01.ComfyUI原理|基础操作|文生图工作流|网站推荐

原创 已于 2025-06-23 12:44:24 修改 · 480 阅读 · 6 ·
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#人工智能 #深度学习 #ComfyUI

于 2025-06-23 12:43:45 首次发布

底层原理

扩散算法

从生成噪点到去除噪点的过程

CLIP（翻译）

Text Encoder文本编码器的一种，把人类的语言翻译成计算机理解的语言
文本信息(关键词)->数字化描述(函数/向量)
CLIP算法根据模型训练数据/经验/参数，大概感知到需要的特征

Latent Space（压缩）

翻译后的语言会进入到Latent Space里面，潜空间。压缩的过程，将512x512x3压缩为64x64x4

采样器、调度器、CFG Scale在潜空间内工作

U-net（去噪）

对随机种子生成噪声图进行引导

Seed

随机种子
随机种子阈值：0-4294967295

VAE解码器（解压）

通过VAE解码器进行解码

基础操作

![[Pasted image 20250622235620.png]]

左键双击背景进行搜索节点

![[Pasted image 20250622235718.png]]

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是一个由开发的AI绘图模型，Stable Diffusion系列的基础版本，基于512×512分辨率图片训练，所以其对512×512分辨率图片生成支持较好，体积约为4GB，可以在**消费级显卡（如6GB显存）**上流畅运行。目前 SD1.5 的相关周边生态非常丰富，它支持广泛的插件（如ControlNet、LoRA）和优化工具。作为AI绘画领域的里程碑模型，SD1.5凭借其开源特性、轻量架构和丰富生态，至今仍是最佳入门选择。尽管后续推出了SDXL/SD3等升级版本，但其在消费级硬件上的性价比仍无可替代。
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文生图工具之ComfyUI从原理到实践的全维度剖析
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我们回顾文生图中K采样器的Latent（潜空间）输入端，连接的是一个空Latent，也就是说文生图我们要给AI一个空白的画布，规定好画布尺寸，让它作画。那么图生图就是要从Latent端输入给它一个图片，让它根据图片内容去作画。
ComfyUI学习第二天（文生图原理）
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ComfyUI中有CLIP文本编码器，通常提供两个，一个是正向提示词，一个是负向提示词。两个提示词经过文本编码器（比如Transformer）编码，将文本转化成含有语义信息的特征向量。图片经过图像编码器（有的是ViT架构，有的是ResNet架构），也被转化成特征向量。CLIP模型是一个学会了将文本和图像映射到同一个语义空间的模型，能够理解图像内容和文本描述之间的匹配程度。
ComfyUI绘画|文生图基础工作流搭建
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跟 SD-WebUI 一样，ComfyUI 也需要有 正向/反向 提示词，我们可以复制粘贴再添加一个。可以理解为多个关键词打包训练出来的一个小模型，包含了很多常见的负面关键词。尾部可以拉出来多条连接线，连接多个节点，而首部只能连接一个节点。如果做图生图，值越高，生成的图片与原图越不相近，相反则越相近。在 ComfyUI 中，想让种子完全随机的话，需要设置为。例如 大模型、LoRA、VAE、ControlNet，现在已经有了一个可以选择大模型的「加载器」，数值越高，关键词的相关性越高，建议设置为。
ComfyUI基础教程入门必看｜文生图工作流
2401_84760719的博客
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在开始之前，我们先来了解一下文生图的工作原理，大家知道，无论是什么工作流，都可以归纳成 【输入】【处理】【输出】三个环节，这里也不例外，为了方便大家理解，我先为大家介绍一个节点工具：采样器，因为我们这个工作流都是围绕着它开始的。
【comfyui教程】ComfyUI基础教程入门必看｜文生图工作流
z19981的博客
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这篇教程介绍了如何使用ComfyUI搭建基础的文生图工作流。主要内容包括：采样器节点的输入输出端解析（模型、提示词、潜空间等）、参数设置建议（步数、采样器、降噪等），以及如何连接输入端的checkpoint模型、正向/负向提示词和latent节点。教程还展示了输出端图片预览节点的添加方法，并提供了完整的测试效果。作者强调自己是初学者，希望与读者共同学习，并提供了更详细的ComfyUI基础教程获取方式，涵盖配置指南、软件安装、插件使用等内容。文章配有详细的操作截图，适合ComfyUI新手入门学习。
ComfyUI基础教程 - 文生图工作流
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所谓文生图，就是根据想要的画面，输入画面上的元素、风格等词汇（正向提示词），同时输入不希望画面出现的元素（负向提示词），Comfyui经过一系列流程，生成一幅画面。
【2025最新】ComfyUI文生图终极指南｜节点工作流从入门到精通
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基于学习的人工智能（1）为什么学习？
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学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026
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大会官网：https://2026.aclweb.org/录用率：20.3%（1699/8360，2025年）时间地点：2026年7月2日-加州·美国。截稿时间：2026年1月5日。CCF推荐：A（人工智能）
2025企业微信AI落地新趋势：微盛AI·企微管家破解内外增长难题
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2025年企业微信AI落地的三大关键趋势：微盛AI·企微管家通过智能客服、精准营销和内部协作三大场景，帮助企业实现200%的客服效率提升、90%的报修响应提速和50%的员工效能增长。作为企业微信生态最大ISV服务商，微盛依托"AI+SCRM"双引擎，已服务160家500强企业，提供合规AI聊天Agent、生态闭环整合及私有化部署方案，有效解决数据孤岛问题，90%客户在3个月内实现AI能力全员覆盖。
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
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RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
基于华为开发者空间实现花卉识别
优快云高校俱乐部官方博客
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人工智能在医疗行业的革命性应用：从诊断到个性化治疗
2501_94114442的博客
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人工智能（AI）技术近年来已经渗透到各个行业，其中，医疗行业无疑是受益最大之一。从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定，AI正在加速医学领域的变革。通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，AI不仅能够处理和分析大量的医疗数据，还能够帮助医生做出更加精准的决策，提升患者的治疗效果，并优化整个医疗体系的运作效率。本文将探讨人工智能在医疗行业的应用，分析其在不同医疗领域的具体作用，并展望AI如何进一步推动医疗健康行业的发展。
【NullSwap】NullSwap: Proactive Identity Cloaking Against Deepfake
人生不是轨道，是旷野。希望每天都有好心情。
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由于生成模型的进步，被动检测高质量Deepfake图像的性能瓶颈，主动扰动提供了一种有前途的方法，通过将信号插入良性图像来禁用Deepfake操作。【生成模型的发展，使得生成高质量伪图越来越难被检测】然而，现有的主动扰动方法在以下几个方面仍然不能令人满意：【当前主动扰动存在的问题】1）由于直接元素添加而导致的视觉退化;2）对交换操纵的有效性有限;3）不可避免地依赖于白盒和灰盒设置，以在训练期间涉及生成模型。我们分析了深度伪造swap技术的本质，并论证了保护源身份而非目标图像的必要性。
comfyui如何导入工作流
07-16
<think>我们正在讨论ComfyUI中如何导入工作流。根据引用内容，特别是引用[1]和引用[2]，我们可以总结出几种导入工作流的方法。同时，引用[4]解释了工作流的基本概念，引用[5]则提供了遇到不明节点时的解决方法。 导入工作流的方法： 1. 通过图片导入：ComfyUI支持将工作流嵌入到PNG图片中。用户可以直接将包含工作流的PNG图片拖拽到ComfyUI界面，系统会自动解析并加载工作流。 2. 通过JSON文件导入：用户也可以下载工作流的JSON文件，然后将其拖拽到ComfyUI界面，或者通过ComfyUI的菜单（如右键菜单）选择加载JSON文件。 具体步骤： 方法一：拖拽PNG图片（内嵌工作流） - 步骤1：从分享平台（如esheep、comfyworkflows等）下载包含工作流的PNG图片。 - 步骤2：打开ComfyUI界面（通常为http://localhost:8188）。 - 步骤3：将PNG图片直接拖拽到ComfyUI的画布区域。 - 步骤4：ComfyUI会自动解析图片中嵌入的工作流并加载。 方法二：拖拽JSON文件 - 步骤1：下载工作流的JSON文件（通常以.json为扩展名）。 - 步骤2：打开ComfyUI界面。 - 步骤3：将JSON文件拖拽到ComfyUI的画布区域。 - 步骤4：ComfyUI会加载该JSON文件定义的工作流。 方法三：使用菜单导入 - 步骤1：在ComfyUI画布空白处右键点击。 - 步骤2：选择“Load”（加载）选项。 - 步骤3：从本地文件系统中选择JSON文件或包含工作流的PNG图片。 注意：如果导入的工作流中包含自定义节点（即非官方节点），则需要先安装这些节点。如果缺少节点，ComfyUI会显示错误信息。此时，需要根据提示安装相应的节点插件。引用[5]中提到，可以使用mixlab-nodes插件来帮助查找节点的说明文档，但安装节点仍需手动完成。 安装自定义节点的方法： - 通过ComfyUI管理器（如果已安装）来安装节点。 - 手动将节点插件放置到`ComfyUI/custom_nodes`目录下，然后重启ComfyUI。 如果导入的工作流中使用了模型，请确保这些模型已经放置在正确的目录下（如`ComfyUI/models/checkpoints`等），或者通过`extra_model_paths.yaml`正确配置了共享模型路径。 总结步骤： 1. 获取工作流文件（PNG或JSON）。 2. 确保工作流中使用的自定义节点已安装（如未安装，需先安装）。 3. 确保工作流中使用的模型已存在。 4. 将工作流文件拖入ComfyUI界面或通过菜单导入。 5. 检查导入的工作流，如有缺失节点（通常显示为红色），需补充安装节点。 引用[1]中提到了一些工作流分享平台，如官方示例、comfyworkflows、esheep等，用户可以在这些平台下载工作流。 最后，如果导入的工作流出现节点错误（如节点显示为红色），可以尝试以下步骤： - 检查节点名称，在ComfyUI管理器中搜索并安装。 - 使用引用[5]中的方法，通过mixlab-nodes插件查找节点文档（需要先安装该插件），然后根据文档安装节点。 注意：mixlab-nodes插件本身不会安装缺失的节点，它只是帮助查找节点文档的工具。 因此，导入工作流的关键在于： 1. 文件格式正确（PNG内嵌工作流或JSON文件）。 2. 确保所有依赖节点已安装。 3. 确保模型存在。 按照以上步骤，用户应该能够成功导入工作流。 相关问题： 1. 如何导出ComfyUI工作流？ 2. 导入工作流时遇到缺失节点错误怎么办？ 3. 有哪些好用的ComfyUI工作流分享平台？ 4. 如何安装ComfyUI自定义节点？</think>在ComfyUI中导入工作流主要有三种方法，具体操作如下： ### 一、通过PNG图片导入（最常用） 1. **获取工作流**： - 从分享平台下载包含工作流的PNG图片（如[esheep](https://www.esheep.com/)或[ComfyUI官方示例](https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/)) 2. **导入操作**： - 直接将PNG文件拖拽到ComfyUI界面画布中 - 或右键点击画布 → 选择 `Load Image` → 上传PNG文件 3. **自动加载**： - 系统会自动解析图片中嵌入的工作流节点 - 完整节点布局将还原到画布上[^1][^4] > 原理：工作流数据以元数据形式存储在PNG文件中，支持无损传输[^1] --- ### 二、通过JSON文件导入 1. **获取JSON文件**： - 从分享平台下载 `.json` 格式工作流文件（如[AIStarter市场](https://aistarter.com)） 2. **导入操作**： ```python # 方法1：拖拽JSON文件到ComfyUI界面 # 方法2：使用命令行加载 python main.py --load workflow.json ``` 3. **注意事项**： - 需确保所有依赖节点已安装 - 模型路径需与本地配置一致[^2][^4] --- ### 三、通过工作流模板导入 1. **使用预设模板**： - 右键点击画布 → 选择 `Templates` → 浏览内置工作流库 - 选择所需模板（如文生图/图生图）自动加载[^3] 2. **自定义模板库**： - 将常用工作流保存到 `ComfyUI/templates` 文件夹 - 重启后可在模板菜单中调用 --- ### 导入后验证与排错 | 问题现象 | 解决方案 | |----------|----------| | 节点显示红色 | 安装缺失节点（右键节点→安装依赖）[^5] | | 模型未加载 | 检查模型路径配置（参考`extra_model_paths.yaml`） | | 节点功能不明 | 使用 **mixlab-nodes插件** 右键节点→`Help∞Mixlab` 查看文档[^5] | | 连接线断裂 | 检查节点版本兼容性，更新自定义节点 | > 提示：首次导入建议使用官方示例工作流测试：[基础工作流示范](https://github.com/wyrde/wyrde-comfyui-workflows) --- ### 工作流分享平台推荐 1. **国内平台**： - [esheep](https://www.esheep.com/)（访问快，含电商/换装工作流） 2. **国际平台**： - [comfyworkflows](https://comfyworkflows.com)（资源丰富） - [ComfyUI官方示例库](https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/)
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