初學者的終極 ComfyUI 指南

¿初學者的終極 ComfyUI 指南？ 如果您是第一次接觸 ComfyUI，並且被各種節點、盒子和線纜弄得不知所措，請不要擔心：在這裡您將找到一份真正的指南，它從零開始，不會跳過任何重要內容。 目標是讓你了解每個部件的作用、它們如何組裝在一起，以及如何解決常見的錯誤。 當你試著透過實驗來學習時，會感到很沮喪。

除了涵蓋經典的文字轉影像、影像轉影像、影像修復、影像移除、SDXL、影像放大、ControlNet、影像嵌入和LoRa工作流程外，我們還將整合安裝、配置等內容。 使用管理員進行自訂節點管理快捷鍵以及包含 CPU 和 GPU 實際效能最佳化建議的實用章節。當然，我們也會介紹… 如何使用WAN 2.1型模型進行視訊操作 ComfyUI 生態系統內支援（文字轉影片、影像轉影片和影片轉影片）。

ComfyUI是什麼？它與其他圖形使用者介面相比如何？

ComfyUI 是一個基於節點的視覺介面，它是建構於 穩定擴散 它允許您透過連接功能模組來設定工作流程。 每個節點執行特定的任務（載入模型、文字編碼、取樣、解碼）。 邊緣連接入口和出口，就像你在組裝一份可視化的食譜一樣。

與 AUTOMATIC1111 相比，ComfyUI 的優點在於： 輕巧、靈活、透明，而且非常容易分享 （每個工作流程文件都是可重複的）。缺點是介面可能因工作流程作者而異，對於一般使用者而言， 過於詳細地描述可能顯得有些過頭。.

當你了解節點背後的「原因」時，學習曲線就會變得平緩。 可以將 ComfyUI 看作是一個儀表板，您可以在其中查看完整的圖像路徑。從初始文字和雜訊的潛在形式，到最終解碼為像素。

從零開始安裝：快速方便

最直接的方法是下載適用於您系統的官方軟體包，解壓縮並運行它。 您無需單獨安裝 Python，因為它已內建。這樣就大大降低了初始摩擦力。

基本步驟：下載壓縮文件，解壓縮（例如使用 7-Zip），然後運行適合您的啟動器。 如果沒有 GPU 或顯示卡不相容，請使用 CPU 執行檔。雖然耗時更長，但確實有效。

首先，請在檢查點資料夾中放​​置至少一個模型。 你可以從 Hugging Face 或 Civitai 等儲存庫取得它們。 並將它們放置在 ComfyUI 模型路徑中。

如果您已經在其他資料夾中有一個模型庫，請編輯額外的路徑檔案（extra_model_paths.yaml），從名稱中刪除“example”，並新增您的位置。 重啟 ComfyUI 以便它能偵測到新目錄.

基本控制項和介面元素

在畫布上，縮放可以透過滑鼠滾輪或捏合手勢控制，滾動可以透過按住滑鼠左鍵拖曳來實現。 若要連接節點，請從輸出連接器拖曳到輸入連接器。並釋放以形成邊緣。

ComfyUI 管理執行佇列：設定您的工作流程並按下佇列按鈕。 您可以從佇列視圖中查看狀態，了解正在執行的任務。 或他/她所期望的。

實用快速鍵：Ctrl+C/Ctrl+V 複製/貼上節點，Ctrl+Shift+V 貼上並保留條目，Ctrl+Enter 入隊，Ctrl+M 靜音節點。 點擊左上角的圓點即可最小化節點並清空畫布。.

從文字到圖像：基本流程

最小流程包括載入檢查點、使用 CLIP 對正負提示進行編碼、建立空潛在影像、使用 KSampler 進行取樣以及使用 VAE 解碼為像素。 按下隊列按鈕，你就會收到第一張圖片。.

在「載入檢查點」中選擇模型

載入檢查點節點傳回三個元件：MODEL（雜訊預測器）、CLIP（文字編碼器）和 VAE（影像編碼器/解碼器）。 MODEL 送至 KSampler，CLIP 送至文字節點，VAE 送至解碼器。.

使用 CLIP 文字編碼的正反提示

請在上方輸入您的正面提示語，在下方輸入您的負面提示語；兩者都將被編碼為嵌入。 您可以使用文法（word:1.2）或（word:0.8）來賦予單字權重。 加強或弱化特定措詞。

潛在空隙和最佳尺寸

空潛在影像定義了潛在空間中的畫布。 對於 SD 1.5，建議使用 512×512 或 768×768；對於 SDXL，建議使用 1024×1024。為避免出錯並符合架構要求，寬度和高度必須是 8 的倍數。

VAE：從潛在到像素

VAE將影像壓縮成潛在值，然後再重建為像素。在文字到圖像的轉換過程中，它通常只在最後階段用於解碼潛在值。 壓縮可以加快處理速度，但可能會引入少量損耗。作為回報，它能夠對潛在空間進行精細控制。

KSampler 和關鍵參數

KSampler 根據嵌入的指導應用反向擴散來去除雜訊。 種子、步長、取樣器、調度器和去噪器 這些是主要調節旋鈕。通常來說，調節步數越多，細節越豐富；而 denoise=1 則會完全重寫初始噪音。

逐圖重做：使用指南

i2i 流程從輸入影像加上您的提示開始；降噪控制它與原始影像的偏差程度。 低降噪處理只能帶來細微的改變；高降噪處理則能帶來深刻的改變。.

典型流程：選擇檢查點，載入影像作為輸入，調整提示，在 KSampler 中定義降噪併入隊。 它非常適合在不從頭開始的情況下改進構圖或遷移風格。.

ComfyUI 上的 SDXL

ComfyUI憑藉其模組化設計，提前支援SDXL。只需使用相容SDXL的流程，檢查提示，然後運行即可。 請注意：較大的原生影像尺寸需要更多的顯存和處理時間。但細節上的質的飛躍彌補了這一點。

補繪：只修改你有興趣的部分

當您想要修改影像的特定區域時，可以使用影像修復工具。載入圖像，打開蒙版編輯器，繪製您想要修復的區域，然後將其儲存到相應的節點。 定義提示訊息以指導編輯並調整降噪程度（例如，0.6）。.

如果使用標準模型，則可與 VAE 編碼和設定雜訊潛在遮罩搭配使用。 對於專用的圖像修復模型，請將這些節點替換為 VAE Encode（圖像修復）節點。它是針對該任務進行最佳化的。

外擴畫法：擴大畫布邊緣

若要將影像擴展到其邊界之外，請新增用於外繪的填充節點，並配置每一邊增長的幅度。 羽化參數用於平滑原始影像和擴展影像之間的過渡。.

在影像修復流程中，調整 VAE 編碼（用於影像修復）和 grow_mask_by 參數。 大於 10 的值通常能提供更自然的融合效果。 在擴大的區域內。

ComfyUI 中的放大：像素與潛在像素

有兩種方法：像素放大（速度快，不添加新資訊）和潛在放大，也稱為高解析度潛在修復，它在縮放時重新解釋細節。 第一種方法速度快；第二種方法能豐富口感，但可能會出現偏差。.

基於演算法的放大（像素）

透過重新縮放節點，您可以選擇雙三次、雙線性或最近精確值以及縮放因子。 它非常適合預覽或需要快速回應的情況。 不增加推理成本。

使用模型（像素）進行放大

使用「載入放大模型」和對應的放大節點，選擇合適的模型（例如，寫實或動畫），然後選擇 ×2 或 ×4。 專用模型比傳統演算法能更好地恢復輪廓和銳利度。.

潛在升級

使用 KSampler 對潛在變數進行縮放和重採樣，以添加與提示一致的細節。 雖然速度較慢，但當您想要獲得更高的解析度和更豐富的視覺效果時，它尤其有用。.

ControlNet：高階結構指南

ControlNet 可讓您注入參考圖（邊緣、姿態、深度、分割）來指導合成。 結合穩定擴散，它可以讓你對結構進行精細控制。 在不犧牲模型創造性的前提下。

在 ComfyUI 中，整合是模組化的：載入所需的地圖，將其連接到 ControlNet 區塊，然後將其連結到取樣器。 嘗試不同的控制器，看看哪一款最適合你的使用習慣和用途。.

ComfyUI 管理員：無終端自訂節點

管理器可讓您透過介面安裝和更新自訂節點。您可以在佇列選單中找到它。 這是保持節點生態系統最新狀態的最簡單方法.

安裝缺失的節點

如果工作流程提示缺少節點，請開啟管理器，點擊“安裝缺少節點”，重新啟動 ComfyUI，並更新瀏覽器。 只需點擊幾下即可解決大部分依賴關係。.

更新自訂節點

從管理員檢查更新，安裝更新，然後按一下每個可用軟體包上的更新按鈕。 重新啟動 ComfyUI 以套用變更。 避免前後矛盾。

將節點載入到流中

雙擊空白區域開啟節點查找器，然後輸入所需節點的名稱。 這就是快速將新元素插入圖表的方法。.

嵌入（文字倒置）

嵌入功能使用關鍵字 embedding:name 將訓練好的概念或風格注入到你的提示中。 將檔案放置在 models/embeddings 資料夾中，以便 ComfyUI 可以偵測到它們。.

如果您安裝了自訂腳本包，您將擁有自動完成功能：開始輸入“embedding:”，您將看到可用清單。 這樣可以大幅加快管理多個模板時的迭代速度。.

您也可以對它們進行加權，例如（嵌入：名稱：1.2）以增強 20%。 像調整普通提示詞的權重一樣調整權重 平衡風格與內容。

LoRA：無需修改 VAE 即可調整樣式

LoRA 修改檢查點的 MODEL 和 CLIP 組件，而不改變 VAE。 它們用於注入特定的樣式、字元或對象 文件輕巧，易於共享。

基本流程：選擇您的基本檢查點，新增一個或多個 LoRA，然後產生。 您可以疊加使用 LoRA 來結合美觀性和特效。如果工作流程允許，可以調整它們的強度。

捷徑、技巧與嵌入式工作流程

除了上述的捷徑之外，還有兩個非常實用的技巧：調整遠距離節點時固定種子，避免重新計算整個鏈；以及使用分組一次移動多個節點。 按住 Ctrl 鍵並拖曳可以選擇多個項目，按住 Shift 鍵可以移動該組項目。.

另一個關鍵特性：ComfyUI 會將工作流程儲存到它產生的 PNG 檔案的元資料中。 將 PNG 檔案拖曳到畫布上，即可一鍵取得整個圖表。這樣比較容易分享和重現結果。

ComfyUI 線上版：無需安裝即可創建

如果您不想安裝任何東西，可以使用預先配置了 ComfyUI 的雲端服務，其中包含數百個節點和熱門型號。 它們非常適合在不接觸電腦的情況下測試 SDXL、ControlNet 或複雜的工作流程。許多網站也包含現成的工作流程範例庫。

從零開始製作影片：ComfyUI 上的 Wan 2.1

一些自訂節點可讓您從文字建立影片、將影像轉換為序列或編輯現有剪輯。 使用WAN 2.1型模型，您可以設定文字轉視訊、影像轉視訊和視訊轉視訊的管道。 直接在 ComfyUI 中。

安裝所需的節點（透過管理員或手動），下載對應的模型並按照範例流程操作：對提示和運動參數進行編碼，產生逐幀延遲，然後解碼為幀或視訊容器。 請記住，解析度和持續時間越長，時間和顯存成本就越高。.

CPU 與 GPU：效能比較預期

雖然可以使用 CPU 產生影像，但速度並不理想。在實際測試中，即使是效能強大的 CPU 也可能需要幾分鐘才能產生一張影像，而使用合適的 GPU，處理時間則縮短至幾秒鐘。 如果您有相容的GPU，請使用它來大幅提升效能。.

在 CPU 上，減少規模、步數和節點複雜度；在 GPU 上，根據顯存調整批次和解析度。 監控消耗狀況，避免瓶頸和意外停駛。.

自訂節點：手動安裝和最佳實踐

如果你喜歡傳統方法，可以使用 git 克隆 custom_nodes 資料夾中的儲存庫，然後重新啟動。 這種方法可以讓你對版本和分支進行精細控制。當您需要特定功能時，它非常有用。

保持節點井然有序，定期更新並新增相容性說明。 避免一次性混合使用過多的實驗版本。 避免引入難以追蹤的錯誤。

典型故障排除

如果「安裝缺少的節點」沒有解決問題，請檢查控制台/日誌以取得確切的錯誤資訊：依賴項、路徑或版本。 檢查寬度和高度是否為 8 的倍數，以及模板是否位於正確的資料夾中。.

當工作流程無法回應模型選擇時，強制載入有效的檢查點通常會恢復圖表。 如果更新後節點發生故障，請嘗試停用該軟體包或還原至穩定版本。.

固定種子、調整大小和合理的提示使調試更容易。 如果重複調整後結果變差，請恢復到基本預設狀態，然後一次只進行一項變更。.

如需更多協助，可以關注 /r/StableDiffusion 等社區，這些社區非常活躍，經常能解決一些罕見的錯誤。 共享日誌、圖表擷取和節點版本可以加快支援速度。.

以上所有內容為您提供了一張完整的地圖：您知道每個節點是什麼，它們是如何連接的，模型應該放在哪裡，以及應該修改什麼才能使佇列順利運行。 憑藉文字到圖像工作流程、i2i、SDXL、圖像內/外修復、圖像放大、ControlNet、嵌入和 LoRA，以及 WAN 2.1 視頻，您將擁有一套非常專業的製作工具包。 準備好與您共同成長。更多信息，請參閱… ComfyUI 官方網站.