Dreamify -基于comfyui和Next.js的Flux AI图像生成网站应用

一个基于Next.js和comfyui的AI图像生成网站应用，后端图像生成采用ComfyUI API 驱动。

✨ 核心特色

• 生成计时 - 页面展示生图等待时间

• 多种模型 - 基于需求可任意替换

• 高度可定制 - 支持多参数调节

• 自动重试 - 当一个生图请求失效时，自动向后端发送新的请求

• 开箱即用 - 无需登录配置

🚀 快速开始

访问在线演示站

⚠️ 重要提示

• 这是一个用于AI文生图网站的前端项目，但并不包含图像生成的能力哦！如果你想要运行这个项目，请记得自己部署一个文生图的后端服务基于 ComfyUI API。对于生产环境，我们推荐您使用共绩算力作为项目的云算力平台，因其已提供了预制的ComfyUI-API镜像。但项目本身并不绑定任何云平台，您也可以考虑任何其他平台（例如阿里云、AutoDL等）

⚙️项目架构图

🖼️ 网站部分页面展示

🛠️ 开发指南

本地部署

git clone https://github.com/your-repo/fluxez.git
cd fluxez
npm install
npm run dev
# 启动后访问 http://localhost:3000

API配置

ComfyUI API端点配置在.env文件中,你需要将一个可访问的ComfyUI API服务的URL进行配置，如下。

COMFYUI_API_URL = "https://your-comfyui-api-url"

🐋 comfyui-api的Docker镜像构建（包含Flux模型的ComfyUI-api）

将Flux模型打包为ComfyUI的Docker镜像，并使用ComfyUI API进行封装。

先决条件

已安装Docker或docker desktop（windows）

构建流程

准备目录结构：

comfyUI/
└── Dockerfile
├── diffusion_models/
│   └── flux1-schnell.safetensors
├── text_encoders/
│   ├── clip_l.safetensors
│   └── t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors
├── vae/
│   └── ae.safetensors

使用Dockerfile：

FROM ghcr.io/saladtechnologies/comfyui-api:comfy0.3.29-api1.8.3-torch2.6.0-cuda12.4-runtime

# 设置环境变量
ENV COMFYUI_PORT=8188 \
    MODEL_DIR=/opt/ComfyUI/models \
    BASE=""

# 4. 预创建模型目录结构
RUN mkdir -p ${MODEL_DIR}/{loras,vaes,text_encoders,diffusion_models}

# 5. 复制模型文件（
COPY diffusion_models/*.safetensors ${MODEL_DIR}/diffusion_models/
COPY vae/*.safetensors ${MODEL_DIR}/vae/
COPY text_encoders/*.safetensors ${MODEL_DIR}/text_encoders/

# 6. 暴露端口
EXPOSE ${COMFYUI_PORT}

接下来可自行构建镜像。

🤝 参与贡献

欢迎：

• 通过Issues提交功能建议

• 通过PR提交代码改进

📜 许可协议

MIT许可证 | © 2023 FluxEz项目

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