ComfyUI 初学者指南：2025年基于节点的AI图像生成入门教程

ComfyUI是Stable Diffusion最强大的界面。 它对初学者来说也很令人生畏。基于节点的界面看起来很复杂，但一旦你理解了基础知识，它提供的控制比任何其他选项都多。

快速回答： ComfyUI是一个基于节点的Stable Diffusion界面，提供最大的灵活性和性能。首先通过便携版本（Windows）或git clone（Mac/Linux）进行安装，下载检查点模型，加载默认工作流，然后生成你的第一张图像。学习曲线约为2-4小时即可达到基本熟练程度。

为什么选择ComfyUI而不是Automatic1111？

让我解释为什么ComfyUI值得学习：

ComfyUI的优势

性能：

• 相同任务使用更少显存
• 在许多情况下生成更快
• 更好的内存管理
• 高效的批处理

灵活性：

• 完全控制每一步
• 轻松混合不同模型
• 可能实现复杂工作流
• 易于实验

可重复性：

• 工作流是自包含的
• 分享精确配置
• 可视化调试
• 理解正在发生的事情

高级功能：

• 更好的ControlNet处理
• 复杂的LoRA组合
• 多模型管道
• 自定义节点生态系统

什么时候Automatic1111就够了

• 快速、简单的生成
• 你想要熟悉的界面
• 不需要复杂的工作流
• 技术兴趣有限

我的建议

学习ComfyUI。最初的学习曲线会带来更多能力和对Stable Diffusion工作原理的更好理解。

ComfyUI以初始复杂性为代价提供更多功能

安装

Windows（便携版 - 推荐）

步骤1：下载

1. 访问ComfyUI GitHub releases
2. 下载最新的便携包
3. 解压到一个文件夹（避免路径中有空格）

步骤2：首次运行

1. 双击run_nvidia_gpu.bat
2. 等待初始设置（首次可能需要几分钟）
3. 浏览器打开到http://127.0.0.1:8188

步骤3：下载模型

1. 从CivitAI或Hugging Face获取检查点
2. 放置在ComfyUI/models/checkpoints/
3. 刷新界面

Mac/Linux（Git Clone）

步骤1：先决条件

# 需要Python 3.10+
python3 --version

# 需要Git
git --version

步骤2：克隆和安装

git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI
pip install -r requirements.txt

步骤3：运行

python main.py
# 浏览器打开到 http://127.0.0.1:8188

文件夹结构

安装后，了解文件夹：

ComfyUI/
├── models/
│   ├── checkpoints/     # 主模型 (.safetensors)
│   ├── loras/           # LoRA文件
│   ├── vae/             # VAE文件
│   ├── controlnet/      # ControlNet模型
│   ├── upscale_models/  # 放大模型
│   └── embeddings/      # 文本反转
├── input/               # 输入图像
├── output/              # 生成的图像
└── custom_nodes/        # 扩展

理解节点

ComfyUI使用通过线连接的节点。每个节点做一件事。线在节点之间传递数据。

节点如何工作

输入（左侧）：

• 从其他节点接收数据
• 彩色点表示数据类型
• 必须连接兼容的类型

输出（右侧）：

• 向其他节点发送数据
• 颜色匹配数据类型
• 可以连接到多个输入

节点主体：

• 包含设置/参数
• 用于选择的下拉菜单
• 用于值的数字输入

数据类型（颜色）

颜色	数据类型	描述
粉色	MODEL	已加载的检查点模型
黄色	CLIP	文本编码器组件
紫色	VAE	图像编码器/解码器
橙色	CONDITIONING	编码的文本提示
青色	LATENT	潜在空间中的图像
绿色	IMAGE	实际图像数据

连接节点时，颜色必须匹配。你不能直接将MODEL连接到CONDITIONING。

基本节点

加载检查点：

• 加载你的模型文件
• 输出：MODEL、CLIP、VAE

CLIP文本编码：

• 将文本转换为条件
• 输入：CLIP、文本
• 输出：CONDITIONING

KSampler：

• 实际生成在这里发生
• 输入：MODEL、正/负条件、LATENT
• 输出：LATENT（生成的图像）

VAE解码：

• 将潜在转换为可查看图像
• 输入：VAE、LATENT
• 输出：IMAGE

保存图像：

• 保存到输出文件夹
• 输入：IMAGE

理解节点连接是ComfyUI的关键

你的第一个工作流

让我带你创建一个基本的图像生成工作流。

步骤1：加载默认工作流

当ComfyUI启动时，会出现默认工作流。如果没有：

1. 点击"Load Default"按钮
2. 或拖入工作流PNG

默认工作流包括基本生成所需的一切。

步骤2：选择你的模型

1. 找到"Load Checkpoint"节点
2. 点击下拉菜单
3. 选择你下载的模型
4. 如果没有模型出现，你还没有在models/checkpoints/中放置任何模型

步骤3：编写提示词

正面提示（你想要什么）：

1. 找到连接到"positive"的CLIP文本编码
2. 在文本框中输入你的提示词
3. 例如：美丽的风景，山脉，日落，细节，8k

负面提示（要避免什么）：

1. 找到连接到"negative"的CLIP文本编码
2. 输入质量负面词
3. 例如：模糊，低质量，差，丑

步骤4：配置设置

在KSampler节点中：

seed： 用于可重复性的随机数。使用-1表示随机。

steps： 生成步骤。大多数模型为20-30。

cfg： 提示词遵守度。典型值为5-8。

sampler_name： 算法。euler或dpmpp_2m是好的默认值。

scheduler： 步骤调度器。normal或karras效果很好。

denoise： 改变多少。文本到图像为1.0。

步骤5：生成

1. 点击"Queue Prompt"按钮（或按Ctrl+Enter）
2. 在节点边框中观察进度
3. 图像出现在预览/保存节点中
4. 在output/文件夹中找到保存的图像

首次生成故障排除

"未加载检查点"：

• 确保模型在正确的文件夹中
• 添加模型后刷新页面
• 检查文件扩展名是.safetensors或.ckpt

内存不足：

• 尝试较小的分辨率（768x768 → 512x512）
• 关闭其他使用GPU的程序
• 使用较小的模型

黑色或噪点图像：

• 检查VAE是否已连接
• 验证模型与分辨率兼容
• 尝试不同的种子

实用工作流

文本到图像（基础）

默认工作流。你有：

1. 检查点加载你的模型
2. 两个CLIP编码器（正/负）
3. 空白潜在图像（空白画布）
4. KSampler进行生成
5. VAE解码显示图像
6. 保存图像存储结果

图像到图像

修改现有图像：

1. 添加"Load Image"节点
2. 连接到"VAE Encode"节点
3. VAE编码输出 → KSampler latent_image输入
4. 设置denoise < 1.0（典型为0.5-0.8）

较低的denoise = 保留更多原始内容。

使用LoRA

添加风格/角色LoRA：

1. 添加"Load LoRA"节点
2. 连接检查点MODEL → LoRA MODEL输入
3. 连接检查点CLIP → LoRA CLIP输入
4. 连接LoRA输出 → 工作流的其余部分
5. 设置强度（0.5-1.0）

多个LoRA？将它们链接在一起。

放大

提高分辨率：

1. 添加"Upscale Image"或基于模型的放大器
2. 在VAE解码后连接
3. 保存放大的版本

或使用潜在放大以获得更好的质量（更复杂的工作流）。

不同用例的不同工作流

自定义节点

ComfyUI的强大来自自定义节点——添加功能的扩展。

安装自定义节点

方法1：ComfyUI Manager（推荐）

1. 首先安装ComfyUI Manager
2. 重启ComfyUI
3. 点击"Manager"按钮
4. 浏览并安装节点
5. 安装后重启

方法2：手动

cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/[author]/[node-repo].git
# 重启ComfyUI

基本自定义节点

ComfyUI Manager：

• 节点/模型安装器
• 故障排除工具
• 每个人都必需

Impact Pack：

• 额外的采样器
• 放大工具
• 面部修复

ControlNet辅助预处理器：

• 姿势检测
• 深度图
• 边缘检测

IPAdapter：

• 面部/风格转移
• 角色一致性
• 基于参考的生成

WAS节点套件：

• 许多实用节点
• 文本工具
• 图像操作

查找工作流

工作流作为带有嵌入数据的PNG文件共享：

• CivitAI（共享许多工作流）
• OpenArt.ai（工作流库）
• Reddit r/comfyui
• GitHub存储库

将工作流PNG拖入ComfyUI即可加载。

NSFW配置

ComfyUI没有内置内容过滤器。对于NSFW生成：

使用适当的模型

• CyberRealistic（写实）
• Pony Diffusion（动漫）
• epiCRealism（写实）

放置在models/checkpoints/中。

NSFW LoRA

• 在CivitAI上查找
• 放置在models/loras/中
• 添加加载LoRA节点
• 设置适当的强度

无需额外配置

与Automatic1111不同，ComfyUI没有需要禁用的安全检查器。模型本身决定能力。

常见问题和解决方案

问题：节点无法连接

原因： 不兼容的数据类型。

解决方案： 检查颜色匹配。不能直接将MODEL连接到IMAGE。

问题：工作流错误

原因： 缺少模型或节点。

解决方案：

• 安装缺少的自定义节点
• 下载所需模型
• 检查文件路径

问题：生成缓慢

原因： 高分辨率、许多步骤、有限的显存。

解决方案：

• 降低分辨率
• 更少的步骤（20通常足够）
• 关闭其他程序
• 如果可用，使用fp16/fp8

问题：每次输出相同

原因： 固定种子。

解决方案： 将种子设置为-1表示随机。

问题：找不到保存的图像

原因： 在错误的文件夹中查找。

解决方案： 检查ComfyUI/output/文件夹。

初学者技巧

从简单开始

不要立即尝试复杂的工作流。首先掌握基本的文本到图像。

保存工作的工作流

当某些东西有效时：

1. 点击"Save"按钮
2. 保存为.json文件
3. 或保存工作流图像（具有嵌入数据）

使用预览节点

在任何地方添加"Preview Image"节点以查看中间结果。有助于调试。

学习键盘快捷键

• Ctrl+Enter： 队列提示
• Ctrl+Shift+Enter： 队列前面
• Ctrl+D： 复制选定的节点
• Ctrl+A： 全选
• Delete/Backspace： 删除选定

阅读节点描述

将鼠标悬停在节点和输入上以获取解释其功能的工具提示。

加入社区

• Reddit：r/comfyui
• Discord服务器
• YouTube教程
• CivitAI工作流

何时使用云替代方案

ComfyUI很强大，但需要：

• 硬件投资
• 学习时间
• 持续维护

像Apatero这样的平台提供：

• 无需设置
• 内置角色一致性
• 视频生成
• 按使用付费定价

考虑云服务，如果：

• 你没有强大的GPU
• 你想要立即的结果
• 角色一致性是优先事项
• 你需要视频生成

考虑本地，如果：

• 你有硬件
• 你想要最大控制
• 隐私至关重要
• 你喜欢技术学习

常见问题解答

ComfyUI比Automatic1111更难吗？

最初是的。但是一旦你理解了节点，它就会变得更直观。可视化流程帮助你理解正在发生的事情。

我需要什么GPU？

最低8GB显存（GTX 1070、RTX 2060级别）。建议12GB+以便舒适使用（RTX 3060、4070）。更多显存 = 更高分辨率和更快生成。

我可以使用Automatic1111扩展吗？

不，它们不兼容。但大多数A1111功能通过自定义节点在ComfyUI中有等效功能。

如何更新ComfyUI？

对于便携版：下载新版本，复制模型文件夹。 对于git：在ComfyUI目录中执行git pull。

我在哪里可以找到模型？

CivitAI和Hugging Face是主要来源。下载.safetensors文件并放置在适当的文件夹中。

ComfyUI可以做视频吗？

可以，使用AnimateDiff、WAN或类似的自定义节点。比图像更复杂，但可能。

入门检查清单

设置：

• 下载ComfyUI（便携版或git）
• 安装/解压到合适的位置
• 至少下载一个检查点模型
• 将模型放置在models/checkpoints/中
• 成功运行ComfyUI

首次生成：

• 加载默认工作流
• 在加载检查点中选择你的模型
• 编写简单的正面提示词
• 添加基本的负面提示词
• 点击队列提示
• 在output/中找到保存的图像

下一步：

• 安装ComfyUI Manager
• 尝试img2img工作流
• 添加LoRA
• 探索自定义节点
• 保存你的第一个自定义工作流

最后的想法

ComfyUI有学习曲线，但它是最有能力的Stable Diffusion界面。可视化节点系统使复杂的工作流成为可能，并帮助你理解AI图像生成的实际工作方式。

从默认工作流开始。生成一些图像。实验设置。逐渐增加复杂性。几个小时内，你会感到舒适。几天内，你会更喜欢它而不是其他界面。

时间投资在能力和理解方面得到回报。你创建的工作流可以随时间保存、共享和完善。

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相关指南：Stable Diffusion NSFW设置、角色一致性指南、最佳无审查AI生成器