队对数据管控的严苛要求，也适配个人创作者的多样化场景需求。针对远程协作的特殊场景，建议配合Cpolar内网穿透技术搭建专属通道，实现跨地域的实时模型调用，确保本地部署的SD 3.5系统在多网络环境下保持高效可用性。

【视频教程】

Stable Diffusion 3.5 AI绘画生成神器重磅更新！本地部署与远程使用保姆级教程

1. 本地部署ComfyUI

本篇文章测试环境：Win11专业版，8GB显存

进入到官方Github中，下载 最新版ComfyUI

ComfyUI Github：GitHub - comfyanonymous/ComfyUI: The most powerful and modular diffusion model GUI, api and backend with a graph/nodes interface.

image.png

找到免安装版本

image.png

解压保存到本地打开，进入到根目录下，有 run_cpu、run_nvidia_gpu 第一个是通过CPU进行解码的，第二个是通过Nvidia显卡进行解码的，速度会更快

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双击打开这两个其中哪个脚本都可以，运行脚本

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打开一个新的浏览器输入 http://127.0.0.1:8188

可以看到进入到了ComfyUI当中，但是默认情况下是英文，需要设置成中文

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下载中文语言包，点击链接：GitHub - AIGODLIKE/AIGODLIKE-ComfyUI-Translation: A plugin for multilingual translation of ComfyUI，This plugin implements translation of resident menu bar/search bar/right-click context menu/node, etc

下载压缩包并解压到本地

image.png

解压后，进入到根目录，把这个文件放到ComfyUI \ custom_nodes 目录中

image.png

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回到 Comfy UI 中，点击设置，选择语言为中文

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2. 下载 Stable Diffusion3.5 模型

Stable Diffusion共发布了三款模型，分别是：

  • Stable Diffusion 3.5 Large：该基础型号拥有 80 亿个参数，质量卓越，响应迅速，是 Stable Diffusion 系列中最强大的型号。该型号非常适合 1 百万像素分辨率的专业用例。【推荐16G以上显存】

  • 稳定扩散 3.5 Large Turbo：稳定扩散 3.5 Large 的精简版仅需 4 个步骤即可生成高质量图像，且具有出色的快速依从性，速度比稳定扩散 3.5 Large 快得多。【推荐8G以上显存】

  • Stable Diffusion 3.5 Medium（将于 10 月 29 日发布）： 该模型拥有 25 亿个参数，采用改进的 MMDiT-X 架构和训练方法，可在消费级硬件上“开箱即用”，在质量和定制易用性之间取得平衡。它能够生成分辨率在 0.25 到 2 百万像素之间的图像。

本篇文章演示使用的是 第二种 3.5 Large Turbo版本，
点击链接下载模型：stabilityai/stable-diffusion-3.5-large-turbo · Hugging Face

找到下方这两个文件

image.png
将 sd3.5_large_turbo.safetensors 文件下载到 ComfyUI/models/checkpoint 文件夹中

image.png

接下来下载Clip文件， 将clip_g.safetensors、clip_l.safetensors 和 t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors 下载到 ComfyUI/models/clip 文件夹

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回到ComfyUI目录中，运行一键脚本。

image.png

重新进入到浏览器当中 http://127.0.0.1:8188

image.png

3. 演示文生图

将刚才下载好的 SD3.5L_Turbo_example_workflow.json 文件拖入到ComfyUI界面中

image.png

然后在左侧Clip设置中，修改成我们刚才下载的模型

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在中间的CLIP文本编码器中，输入英文提示词后，点击右侧 添加提示词队列

image.png

可以看到右侧已经生成了新的图片，我们在本地成功部署了Stable Diffusion 3.5 大模型，如果想团队协作多人使用，或者在异地其他设备使用的话就需要结合Cpolar内网穿透实现公网访问，免去了复杂得本地部署过程，只需要一个公网地址直接就可以进入到ComfyUI中来使用 Stable Diffusion 3.5文生图。

接下来教大家如何安装Cpolar并且将 Stable Diffusion 3.5 实现公网使用。

4. 公网使用Stable Diffusion 3.5 大模型

下面我们Windows安装Cpolar内网穿透工具,通过Cpolar 转发本地端口映射的http公网地址,我们可以很容易实现远程访问,而无需自己注册域名购买云服务器.下面是安装cpolar步骤

cpolar官网地址: https://www.cpolar.com

点击进入cpolar官网，点击免费使用注册一个账号，并下载最新版本的Cpolar。

img

登录成功后，点击下载Cpolar到本地并安装（一路默认安装即可）本教程选择下载Windows版本。

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Cpolar安装成功后，在浏览器上访问http://localhost:9200，使用cpolar账号登录,登录后即可看到Cpolar web 配置界面,结下来在web 管理界面配置即可。

img

4.1 创建远程连接公网地址

登录cpolar web UI管理界面后,点击左侧仪表盘的隧道管理——创建隧道：

  • 隧道名称：可自定义，本例使用了: comfyui注意不要与已有的隧道名称重复

  • 协议：http

  • 本地地址：8188

  • 域名类型：随机域名

  • 地区：选择China Top

  • 高级：Http Auth：user:123（本例中用户名user 密码123）

点击保存

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创建成功后,打开左侧在线隧道列表,可以看到刚刚通过创建隧道生成了两个公网地址，接下来就可以在其他电脑（异地）上，使用任意一个地址在浏览器中访问即可。

image.png

如下图所示，输入设置的用户名及密码（也可以不设置高级，就无需用户名密码直接登入，安全起见，建议配置高级）

image.png

可以看到成功实现使用公网地址异地远程访问本地部署的 Stable Diffusion3.5大模型！

image.png

小结

为了方便演示，我们在上边的操作过程中使用了cpolar生成的HTTP公网地址隧道，其公网地址是随机生成的。这种随机地址的优势在于建立速度快，可以立即使用，然而，它的缺点是网址是随机生成，这个地址在24小时内会发生随机变化，更适合于临时使用。

如果有长期远程访问本地 Stable Diffusion3.5 或者其他本地部署的服务的需求，但又不想每天重新配置公网地址，还想地址好看又好记，那我推荐大家选择使用固定的二级子域名方式来远程访问，带宽会更快，使用cpolar在其他用途还可以保留多个子域名，支持多个cpolar在线进程。（根据cpolar套餐而定）

5. 固定远程访问公网地址

由于以上使用cpolar所创建的隧道使用的是随机公网地址，24小时内会随机变化，不利于长期远程访问。因此我们可以为其配置二级子域名，该地址为固定地址，不会随机变化。

登录cpolar官网，点击左侧的预留，选择保留二级子域名，地区选择china vip top，然后设置一个二级子域名名称，填写备注信息，点击保留。

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保留成功后复制保留的二级子域名地址：

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登录cpolar web UI管理界面，点击左侧仪表盘的隧道管理——隧道列表，找到所要配置的隧道，点击右侧的编辑。

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修改隧道信息，将保留成功的二级子域名配置到隧道中

  • 域名类型：选择二级子域名

  • Sub Domain：填写保留成功的二级子域名

  • 地区: China VIP

点击更新

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更新完成后，打开在线隧道列表，此时可以看到随机的公网地址已经发生变化，地址名称也变成了保留和固定的二级子域名名称。

image.png

最后，我们使用固定的公网地址访问 ComfyUI 可以看到访问成功，一个永久不会变化的远程访问方式即设置好了，再重新拖入文件，选择模型就可以了。

image.png

在分布式计算架构逐步普及的背景下，AI创作工具的本地化部署模式正在重构数字艺术创作生态。通过将Stable Diffusion 3.5模型与Cpolar内网穿透技术进行系统集成，创作者获得了突破性的工作流解决方案。该技术组合通过以下三大核心架构实现创作效能的质变：

  1. 多模态处理引擎：基于3.5版本的图像优化模块，采用亚像素级分辨率增强算法，使复杂场景的渲染效率提升至40%以上
  2. 安全传输体系：Cpolar构建的加密通信隧道采用AES-256标准，确保创作数据在公网传输过程中的防篡改特性
  3. 动态访问架构：依托智能端口映射技术，创作者可实时访问任意位置的本地模型资源，实现跨网络环境的无缝协作

这种技术协同模式突破了传统云端创作的双重限制：网络带宽对生成速度的制约，以及敏感数据传输的安全隐患。创作者现可实现：

  • 通过5G网络在移动场景下即时调用本地模型
  • 部署生物识别认证系统进行分级访问控制
  • 构建GPU计算集群执行批量渲染任务

从建筑可视化到虚拟角色生成，这套本地化部署方案为数字艺术创作提供了新的自由维度。其技术核心在于将AI模型的计算能力转化为创作可能性的无限延伸，确保每个创意构思都能获得精准的技术支撑。这种部署模式不仅解决了数据安全与网络稳定性问题，更重新定义了数字内容生产的效率边界。

[在这里插入图片描述

](https://www.cpolar.com/2025-6-18)

http://www.lryc.cn/news/578343.html

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