ComfyUI
Используйте модели Atlas Cloud внутри ComfyUI через готовые ноды. Локальный GPU не нужен — Seedance, Kling, Wan, Veo, Nano Banana, Seedream, FLUX и другие.
Ноды Atlas Cloud для ComfyUI позволяют вызывать размещённые модели прямо из графа ComfyUI. Генерация выполняется на стороне Atlas Cloud, поэтому вы можете использовать крупные видео- и image-модели без локального GPU — и сочетать их с уже имеющимися локальными нодами.
Репозиторий GitHub: AtlasCloudAI/atlascloud_comfyui
Требования
- ComfyUI (десктопное приложение или установка из исходников)
- Python 3.10 или новее
- API-ключ Atlas Cloud — создайте его на странице console/api-keys
Установка
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.txtЗатем полностью закройте ComfyUI и откройте заново.
Зависимости минимальны — requests, numpy и pillow.
Устанавливайте зависимости в то же окружение Python, в котором работает ComfyUI. Использование другого интерпретатора — самая частая причина ошибки «module not found» после установки.
После перезапуска ноды появятся в разделе Node Library → AtlasCloud.
Настройка API-ключа
Ключ не считывается из переменной окружения. Добавьте в граф ноду AtlasCloud Client и вставьте ключ в неё — эта нода хранит учётные данные и базовый URL, а все остальные ноды Atlas Cloud берут подключение оттуда.
Сохранённый JSON рабочего процесса может содержать всё, что вы ввели в ноду клиента. Очистите это поле, прежде чем публично делиться файлом рабочего процесса.
Быстрый старт
Установите ноды и перезапустите ComfyUI.
Перетащите файл examples/01-text-to-image.json из клонированного репозитория на холст.
Выберите ноду AtlasCloud Client и вставьте свой API-ключ.
Запустите граф.
Примеры рабочих процессов
В репозитории есть готовые к запуску графы в каталоге examples/:
| Файл | Что делает |
|---|---|
01-text-to-image.json | Текст в изображение, 3 ноды |
02-image-to-video.json | Изображение в видео, 5 нод |
03-multi-reference-video.json | Видео по референсам, до 8 референсных изображений, 7 нод |
parallel_video/3x_parallel_t2v.workflow.json | Три задачи «текст в видео», выполняемые параллельно |
Доступные модели
Набор нод следует за каталогом Atlas Cloud и покрывает основные семейства:
- Видео — Seedance, Kling, Wan, Veo, Hailuo, Vidu, PixVerse, LTX
- Изображения — Nano Banana, Seedream, GPT Image, FLUX, Qwen Image, Grok Imagine
- Studio-процессы — упакованные многошаговые пайплайны, например предметная съёмка и виртуальная примерка
Среди служебных нод есть Image Previewer и Video Previewer для просмотра результатов прямо в графе.
Полный каталог доступен в Библиотеке моделей.
Необязательные переменные окружения
| Переменная | Назначение |
|---|---|
ATLAS_ALLOW_DEPRECATED_MODELS | Установите 1, чтобы устаревшие ноды оставались видимыми после вывода модели из эксплуатации и старые рабочие процессы продолжали загружаться |
ATLASCLOUD_HISTORY_DIR | Переопределяет место локального хранения истории генераций. По умолчанию используется директория application support в вашем профиле пользователя |
Устранение неполадок
Связанные материалы
Last updated on