# ComfyUI 使用介绍

> **文档更新时间**: 2026-03-27  
> **信息来源**: 官方文档、社区教程、实践指南（近 6 个月内）

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## 1. 基础概览

### 1.1 工具名称
**ComfyUI**

### 1.2 工具版本
- **最新版本**: 持续更新中（开源项目）
- **发布渠道**: [GitHub](https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI)
- **更新频率**: 活跃维护

### 1.3 功能介绍

ComfyUI 是一个**基于节点的生成式 AI 界面和推理引擎**，被广泛认为是最强大的开源节点式 AI 应用程序。

**核心特点**：
- 🎯 **节点式工作流**：通过可视化节点连接构建复杂的 AI 生成流程
- ⚙️ **高度可配置**：支持文生图、局部重绘、LoRA、ControlNet 等多种功能
- 🔄 **工作流可复用**：保存为 JSON 文件，可随时加载和分享
- 🎨 **可控性强**：精确控制生成过程的每个环节
- 💰 **免费开源**：完全免费，社区活跃，600+ 自定义节点
- 🚀 **性能优异**：相比 WebUI，系统要求更低、生成速度更快

**与 Stable Diffusion WebUI 对比**：
| 特性 | ComfyUI | WebUI |
|------|---------|-------|
| 自由度 | 高（节点式） | 中（表单式） |
| 学习曲线 | 陡峭 | 平缓 |
| 生成速度 | 更快 | 较慢 |
| 系统要求 | 更低 | 较高 |
| 可扩展性 | 极强（自定义节点） | 强（插件） |

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## 2. 使用指南

### 2.1 安装方法

#### 方式一：官方整合包（推荐新手）
1. 访问 [ComfyUI GitHub](https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI)
2. 下载官方整合包（包含 Python 环境和所有依赖）
3. 解压后运行 `run_nvidia_gpu.bat`（NVIDIA 显卡）或 `run_cpu.bat`（CPU）

#### 方式二：秋叶一键启动器（中文用户推荐）
1. 下载秋叶 ComfyUI 启动器
2. 自动配置环境和依赖
3. 一键启动，支持模型管理和更新

#### 方式三：源码安装（高级用户）
```bash
# 克隆仓库
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 启动（NVIDIA GPU）
python main.py

# 启动（低显存模式）
python main.py --lowvram
```

### 2.2 基本使用方法

#### 核心概念
- **节点（Node）**：功能模块，如加载模型、提示词编码、采样器、VAE 解码等
- **工作流（Workflow）**：节点连接形成的有向无环图（DAG），可保存为 JSON 复用
- **自定义节点**：社区贡献的扩展功能节点，通过 Manager 安装

#### 文生图工作流搭建（6 步）

1. **K 采样器（KSampler）**：核心生成节点
   - 设置采样步数（20-30 步）
   - 选择采样器（推荐 DPM++ 2M Karras）
   - 设置 CFG 值（7-12）

2. **加载大模型（Checkpoint Loader）**：
   - 选择 SD 模型文件（.safetensors 或 .ckpt）
   - 输出 model、clip、vae

3. **正向提示词（CLIP Text Encode）**：
   - 输入描述生成内容的提示词
   - 连接到 KSampler 的 positive 输入

4. **反向提示词（CLIP Text Encode）**：
   - 输入不希望出现的内容
   - 连接到 KSampler 的 negative 输入

5. **图片尺寸/批次（Empty Latent Image）**：
   - 设置宽度、高度（如 512x512）
   - 设置批次数量（batch_size）

6. **VAE 解码器（VAE Decode）** → **图片生成区（Save Image）**：
   - 将 latent 空间解码为像素图像
   - 保存或显示生成结果

#### 工作流复用
- **保存工作流**：菜单 → Save → 保存为 JSON 文件
- **加载工作流**：拖拽 JSON 文件到界面 或 菜单 → Load
- **从图片加载**：拖拽含元数据的生成图片自动恢复工作流

### 2.3 应用场景

ComfyUI 适用于以下场景：

| 场景 | 具体应用 |
|------|----------|
| 🎨 **图像生成与编辑** | 数字艺术创作、设计素材生成、摄影后期处理 |
| 🔬 **AI 研究与实验** | 新算法测试、模型对比、参数调优 |
| 📝 **个性化内容创作** | 视频封面、博客配图、社交媒体内容 |
| 📚 **教育与培训** | AI 绘画教学、工作流设计课程 |
| 🎮 **游戏开发与动画** | 角色设计、场景素材、概念图生成 |
| 🏭 **产品设计** | 原型设计、效果图模拟、包装展示 |
| ⚡ **生产级应用** | 批量处理、团队协作、CI/CD 集成 |

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## 3. 技术规格

### 3.1 输入
- **节点配置**：JSON 格式的工作流配置文件
- **参数输入**：
  - 文本提示词（正向/反向）
  - 模型文件路径
  - 图像尺寸、批次数量
  - 采样器参数（步数、CFG、种子等）
  - 控制网络输入（ControlNet、IP-Adapter 等）

### 3.2 输出
- **生成图像**：PNG 格式（含元数据）
- **工作流文件**：JSON 格式，可复用和分享
- **中间结果**：latent 空间数据、预处理图像等

### 3.3 运行环境

#### 系统要求
- **操作系统**：Windows 10/11、Linux、macOS
- **GPU**：NVIDIA 显卡（推荐 RTX 2060 及以上，6GB+ 显存）
- **CPU**：支持 AVX2 指令集
- **内存**：8GB+（推荐 16GB）
- **存储**：10GB+ 可用空间（不含模型文件）

#### 依赖项
- Python 3.10+
- PyTorch（CUDA 支持）
- torchvision
- torchaudio
- 其他依赖（requirements.txt 自动安装）

### 3.4 API 接口

ComfyUI 提供 REST API 支持程序化调用：

#### 主要 API 端点

```bash
# 提交生成任务
POST /prompt
{
  "prompt": { ... },  # 工作流节点配置
  "client_id": "unique_id"
}

# 查询任务状态
GET /history/{prompt_id}

# 获取队列信息
GET /queue

# 中断任务
POST /interrupt

# 重置队列
POST /reset
```

#### Python 调用示例
```python
import requests
import json

# 定义工作流
workflow = {
    "3": {  # KSampler 节点
        "class_type": "KSampler",
        "inputs": {
            "seed": 12345,
            "steps": 20,
            "cfg": 8,
            "sampler_name": "dpmpp_2m",
            "scheduler": "karras",
            "denoise": 1
        }
    },
    # ... 其他节点
}

# 提交任务
response = requests.post(
    "http://127.0.0.1:8188/prompt",
    json={"prompt": workflow, "client_id": "my_client"}
)
prompt_id = response.json()["prompt_id"]

# 轮询结果
import time
while True:
    history = requests.get(f"http://127.0.0.1:8188/history/{prompt_id}").json()
    if prompt_id in history:
        break
    time.sleep(1)
```

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## 4. 核心技巧与最佳实践

### 4.1 快捷键效率提升
| 快捷键 | 功能 |
|--------|------|
| `Ctrl+Enter` | 快速生成（队列提示） |
| `Ctrl+Z` / `Ctrl+Y` | 撤销 / 重做 |
| `Ctrl+A` | 全选节点 |
| `Ctrl+C` / `Ctrl+V` | 复制 / 粘贴节点 |
| `Ctrl+M` | 节点静音（跳过执行） |
| `Ctrl+B` | 节点旁路（绕过执行） |
| `双击空白处` | 快速搜索节点 |
| `Ctrl+ 拖拽` | 快速连接节点 |

### 4.2 性能优化技巧
1. **低分辨率测试**：先用 512x512 测试提示词，确认后再用高分辨率
2. **--lowvram 参数**：显存不足时启动低显存模式
3. **FreeMemory 节点**：在长工作流中手动释放显存
4. **批处理优化**：使用 batch_size 而非多次运行
5. **模型缓存**：避免频繁切换大模型

### 4.3 工作流组织
6. **节点分组**：使用 Reroute 节点整理连线
7. **命名规范**：给关键节点添加备注（右键 → Add Note）
8. **模板库**：保存常用工作流为模板
9. **版本控制**：工作流 JSON 文件用 Git 管理

### 4.4 KSampler 参数设置
10. **采样步数**：20-30 步（质量与速度平衡）
11. **CFG 值**：7-12（过高会导致图像过饱和）
12. **推荐采样器**：DPM++ 2M Karras（通用）、Euler a（快速）
13. **种子管理**：固定种子复现结果，-1 随机

### 4.5 必备自定义节点
14. **ComfyUI Manager**：节点包管理器（必装）
15. **Advanced-ControlNet**：高级控制网络
16. **AnimateDiff**：动画生成
17. **IPAdapter**：图像提示适配器
18. **Impact-Pack**：人脸修复、细节增强
19. **ReActor**：快速换脸
20. **Ultimate SD Upscale**：高清放大

### 4.6 内存管理
21. **模型卸载**：使用 Model Management 节点卸载未用模型
22. **避免频繁切换**：同一工作流尽量使用相同模型
23. **监控资源**：使用系统监控工具观察显存使用
24. **分块处理**：大图生成使用 Tiled VAE
25. **定期重启**：长时间运行后重启释放内存碎片

### 4.7 常见问题与解决方案

| 问题 | 原因 | 解决方案 |
|------|------|----------|
| 显存不足（OOM） | 模型过大或分辨率过高 | 使用 --lowvram、降低分辨率、使用 Tiled VAE |
| 节点红色报错 | 缺少依赖或配置错误 | 检查节点连接、安装缺失的自定义节点 |
| 生成速度慢 | 采样步数过多或模型过大 | 减少步数至 20、使用更高效的采样器 |
| 图像质量差 | 提示词不当或参数设置问题 | 优化提示词、调整 CFG 值、使用高清修复 |
| 工作流无法加载 | JSON 文件损坏或版本不兼容 | 检查文件完整性、更新 ComfyUI 版本 |

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## 5. 核心资源

### 5.1 官方资源
- **GitHub 仓库**: https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
- **官方示例**: https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/
- **官方文档**: https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/

### 5.2 中文教程
- **ComfyUI Wiki（中文教程站）**: https://comfyui-wiki.com/zh
  - 包含完整的入门教程、节点说明、工作流示例
- **知乎最全学习手册**: https://zhuanlan.zhihu.com/p/721910953
  - 系统性教程，从入门到进阶

### 5.3 社区资源
- **25 Tips and Tricks**: https://comfyuiweb.com/posts/essential-comfyui-tips-and-tricks
  - 25 个核心技巧汇总
- **OpenArt 工作流库**: https://openart.ai/workflows
  - 社区分享的可复用工作流
- **Civitai ComfyUI 专区**: https://civitai.com/?tab=comfyui
  - 模型和工作流资源

### 5.4 自定义节点
- **ComfyUI Manager**: 必装的节点包管理器
- **ComfyUI Custom Nodes 列表**: https://github.com/ComfyOrg/ComfyUI-Manager/blob/main/custom-node-list.json

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## 6. 总结

ComfyUI 作为最强大的开源节点式 AI 应用程序，为生成式 AI 工作流提供了极高的灵活性和可控性。虽然学习曲线较陡峭，但通过系统学习和实践，用户可以构建出高度定制化的生成流程，适用于从个人创作到生产级应用的各类场景。

**核心优势**：
- ✅ 节点式可视化，流程清晰可控
- ✅ 高度可扩展，600+ 自定义节点
- ✅ 性能优异，资源占用低
- ✅ 工作流可复用，便于协作和分享
- ✅ 免费开源，社区活跃

**适用人群**：
- AI 绘画爱好者和创作者
- 设计师、艺术家、游戏开发者
- AI 研究人员和工程师
- 需要批量生成和自动化流程的用户

**入门建议**：
1. 从官方整合包或秋叶启动器开始
2. 学习基础文生图工作流搭建
3. 安装 ComfyUI Manager 管理自定义节点
4. 参考社区工作流模板进行实践
5. 逐步深入理解各节点功能和参数

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*文档生成时间：2026-03-27*  
*信息来源时效性：主要参考近 6 个月内的官方文档和社区教程*
