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前言
在数字内容创作行业中，利用本地化服务器进行人工智能部署的策略正逐步成为优化制作流程的重要手段。以视觉设计领域为例，传统基于云平台的服务在图像生成方面常面临传输延迟和数据外泄风险的双重挑战。通过在Windows系统中搭建Stable Diffusion 3.5模型架构，创作者能够构建个性化的视觉内容生产环境，在保障信息安全的同时提升网络连接可靠性。
该技术方案既符合企业客户对数据管理的高标准要求，又能灵活应对独立创作者在不同创作场景下的实际需求。针对分布式团队协作的特殊需求，推荐结合使用Cpolar内网穿透工具建立专用通信链路，确保本地化部署的SD 3.5系统能在复杂网络环境中实现跨区域实时调用和稳定运行。
【视频教程】
Stable Diffusion 3.5 AI绘画生成神器重磅更新！本地部署与远程使用保姆级教程
1. 本地部署ComfyUI
本篇文章测试环境：Win11专业版，8GB显存
进入到官方Github中，下载 最新版ComfyUI
ComfyUI Github：GitHub - comfyanonymous/ComfyUI: The most powerful and modular diffusion model GUI, api and backend with a graph/nodes interface.
找到免安装版本
解压保存到本地打开，进入到根目录下，有 run_cpu、run_nvidia_gpu 第一个是通过CPU进行解码的，第二个是通过Nvidia显卡进行解码的，速度会更快
双击打开这两个其中哪个脚本都可以，运行脚本
打开一个新的浏览器输入 http://127.0.0.1:8188
可以看到进入到了ComfyUI当中，但是默认情况下是英文，需要设置成中文
下载压缩包并解压到本地
解压后，进入到根目录，把这个文件放到ComfyUI \ custom_nodes 目录中
回到 Comfy UI 中，点击设置，选择语言为中文
2. 下载 Stable Diffusion3.5 模型
Stable Diffusion共发布了三款模型，分别是：
Stable Diffusion 3.5 Large：该基础型号拥有 80 亿个参数，质量卓越，响应迅速，是 Stable Diffusion 系列中最强大的型号。该型号非常适合 1 百万像素分辨率的专业用例。【推荐16G以上显存】
稳定扩散 3.5 Large Turbo：稳定扩散 3.5 Large 的精简版仅需 4 个步骤即可生成高质量图像，且具有出色的快速依从性，速度比稳定扩散 3.5 Large 快得多。【推荐8G以上显存】
Stable Diffusion 3.5 Medium（将于 10 月 29 日发布）： 该模型拥有 25 亿个参数，采用改进的 MMDiT-X 架构和训练方法，可在消费级硬件上“开箱即用”，在质量和定制易用性之间取得平衡。它能够生成分辨率在 0.25 到 2 百万像素之间的图像。
本篇文章演示使用的是 第二种 3.5 Large Turbo版本，
点击链接下载模型：stabilityai/stable-diffusion-3.5-large-turbo · Hugging Face
找到下方这两个文件
将 sd3.5_large_turbo.safetensors 文件下载到 ComfyUI/models/checkpoint 文件夹中
接下来下载Clip文件， 将clip_g.safetensors、clip_l.safetensors 和 t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors 下载到 ComfyUI/models/clip 文件夹
回到ComfyUI目录中，运行一键脚本。
重新进入到浏览器当中 http://127.0.0.1:8188
3. 演示文生图
将刚才下载好的 SD3.5L_Turbo_example_workflow.json 文件拖入到ComfyUI界面中
然后在左侧Clip设置中，修改成我们刚才下载的模型
在中间的CLIP文本编码器中，输入英文提示词后，点击右侧 添加提示词队列
可以看到右侧已经生成了新的图片，我们在本地成功部署了Stable Diffusion 3.5 大模型，如果想团队协作多人使用，或者在异地其他设备使用的话就需要结合Cpolar内网穿透实现公网访问，免去了复杂得本地部署过程，只需要一个公网地址直接就可以进入到ComfyUI中来使用 Stable Diffusion 3.5文生图。
接下来教大家如何安装Cpolar并且将 Stable Diffusion 3.5 实现公网使用。
4. 公网使用Stable Diffusion 3.5 大模型
下面我们Windows安装Cpolar内网穿透工具,通过Cpolar 转发本地端口映射的http公网地址,我们可以很容易实现远程访问,而无需自己注册域名购买云服务器.下面是安装cpolar步骤
cpolar官网地址: https://www.cpolar.com
点击进入cpolar官网，点击免费使用注册一个账号，并下载最新版本的Cpolar。
登录成功后，点击下载Cpolar到本地并安装（一路默认安装即可）本教程选择下载Windows版本。
Cpolar安装成功后，在浏览器上访问http://localhost:9200，使用cpolar账号登录,登录后即可看到Cpolar web 配置界面,结下来在web 管理界面配置即可。
4.1 创建远程连接公网地址
登录cpolar web UI管理界面后,点击左侧仪表盘的隧道管理——创建隧道：
隧道名称：可自定义，本例使用了: comfyui注意不要与已有的隧道名称重复
协议：http
本地地址：8188
域名类型：随机域名
地区：选择China Top
高级：Http Auth：user:123（本例中用户名user 密码123）
点击保存
创建成功后,打开左侧在线隧道列表,可以看到刚刚通过创建隧道生成了两个公网地址，接下来就可以在其他电脑（异地）上，使用任意一个地址在浏览器中访问即可。
如下图所示，输入设置的用户名及密码（也可以不设置高级，就无需用户名密码直接登入，安全起见，建议配置高级）
可以看到成功实现使用公网地址异地远程访问本地部署的 Stable Diffusion3.5大模型！
小结
为了方便演示，我们在上边的操作过程中使用了cpolar生成的HTTP公网地址隧道，其公网地址是随机生成的。这种随机地址的优势在于建立速度快，可以立即使用，然而，它的缺点是网址是随机生成，这个地址在24小时内会发生随机变化，更适合于临时使用。
如果有长期远程访问本地 Stable Diffusion3.5 或者其他本地部署的服务的需求，但又不想每天重新配置公网地址，还想地址好看又好记，那我推荐大家选择使用固定的二级子域名方式来远程访问，带宽会更快，使用cpolar在其他用途还可以保留多个子域名，支持多个cpolar在线进程。（根据cpolar套餐而定）
5. 固定远程访问公网地址
由于以上使用cpolar所创建的隧道使用的是随机公网地址，24小时内会随机变化，不利于长期远程访问。因此我们可以为其配置二级子域名，该地址为固定地址，不会随机变化。
登录cpolar官网，点击左侧的预留，选择保留二级子域名，地区选择china vip top，然后设置一个二级子域名名称，填写备注信息，点击保留。
保留成功后复制保留的二级子域名地址：
登录cpolar web UI管理界面，点击左侧仪表盘的隧道管理——隧道列表，找到所要配置的隧道，点击右侧的编辑。
修改隧道信息，将保留成功的二级子域名配置到隧道中
域名类型：选择二级子域名
Sub Domain：填写保留成功的二级子域名
地区: China VIP
点击更新
更新完成后，打开在线隧道列表，此时可以看到随机的公网地址已经发生变化，地址名称也变成了保留和固定的二级子域名名称。
最后，我们使用固定的公网地址访问 ComfyUI 可以看到访问成功，一个永久不会变化的远程访问方式即设置好了，再重新拖入文件，选择模型就可以了。
在分布式计算技术快速发展的驱动下，人工智能工具本地化部署正引发数字艺术领域的范式变革。通过将Stable Diffusion 3.5算法框架与Cpolar内网穿透系统进行深度整合，创作者得以构建新一代智能创作基础设施。该解决方案通过三个核心技术创新实现生产力跃迁：
1. 混合计算架构
依托SD 3.5模型的进阶渲染模块，采用基于亚像素分解技术的图像增强算法，在复杂场景生成时呈现超过40%的效率增益。这种多层级并行处理机制显著优化了视觉细节的解析度表现。
2. 加密通信协议栈
Cpolar构建的安全通道集成AES-256位加密标准，通过动态密钥协商机制实现创作数据的完整性保护。该架构在公网传输环境中可有效抵御中间人攻击，确保艺术资产免遭未经授权的访问或篡改。
3. 智能端口映射系统
基于SDN（软件定义网络）技术构建的分布式访问体系，支持创作者通过智能终端远程调用本地化模型资源。其自适应带宽分配机制可实现在异构网络环境下的低延迟协作，响应时间缩短至200ms以内。
该技术组合突破了传统云端创作模式的两大瓶颈：传输延时导致的实时性缺失，以及敏感数据跨境流动的风险管控难题。具体效能提升体现在：
- 移动生产力场景：5G边缘计算节点支持创作者在野外环境下实现毫秒级模型响应
- 权限管理系统：多层级生物特征认证体系（包括虹膜识别与声纹验证）保障创作资产的分级访问安全
- 集群渲染方案：通过NVIDIA GPU资源池化技术，单次任务可并行处理超过500个3D建模作业
从建筑可视化到数字人像构建，该解决方案正在重塑艺术创作的技术边界。其价值不仅体现在数据主权与网络性能的优化平衡上，更在于将AI模型的算力转化为无限创意的可能性空间。这种新型基础设施架构重新定义了"创作-渲染-协作"的全流程效率标准，标志着数字艺术生产进入全栈可控的新纪元。