ComfyUI是基于节点式流程的开源AI工作流引擎，主打高可控性与模块化，适合需要精细定制生成流程的用户；本地部署提供整合包/桌面版/手动安装三种方式，Windows/Linux/macOS全平台支持；使用以拖拽节点→连接→调参→执行为核心，支持工作流保存复用；核心特点包括可视化流程、性能优异、灵活扩展、完全开源等。
一、ComfyUI是什么
ComfyUI是一个开源、节点式的AI工作流引擎，主要用于Stable Diffusion等扩散模型的可视化创作，同时支持视频、音频和3D生成。它将AI生成的每个环节（加载模型、文本编码、潜空间采样、VAE解码、ControlNet控制等）抽象为独立的"节点"，用户通过拖拽连接即可构建自定义流程，无需编写代码就能实现高度复杂的生成任务。
核心定位：区别于Automatic1111 WebUI等"一键生成"工具，ComfyUI更像AI创作的"导演工作台"，让用户从被动的参数调整者变为主动的流程设计者，适合专业创作者、研究人员和需要批量处理/复杂控制的用户。
二、本地部署指南
1. 系统要求
显卡方面，最低要求为NVIDIA 4GB显存，推荐配置为NVIDIA 8GB+显存；需要注意的是，AMD显卡需搭配Linux系统使用，无显卡则可采用CPU模式，但生成速度会较慢。内存最低要求8GB，推荐16GB以上，处理大尺寸图像或复杂工作流时需要更多内存支持。存储方面，最低需10GB可用空间，推荐50GB以上，因为单个模型文件大小通常在2-7GB，需预留足够空间存放各类模型。系统支持Windows 10+/Linux/macOS，推荐使用Windows 11或Linux系统，桌面版还支持Windows和macOS（ARM架构）。
2. 三种部署方式（按推荐顺序）
方式1：整合包（新手首选）
首先下载秋叶/星空等整合包，这类整合包已包含Python环境、ComfyUI主程序、常用模型和插件，无需额外下载依赖；将下载后的整合包解压到非中文路径下，例如D:ComfyUI，避免中文路径导致程序报错；解压完成后，运行文件夹内的启动器（如启动器.exe），点击“一键启动”即可；启动成功后，浏览器会自动打开http://localhost:8188，此时便可正常使用ComfyUI。
方式2：官方桌面版（稳定可靠）
访问ComfyUI官方网站，根据自己的操作系统，下载对应的Desktop安装包；下载完成后双击安装包，按照安装向导的提示完成配置，过程中无需手动设置额外参数；安装完成后启动程序，它会自动配置Python环境和所需依赖，无需用户手动操作；启动成功后，支持导入已有的模型和工作流，直接衔接后续使用。
方式3：手动安装（自定义需求）
前置准备：需先安装Python 3.10.x版本，安装时务必勾选“Add Python to PATH”，确保系统能识别Python命令；同时安装Git工具，用于克隆仓库。克隆仓库：打开命令行工具，输入命令git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git，将ComfyUI仓库克隆到本地。安装依赖：进入克隆后的ComfyUI文件夹（命令cd ComfyUI），然后输入命令pip install -r requirements.txt，安装所有必需的依赖包。下载模型：将Stable Diffusion模型（格式为.ckpt或.safetensors）放入models/checkpoints文件夹中，否则无法正常生成图像。启动程序：根据硬件配置选择对应命令，NVIDIA显卡用户可运行python main.py或双击run_nvidia_gpu.bat；CPU用户双击run_cpu.bat；AMD显卡（仅Linux系统支持）运行run_amd.sh。
3. 模型安装（关键步骤）
不同类型的模型需放入对应文件夹，避免无法识别：检查点模型（主模型，如SD 1.5、SDXL）放入models/checkpoints/文件夹；LoRA模型（用于风格微调）放入models/lora/文件夹；VAE模型（用于解码图像，优化图像质量）放入models/vae/文件夹；ControlNet模型（用于姿态、边缘等精准控制）放入models/controlnet/文件夹。
三、基础使用教程
1. 界面概览
ComfyUI界面主要分为四个核心区域：左侧是节点面板，包含所有可用节点，涵盖模型加载、提示词编码、采样生成等全部功能；中间是工作区，是用户拖拽节点、连接节点构建生成流程的核心区域；右侧是队列面板，用于显示等待执行的生成任务，可查看任务进度；底部是输出面板，展示生成的图像结果和历史记录，支持直接下载图像。
2. 快速上手四步法
1. 搭建基础工作流
从左侧节点面板拖拽所需节点，搭建最基础的生成流程，需拖拽的节点包括：Load Checkpoint（加载主模型）、两个CLIP Text Encode（分别用于输入正向提示词和负向提示词）、KSampler（核心采样器，用于生成图像潜空间数据）、VAEDecode（用于将潜空间数据解码为可见图像）、Save Image（用于保存生成的图像结果）。
2. 连接节点
节点连接是实现生成流程的关键，需按以下逻辑连接：将Load Checkpoint节点的model输出，连接到KSampler节点的model输入；将Load Checkpoint节点的clip输出，分别连接到两个CLIP Text Encode节点的clip输入；将正向提示词对应的CLIP Text Encode节点的conditioning输出，连接到KSampler节点的positive输入，负向提示词对应的CLIP Text Encode节点的conditioning输出，连接到KSampler节点的negative输入；将Load Checkpoint节点的vae输出，连接到VAEDecode节点的vae输入；将KSampler节点的latent输出，连接到VAEDecode节点的samples输入；将VAEDecode节点的image输出，连接到Save Image节点的image输入，确保所有节点连接无误，形成完整流程。
3. 设置参数
每个节点需根据需求设置对应参数：模型节点（Load Checkpoint）：在节点中选择已安装的主模型；提示词节点（CLIP Text Encode）：在正向提示词节点输入图像描述（如“a beautiful sunset over the ocean”），在负向提示词节点输入需避免的内容（如“ugly, blurry, low quality”）；KSampler节点：设置采样步数（推荐20-30步）、CFG scale（推荐7）、采样器类型（推荐Euler a，新手易上手）、图像尺寸（推荐512×512，根据显存调整）；Save Image节点：设置图像保存路径和文件名，方便后续查找。
4. 执行与查看
参数设置完成后，点击右上角的“Queue Prompt”按钮，启动生成任务；执行过程中，节点会呈现高亮状态，可通过高亮情况了解当前执行进度；生成完成后，底部输出面板会显示生成的图像，点击图像即可直接下载，也可拖拽图像到工作区，用于后续二次编辑或复用。
3. 进阶技巧
工作流管理：按Ctrl+S可保存当前构建的工作流（格式为.json），保存后可分享给他人，或后续再次打开复用，无需重新搭建流程；节点搜索：按Ctrl+F可快速搜索所需节点，避免在众多节点中逐一查找，提升效率；批量生成：使用“Batch Prompt Schedule”节点，可设置多个提示词，实现批量生成多张不同风格或内容的图像；ControlNet集成：添加“ControlNet Apply”节点，连接姿态图、边缘图等参考图，可实现对图像细节的精准控制，让生成结果更符合预期。
四、ComfyUI核心特点
1. 可视化工作流（核心优势）
流程透明：AI生成的每个步骤都以节点形式呈现，全程可见，便于用户调试流程、优化参数，当生成出现问题时，可快速定位出错的节点，无需盲目排查；完全可控：支持多模型串联、多ControlNet叠加、SDXL精炼器等复杂流程，无功能限制，用户可根据创意需求，自由设计专属生成流程；可复用性：工作流保存为文件后，团队协作时可共享使用，确保不同成员使用相同流程，生成结果保持一致，同时支持版本控制，方便后续修改和追溯。
2. 性能与效率
速度优势：相比Automatic1111 WebUI，ComfyUI的生成速度快15-30%，节点式架构能够减少内存占用和计算开销，提升生成效率；智能缓存：当重复执行相同节点时，程序会自动复用之前的执行结果，无需重新计算，大幅提升迭代效率，尤其适合多次调整参数、反复测试的场景；内存优化：具备智能模型加载管理功能，可在显存较小的显卡上运行大型模型，降低硬件门槛。
3. 灵活性与扩展性
模块化设计：每个功能都被设计为独立节点，社区开发者可自由开发新节点，如自定义采样器、图像处理器等，不断丰富功能生态；全模型支持：兼容所有Stable Diffusion生态模型，包括SD 1.5、SD 2.x、SDXL、LoRA、ControlNet、IP-Adapter等，无需额外适配，下载后即可使用；多任务支持：不仅能生成静态图像，还可通过安装插件，实现视频生成（如AnimateDiff）、图像修复、超分辨率放大等多种任务，满足多样化创作需求。
4. 其他优势
完全开源免费：无订阅费用和隐藏成本，代码托管在GitHub上，社区活跃，开发者可自由查看、修改代码，贡献新功能；跨平台支持：全面支持Windows、Linux、macOS三大系统，桌面版进一步简化了安装流程，降低了使用门槛；无侵入性：可与Automatic1111 WebUI共存，两者可共享模型文件，无需重复下载，节省存储空间。
五、适用场景与对比
新手/快速出图用户，推荐选择Automatic1111 WebUI，原因是其操作简单，支持一键生成，学习成本低，无需搭建复杂流程，适合快速获取图像结果；专业创作者/设计师，推荐选择ComfyUI，因为其可控性强，支持复杂创意实现，工作流可复用，能满足精细化创作需求；研究人员/开发者，推荐选择ComfyUI，便于调试新模型、新流程，同时支持自定义节点，可灵活适配研究需求；需要批量处理或自动化生成的用户，推荐选择ComfyUI，可设计批量工作流，结合脚本实现自动化生成，提升工作效率；团队协作场景，推荐选择ComfyUI，工作流文件便于团队成员共享，能确保所有人使用相同流程，保证生成结果的一致性。
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