ComfyUI
Use os modelos do Atlas Cloud dentro do ComfyUI com nós prontos para usar. Sem GPU local — Seedance, Kling, Wan, Veo, Nano Banana, Seedream, FLUX e mais.
Os nós do Atlas Cloud para ComfyUI permitem chamar modelos hospedados a partir de um grafo do ComfyUI. A geração roda no Atlas Cloud, então você pode usar grandes modelos de vídeo e imagem sem uma GPU local — e combiná-los com os nós locais que já tem.
Repositório no GitHub: AtlasCloudAI/atlascloud_comfyui
Requisitos
- ComfyUI (aplicativo de desktop ou instalação a partir do código)
- Python 3.10 ou mais recente
- Uma chave de API do Atlas Cloud — crie uma em console/api-keys
Instalação
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.txtEm seguida, feche o ComfyUI completamente e abra-o de novo.
As dependências são leves — requests, numpy e pillow.
Instale as dependências no mesmo ambiente Python em que o ComfyUI roda. Usar um interpretador diferente é a causa mais comum do "module not found" após a instalação.
Depois de reiniciar, os nós aparecem em Node Library → AtlasCloud.
Configurando sua chave de API
A chave não é lida de uma variável de ambiente. Adicione um nó AtlasCloud Client ao seu grafo e cole a chave nele — esse nó guarda a credencial e a base URL, e todos os outros nós do Atlas Cloud tiram a conexão dele.
O JSON de um fluxo de trabalho salvo pode conter o que você digitou no nó de cliente. Limpe o campo antes de compartilhar publicamente um arquivo de fluxo de trabalho.
Início rápido
Instale os nós e reinicie o ComfyUI.
Arraste examples/01-text-to-image.json do repositório clonado para o canvas.
Selecione o nó AtlasCloud Client e cole sua chave de API.
Execute o grafo.
Fluxos de trabalho de exemplo
O repositório traz grafos executáveis em examples/:
| Arquivo | O que faz |
|---|---|
01-text-to-image.json | Texto para imagem, 3 nós |
02-image-to-video.json | Imagem para vídeo, 5 nós |
03-multi-reference-video.json | Vídeo guiado por referências com até 8 imagens de referência, 7 nós |
parallel_video/3x_parallel_t2v.workflow.json | Três tarefas de texto para vídeo rodando em paralelo |
Modelos disponíveis
O conjunto de nós acompanha o catálogo do Atlas Cloud e cobre as principais famílias:
- Vídeo — Seedance, Kling, Wan, Veo, Hailuo, Vidu, PixVerse, LTX
- Imagem — Nano Banana, Seedream, GPT Image, FLUX, Qwen Image, Grok Imagine
- Fluxos de estúdio — pipelines empacotados de várias etapas, como visuais de produto e provador virtual
Entre os nós utilitários comuns estão o Image Previewer e o Video Previewer, para inspecionar os resultados na própria tela.
Navegue pelo catálogo completo na Biblioteca de Modelos.
Variáveis de ambiente opcionais
| Variável | Finalidade |
|---|---|
ATLAS_ALLOW_DEPRECATED_MODELS | Defina como 1 para manter visíveis os nós legados depois que um modelo é aposentado, de modo que fluxos antigos ainda carreguem |
ATLASCLOUD_HISTORY_DIR | Altera onde o histórico de geração é armazenado localmente. O padrão é um diretório de suporte de aplicativos no seu perfil de usuário |
Solução de problemas
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