ComfyUI 完全开源节点式生成式工作流
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ComfyUI 是最强大的开源节点式生成 AI 应用程序。它是一个基于节点的界面和推理引擎,用户可以通过连接不同节点来组合各种 AI 模型和操作,实现高度可定制和可控的内容生成。
核心特点:
- ✅ 完全开源,可本地运行
- ✅ 节点式工作流,灵活性极高
- ✅ 支持多种 GPU(NVIDIA、AMD、Intel、Apple Silicon)
- ✅ 丰富的自定义节点生态
- ✅ 支持 ControlNet、LoRA、VAE 等扩展
系统要求
支持的操作系统
- Windows
- Linux
- macOS(支持 Apple Silicon M 系列芯片)
Python 版本
- Python 3.13(推荐)
- Python 3.12(备选)
- Python 3.14(部分自定义节点可能有问题)
硬件支持
| 硬件类型 | 说明 |
|---|---|
| NVIDIA GPU | 安装 PyTorch CUDA 13.0(推荐) |
| AMD GPU (Linux) | ROCm 6.4 或 7.1 |
| AMD GPU (RDNA 3/3.5/4) | RX 7000/9000 系列,实验性支持 |
| Intel GPU | Arc 系列,原生 PyTorch XPU 支持 |
| Apple Silicon | M1/M2/M3/M4 系列,Metal 加速 |
| CPU | 使用 --cpu 参数(较慢) |
浏览器要求
- Google Chrome 143+(推荐)
- 早期版本可能有视觉问题
安装方式
方式一:ComfyUI Desktop(推荐新手)
适用系统: Windows、macOS (ARM)
特点: 独立安装包,开箱即用
下载地址: https://github.com/Comfy-Org/desktop
方式二:ComfyUI Portable(Windows 便携版)
适用系统: Windows only
特点: 集成独立 Python 环境,完全便携,始终使用最新版本
下载地址: https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases
方式三:手动安装
适用: 所有系统和 GPU 类型
步骤:
| |
快速上手:第一次生成图像
步骤 1:启动 ComfyUI
启动后自动打开浏览器界面:http://127.0.0.1:8188
步骤 2:加载默认工作流
方法 A:从模板加载
- 点击右下角 Fit View 按钮
- 点击侧边栏 文件夹图标(Workflows)
- 点击 Browse example workflows
- 选择 Image Generation
方法 B:从图片加载
- 将 ComfyUI 生成的图片拖入界面即可加载其工作流
步骤 3:安装模型
模型存放位置:ComfyUI/models/checkpoints/
推荐入门模型:
- v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors(SD1.5,约 4GB)
安装方式:
- 自动下载:点击节点上的 Download 按钮
- ComfyUI Manager:Manager → Model Manager → 搜索安装
- 手动下载:从 HuggingFace 下载后放入
models/checkpoints/目录
步骤 4:生成图像
- 在 Load Checkpoint 节点选择模型
- 修改 CLIP Text Encoder 中的提示词
- 点击 Queue 或按
Ctrl + Enter生成
核心概念
文生图流程
| |
关键概念
| 概念 | 说明 |
|---|---|
| Latent Space(潜在空间) | 扩散模型工作的抽象数据空间,降低计算复杂度 |
| Pixel Space(像素空间) | 最终图像的存储空间 |
| Checkpoint | 包含 MODEL (UNet)、CLIP、VAE 的模型文件 |
| UNet | 负责噪声预测和图像生成的核心模型 |
| CLIP | 文本编码器,将提示词转为模型可理解的向量 |
| VAE | 变分自编码器,在像素空间和潜在空间之间转换 |
节点详解
A. Load Checkpoint(加载模型)
输出:
MODEL (UNet)- 扩散模型CLIP- 文本编码器VAE- 图像编解码器
B. Empty Latent Image(空白潜在图像)
定义画布大小,决定最终图像尺寸
参数:
width/height- 图像尺寸batch_size- 批量生成数量
C. CLIP Text Encoder(文本编码器)
编码提示词:
- Positive - 正向提示词(想要的元素)
- Negative - 负向提示词(不想要的元素)
D. KSampler(采样器 - 核心)
参数详解:
| 参数 | 说明 | 建议值 |
|---|---|---|
seed | 随机种子 | 控制随机性 |
steps | 去噪迭代次数 | 20-30 |
cfg | 提示词引导强度 | 7-8 |
sampler_name | 采样算法 | euler、dpmpp_2m |
scheduler | 调度器 | normal、karras |
denoise | 去噪强度 | 1.0(完整生成) |
E. VAE Decode(VAE 解码)
将潜在空间图像转换为像素空间图像
F. Save Image(保存图像)
预览并保存图像到 ComfyUI/output/ 目录
提示词技巧
SD1.5 提示词原则
- ✅ 尽量使用英文
- ✅ 用英文逗号
,分隔 - ✅ 使用短语而非长句
- ✅ 描述要具体
- ✅ 使用权重语法
(keyword:1.2)增强关键词 - ✅ 使用质量词
masterpiece, best quality, 4k
示例提示词
动漫风格:
Positive:
| |
Negative:
| |
写实风格:
Positive:
| |
Negative:
| |
常用快捷键
| 快捷键 | 功能 |
|---|---|
Ctrl + Enter | 运行工作流 |
Ctrl + Shift + Enter | 运行工作流(不等待) |
Double Click | 添加节点搜索 |
Ctrl + C/V | 复制/粘贴节点 |
Delete/Backspace | 删除选中节点 |
R | 刷新节点定义和模型列表 |
Space + Drag | 平移画布 |
Ctrl + Scroll | 缩放画布 |
资源链接
官方资源
| 资源 | 链接 |
|---|---|
| 官方文档 | https://docs.comfy.org/ |
| GitHub 仓库 | https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI |
| Comfy Hub | https://comfy.org/workflows |
| Discord 社区 | https://discord.com/invite/comfyorg |
| YouTube 频道 | https://www.youtube.com/@comfyorg |
模型资源
| 资源 | 链接 |
|---|---|
| HuggingFace | https://huggingface.co/models?search=stable-diffusion |
| Civitai | https://civitai.com/ |
扩展插件
| 插件 | 说明 |
|---|---|
| ComfyUI Manager | 节点和模型管理器(必装) |
| ControlNet | 精确控制图像生成 |
| AnimateDiff | 视频生成 |
| IPAdapter | 图像风格迁移 |
📎 来源
- ComfyUI 官方文档:https://docs.comfy.org/
- 系统要求:https://docs.comfy.org/installation/system_requirements
- 快速入门:https://docs.comfy.org/get_started/first_generation
- 文生图教程:https://docs.comfy.org/tutorials/basic/text-to-image
- 界面介绍:https://docs.comfy.org/interface/overview
- GitHub:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
原文链接:
https://www.17you.com/tool/comfyui-node-graph-ai-image-generation/
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