随着生成式 AI 快速发展，Stable Diffusion、Flux、Wan 等模型持续提升图像和视频生成能力，实现了从文字生成图片，到让静态画面变成动态视频的功能。但模型能力提升的同时，使用门槛也在增加。想要获得理想效果，用户不仅需要逐步优化提示词以达到更优效果，还要理解模型选择、参数调整、采样方式以及不同控制模块之间的组合关系。
为了解决这一问题，Comfy-Org 团队开源了 ComfyUI——一个基于节点（Node）式设计的可视化 AI 工作流框架。它将模型加载、文本编码、采样、解码等环节拆分为独立节点，用户只需通过拖拽和连接节点，就能搭建完整的图像、视频生成流程，无需编写代码。
与传统「一键生成」的 AI 工具不同，ComfyUI 最大的特点是让生成过程更加透明和可控。用户可以自由调整每个环节的参数，组合不同模型和功能模块，并保存、复用自己的工作流。同时，ComfyUI 具备开放的扩展生态，支持社区自定义节点，可接入 LoRA、ControlNet、量化模型等多种能力，满足图像生成、图像编辑、视频生成等不同场景需求。此外，ComfyUI 还提供了丰富的预设模板，并支持自动检测工作流所需模型，降低模型配置门槛，让更多用户能够快速体验生成式 AI 工作流。
目前，越来越多前沿生成模型正在接入 ComfyUI。例如，最新开源的视频生成模型 Wan 2.2，也已支持通过 ComfyUI 工作流进行体验，让用户能够更便捷地探索图像到视频、文本到视频等生成任务。
HyperAI（hyper.ai）教程板块已上线 ComfyUI 工作流及 ComfyUI × Wan 2.2 等相关模型资源，帮助开发者快速完成模型部署、效果测试与 AI 创作实践。⬇️
在线运行：
ComfyUI 工作流使用指南：
ComfyUI 工作流使用指南：一键加载并执行官方现有工作流 | 教程 | HyperAI超神经
ComfyUI × Wan2.2 图生视频工作流：
ComfyUI × Wan 2.2 图生视频工作流 | 教程 | HyperAI超神经
文生图工作流示例
打开 ComfyUI 界面
1、进入 hyper.ai 首页后，选择「教程」页面，或点击「查看更多教程」，选择「ComfyUI 工作流使用指南：一键加载并执行官方现有工作流」，点击「运行此教程」。
2.页面跳转后，点击右上角「Clone」，将该教程克隆至自己的容器中。
注：页面右上角支持切换语言，目前提供中文及英文两种语言，本教程文章以英文为例进行步骤展示。
3.选择「NVIDIA RTX 5090」，点击「Continue job execution（继续执行）」。
4.等待分配资源，当状态变为「Running（运行中）」后，点击「Open Workspace」右侧的 API 地址即可在浏览器中打开 ComfyUI 节点式编辑界面，进入后续的工作流获取、模型下载与执行流程。
获取工作流
1.在 ComfyUI 界面左侧点击 Templates（模板）按钮，即可展开内置工作流模板列表，其中包含文生图（Text-to-Image）、图生图（Image-to-Image）、图生视频（Image-to-Video）、放大（Upscale）等典型任务模板。
2.在模板列表中选择一个目标工作流（例如文生图模板），点击即可一键加载到画布中，节点与连线会自动铺展排列，构成完整的生成流程；与此同时，ComfyUI 会开始检测并准备该工作流所需的模型。
下载模型并执行工作流
1.加载工作流后，ComfyUI 会自动检测该工作流引用的全部模型文件。若某些模型尚未下载，界面会给出缺失提示，并提供一键下载入口，选择工作流后即开始下载。
2.模型就绪后即可执行工作流，生成最终结果。
在视频生成领域，阿里通义万相 Wan-AI 团队开源的 Wan 2.2 也同样值得关注。该模型采用 MoE 双专家架构，在图生视频任务中实现了复杂运动生成与风格一致性的双重提升。
目前，HyperAI（hyper.ai）教程板块也同步上线了 ComfyUI × Wan 2.2 图生视频工作流，支持一键部署体验。⬇️
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ComfyUI × Wan2.2 图生视频工作流：
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