ComfyUI
Usa i modelli di Atlas Cloud dentro ComfyUI con nodi pronti all'uso. Nessuna GPU locale richiesta — Seedance, Kling, Wan, Veo, Nano Banana, Seedream, FLUX e altri.
I nodi ComfyUI di Atlas Cloud ti permettono di richiamare modelli ospitati da un grafo ComfyUI. La generazione avviene su Atlas Cloud, quindi puoi usare grandi modelli video e immagine senza una GPU locale — e combinarli con i nodi locali che hai già.
Repository GitHub: AtlasCloudAI/atlascloud_comfyui
Requisiti
- ComfyUI (app desktop o installazione da sorgente)
- Python 3.10 o successivo
- Una chiave API di Atlas Cloud — creane una su console/api-keys
Installazione
cd ~/Documents/ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/AtlasCloudAI/atlascloud_comfyui.git
cd atlascloud_comfyui
~/Documents/ComfyUI/.venv/bin/python -m pip install -r requirements.txtPoi chiudi completamente ComfyUI e riaprilo.
Le dipendenze sono leggere — requests, numpy e pillow.
Installa le dipendenze nello stesso ambiente Python su cui gira ComfyUI. Usare un interprete diverso è la causa più comune di «module not found» dopo l'installazione.
Dopo il riavvio, i nodi compaiono sotto Node Library → AtlasCloud.
Configurare la chiave API
La chiave non viene letta da una variabile d'ambiente. Aggiungi un nodo AtlasCloud Client al tuo grafo e incollaci la chiave — quel nodo contiene la credenziale e l'URL di base, e ogni altro nodo di Atlas Cloud prende da lì la propria connessione.
Un file JSON di workflow salvato può contenere tutto ciò che hai digitato nel nodo client. Svuota il campo prima di condividere pubblicamente un file di workflow.
Avvio rapido
Installa i nodi e riavvia ComfyUI.
Trascina examples/01-text-to-image.json dal repository clonato sul canvas.
Seleziona il nodo AtlasCloud Client e incolla la tua chiave API.
Esegui il grafo.
Workflow di esempio
Il repository include grafi eseguibili in examples/:
| File | Cosa fa |
|---|---|
01-text-to-image.json | Testo-verso-immagine, 3 nodi |
02-image-to-video.json | Immagine-verso-video, 5 nodi |
03-multi-reference-video.json | Video guidato da riferimenti con fino a 8 immagini di riferimento, 7 nodi |
parallel_video/3x_parallel_t2v.workflow.json | Tre attività testo-verso-video eseguite in parallelo |
Modelli disponibili
L'insieme di nodi segue il catalogo di Atlas Cloud e copre le famiglie principali:
- Video — Seedance, Kling, Wan, Veo, Hailuo, Vidu, PixVerse, LTX
- Immagini — Nano Banana, Seedream, GPT Image, FLUX, Qwen Image, Grok Imagine
- Workflow Studio — pipeline multi-passaggio già confezionate, come visual di prodotto e prova virtuale
Tra i nodi di utilità più comuni ci sono Image Previewer e Video Previewer, per ispezionare i risultati direttamente nel grafo.
Sfoglia il catalogo completo nella Libreria dei modelli.
Variabili d'ambiente facoltative
| Variabile | Scopo |
|---|---|
ATLAS_ALLOW_DEPRECATED_MODELS | Imposta a 1 per mantenere visibili i nodi legacy dopo il ritiro di un modello, così i vecchi workflow continuano a caricarsi |
ATLASCLOUD_HISTORY_DIR | Sovrascrive la posizione in cui viene salvata localmente la cronologia delle generazioni. Per impostazione predefinita una directory application-support nel tuo profilo utente |
Risoluzione dei problemi
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