Générer des images avec Stable Diffusion et Flux grâce à ComfyUI, sur PC ou GPU loué

Par Mouhamed BANKOLE, CEO chez ITNET Technologies · Mis à jour le 6 novembre 2026 · Lecture : 9 min

Générer des visuels avec Stable Diffusion ou Flux sur votre propre machine, sans crédit à acheter ni image envoyée sur un service en ligne : c'est ce que permet ComfyUI. Son interface à nœuds déroute au premier abord, puis devient l'outil le plus souple pour enchaîner modèle, texte, réglages et retouches. Le vrai obstacle est la carte graphique. Voici le principe de ComfyUI, son installation, la mémoire vidéo nécessaire, son installation sur un GPU loué, avec le piège de compatibilité à connaître sur les cartes V100, et la façon d'y accéder sans l'exposer.

En résumé

• ComfyUI est une interface et un moteur libres (licence GPL-3.0) pour générer des images avec des modèles de diffusion comme SD 1.5, SDXL, SD3.5 ou Flux.
• On y construit un « workflow » en reliant des nœuds : chargement du modèle, texte, échantillonneur, enregistrement de l'image.
• La VRAM fait la différence : ComfyUI peut faire tourner de gros modèles avec peu de mémoire grâce au déchargement, mais beaucoup plus lentement.
• Sur une NVIDIA V100, installez PyTorch compilé avec CUDA 12 : les outils CUDA 13 ne ciblent plus l'architecture Volta.
• N'exposez pas ComfyUI sur Internet : accédez-y par un tunnel SSH.

Sommaire

1. Qu'est-ce que ComfyUI ?
2. Comment fonctionne un workflow ComfyUI ?
3. Quels modèles d'image ComfyUI prend-il en charge ?
4. Comment installer ComfyUI ?
5. Quelle carte graphique faut-il pour ComfyUI ?
6. Comment installer ComfyUI sur un GPU loué ?
7. Comment accéder à ComfyUI à distance en sécurité ?
8. ComfyUI ou une autre interface : que choisir ?
9. Combien coûte la génération d'images sur un GPU loué ?

Qu'est-ce que ComfyUI ?

ComfyUI est une interface graphique, une API et un moteur pour les modèles de diffusion, organisés en graphe de nœuds. Le projet, publié sous licence GPL-3.0 sur GitHub, se présente comme l'interface la plus modulaire du genre.

Ce que vous pouvez en faire :

• générer des images à partir d'un texte (text-to-image) ;
• transformer ou retoucher une image existante (image-to-image, inpainting) ;
• enchaîner plusieurs étapes : génération, agrandissement, correction ;
• automatiser grâce à son API, pour produire des séries de visuels.

ComfyUI fait partie de la même famille d'outils d'IA locale qu'Ollama, qui fait tourner des modèles de texte.

Comment fonctionne un workflow ComfyUI ?

Un workflow ComfyUI est un schéma où chaque nœud réalise une étape (charger le modèle, encoder le texte, générer, décoder, enregistrer) et où les liens transmettent le résultat au nœud suivant. On voit tout le processus d'un coup d'œil et on peut modifier une seule étape.

Le workflow de base comprend :

1. un nœud de chargement du modèle (checkpoint) ;
2. deux nœuds de texte : ce que vous voulez voir et ce que vous voulez éviter ;
3. un échantillonneur qui génère l'image à partir du bruit ;
4. un décodeur qui transforme le résultat en image visible ;
5. un nœud d'enregistrement qui sauvegarde le fichier.

Conseil de pro : un workflow s'enregistre dans le fichier image produit. Glissez une image générée dans ComfyUI pour retrouver exactement les réglages qui l'ont créée.

Quels modèles d'image ComfyUI prend-il en charge ?

ComfyUI prend en charge les principales familles de modèles de diffusion : Stable Diffusion 1.5, SDXL et SD3.5, Flux, Qwen Image, HiDream et d'autres, ainsi que des modèles d'édition d'image. La liste complète figure dans le dépôt officiel.

• Les fichiers de modèle se placent dans le dossier models/checkpoints.
• Les licences varient d'un modèle à l'autre : vérifiez-les avant un usage commercial.

Comment installer ComfyUI ?

Le plus simple est l'application ComfyUI Desktop sur Windows ou macOS ; sur Linux ou un serveur, on clone le dépôt, on installe PyTorch pour sa carte graphique, puis les dépendances. Les étapes suivantes sont celles du dépôt officiel :

1. Clonez le dépôt : git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.
2. Créez un environnement Python dédié.
3. Installez PyTorch adapté à votre GPU (NVIDIA, AMD ou Intel).
4. Installez les dépendances : pip install -r requirements.txt.
5. Placez un modèle dans models/checkpoints.
6. Lancez ComfyUI : python main.py.

L'application Desktop, disponible pour Windows et macOS, évite toute ligne de commande sur un poste de travail.

Quelle carte graphique faut-il pour ComfyUI ?

Une carte NVIDIA récente avec le plus de VRAM possible est le choix le plus confortable ; ComfyUI sait faire tourner de grands modèles avec seulement 4 Go de VRAM et 8 Go de RAM, mais en déchargeant une partie du modèle, donc lentement. C'est ce qu'indique le dépôt de ComfyUI, qui gère aussi les GPU AMD, Intel et Apple Silicon.

• Peu de VRAM : génération possible mais lente, surtout avec Flux et les grandes résolutions.
• Beaucoup de VRAM : modèles lourds chargés en entier, séries d'images plus rapides.
• Les modèles quantifiés réduisent la mémoire nécessaire, au prix d'une légère perte de qualité.
• Le processeur et la RAM comptent moins que la carte graphique.

Comment installer ComfyUI sur un GPU loué ?

Connectez-vous en SSH, vérifiez la carte avec nvidia-smi, installez une version de PyTorch compatible avec votre GPU, puis ComfyUI et un modèle : sur une V100, choisissez impérativement un PyTorch compilé avec CUDA 12. Les notes de version de CUDA 13.0 publiées par NVIDIA indiquent que les outils CUDA 13 ne peuvent plus cibler les architectures Maxwell, Pascal et Volta, alors que la série 12.x reste prise en charge pour elles.

Procédure sur une V100 :

1. Vérifiez le GPU : nvidia-smi affiche la carte et le pilote.
2. Installez PyTorch avec CUDA 12 et non la variante CUDA 13 recommandée par défaut dans le dépôt.
3. Contrôlez la compatibilité : python -c "import torch; print(torch.cuda.get_arch_list())" doit lister sm_70.
4. Installez ComfyUI et ses dépendances comme ci-dessus.
5. Lancez-le en local : python main.py, il n'écoute que sur la machine.

La location de GPU Wayhost propose une NVIDIA V100 32 Go dédiée, hébergée à Cergy, avec un accès root par clé SSH, à 0,60 € HT de l'heure ou 199,99 € HT par mois (constaté le 6 novembre 2026). Les 32 Go de VRAM permettent de charger des modèles lourds sans déchargement.

Comment accéder à ComfyUI à distance en sécurité ?

Gardez ComfyUI en écoute locale sur le serveur et ouvrez un tunnel SSH depuis votre poste : l'interface s'affiche alors dans votre navigateur comme si elle tournait chez vous. ComfyUI n'a pas de comptes utilisateurs : l'exposer sur Internet revient à donner votre GPU à n'importe qui.

• Fermez le port de ComfyUI au pare-feu.
• Méfiez-vous des extensions (« custom nodes ») : installez-les depuis des sources fiables, car elles exécutent du code sur le serveur.
• Sauvegardez vos workflows et vos images hors du serveur.

ComfyUI ou une autre interface : que choisir ?

ComfyUI convient si vous voulez maîtriser chaque étape et automatiser ; une interface plus simple suffit pour générer quelques images ponctuelles. Le choix dépend de votre usage, pas de la qualité finale, qui dépend surtout du modèle.

• ComfyUI : workflows réutilisables, API, prise en charge rapide des nouveaux modèles.
• Interfaces à formulaire : plus simples à prendre en main, moins souples pour enchaîner des étapes.
• Services en ligne : rien à installer, mais images et textes envoyés chez un tiers et crédits à payer.

Pour la partie texte d'un projet d'IA, notre guide pour héberger une application IA présente les architectures possibles.

Combien coûte la génération d'images sur un GPU loué ?

Le coût est celui du temps de GPU : vous payez à l'heure pendant vos séances de création, ou au mois pour une production continue, sans facturation à l'image. ComfyUI et la plupart des modèles ouverts sont gratuits.

• À l'heure : idéal pour des séances ponctuelles ; coupez l'instance quand vous avez terminé.
• Au mois : pour une génération quotidienne ou automatisée.
• Une machine entière : un serveur physique pour une charge permanente.
• L'interface seule : un VPS peut héberger l'application qui envoie les demandes au GPU.

Notre guide de l'hébergement serveur aide à choisir entre location à l'heure, VPS et serveur dédié.

Questions fréquentes

ComfyUI est-il gratuit ?

Oui, ComfyUI est un logiciel libre sous licence GPL-3.0. Les modèles d'image ont leur propre licence, parfois restrictive pour un usage commercial. Le seul coût est le matériel ou la location du GPU.

Quelle différence entre ComfyUI et Stable Diffusion ?

Stable Diffusion est un modèle qui génère des images. ComfyUI est l'interface et le moteur qui font tourner ce modèle et d'autres, comme Flux. On utilise donc Stable Diffusion dans ComfyUI.

Peut-on utiliser ComfyUI sans carte graphique ?

C'est possible sur le processeur, mais la génération devient extrêmement lente. Une carte graphique dédiée est fortement recommandée. Sans GPU puissant, louer un GPU à l'heure est souvent la solution la plus pratique.

Combien de VRAM faut-il pour ComfyUI ?

ComfyUI annonce faire tourner de grands modèles avec 4 Go de VRAM et 8 Go de RAM grâce au déchargement, mais lentement. Plus la carte a de mémoire, plus les modèles lourds comme Flux tournent vite. Une carte de 32 Go charge les modèles en entier.

ComfyUI fonctionne-t-il sur une NVIDIA V100 ?

Oui, à condition d'installer PyTorch compilé avec CUDA 12, car les outils CUDA 13 ne ciblent plus l'architecture Volta. Vérifiez que torch.cuda.get_arch_list() liste sm_70. Le reste de l'installation est identique.

Les extensions ComfyUI sont-elles sûres ?

Pas toujours : une extension exécute du code sur votre machine. Installez uniquement des extensions connues, depuis leur dépôt officiel. Sur un serveur, isolez ComfyUI et ne l'exposez pas sur Internet.

Où se placent les modèles dans ComfyUI ?

Les modèles principaux vont dans le dossier models/checkpoints de ComfyUI. D'autres sous-dossiers accueillent les LoRA, les VAE et les modèles d'agrandissement. Un fichier de configuration permet de partager des modèles avec une autre interface.

Ce qu'il faut retenir

• ComfyUI fait tourner Stable Diffusion, SDXL et Flux dans une interface à nœuds libre.
• Un workflow relie des étapes que l'on peut modifier et réutiliser.
• La VRAM décide du confort : peu de mémoire fonctionne, mais lentement.
• Sur une V100, PyTorch doit être compilé avec CUDA 12, pas CUDA 13.
• Accès par tunnel SSH uniquement : ComfyUI n'a pas de comptes utilisateurs.

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Article rédigé par Mouhamed BANKOLE, CEO chez ITNET Technologies.