速看，Comfyui基础教程

AI绘画咪酱

于 2025-03-31 10:53:03 发布

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文章标签： AI作画 SD教程 SD stable diffusion 人工智能 ComfyUI AI

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/2401_84760322/article/details/146804194

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前言

 今天来给各位小伙伴们讲一下Comfyui的基础教学，其实有很多这样的教学，但是还是和大家讲一下最基本的和常用的一些节点。希望你可以快速上手Comfyui。

1. 安装Comfyui

所有的AI设计工具，安装包、模型和插件，都已经整理好了，👇获取~

请添加图片描述

安装Comfyui这里安装的方法有很多，大家大家会使用最简单的安装方法就是使用整合包。这里的推荐使用秋叶大佬的整合包具体可以看一下如何进行安装的：

https://www.bilibili.com/read/cv28869554/

这里我就不仔细说到了。我这里其实我本地没有用任何的整合包。用的是VS_code直接从github上进行下载的。这里就需要一些代码的基础，直接使用git 把项目拉到本地。再用vs code里面启动。但是在启动项目前你需要保证你已经安装了 python pytorch 这两个必要的环境。（这里具体不讲怎么安装这部分有很多的教程和内容。实在解决不了那就使用整合包或者云端）等这些全部安装完毕后运行你的Comfyui你就可以看到这个界面

没错全部是英文的界面。这就是Comfyui最基本的样子

2. 网页端启动Comfyui

在网页端其实目前很多家都有Comfyui的服务，这里分为两派一种是提供服务的，比如Esheep,liblib和吐司，另外一种是提供云服务的揽睿星舟，AutoDL等一众云平台服务厂商。这两种最大的区别在于是否支持自定义一些内容和自己安装一些节点。

云服务：

吐司：

liblib：

云平台：

我们发现区别了么？云服务这边因为是统一提供服务给大家所以，就没有右边的设置栏，因此就少了很多的设置可以直接在前端页面进行配置，而云平台厂商就不一样，因为本质上是提供云平台服务所以可以支持用户自己下载节点和修改一些配置。

3. Comfyui 基础界面

上面我们看到了Comfyui的基础界面，这里就需要给大家解释一下这个界面是什么东西了。首先在云服务中你整个页面看见的内容我们都可以把他叫做工作区，这部分内容就是我们Comfyui的核心，一个一个拥有各种功能的节点文件，这里你可以使用鼠标点击进行拖拽，也可以使用鼠标滚轮放大或者缩小。

那么对于我们初学者或者初次看到这个界面的人来说这个是什么意思？这些节点都是干嘛的我该怎么操作？

其实我们把它想象成最简单的WEB_UI图片生成那就很简单了，第一我们需要选择一个大模型–>输入正向和反向提示词–>调整采样器，分辨率等常规参数–>点击运行等待图片生成。好了那么这个操作在Comfyui中对应的部分是怎么样的呢？我们来看下面这张图

是不是感觉这不和WEB_UI没有区别么，但是小伙伴会问了等一下！为什么没有运行节点。这里就需要说一下了提供云服务的运行节点统一都会特别醒目的提示你。这里我们看一下lib 和吐司的运行按钮：

简单吐槽放在最显眼的位置，但是如果你使用的是云平台和本地部署的Comfyui那么你需要在右边的功能栏中找到“Queue Prompt”中文的含义就是添加提示词队列或者使用快捷键（Crtl + Enter）这样耐心等待几秒钟就可以看见你用Comfyui生成的第一张图片了

大家在运行的过程中看见了这些节点被绿色的线框包裹住了这里就表示该节点当前正在运行，我们可以很清楚的知道那些内容现在是在运行的

这样的一套流程就是大家经常听见别人口中说到的工作流，相对于webui来说Comfyui基本上就是把webui集成的东西给拆开成一个一个小块的内容，在交给你让你搭建出无数种可能。

好了，看到这里有的小伙伴就要问了那么右边的这个功能区域是干嘛的？这个地方就很简单了。

save/保存：保存当前的工作流

Load/加载: 加载相关的工作流，你可以选择对应的工作流

Refresh/刷新：这个就是刷新当前的工作流

ClipSpace/剪贴空间：剪切板，用于复制迁移图像的一个“剪贴板”

Clear/清楚：清楚工作区内所有的节点

到这里基本上Comfyui最基本的界面介绍就结束了这题也贴几个常用的快捷键希望你可以用到。

Ctrl + 回车：将当前图形排队以进行生成

Ctrl + Shift + Enter：将当前图形排成第一个进行生成

Ctrl + Z：撤销

Ctrl + O：加载工作流

Ctrl + B：绕过选定节点

4. 从零搭建一个最基本的工作流

我们刚才在上方说到了，搭建一个最基本的文生图的工作流我们需要什么准备什么？

准备加载大模型的节点就是我们说的load节点

在工作区鼠标右键点击，选择Add Node——>选择loaders——>选择 Load Checkpoint

这里我们需要选择对应的模型，点击Ckpt_name可以可以下拉选择对应的模型

加载Conditioning（条件）这里我们可以理解成正反向提示词

在工作区鼠标右键点击，选择Add Node——>选择Conditioning——>选择CLIP TEXT Encode

这里需要两个框一个正向提示词，一个反向提示词，这里可以随便输入两个框那个都可以，这里如果是相同的节点你可以使用快捷键Ctrl +C 和 Ctrl+V完成节点的复制和粘贴

添加采样器，这个部分就和WEB_UI我们设置的一样，采样器，迭代步数，CFG这些

这里需要注意的有点不一样的

seed值这个地方没有-1这么一说只有固定，随机，每次增加，每次减少这四个选项
采样器和调度器是分开的（这就是你为什么用Comfyui出的图你觉得和web ui比起来还是有一点差距）举个简单的例子我们看到的web ui 中 dpm ++ 2m karras这个其实就是 dpm++ 2M 这个采样器和 karras调度器结合在一起的

其他的参数其实和你看到web ui 里面是一样的没有什么区别

加载Latent，这里主要是设置图片的尺寸还有批次

这里我们可以设置图片的宽高还有批次

这里的设置就和你在web ui里面的设置一模一样

加载VAE

这一步其实就是我们WEB_UI 加载VAE一样的操作

好了到这里之后我们基本必要的节点全部加载完毕，但是我们需要把图片拿出来我们还需要加载一个保存图片的节点

到这里我们所有的节点就全部加载完毕了，这时候我们需要把节点串联起来，具体怎么操作呢？首先我们要清楚节点分为起始节点，最终输出节点还有过程执行节点。

首先checkpoint加载器

模型已经选择好了直接使用就可以了
CLIP就是对应链接我们需要的两个条件（正向提示词/负向提示词）
VAE直接连接我们对应的VAE

我们就得到了下面这样的连接，这时候我们需要将正向提示词，负向提示词链接到对应的采样器节点

latent这边直接链接我们的空Latent就好了。最终全部节点连接完毕后我们就得到了一个最简单的Comfyui工作流

看到这里也恭喜你了解到了comfyui最基本的节点操作但是这里我还是想告诉你一些内容，Comfyui需要多联系多使用你才可以成为高手~加油吧朋友吧

5. 这两个插件你必须安装

就是大家看见了么我的comfyui的界面其实是有中文的，再过来其实你可以看见我的右边菜单栏其实有一个管理器的按钮，没错这其实是comfyui的两个插件。

为了帮助大家更好地掌握 ComfyUI，我在去年花了几个月的时间，撰写并录制了一套ComfyUI的基础教程，共六篇。这套教程详细介绍了选择ComfyUI的理由、其优缺点、下载安装方法、模型与插件的安装、工作流节点和底层逻辑详解、遮罩修改重绘/Inpenting模块以及SDXL工作流手把手搭建。