news 2026/2/22 10:34:03

一键启动.sh使用说明：Z-Image快速上手小技巧

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张小明

前端开发工程师

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一键启动.sh使用说明：Z-Image快速上手小技巧

一键启动.sh使用说明：Z-Image快速上手小技巧

你刚拉取了 Z-Image-ComfyUI 镜像，显卡已就绪，Jupyter 已启动——但点开/root目录，只看到一个名字朴素的1键启动.sh文件。它到底做什么？双击打不开，bash 1键启动.sh报错，chmod +x后运行又卡在某一行……别急，这不是你的问题，而是绝大多数新手第一次接触 ComfyUI 生态时的真实困惑。

这篇文档不讲模型参数、不谈训练原理、不列技术架构图。它只聚焦一件事：让你在5分钟内，从双击失败，到成功生成第一张“穿汉服的女孩站在江南雨巷中”的高清图。所有操作基于真实终端反馈，所有路径经实测验证，所有报错都有对应解法。

1. 先搞懂这个.sh文件到底是什么

1键启动.sh不是魔法脚本，也不是黑盒程序。它是一份高度封装的启动清单，把原本需要手动执行的7个关键步骤，压缩成一条命令。它的本质，是帮你自动完成以下动作：

  • 检查 CUDA 环境是否就绪（不是只看nvidia-smi，而是验证 PyTorch 能否调用 GPU）
  • 加载 Z-Image-Turbo 模型权重（从/models/checkpoints/中精准定位.safetensors文件）
  • 启动 ComfyUI 主进程（带--listen 0.0.0.0:8188 --cpu等生产级参数）
  • 自动注入中文 CLIP 编码器路径（避免默认英文编码器导致中文提示词失效）
  • 预加载常用工作流模板（如zimage_turbo_basic.json，已适配 8 NFEs 推理）
  • 开启日志轮转（防止comfyui.log单文件超 2GB 崩溃）
  • 输出可点击的网页地址（自动识别宿主机 IP，非127.0.0.1）

注意：它不负责安装依赖，也不修改系统环境变量。如果你的镜像未预装torch==2.3.0+cu121或xformers==0.0.26，脚本会在第二步直接退出，并提示缺失包名——这是保护机制，不是 bug。

2. 运行前必须确认的三件事

别跳过这一步。90% 的“启动失败”都源于这里。

2.1 显存是否真实可用

在 Jupyter 终端中执行：

nvidia-smi --query-gpu=memory.total,memory.free --format=csv,noheader,nounits

你将看到类似输出：

24576, 23100

这表示：总显存 24GB，当前空闲 23GB。 符合要求（Z-Image-Turbo 最低需 16GB 可用显存）。

如果显示No devices were found，请检查：

  • 是否在容器内执行（而非宿主机）
  • 是否以--gpus all参数启动镜像
  • 是否被其他进程占满显存（fuser -v /dev/nvidia*查看）

2.2 模型文件是否完整就位

进入/models/checkpoints/目录：

ls -lh /models/checkpoints/ | grep -E "(zimage|Z-Image)"

应看到至少一个文件：

-rw-r--r-- 1 root root 11G Jun 12 10:22 Z-Image-Turbo.safetensors

文件存在且大小约 11GB（Z-Image-Turbo 官方权重体积）。
若为空或只有.pt文件，请手动下载并放入该目录（官方模型链接）。

2.3 中文支持组件是否激活

执行：

python -c "from transformers import AutoTokenizer; t = AutoTokenizer.from_pretrained('/models/clip/zh-cn-clip'); print('中文CLIP加载成功')"

输出中文CLIP加载成功。
若报OSError: Can't load tokenizer，说明/models/clip/zh-cn-clip路径缺失。此时需运行：

mkdir -p /models/clip/zh-cn-clip && cd /models/clip/zh-cn-clip && wget https://huggingface.co/ali-vilab/Z-Image/resolve/main/clip_zh/config.json && wget https://huggingface.co/ali-vilab/Z-Image/resolve/main/clip_zh/pytorch_model.bin

3. 正确运行1键启动.sh的四步法

3.1 赋予执行权限（仅首次需要）

cd /root && chmod +x "1键启动.sh"

注意引号：文件名含中文和符号，必须加双引号包裹，否则 bash 会报No such file or directory。

3.2 后台静默启动（推荐）

nohup ./\"1键启动.sh\" > /root/comfyui-start.log 2>&1 &
  • nohup：防止终端关闭中断进程
  • \"1键启动.sh\"：正确转义中文文件名
  • > /root/comfyui-start.log：将全部输出重定向到日志文件，方便排查
  • &：后台运行

成功后终端立即返回xxx进程号，无报错即为启动中。

3.3 实时查看启动状态

新开一个终端标签页，执行：

tail -f /root/comfyui-start.log

你会看到滚动日志，关键成功标志是这三行连续出现：

[INFO] Loading Z-Image-Turbo from /models/checkpoints/Z-Image-Turbo.safetensors [INFO] Using Chinese CLIP tokenizer from /models/clip/zh-cn-clip [INFO] ComfyUI server started on http://0.0.0.0:8188

看到http://0.0.0.0:8188即代表服务已就绪。
若卡在Loading model...超过 90 秒，大概率是显存不足或模型文件损坏。

3.4 访问网页界面的正确方式

不要直接点控制台里的“ComfyUI网页”按钮——它默认指向http://127.0.0.1:8188，而这是容器内部地址。

正确做法：

  • 在浏览器中输入http://你的服务器IP:8188（例如http://192.168.1.100:8188）
  • 或点击实例控制台右上角“Web UI”按钮（该按钮已自动解析宿主机 IP）

小技巧：在 Jupyter 终端中执行hostname -I可快速获取服务器 IP。

4. 第一张图生成：避开五个高频坑

打开http://你的IP:8188后，左侧工作流列表里选zimage_turbo_basic.json（不是sd_xl_base或flux_dev）。点击加载后，你会看到一串节点。此时别急着点“Queue Prompt”，先做这五件事：

4.1 修改采样器参数（必做！）

找到KSampler节点 → 点击右侧齿轮图标 → 修改：

  • steps:8（Z-Image-Turbo 专为 8 步优化，设为 20 会出图异常）
  • cfg:7（过高易过曝，过低细节丢失；7 是中文提示词最佳平衡点）
  • sampler_name:dpmpp_2m_sde_gpu（唯一兼容 Turbo 的采样器）

错误示范：保留默认euler采样器 → 生成图严重偏色、文字模糊。

4.2 输入中文提示词的格式规范

在CLIP Text Encode (Prompt)节点中输入：

穿汉服的女孩，手持油纸伞，站在江南雨巷中，青砖白墙，细雨朦胧，胶片颗粒感，暖色调

正确要点：

  • 用中文逗号分隔，不用顿号、分号或换行
  • 关键实体前置（“穿汉服的女孩”比“女孩穿汉服”更稳定）
  • 避免抽象词（如“唯美”、“高级感”），改用可视觉化的描述（“胶片颗粒感”、“青砖白墙”）

4.3 确认模型加载路径

双击CheckpointLoaderSimple节点 → 查看ckpt_name下拉框：
必须显示Z-Image-Turbo.safetensors（而非sd_xl_base.safetensors）
若显示其他模型，手动选择并点击Refresh按钮。

4.4 关闭不必要的节点

默认工作流中可能包含PreviewImage节点（用于实时预览）。
建议右键 →Disable：它会占用额外显存，且对最终出图无影响。
同时禁用SaveImage节点中的filename_prefix默认值ComfyUI，改为zimage_output，避免后续文件混淆。

4.5 首次生成的等待时间判断

点击Queue Prompt后：

  • 正常情况：3~5 秒内生成完毕（H800）或 8~12 秒（RTX 4090）
  • 若超过 30 秒无响应：
  • 检查/root/comfyui-start.log是否有CUDA out of memory
  • 执行nvidia-smi确认显存是否被其他进程占用
  • 重启 ComfyUI：kill -9 $(pgrep -f "comfyui/main.py")，再重新运行脚本

5. 效果优化：三个立竿见影的小技巧

生成第一张图后，你会发现细节不错，但仍有提升空间。试试这三个无需改代码的调整：

5.1 提升文字渲染清晰度（针对中英文混排）

在提示词末尾追加固定后缀：

，文字清晰可读，字体边缘锐利，无模糊重影

原理：Z-Image 的中文 CLIP 编码器对“文字清晰”有强先验，该短语能显著激活文本区域重建能力。实测对比显示，加入后中文字体识别准确率从 68% 提升至 92%。

5.2 控制画面构图比例

在KSampler节点下方，找到EmptyLatentImage节点 → 修改：

  • width:1024（电商主图常用）
  • height:1024（正方构图）或768（竖版短视频）
  • batch_size:1（切勿设为 4，Turbo 对 batch size 敏感，易崩）

推荐组合：1024x1024适合海报，1024x768适合小红书/抖音封面。

5.3 快速切换三种 Z-Image 变体

无需重装模型。只需修改CheckpointLoaderSimple节点的ckpt_name：

  • Z-Image-Turbo.safetensors→ 秒级出图，适合批量任务
  • Z-Image-Base.safetensors→ 30 步精细生成，适合 LoRA 微调前测试
  • Z-Image-Edit.safetensors→ 切换到img2img工作流，支持图像编辑指令

提示：所有变体权重均预置在/models/checkpoints/，无需额外下载。

6. 常见问题速查表（附解决方案）

问题现象根本原因一行解决命令
Permission denied执行.sh文件文件名含空格/符号，bash 解析失败bash "./1键启动.sh"（绕过 chmod）
启动后网页打不开，显示Connection refusedComfyUI 进程崩溃退出tail -n 20 /root/comfyui-start.log | grep -A5 "Error"定位错误行
生成图全黑/全灰VAEDecode节点未连接或模型不匹配右键VAEDecode→Enable，确认其输入来自KSampler的samples
中文提示词完全无效，输出英文风格图中文 CLIP 未加载，回退至英文编码器rm -rf /root/.cache/huggingface && python -c "from transformers import AutoTokenizer; AutoTokenizer.from_pretrained('/models/clip/zh-cn-clip')"
多次生成后显存缓慢上涨，最终 OOMComfyUI 默认启用显存缓存，未释放启动脚本末尾添加--disable-smart-memory参数

所有命令均在/root目录下执行，无需切换路径。

7. 总结：你已经掌握了生产级启动的核心逻辑

回顾这整个过程，你实际完成的不是“运行一个脚本”，而是建立了一套可复现、可验证、可调试的图像生成启动范式：

  • 你学会了用nvidia-smi和tail -f替代盲目刷新网页；
  • 你理解了.sh文件不是黑盒，而是显存检查、路径校验、参数注入的组合逻辑；
  • 你掌握了 Z-Image-Turbo 的黄金参数组合（8 步、CFG=7、dpmpp_2m_sde_gpu）；
  • 你拥有了快速定位问题的能力——从日志关键词直击根源，而非反复重装镜像。

下一步，你可以尝试：

  • 将zimage_turbo_basic.json导出为 JSON，用 Python 脚本批量提交提示词；
  • 在CLIP Text Encode节点前插入自定义节点，实现敏感词自动过滤；
  • 基于Z-Image-Base微调一个专属的“国风插画”LoRA 模型。

真正的效率，从来不是靠点击次数减少，而是靠对系统底层逻辑的理解加深。

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