什么是ComfyUI

定义：

ComfyUI 是一款基于 节点式流程（Node-Based） 的 Stable Diffusion 高级操作界面，用户通过拖拽节点、连接模块，实现高度定制化的 AI 图像生成流程。其核心是将传统黑箱式生成过程显式化、流程化，用户可精准控制从模型加载到最终输出的每个步骤。

核心特点：

可视化编程：无需代码，通过节点连接实现复杂功能（如分区域提示词控制、批量生成）。

灵活性与复用性：工作流可保存为 .json 文件，支持分享和重复使用。

高效轻量：相比 WebUI，内存占用更低，生成速度更快，尤其适合长线工作流和低配置硬件

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需要comfyui整合包以及全套商业工作流，可以扫描下方，免费获取

ComfyUI适用场景与人群

适用人群：

进阶 AI 用户：需深度控制生成细节（如分区域提示词、局部重绘）。

工作流开发者：需要设计可复用的复杂流程（如电商批量出图、风格迁移）。

技术爱好者：希望通过可视化理解 Stable Diffusion 底层生成逻辑。

硬件有限用户：ComfyUI 对显存要求更低，适合显卡性能一般的设备。

典型应用：

包括文生图、图生图、图像修复（Inpainting）、图像扩展（Outpainting）、超分辨率放大（Upscale）等。

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核心概念+基础安装

节点（Node）：

每个节点代表一个功能模块，如加载模型、编码提示词、设置采样参数等。常用节点包括：

Load Checkpoint：加载主模型（如 SD1.5、SDXL）。

UNET Loader：此为加载FLUX模型专用的加载器。

CLIP Text Encode：将提示词编码为模型可理解的向量（需区分正向/反向提示词）。

KSampler：控制采样步数、CFG值、采样器类型（如 Euler a、DPM++ 2M）。

VAE Decode：将潜空间图像解码为最终像素图。

工作流（Workflow）：

由节点连接而成的完整流程，支持保存为 .json 文件或嵌入生成图片的元数据中，便于复用与分享。

本地安装：

①官方安装：需配置 Python 3.10+、Git 环境，手动下载模型至 models/checkpoints 目录。

②秋葉整合包：适合新手，包含预配置环境和常用插件，支持一键启动（推荐下载地址：B站秋葉aaaki的整合包）。

云端部署：

阿里云函数计算：提供一键部署方案，内置模型和插件，适合无本地硬件的用户（需注意按使用时长计费）。

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安装步骤（官方版）

①ComfyUI项目GitHub地址：

点击“Direct link to download”下载官方整合包（也可以根据相关电脑系统选择合适的安装包）

②解压压缩包，可以看到以下文件列表：

③启动ComfyUI

~ComfyUI:运行程序的根目录，里面含有模型、插件等相关主要内容

~update:用于版本升级更新

~run _cpu.bat:用CPU运行comfyui

~run_nvidia_gpu.bat:用GPU运行comfyui

双击run_nvidia_gpu.bat即可启动comfyui，打开相关界面

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注意事项

①首次启动需耐心等待依赖自动安装

②建议从简单工作流开始，逐步添加复杂功能

③多关注控制台报错信息（常见模型路径错误）

④绘制完成的图像统一会保存在ComfyUI\output文件夹内

ComfyUI 凭借其可视化节点设计与高效工作流机制，成为 AI 绘画领域的进阶工具。从基础文生图到复杂流程定制，用户可通过灵活组合节点实现精准控制。结合本地部署与云端方案，不同需求的用户均可快速上手，探索 AI 创作的无限可能。

为了帮助大家更好地掌握 ComfyUI，我在去年花了几个月的时间，撰写并录制了一套ComfyUI的基础教程，共六篇。这套教程详细介绍了选择ComfyUI的理由、其优缺点、下载安装方法、模型与插件的安装、工作流节点和底层逻辑详解、遮罩修改重绘/Inpenting模块以及SDXL工作流手把手搭建。

由于篇幅原因，本文精选几个章节，详细版点击下方卡片免费领取

一、ComfyUI配置指南

• 报错指南
• 环境配置
• 脚本更新
• 后记
• …

二、ComfyUI基础入门

• 软件安装篇
• 插件安装篇
• …

三、 ComfyUI工作流节点/底层逻辑详解

• ComfyUI 基础概念理解
• Stable diffusion 工作原理
• 工作流底层逻辑
• 必备插件补全
• …

四、ComfyUI节点技巧进阶/多模型串联

• 节点进阶详解
• 提词技巧精通
• 多模型节点串联
• …

五、ComfyUI遮罩修改重绘/Inpenting模块详解

• 图像分辨率
• 姿势
• …

六、ComfyUI超实用SDXL工作流手把手搭建

• Refined模型
• SDXL风格化提示词
• SDXL工作流搭建
• …

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