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开始前准备什么
- 已有本地 ComfyUI 环境；按所用模型官方说明准备硬件和权重。
- 下载本页材料，检查模型家族、目录与来源；模型权重未打包。
- 保留原文件与实际版本，UI workflow 与 API prompt 分开。
- 先验证 UI 工作流
- 使用当前版本导出入口
- 查看 prompt 对象形状
- 核对真实字段而非位置猜测
- 包成请求并校验负样本
- 只提交自己的本地服务
- 关联最终版本与真实结果
2026-10-24 核验材料；实际执行范围、结果与限制见下方记录。
补充：原有练习资料与下载
含 UI/单独 API JSON、原输入、模型清单、校验脚本和真实负例；无权重及本次推理输出。
按官方 0.4 格式整理；仅结构核验，需在你的目标版本实际导入。
从本页工作流 Loader 字段读取；按官方来源准备兼容权重。
空结果栏，供你填写实际输出与故障；不预填虚构成功结果。
原生 API 导出实测：从中文菜单下载并真正执行节点对象
真正点击「文件 → 导出 (API)」下载 3 节点对象，提交后原生 history 完成；与 nodes/links 画布 JSON 的差异可对照下载。
· 原生 UI 导出 API JSON，直接提交该文件、验证 history 成功并取得 PNG；同时记录画布误传的真实失败。
- 运行环境
- ComfyUI 0.42.0；官方提交 8baf68d53d751216dd95d4f678bf109d82db3442；原生前端 1.57.1，中文界面；Python 3.12.13，CPU；独立本地实例 127.0.0.1:3344；关闭自定义节点与合作伙伴节点，未下载模型权重；输入为本站原创几何测试图，不含用户图片；本地练习无需 apizt API Key
1. 先跑通可复现画布
文件 → 打开 canvas-workflow.json，上传 proof-a.png，确认 LoadImage、ImageScale、SaveImage 三节点以及 256×192 设置。
2. 使用原生导出入口
点左上菜单 → 文件 → 导出 (API)，输入文件名并确认。实测下载到的 native-ui-export-api.json 含节点 ID、class_type、inputs、_meta。
3. 检查 payload 外层
POST /prompt 需要 {"prompt": 节点对象}；不要把画布 nodes/links/pos 原样包进 prompt。_meta 是标题辅助字段，不是模型输入。
4. 提交实际导出的文件
下载包的 run_image_workflow.py 会读取原生 UI 导出的 API 文件，通过原生上传、队列、history、view 跑两张输入；无需第三方节点。
bashpython3 run_image_workflow.py --base http://127.0.0.1:81885. 保存运行和错误证据
确认 history.completed=true 与 status_str=success 后下载输出；另用 wrong-ui-as-prompt 负例观察实测 HTTP 500。不同版本错误码可能不同，不能把 500 直接归因于模型或 Key。
这次实际得到什么
- 实际原生导出文件的可执行 class_type/inputs 与准备好的 API 节点对象一致，保留导出验证 JSON。
- 原生导出文件提交返回 prompt_id，history 完成且状态 success；输出为真正 SaveImage PNG。
- 本次完整画布 JSON 误作为 prompt，ComfyUI 0.42.0 返回 HTTP 500，已记录原始响应；有效 API 节点对象成功执行。
使用这份结果时注意
- 本次 API 工作流执行的是图像缩放，不是文生图或第三方扩散模型。
- 没有测试 Comfy Cloud 认证或 apizt API；本地 ComfyUI 服务不接受将网关 Key 当作工作流节点。
1. 先验证 UI 工作流
用 workflow.json 打开官方基础图，核对 Checkpoint、文本、采样与保存路径。先在你自己的环境确认模型和小样，再做 API 化；API 不能绕过模型或节点缺失。
2. 使用当前版本导出入口
在当前 ComfyUI 菜单找到 Export (API)，如未显示先按该版本设置启用相关开发者选项。界面版本不同位置可能变动，官方仓库 basic_api_example.py 指明 API 格式用途。
3. 查看 prompt 对象形状
打开 prompt-api.json，顶层以节点 ID 作键，每个节点包含 class_type 与 inputs；连线用 [上游节点ID, 输出slot]。UI 文件中的 pos、size、links 不是此请求的格式。
4. 核对真实字段而非位置猜测
查看 KSampler seed、steps、cfg 与 CheckpointLoaderSimple.ckpt_name；API widgets 字段按名字设置，不按 UI widgets_values 下标直接发送。以当前 /object_info 的节点定义为准。
5. 包成请求并校验负样本
请求体使用 {prompt: 对象, client_id: 独立ID}。旧包的 python check.py 验证静态结构；10月24日另用原生菜单导出的 API 文件实际执行成功。完整画布 JSON 误放进 prompt 的原生 0.42.0 响应是 HTTP 500；离线校验器拒绝与真实后端错误码应分开记录。
6. 只提交自己的本地服务
硬件与模型就绪后提交到 http://127.0.0.1:8188/prompt，记录返回 prompt_id 与 node_errors。请求可能触发实际推理；不要把此本地接口混成 apizt /v1 聊天端点。
7. 关联最终版本与真实结果
保留 UI、API、请求和响应，模型切换后重新导出核对。素材包的 API 来自官方 basic 示例并做静态结构核验，没有向真实 Comfy 服务提交生成任务。
8. 下载工作流、输入和结构检查
完整包包含官方来源 JSON、按本页整理的 UI workflow、单独的 API prompt、真实输入 PNG、模型与参数清单、空验收表、故障负样本和离线脚本。先执行 python check.py，再在自己的 ComfyUI 安装中导入与实际运行。包内权重未下载，结构检查不能替代前端兼容与推理验收。
怎样确认已经完成
- UI 文件与 API prompt 分开命名且用途明确。
- class_type、inputs 与引用节点存在，误包 UI 的负样本被拒绝。
- 真实提交时返回 prompt_id 和 node_errors 被保存，未与其他 API 格式混用。
常见问题
ComfyUI导出API工作流教程：区分画布 JSON 与 prompt 节点对象本次实际验证了什么？
真正点击「文件 → 导出 (API)」下载 3 节点对象，提交后原生 history 完成；与 nodes/links 画布 JSON 的差异可对照下载。
本次结果有哪些适用限制？
本次 API 工作流执行的是图像缩放，不是文生图或第三方扩散模型。 没有测试 Comfy Cloud 认证或 apizt API；本地 ComfyUI 服务不接受将网关 Key 当作工作流节点。