ComfyUI vs Automatic1111 (2025) - 诚实的比较

您可能已经花了几个小时观看教程、阅读论坛帖子,仍然无法在ComfyUI和Automatic1111之间做出选择。AI生成社区存在分歧,双方都有热情的拥护者声称他们的工具更优秀。

这里是真相。两个工具在各自擅长的领域都很出色,但它们服务于不同的需求和工作风格。这个比较将帮助您基于实际需求而非炒作做出明智决策。我将诚实地谈论每个工具的优缺点,包括Automatic1111确实是更好选择的情况。

在本文结束时,您将确切知道哪个工具适合您的技能水平、工作流程需求以及AI图像和视频生成的长期目标。

快速决策指南

需要快速答案吗?这里是基本细分。

选择Automatic1111如果您想要

• 一键设置的简单安装
• 类似其他应用程序的熟悉表单界面
• 无需学习复杂系统即可获得快速结果
• 随处可见的大量初学者教程
• 偶尔的图像生成用于娱乐或实验

选择ComfyUI如果您需要

• 复杂工作流程上快30-60%的生成速度
• 节省数小时的可重用工作流程模板
• 高级技术如ControlNet管道或视频生成
• 有限硬件的更好VRAM管理
• FLUX、Wan 2.2和Hunyuan Video的前沿模型支持
• 对每个参数的专业级控制

还不确定?继续阅读完整比较。

Automatic1111实际上更好的情况

让我们从诚实开始。Automatic1111在特定场景中表现出色,忽视它将是不诚实的。

如果您是没有编码背景的完全初学者,A1111提供AI生成中最温和的学习曲线。界面使用熟悉的下拉菜单、滑块和文本框。您可以在安装后30分钟内生成第一张图像,这种即时成功感觉很有价值。

一键安装过程值得认可。像Stable Diffusion Web UI Forge这样的工具使A1111更容易安装,自动化脚本处理依赖项。将此与ComfyUI的手动设置过程进行比较,对于只想开始创作的新手来说,赢家是显而易见的。

A1111在教程覆盖方面占主导地位。在YouTube上搜索"Stable Diffusion tutorial",80%的结果使用Automatic1111。这意味着当您遇到问题时,找到解决方案很简单。社区已经记录了每个功能、每个设置和每个常见问题。

对于简单的图像生成任务,如创建社交媒体图形、产品模型或实验艺术风格,A1111的基于表单的界面确实更快。您不是在构建工作流程。您是在调整参数并点击生成。有时这种简单性正是您所需要的。

Automatic1111获胜的情况

• 您正在学习AI生成基础知识
• 首次结果的速度比长期效率更重要
• 您的项目是简单的单图像生成
• 您更喜欢传统软件界面而不是可视化编程
• 您投资学习的时间有限

选择A1111没有什么可耻的。它是一个成熟、强大的工具,拥有庞大的用户群。许多成功的AI艺术家专门使用它。

ComfyUI变得必不可少的情况

ComfyUI在您超越基本生成后展现其力量。基于节点的工作流程系统一开始感觉压倒性,但它解决了A1111用户经常面临的问题。

性能是ComfyUI最直接的优势。在涉及ControlNet、IPAdapter和放大的复杂工作流程上,ComfyUI比A1111快30-60%。这不是微小的改进。当您为客户项目生成50个变体时,ComfyUI在40分钟而不是90分钟内完成。

工作流程管理系统改变了您的工作方式。在A1111中,重现昨天的完美设置意味着记住您调整的每个参数。在ComfyUI中,您将整个工作流程保存为JSON文件。下次加载它并生成相同的结果。对于需要在数十张图像之间保持一致性的专业工作,仅此功能就证明了学习曲线的合理性。

VRAM优化使ComfyUI在A1111难以应付的硬件上可行。节点执行系统仅在需要时加载模型,之后立即卸载。用户报告在8GB VRAM卡上运行SDXL工作流程,而这些卡在A1111的内存使用下窒息。更好的优化意味着您可以在不升级GPU的情况下使用更大的模型或更复杂的管道。

高级技术需要ComfyUI的灵活性。想要将面部交换与风格转换结合、使用AnimateDiff添加运动并放大结果吗?ComfyUI自然处理这个管道。A1111需要在工具之间跳转或满足于有限的扩展支持。

前沿模型生态系统在2025年大力支持ComfyUI。FLUX、Hunyuan Image 3.0,尤其是Wan 2.2和Hunyuan Video等视频模型首先获得ComfyUI支持。有时A1111在几周内赶上,有时是几个月,偶尔永远不会。如果保持最新模型对您的工作很重要,ComfyUI是实用的选择。

ComfyUI变得必不可少的情况

• 您需要跨多个生成会话的一致结果
• 性能直接影响您的生产力或成本
• 您的项目涉及包含5个以上操作的多步骤工作流程
• AI视频生成是您创作过程的一部分
• 您正在专业工作并需要可靠性
• 硬件限制需要高效的VRAM管理

投资是显著的。预计达到基本能力需要10-15小时,达到真正自信需要20-30小时。但对于遇到A1111限制的用户来说,这些时间立即产生回报。

正面对决技术比较

让我们在关键维度上用具体细节比较这些工具。

安装和设置

Automatic1111在AI生成中提供最简单的安装体验。在Windows上,Stable Diffusion Web UI Forge安装程序自动处理一切。下载、双击、等待10-15分钟,您就在生成图像。Mac和Linux需要稍微更多的终端工作,但广泛的文档涵盖了每个场景。

ComfyUI需要更多的技术舒适度。您手动安装Python依赖项,将模型下载到特定文件夹,并在出现问题时排查路径问题。官方安装指南假设基本的命令行知识。首次用户通常需要30-60分钟才能获得有效安装。

像RunComfy和ComfyICU这样的云平台完全消除了安装复杂性。您可以通过浏览器测试ComfyUI而无需在本地安装任何东西。这使得在投入学习之前可以进行无风险实验。

本地安装的赢家是Automatic1111,测试的赢家是云平台

用户界面理念

Automatic1111使用传统的基于表单的界面。顶部的提示文本字段,采样器和调度器的下拉菜单,CFG scale和步骤的滑块。一切都被标记并组织成选项卡。如果您使用过照片编辑软件或任何现代应用程序,界面会立即感觉熟悉。

ComfyUI通过节点和连接采用可视化编程。每个操作都是画布上的一个框。想要将ControlNet添加到您的工作流程中吗?放入ControlNet节点并连接它。界面可视化显示您的整个生成管道,一旦您掌握了范式,就能更容易理解复杂的工作流程。

学习曲线差异是实质性的。A1111用户在2-3小时内达到基本能力。ComfyUI用户第一周感到沮丧,第二周有突破,第一个月最终感到有生产力。基于节点的方法需要不同的思维,这种心理转变需要时间。

赢家是A1111的即时可用性,ComfyUI的复杂工作流程可视化

性能和速度

真实世界的基准测试显示生成速度有显著差异。

基本SDXL生成(1024x1024,20步,单张图像)显示ComfyUI在8.2秒内完成,而A1111需要10.9秒。在简单工作流程上快25%。

复杂工作流程揭示了ComfyUI的真正优势。使用ControlNet进行姿势指导、IPAdapter进行风格参考和4倍放大的管道在ComfyUI上52秒完成,A1111上83秒。当操作堆叠时快60%。

使用相同设置批量生成50张图像在ComfyUI上需要28分钟,A1111上需要38分钟。效率在多次生成中复合。

VRAM使用比较显示ComfyUI平均使用少14%的内存。对于SDXL工作流程,ComfyUI峰值为9.2GB,而A1111达到10.7GB。这种差异决定了工作流程是否能在8GB卡上运行。

随着工作流程变得更复杂,性能差距扩大。对于使用基本设置的单图像生成,两个工具都足够快,差异无关紧要。对于涉及数十或数百张图像的生产工作,ComfyUI的效率每天节省数小时。

赢家是ComfyUI,除了最简单的工作流程外,在所有方面都有显著优势

工作流程管理

Automatic1111缺少原生工作流程管理。您可以将生成参数保存在PNG元数据中或在文本文件中手动记录设置。重现复杂设置意味着记住跨多个选项卡调整15个以上参数。像Workflow Manager这样的扩展有所帮助,但它们是附加组件而不是核心功能。

ComfyUI将工作流程视为一流对象。将整个管道(包括模型选择、参数值和节点连接)保存为JSON文件。与合作者共享,几个月后加载,并生成相同的结果。以工作流程为中心的设计支持不同项目类型的可重用模板库。

对于需要跨客户项目或社交媒体活动保持一致性的专业工作,ComfyUI的工作流程管理是变革性的。加载您的"产品摄影"工作流程,交换新的输入图像,并在数百次生成中保持完美的风格一致性。

赢家毫无疑问是ComfyUI。仅此功能就转化了许多专业用户。

可扩展性

两个工具在可扩展性方面都很出色,但实现方式不同。

Automatic1111使用向界面添加功能的扩展。像ControlNet、Dynamic Prompts和Regional Prompter这样的流行扩展无缝集成到现有选项卡中。扩展生态系统成熟,有数百个选项涵盖每个可想象的功能。

ComfyUI使用扩展可视化编程系统的自定义节点。像ComfyUI Manager、WAS Node Suite和Efficiency Nodes这样的流行节点包添加了数十种新功能。节点架构使组合功能比A1111的扩展系统更灵活。

安装过程有显著差异。A1111扩展通常通过内置扩展管理器一键安装。ComfyUI自定义节点通常需要手动GitHub下载和依赖项安装。ComfyUI Manager扩展改进了这个过程,但没有完全消除复杂性。

两个生态系统在2025年都很活跃,每周都有新的扩展和节点发布。您不会发现任何工具受可用功能的限制。

赢家是平局。A1111的扩展更容易安装,ComfyUI的节点组合更灵活。

学习资源

Automatic1111在面向初学者的内容方面占主导地位。YouTube、博客教程和Reddit指南默认假设A1111。UI的简单性使创建跟随教程更容易。当您陷入困境时,找到帮助很简单。

ComfyUI在2023年之前在学习资源方面遇到困难,但情况在2024-2025年显著改善。现在存在视频教程、工作流程库和结构化课程。ComfyUI Examples存储库提供了出色的入门工作流程。Discord和Reddit上的社区定期分享高级技术。

资源差距显著缩小,但A1111仍然有更多可用的总内容。然而,最近ComfyUI教育内容的质量很好。如果您在2025年开始使用ComfyUI,您拥有有效学习所需的一切。

对于想要结构化指导的学习者,像Apatero的ComfyUI Quickstart这样的重点课程将学习时间从20多小时的分散教程减少到6-8小时的集中指导。您仍在投资时间,但不会在过时信息或死胡同上浪费时间。

赢家是A1111的数量,ComfyUI在质量上赶上

学习曲线的现实

让我们完全诚实地谈论学习每个工具实际感觉如何。

Automatic1111的学习进展感觉温和且鼓舞人心。第一周,您正在生成有趣的图像。第二周,您了解提示技术和基本参数。第一个月,您熟悉ControlNet和基本扩展。第三个月,您掌握了A1111提供的大多数功能。

平台期在第三个月左右到来。您已经学会了A1111能做什么,改进来自提示工程而不是工具掌握。一些用户觉得这个平台期令人满意。其他人感到受工具限制的约束。

ComfyUI的学习进展最初感觉残酷。第一周是挫折。第一次什么都不起作用。您看工作流程教程三次才能理解发生了什么。错误消息是隐晦的。基于节点的界面感觉陌生。

第二周到第三周带来突破。突然节点连接有意义了。您了解为什么工作流程以某些方式构建。您开始修改示例工作流程而不是盲目跟随它们。视觉逻辑点击了。

第二个月是转变。您正在从头开始构建工作流程。您了解如何组合节点以实现特定效果。您正在解决A1111无法处理的问题。投资开始得到回报。

第三到第六个月是生产力爆炸。您拥有不同任务的工作流程库。您可以比在A1111中设置等效流程更快地原型化复杂管道。您不再考虑工具。您在考虑创意结果。

这里是没人告诉您的关于ComfyUI学习曲线的事情。难度不是恒定的。它是前置的。投资痛苦的前10-15小时,突破困惑,突然一切变得更容易。但那前几个小时真的很糟糕。

诚实的推荐是这样的。如果您从零开始学习AI生成,从A1111开始。熟悉提示、采样器和CFG scale等基本概念。然后在遇到A1111的限制时考虑ComfyUI。在零AI生成知识的情况下学习ComfyUI是可能的,但不必要地惩罚性。

如果您已经熟悉AI生成并对A1111的工作流程限制感到沮丧,咬紧牙关学习ComfyUI。最初的痛苦值得长期生产力增益。

2025模型支持和前沿功能

AI生成领域在2024-2025年发生了戏剧性演变,工具支持差异很大。

图像模型

两个工具都支持核心模型,如Stable Diffusion 1.5、SDXL和来自CivitAI的社区微调。对于已建立的模型没有有意义的差异。

FLUX在2024年底到来,戏剧性地改变了图像生成质量。ComfyUI在发布后几天内支持FLUX。A1111支持在几周后通过扩展到来。该模式在Hunyuan Image 3.0和其他前沿模型中重复。

这种时间差异很重要。如果您的工作需要绝对最新的模型,ComfyUI让您保持最新。如果您对3-6个月前的模型感到满意,A1111最终会赶上。

视频生成

视频生成是工具戏剧性分歧的地方。AnimateDiff、Wan 2.2和Hunyuan Video在ComfyUI的基于节点的系统中原生工作。可视化工作流程方法自然处理时间操作。

A1111的视频支持通过扩展存在,但感觉像事后想法。基于表单的界面不是为视频生成的复杂性而设计的。认真对待AI视频的用户压倒性地选择ComfyUI或专用视频工具。

如果AI视频生成是您创作过程的一部分,ComfyUI是实用的选择。在我们的使用Wan 2.2的AI音乐视频指南中了解更多关于视频工作流程的信息。

高级技术

ControlNet在两个工具中都运行良好。A1111的扩展提供出色的单个ControlNet使用。ComfyUI在一个工作流程中更优雅地处理多个ControlNet。

用于风格转换的IPAdapter在两个工具中都有效,但ComfyUI的实现提供更精细的控制。您可以在不同的工作流程阶段应用不同的IPAdapter影响。

面部交换和角色一致性技术有利于ComfyUI的灵活性。涉及多个参考图像和有针对性应用的复杂管道在节点系统中更自然地工作。

对于专注于基本图像生成的用户,两个工具都同样有能力。对于推动技术边界的用户,ComfyUI的灵活性变得越来越有价值。

您可以同时使用两个工具吗?

绝对可以,许多有经验的用户正是这样做的。

这些工具不是互斥的。您可以同时安装两者而不会冲突。它们使用单独的模型目录、单独的配置文件和单独的界面。

常见的工作流程是将A1111用于快速实验,将ComfyUI用于生产工作。当您想测试新模型或快速尝试概念时,A1111更简单的界面更快。当您执行具有特定要求的项目时,ComfyUI的工作流程管理确保一致性。

技能在工具之间不完全转移。您的提示专业知识同样适用于两者。您对采样器、调度器和CFG scale的理解工作相同。您的模型知识完全转移。

不转移的是工作流程执行。A1111的扩展知识对ComfyUI的自定义节点没有帮助。ComfyUI的节点架构理解不会简化A1111的界面。您正在学习两个碰巧生成AI图像的独立工具。

大多数用户最终选择一个主要工具并偶尔使用另一个。在两个工具中维护专业知识的认知开销是显著的。但在过渡期或特定用例中,同时使用两者完全有意义。

真实世界用例场景

让我们检查具体场景以明确哪个工具更适合。

社交媒体内容创作

您正在为Instagram活动创建20个产品变体。每个都需要相同的风格、一致的品牌和特定的构图。

ComfyUI出色在这里。使用您确切的风格参数、构图一致性的ControlNet和品牌美学的IPAdapter创建工作流程。在一个批次中生成所有20个变体,具有完美的一致性。为下个月的活动保存工作流程。

A1111需要手动输入每次生成的参数。您将花时间确保所有20张图像的设置匹配。批量生成存在,但缺少工作流程级别的一致性。

赢家是ComfyUI的效率和一致性

学习AI生成基础

您是AI艺术的新手,想了解基本概念,如提示如何影响输出、采样器做什么以及不同模型如何创建不同风格。

A1111提供即时反馈和直观学习。调整一个滑块,查看结果,理解效果。学习循环紧密且鼓舞人心。

ComfyUI压倒复杂性。您正在学习节点连接和工作流程结构,同时试图理解AI生成基础。一次太多概念。

赢家毫无疑问是A1111。首先掌握基础,然后学习高级工具。

有修订要求的客户工作

客户需要具有特定要求的产品渲染,并希望基于反馈进行三轮修订。

ComfyUI允许保存用于初始生成的确切工作流程。客户想要更暗的背景吗?调整一个节点并使用所有其他参数相同重新生成。修订历史完美。

A1111使修订具有挑战性。您需要记住或记录初始生成的每个参数。修订轮次之间的不一致令客户沮丧。

赢家是ComfyUI的专业客户工作

实验新艺术风格

您发现了一种有趣的艺术风格,想快速探索变化。没有特定要求,只是创意探索。

A1111启用快速实验。更改提示,调整几个滑块,生成。看到有趣的结果并立即迭代。界面不会减慢您的创意流程。

ComfyUI感觉纯探索较慢。当您想调整创意参数时,您正在调整节点。工作流程结构为自发创意增加了摩擦。

赢家是A1111的非结构化创意探索

AI音乐视频制作

您正在使用AI生成的场景创建音乐视频,具有一致的角色和风格之间的平滑过渡。

ComfyUI处理视频生成工作流程自然。加载像Wan 2.2这样的视频模型,设置时间一致性节点,并在一个工作流程中管理场景过渡。整个管道位于一个地方。

A1111不能现实地竞争视频工作。扩展存在,但视频生成需要ComfyUI架构提供的灵活性。

赢家是ComfyUI独家。这个用例甚至不是竞争。

从A1111到ComfyUI的迁移路径

如果您正在考虑从Automatic1111切换到ComfyUI,这里是您可以期待的。

过渡期需要2-3周的积极学习。与您的A1111能力相比,您在此期间会感觉生产力较低。这是正常和暂时的。

第一周涉及安装ComfyUI,学习基本节点连接,并加载示例工作流程。专注于理解视觉逻辑而不是构建原创内容。运行示例工作流程并观察每个节点的作用。修改简单参数如提示文本或生成步骤以查看效果。

第二周转向修改现有工作流程。采用接近您需求的工作流程并进行调整。替换模型,调整参数,谨慎添加或删除节点。您会定期破坏东西。这就是学习过程。

第三周使从头开始构建简单工作流程成为可能。在尝试复杂的多阶段工作流程之前,从基本生成管道开始。随着每个部分可靠工作,逐步增加复杂性。

您的A1111知识以有用的方式转移。您了解提示如何影响生成。您知道哪些采样器产生哪些效果。您认识到什么使好的与平庸的输出。这种专业知识在ComfyUI中立即适用。

需要重新学习的是工作流程构建。A1111的线性界面隐藏了生成管道。ComfyUI明确公开每个步骤。您需要了解检查点加载器如何馈入采样器,ControlNet如何修改生成过程,以及不同节点如何交互。

对于致力于过渡的用户,结构化学习资源极大地帮助。我们的ComfyUI基础指南系统地涵盖基本概念。基本节点指南解释了您将不断使用的构建块。

ComfyUI Manager自定义节点是必不可少的。它处理自定义节点安装、更新和依赖项管理。在初始ComfyUI设置后立即安装它。

预计第一周会有挫折。预计第二周会有突破。预计第三周会有生产力。到第二个月,您会想知道如何容忍A1111的限制。

硬件要求和优化

两个工具在类似硬件上运行,但性能特性不同。

两个工具的最低可行硬件是用于Stable Diffusion 1.5的6GB VRAM或用于SDXL的8GB的NVIDIA GPU。AMD GPU支持存在,但仍处于实验阶段,存在兼容性问题。

ComfyUI的VRAM优化使其在有限硬件上更宽容。节点执行系统仅在需要时加载模型,之后立即卸载。这种动态内存管理允许在8GB卡上执行比A1111舒适处理的更复杂的工作流程。

在8GB VRAM系统上,A1111用户经常遇到SDXL的内存不足错误。ComfyUI用户通过启用平铺VAE解码和顺序节点执行来运行等效工作流程。性能较慢,但工作流程成功完成。

对于被困在旧GPU的用户,ComfyUI更好的优化延长了硬件寿命。查看我们的低VRAM优化指南了解具体技术。

CPU和RAM要求相似。16GB系统RAM对两个工具都舒适。8GB可以工作,但限制模型大小和批处理能力。

存储需求相同。无论工具如何,模型和LoRA消耗相同的空间。为适度的模型收藏预算50-100GB,为综合库预算200GB以上。

云计算完全改变了计算。像RunComfy、ComfyICU和Replicate这样的服务按小时提供GPU访问。对于没有强大本地硬件的用户,云ComfyUI访问根据GPU层级每小时花费0.50-2.00美元。这使得在承诺硬件购买之前进行实验变得负担得起。

按用户类型的诚实推荐

让我们切入要点,根据您的情况提供明确的指导。

完全初学者

**选择Automatic1111。**在不与工具作斗争的情况下学习AI生成基础。掌握提示,理解采样器和调度器,尝试不同的模型。当您遇到A1111的限制并对工作流程管理感到沮丧时,考虑ComfyUI。

从零知识开始使用ComfyUI是可能的,但不必要地困难。当您可以顺序学习时,您同时学习两个复杂系统。

遇到限制的中级用户

**认真尝试ComfyUI。**您拥有应对学习曲线所需的基础。工作流程管理、性能改进和高级功能将解决您目前在A1111中解决的问题。

在2-3周内投入10-15小时。不要涉猎一小时就放弃。一旦您推过初始混乱,该工具就会展现其价值。

高级或专业用户

**ComfyUI是行业方向。**专业工作流程、代理工作和严肃的内容创作越来越多地使用ComfyUI,因为它的一致性、性能和高级功能。时间投资是立即支付股息的专业发展费用。

您可以继续成功使用A1111,但您在逆流而上。新技术、前沿模型和专业教程越来越多地假设ComfyUI。

爱好者和休闲用户

**任一工具都可以正常工作。**如果您偶尔为娱乐生成图像,A1111的简单性是完全足够的。如果您喜欢技术修补和复杂系统,ComfyUI提供无尽的深度供探索。

基于个性而不是能力选择。两个工具都将满足休闲创意需求。

视频生成爱好者

**ComfyUI独家。**AI视频生成需要ComfyUI的工作流程灵活性。不要在A1111有限的视频扩展上浪费时间。从ComfyUI开始,避免挫折。

常见问题

ComfyUI比Automatic1111好吗?

ComfyUI更强大但比Automatic1111更难学习。它提供30-60%更快的性能、更好的工作流程管理和优越的VRAM优化。然而,A1111提供更容易的安装和更平缓的学习曲线。ComfyUI更适合专业工作,而A1111更适合初学者。最佳选择取决于您的技能水平和项目要求。

ComfyUI比A1111更难学吗?

是的,明显更难。ComfyUI需要10-15小时才能达到基本能力,而A1111需要2-3小时。基于节点的界面需要与传统基于表单的工具不同的思维。然而,最初的困难会得到更大的长期灵活性和效率的回报。用户报告学习曲线是前置的,突破通常发生在第二到第三周。

我可以同时使用ComfyUI和Automatic1111吗?

绝对可以。两个工具独立安装,没有冲突。许多有经验的用户保持两者安装,将A1111用于快速实验,将ComfyUI用于生产工作。您的模型库、提示技能和生成知识在工具之间转移。工作流程构建和界面导航需要单独学习,但同时使用两者是常见且实用的。

ComfyUI或A1111哪个更快?

ComfyUI根据工作流程复杂性快25-60%。简单的单图像生成显示适度的25%改进。具有ControlNet、IPAdapter和放大的复杂工作流程运行快60%。ComfyUI平均也使用少14%的VRAM。性能差距随工作流程复杂性增加,使ComfyUI在批量生成和多步骤管道上快得多。

初学者应该使用ComfyUI还是Automatic1111?

初学者应该从Automatic1111开始。更简单的界面让您专注于学习AI生成基础,而不与工具作斗争。首先在A1111中掌握提示、采样器和基本技术。当您了解核心概念并遇到A1111的工作流程限制时,稍后考虑ComfyUI。从零知识学习ComfyUI是不必要地困难的。

从A1111迁移到ComfyUI的最佳工作流程是什么?

首先运行ComfyUI示例工作流程而不进行修改以了解节点连接。第一周专注于观察而不是创作。第二周涉及通过更改提示和参数修改现有工作流程。第三周使从头开始构建简单工作流程成为可能。安装ComfyUI Manager以便更轻松地管理自定义节点。预计在匹配您的A1111能力之前需要2-3周的生产力降低。

ComfyUI支持与Automatic1111相同的模型吗?

是的,ComfyUI支持所有Stable Diffusion模型,包括SD 1.5、SDXL和来自CivitAI的社区微调。ComfyUI实际上比A1111更快地支持像FLUX、Hunyuan Video和Wan 2.2这样的前沿模型。模型文件在工具之间是相同的。如果需要,您可以在两个安装之间共享模型库。

ComfyUI可以在低端硬件上运行吗?

由于优越的VRAM优化,ComfyUI实际上在有限硬件上比A1111运行得更好。节点执行系统仅在需要时加载模型,平均使用少14%的VRAM。用户在A1111难以应付的8GB VRAM卡上运行SDXL工作流程。最低可行硬件是SD 1.5的6GB VRAM或SDXL的8GB,与A1111相同。

最后的想法

在ComfyUI vs Automatic1111的辩论中没有普遍正确的答案。两个工具在各自所做的事情上都是真正出色的。

Automatic1111值得尊重,作为一个成熟、可访问的工具,将AI生成带给了数百万用户。其简单的界面和广泛的文档使其成为许多创作者的正确选择。如果A1111满足您的需求,没有理由切换。

ComfyUI代表专业AI生成工作流程的演变。它的力量伴随着复杂性,但这种复杂性使基于表单的界面中不可能的功能成为可能。对于遇到A1111限制的用户,ComfyUI解决实际问题。

诚实的真相是,大多数认真的AI创作者最终迁移到ComfyUI。不是因为A1111不好,而是因为ComfyUI的工作流程管理和性能优势随时间复合。临界点通常在手动重现复杂生成变得比学习新工具更痛苦时到来。

您不需要急于做出决定。A1111是一个完整、有能力的工具。当您感到受其限制约束时,ComfyUI将在等待。如果您从未感受到这些约束,您已经为您的需求选择了正确的工具。

如果您准备开始您的ComfyUI之旅,从我们的第一个ComfyUI工作流程指南开始进行实践介绍。对于缩短试错阶段的结构化学习,ComfyUI Quickstart课程将20多小时的分散学习浓缩为6-8小时的集中学习。

最好的工具是帮助您创造想象的工具。基于您的实际需求而不是社区压力选择。