En resumen
- ComfyUI es una interfaz de código abierto basada en nodos para la generación de imágenes y video con Stable Diffusion.
- SwarmUI es una interfaz que utiliza ComfyUI como backend y ofrece una instalación más sencilla mediante presets predefinidos.
- En RunPod y Massed Compute se pueden alquilar por hora GPU como RTX Pro 6000, H100 y A100; es posible la generación paralela con múltiples GPU.
- El modelo TI2V-5B de Wan 2.2 funciona con una sola RTX 4090 (se recomiendan 24GB de VRAM), mientras que los modelos A14B de 14 mil millones de parámetros requieren múltiples GPU o la nube.
Para quienes desean probar modelos de inteligencia artificial de código abierto como FLUX Krea o Wan 2.2 para generar imágenes o video en alta resolución, pero no cuentan con una tarjeta gráfica con suficiente VRAM, los servicios de GPU en la nube ofrecen una solución práctica. Esta guía explica paso a paso cómo instalar y ejecutar las interfaces ComfyUI y SwarmUI en las plataformas RunPod y Massed Compute, basándose en los tutoriales de licencia abierta (Apache-2.0) publicados por el instructor de SECourses, Furkan Gözükara.
Qué aprenderás
Al final de esta guía sabrás cómo conectarte a una máquina con GPU en la nube, instalar ComfyUI y SwarmUI, descargar los modelos de IA necesarios, realizar generación paralela con múltiples GPU y detener la facturación cuando termines tu trabajo.
Requisitos
Una cuenta y saldo en RunPod o Massed Compute (tarificación por hora; por ejemplo, se han observado precios de alrededor de 1,47 dólares por hora para una RTX Pro 6000 de 96GB, o de alrededor de 1,80 dólares por hora para una configuración con 2x A100; los precios actuales pueden variar en las plataformas).
El paquete de instalación de ComfyUI (una versión que se actualiza con frecuencia; en las fuentes se menciona la versión 57 como ejemplo) y el paquete de instalación/descargador de modelos de SwarmUI (versión 89 en el ejemplo).
Si usas Massed Compute para la conexión de escritorio remoto, necesitarás el cliente ThinLinc; en RunPod basta con la interfaz de Jupyter Lab a través del navegador.
VRAM suficiente según el modelo que quieras generar: el modelo TI2V-5B de Wan 2.2 puede funcionar con una sola RTX 4090 (se recomiendan 24GB de VRAM), mientras que los modelos T2V-A14B e I2V-A14B de 14 mil millones de parámetros requieren múltiples GPU o recursos en la nube.
Instalación paso a paso
Crea una cuenta y carga saldo. Tras registrarte en RunPod o Massed Compute, define un saldo desde la sección de facturación.
Elige la GPU. En Massed Compute hay opciones como RTX Pro 6000 Blackwell o L40S; si quieres usar varias GPU a la vez, puedes elegir una máquina con doble GPU.
Inicia la máquina y conéctate. En Massed Compute se accede a la máquina remota con el cliente ThinLinc, mientras que en RunPod se hace directamente a través de la interfaz basada en navegador. Activar el uso compartido de carpetas locales (sincronización de portapapeles y unidad) en Massed Compute facilita la transferencia de archivos.
Sube los archivos de instalación. Transfiere los paquetes de instalación de ComfyUI y SwarmUI a la máquina remota y descomprímelos.
Instala ComfyUI. Ejecuta en la terminal el comando indicado en el archivo de instrucciones de instalación para instalar ComfyUI.
Actualiza o instala SwarmUI. En las imágenes de Massed Compute, SwarmUI suele venir preinstalado; basta con ejecutar el script de actualización. En RunPod, en cambio, hay que instalarlo desde cero.
Descarga los modelos. Usa la herramienta descargadora de modelos de SwarmUI para obtener modelos como FLUX, FLUX Krea o Wan 2.2, junto con los archivos necesarios (por ejemplo, los pesos del VAE y del codificador de texto).
Importa los presets. Los paquetes de presets predefinidos te permiten empezar rápidamente sin ajustar los parámetros manualmente.
Configura los backends para múltiples GPU. En SwarmUI puedes definir un backend independiente para cada GPU y así realizar generación en paralelo; opciones de aceleración como Sage Attention también pueden activarse en esta etapa.
Inicia la generación y descarga los archivos. Tras iniciar la generación de imágenes o video, puedes transferir los resultados a tu ordenador a través de la carpeta compartida (Massed Compute) o del espacio de trabajo (RunPod).
Apaga la máquina. Eliminar la máquina en Massed Compute, o terminar (terminate) en lugar de solo detener (stop) el pod en RunPod, evita facturación innecesaria.
Qué modelo es adecuado para qué hardware
Wan 2.2 se ofrece en varias variantes de modelo. El modelo TI2V-5B puede generar video a partir de texto o de imagen y funciona con una sola GPU de consumo (RTX 4090, se recomiendan 24GB de VRAM). Los modelos T2V-A14B e I2V-A14B, con 14 mil millones de parámetros activos, utilizan una arquitectura Mixture-of-Experts y requieren múltiples GPU (hasta 8) o un servicio en la nube para obtener el mejor rendimiento. FLUX Krea Dev tiene una arquitectura de transformador de flujo rectificado de 12 mil millones de parámetros y busca producir resultados más fotorrealistas y menos con "aspecto de IA" que el FLUX Dev estándar.
Errores comunes
Olvidar terminar la máquina en lugar de solo detenerla al terminar el trabajo puede generar facturas inesperadas.
Intentar ejecutar los archivos de modelo directamente desde la carpeta compartida en lugar de copiarlos primero al disco local (downloads) puede causar problemas de sincronización.
Intentar ejecutar un modelo grande en una sola GPU sin comprobar antes sus requisitos de VRAM provoca errores de memoria.
Próximos pasos
Una vez completada la instalación, puedes probar diferentes presets de FLUX Krea y Wan 2.2 para comprobar qué combinación de parámetros ofrece el mejor resultado para tus proyectos.
Fuente y licencia
Esta guía ha sido adaptada al español a partir de los artículos comunitarios "How to Install and Use ComfyUI and SwarmUI on Massed Compute and RunPod", "Ultimate ComfyUI & SwarmUI on RunPod Tutorial" y "Wan 2.2 & FLUX Krea Full Tutorial", publicados por Furkan Gözükara en Hugging Face bajo licencia Apache-2.0.
Fuentes
3 fuentesNo republicamos los textos de las fuentes; las citas breves van marcadas y el resto es resumen y comentario propios.
Para usuarios sin una GPU local potente que estén interesados en la visualización y la generación de video, alquilar una GPU en la nube puede ser una forma práctica de probar modelos como FLUX Krea o Wan 2.2 sin invertir en hardware; este enfoque también puede ser una opción para pequeñas oficinas y estudiantes que trabajan en presentaciones visuales y estudios conceptuales. El modelo de tarificación por hora puede resultar económico para pruebas cortas o proyectos puntuales, aunque en un uso regular los costes pueden aumentar rápidamente.
Como el proceso de instalación incluye pasos técnicos como comandos de terminal, sincronización de archivos y configuración de GPU/backend, existe cierta curva de aprendizaje para quienes empiezan desde cero. Aun así, combinado con software de código abierto y gratuito (ComfyUI, SwarmUI), ofrece a los usuarios en Turquía un entorno de experimentación de bajo coste.
Preguntas frecuentes
¿Qué son ComfyUI y SwarmUI?
ComfyUI es una interfaz de código abierto basada en nodos para la generación de imágenes y video con Stable Diffusion; SwarmUI es una capa intermedia que utiliza ComfyUI como backend y facilita la instalación mediante presets predefinidos.
¿Cuánta VRAM se necesita para ejecutar Wan 2.2?
El modelo TI2V-5B puede funcionar con una sola RTX 4090 (se recomiendan 24GB de VRAM), mientras que los modelos A14B de 14 mil millones de parámetros requieren múltiples GPU o recursos en la nube.
¿Cuál es la diferencia entre RunPod y Massed Compute?
Ambas plataformas ofrecen alquiler de GPU con tarificación por hora; Massed Compute utiliza el cliente ThinLinc para el acceso a escritorio remoto, mientras que RunPod ofrece acceso a través de la interfaz de Jupyter Lab basada en navegador.
