面向初学者的终极 ComfyUI 指南

¿面向初学者的终极 ComfyUI 指南？ 如果您是第一次接触 ComfyUI，并且被各种节点、盒子和线缆弄得不知所措，请不要担心：在这里您将找到一份真正的指南，它从零开始，不会跳过任何重要内容。 目标是让你了解每个部件的作用、它们如何组装在一起，以及如何解决常见的错误。 当你试图通过实验来学习时，会感到很沮丧。

除了涵盖经典的文本转图像、图像转图像、图像修复、图像去除、SDXL、图像放大、ControlNet、图像嵌入和LoRa工作流程外，我们还将整合安装、配置等内容。 使用管理员进行自定义节点管理快捷键以及包含 CPU 和 GPU 实际性能优化建议的实用章节。当然，我们还会介绍…… 如何使用WAN 2.1型模型进行视频操作 ComfyUI 生态系统内支持（文本转视频、图像转视频和视频转视频）。

ComfyUI是什么？它与其他图形用户界面相比如何？

ComfyUI 是一个基于节点的视觉界面，它构建于 稳定扩散 它允许您通过连接功能模块来设置工作流程。 每个节点执行特定的任务（加载模型、文本编码、采样、解码）。 边缘连接着入口和出口，就像你在组装一份可视化的食谱一样。

与 AUTOMATIC1111 相比，ComfyUI 的优势在于： 轻便、灵活、透明，而且非常容易分享 （每个工作流文件都是可复现的）。缺点是界面可能因工作流作者而异，对于普通用户而言， 过于详细地描述可能显得有些过头。.

当你理解了节点背后的“原因”时，学习曲线就会变得平缓。 可以将 ComfyUI 看作是一个仪表盘，您可以在其中查看完整的图像路径。从最初的潜在文本和噪声，到最终解码成像素。

从零开始安装：快捷方便

最直接的方法是下载适用于您系统的官方软件包，解压缩并运行它。 您无需单独安装 Python，因为它已内置。这样就大大降低了初始摩擦力。

基本步骤：下载压缩文件，解压缩（例如使用 7-Zip），然后运行适合您的启动器。 如果没有 GPU 或显卡不兼容，请使用 CPU 可执行文件。虽然耗时更长，但确实有效。

首先，请在检查点文件夹中放置至少一个模型。 你可以从 Hugging Face 或 Civitai 等存储库获取它们。 并将它们放置在 ComfyUI 模型路径中。

如果您已经在其他文件夹中有一个模型库，请编辑额外的路径文件（extra_model_paths.yaml），从名称中删除“example”，并添加您的位置。 重启 ComfyUI 以便它能检测到新目录.

基本控件和界面元素

在画布上，缩放可以通过鼠标滚轮或捏合手势控制，滚动可以通过按住鼠标左键拖动来实现。 要连接节点，请从输出连接器拖动到输入连接器。并释放以形成边缘。

ComfyUI 管理执行队列：配置您的工作流程并按下队列按钮。 您可以从队列视图中查看状态，了解正在运行的任务。 或者他/她所期望的。

实用快捷键：Ctrl+C/Ctrl+V 复制/粘贴节点，Ctrl+Shift+V 粘贴并保留条目，Ctrl+Enter 入队，Ctrl+M 静音节点。 点击左上角的圆点即可最小化节点并清空画布。.

从文字到图像：基本流程

最小流程包括加载检查点、使用 CLIP 对正负提示进行编码、创建空潜在图像、使用 KSampler 进行采样以及使用 VAE 解码为像素。 按下队列按钮，你就会收到第一张图片。.

在“加载检查点”中选择模型

加载检查点节点返回三个组件：MODEL（噪声预测器）、CLIP（文本编码器）和 VAE（图像编码器/解码器）。 MODEL 送至 KSampler，CLIP 送至文本节点，VAE 送至解码器。.

使用 CLIP 文本编码的正反提示

请在上方输入您的正面提示语，在下方输入您的负面提示语；两者都将被编码为嵌入。 您可以使用语法（word:1.2）或（word:0.8）来给单词赋予权重。 加强或弱化特定措辞。

潜在空隙和最佳尺寸

空潜在图像定义了潜在空间中的画布。 对于 SD 1.5，建议使用 512×512 或 768×768；对于 SDXL，建议使用 1024×1024。为避免出错并符合架构要求，宽度和高度必须是 8 的倍数。

VAE：从潜在到像素

VAE将图像压缩成潜在值，然后再将其重建为像素。在文本到图像的转换过程中，它通常只在最后阶段用于解码潜在值。 压缩可以加快处理速度，但可能会引入少量损耗。作为回报，它能够对潜在空间进行精细控制。

KSampler 和关键参数

KSampler 根据嵌入的指导应用反向扩散来去除噪声。 种子、步长、采样器、调度器和去噪器 这些是主要调节旋钮。通常来说，调节步数越多，细节越丰富；而 denoise=1 则会完全重写初始噪声。

逐图重做：使用指南

i2i 流程从输入图像加上您的提示开始；降噪控制它与原始图像的偏差程度。 低降噪处理只能带来细微的变化；高降噪处理则能带来深刻的改变。.

典型流程：选择检查点，加载图像作为输入，调整提示，在 KSampler 中定义降噪并入队。 它非常适合在不从头开始的情况下改进构图或迁移风格。.

ComfyUI 上的 SDXL

ComfyUI凭借其模块化设计，提前支持SDXL。只需使用兼容SDXL的流程，检查提示，然后运行即可。 请注意：较大的原生图像尺寸需要更多的显存和处理时间。但细节上的质的飞跃弥补了这一点。

补绘：只修改你感兴趣的部分

当您想要修改图像的特定区域时，可以使用图像修复工具。加载图像，打开蒙版编辑器，绘制您想要修复的区域，然后将其保存到相应的节点。 定义提示信息以指导编辑并调整降噪程度（例如，0.6）。.

如果使用标准模型，则可与 VAE 编码和设置噪声潜在掩码配合使用。 对于专用的图像修复模型，请将这些节点替换为 VAE Encode（图像修复）节点。它是针对该任务进行优化的。

外扩画法：扩大画布边缘

要将图像扩展到其边界之外，请添加用于外绘的填充节点，并配置每一边增长的幅度。 羽化参数用于平滑原始图像和扩展图像之间的过渡。.

在图像修复流程中，调整 VAE 编码（用于图像修复）和 grow_mask_by 参数。 大于 10 的值通常能提供更自然的融合。 在扩大的区域内。

ComfyUI 中的放大：像素与潜在像素

有两种方法：像素放大（速度快，不添加新信息）和潜在放大，也称为高分辨率潜在修复，它在缩放时重新解释细节。 第一种方法速度快；第二种方法能丰富口感，但可能会出现偏差。.

基于算法的放大（像素）

通过重新缩放节点，您可以选择双三次插值、双线性插值或最接近精确插值，以及缩放因子。 它非常适合预览或需要快速响应的情况。 不增加推理成本。

使用模型（像素）进行放大

使用“加载放大模型”和相应的放大节点，选择合适的模型（例如，写实或动漫），然后选择 ×2 或 ×4。 专用模型比传统算法能更好地恢复轮廓和锐度。.

潜在升级

使用 KSampler 对潜在变量进行缩放和重采样，以添加与提示一致的细节。 虽然速度较慢，但​​当您想要获得更高的分辨率和更丰富的视觉效果时，它尤其有用。.

ControlNet：高级结构指南

ControlNet 允许您注入参考图（边缘、姿态、深度、分割）来指导合成。 结合稳定扩散，它可以让你对结构进行精细控制。 在不牺牲模型创造性的前提下。

在 ComfyUI 中，集成是模块化的：加载所需的地图，将其连接到 ControlNet 块，然后将其链接到采样器。 尝试不同的控制器，看看哪一款最适合你的使用习惯和用途。.

ComfyUI 管理员：无终端自定义节点

管理器允许您通过界面安装和更新自定义节点。您可以在队列菜单中找到它。 这是保持节点生态系统最新状态的最简单方法.

安装缺失的节点

如果工作流提示缺少节点，请打开管理器，点击“安装缺失节点”，重启 ComfyUI，并更新浏览器。 只需点击几下即可解决大部分依赖关系。.

更新自定义节点

从管理器中检查更新，安装更新，然后单击每个可用软件包上的更新按钮。 重启 ComfyUI 以应用更改。 避免前后矛盾。

将节点加载到流中

双击空白区域打开节点查找器，然后输入所需节点的名称。 这就是快速将新元素插入图表的方法。.

嵌入（文本倒置）

嵌入功能使用关键字 embedding:name 将训练好的概念或风格注入到你的提示中。 将文件放置在 models/embeddings 文件夹中，以便 ComfyUI 可以检测到它们。.

如果您安装了自定义脚本包，您将拥有自动完成功能：开始输入“embedding:”，您将看到可用列表。 这样可以大大加快管理多个模板时的迭代速度。.

您还可以对它们进行加权，例如（嵌入：名称：1.2）以增强 20%。 像调整普通提示词的权重一样调整权重 平衡风格与内容。

LoRA：无需修改 VAE 即可调整样式

LoRA 修改检查点的 MODEL 和 CLIP 组件，而不改变 VAE。 它们用于注入特定的样式、字符或对象 文件轻巧，易于共享。

基本流程：选择您的基本检查点，添加一个或多个 LoRA，然后生成。 您可以叠加使用 LoRA 来结合美观性和特效。如果工作流程允许，可以调整它们的强度。

快捷方式、技巧和嵌入式工作流程

除了上面提到的快捷方式之外，还有两个非常实用的技巧：调整远距离节点时固定种子，避免重新计算整个链；以及使用分组一次移动多个节点。 按住 Ctrl 键并拖动可以选择多个项目，按住 Shift 键可以移动该组项目。.

另一个关键特性：ComfyUI 会将工作流程保存到它生成的 PNG 文件的元数据中。 将 PNG 文件拖到画布上，即可一键获取整个图表。这样更容易分享和复现结果。

ComfyUI 在线版：无需安装即可创建

如果您不想安装任何东西，可以使用预配置了 ComfyUI 的云服务，其中包含数百个节点和热门型号。 它们非常适合在不接触电脑的情况下测试 SDXL、ControlNet 或复杂的工作流程。许多网站还包含现成的工作流程示例库。

从零开始制作视频：ComfyUI 上的 Wan 2.1

一些自定义节点允许您从文本创建视频、将图像转换为序列或编辑现有剪辑。 使用WAN 2.1型模型，您可以设置文本转视频、图像转视频和视频转视频的传输管道。 直接在 ComfyUI 中。

安装所需的节点（通过管理员或手动），下载相应的模型并按照示例流程操作：对提示和运动参数进行编码，生成逐帧延迟，然后解码为帧或视频容器。 请记住，分辨率和持续时间越长，时间和显存成本就越高。.

CPU 与 GPU：性能对比预期

虽然可以使用 CPU 生成图像，但速度并不理想。在实际测试中，即使是性能强大的 CPU 也可能需要几分钟才能生成一张图像，而使用合适的 GPU，处理时间则缩短至几秒钟。 如果您有兼容的GPU，请使用它来大幅提升性能。.

在 CPU 上，减少规模、步数和节点复杂度；在 GPU 上，根据显存调整批处理和分辨率。 监控消耗情况，避免出现瓶颈和意外停运。.

自定义节点：手动安装和最佳实践

如果你更喜欢传统方法，可以使用 git 克隆 custom_nodes 文件夹中的存储库，然后重新启动。 这种方法可以让你对版本和分支进行精细控制。当您需要特定功能时，它非常有用。

保持节点井然有序，定期更新并添加兼容性说明。 避免一次性混合使用过多的实验版本。 避免引入难以追踪的错误。

典型故障排除

如果“安装缺失的节点”没有解决问题，请检查控制台/日志以获取确切的错误信息：依赖项、路径或版本。 检查宽度和高度是否为 8 的倍数，以及模板是否位于正确的文件夹中。.

当工作流无法响应模型选择时，强制加载有效的检查点通常会恢复图表。 如果更新后节点出现故障，请尝试禁用该软件包或恢复到稳定版本。.

固定种子、调整大小和合理的提示使调试更容易。 如果反复调整后结果变差，请恢复到基本预设状态，然后一次只进行一项更改。.

如需更多帮助，可以关注 /r/StableDiffusion 等社区，这些社区非常活跃，经常能解决一些罕见的错误。 共享日志、图表捕获和节点版本信息可以加快支持速度。.

以上所有内容为您提供了一张完整的地图：您知道每个节点是什么，它们是如何连接的，模型应该放在哪里，以及应该修改什么才能使队列顺利运行。 凭借文本到图像工作流程、i2i、SDXL、图像内/外修复、图像放大、ControlNet、嵌入和 LoRA，以及 WAN 2.1 视频，您将拥有一套非常专业的制作工具包。 准备好与您共同成长。更多信息，请参阅…… ComfyUI 官方网站.