ComfyUI到底是个啥

🖼️ 前言

在 AI 绘画圈子里，很多人最早接触的是 Stable Diffusion WebUI。它界面友好，功能丰富，但随着需求的复杂化，很多人开始寻找更灵活、更专业的工具。于是，ComfyUI 横空出世。它不是简单的替代品，而是一种全新的工作流思维方式：用节点拼接的方式来构建 AI 绘画流程。

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🔍 ComfyUI 是什么

ComfyUI 是一个基于节点（Node Graph）的 Stable Diffusion 前端 GUI。

• 它的核心理念是：把 AI 绘图的每一步拆解成节点，然后用线连接起来，形成完整的工作流。
• 这种方式类似于 Blender 的材质编辑器、Unreal Engine 的蓝图系统，或者数据流编程。

一句话总结：ComfyUI 就是 Stable Diffusion 的“乐高积木版”操作界面。

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🧩 核心特点

• 节点式工作流：所有操作都通过节点组合完成，逻辑清晰、可视化强。
• 高性能：只重新运行发生变化的部分，避免重复计算。
• 低显存支持：可在 3GB 显存甚至 CPU 上运行。
• 模型兼容性强：支持 SD1.x、SD2.x、SDXL，兼容 ckpt、safetensors、diffusers 格式。
• 功能全面：文生图、图生图、局部重绘、扩图、放大、LoRA、ControlNet、T2I-Adapter 等。
• 工作流复用：可保存为 JSON 或嵌入 PNG 文件，方便分享与复用。

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🚀 安装与启动

1. 下载：从 GitHub 官方仓库 获取。

2. 启动：运行后浏览器会自动打开 http://127.0.0.1:8188。

3. 界面布局

   ：

   • 左侧：节点库（模型加载器、采样器、提示词等）。
   • 中间：画布区（拖拽节点并连接）。
   • 右侧：参数面板与执行按钮。

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🛠️ 基础工作流示例

文生图（Text-to-Image）

• Checkpoint Loader → 加载模型
• Text Prompt → 输入提示词
• KSampler → 选择采样器
• Save Image → 输出图像

图生图（Image-to-Image）

• 在文生图基础上增加 Load Image 节点，并调整强度参数。

局部重绘（Inpainting）

• 使用 Mask Input 节点，结合蒙版区域进行局部修改。

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📚 高级功能

• 插件与自定义节点：社区提供大量扩展节点，可实现动画、批量生成、风格迁移等。
• 工作流分享：别人分享的 PNG 文件里就能嵌入完整工作流，直接加载即可复现。
• 与 WebUI 共用模型：支持与其他前端共享模型目录。

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🧠 为什么选择 ComfyUI

• 开发者友好：逻辑清晰，适合研究和扩展。
• 创作者友好：复杂流程可视化，方便调试和复用。
• 社区活跃：大量工作流分享，学习成本低。

如果说 WebUI 更像 Photoshop，那么 ComfyUI 更像 Blender ——它的学习曲线更陡，但一旦掌握，你能做的事情远超想象。

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🎯 总结

ComfyUI 是目前最强大的 Stable Diffusion 节点式 GUI。
它不仅能满足基础的文生图需求，还能通过复杂工作流实现专业级的 AI 绘图效果。对于开发者和创作者来说，它是一个既能玩转创意，又能深入研究的利器。