ComfyUI：零基础玩转AI绘画的节点式工作流引擎

ComfyUI：零基础玩转AI绘画的节点式工作流引擎

【免费下载链接】ComfyUI 最强大且模块化的具有图形/节点界面的稳定扩散GUI。 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/ComfyUI

你是否曾被AI绘画工具复杂的参数设置搞得晕头转向？尝试过 Stable Diffusion 却卡在模型选择和参数调试？本文将带你用 ComfyUI 构建第一个AI绘画工作流，无需编程基础也能轻松上手。

读完本文你将掌握：

• 10分钟搭建ComfyUI开发环境
• 5个核心节点组合实现图像生成
• 3种进阶技巧优化生成效果
• 完整工作流的保存与分享方法

环境准备：从安装到启动

ComfyUI采用Python开发，推荐使用Python 3.10以上版本。通过以下命令快速部署：

# 克隆仓库
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/ComfyUI
cd ComfyUI

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 启动服务
python main.py

核心启动逻辑位于 main.py，该文件会初始化应用设置并启动Web服务。配置参数可通过 app/app_settings.py 进行自定义，包括默认端口、模型路径等关键设置。

核心概念：节点式工作流基础

ComfyUI最具革命性的创新在于其节点式工作流设计。不同于传统UI的表单式操作，用户可以通过连接不同功能节点构建可视化流水线。

图1：基础图像生成工作流示意图（input/example.png）

主要节点类型包括：

• 模型加载节点：位于 comfy/model_management.py，负责加载Stable Diffusion模型
• 文本处理节点：在 comfy/sd1_clip.py 中实现，将文字描述转换为AI可理解的向量
• 采样器节点：核心逻辑在 comfy/samplers.py，控制图像生成过程
• 图像输出节点：定义于 comfy_extras/nodes_images.py，处理并保存生成结果

实操指南：构建你的第一个工作流

1. 基础图像生成流程

以下是生成"赛博朋克风格城市夜景"的最小工作流配置：

图2：基础工作流流程图

实现这个工作流需要添加以下节点（节点定义位于 nodes.py）：

1. CheckpointLoader - 加载模型文件，默认路径在 models/checkpoints/
2. CLIPTextEncode - 处理提示词，支持中英文混合输入
3. KSampler - 设置采样步数和CFG参数，推荐值：steps=20, cfg=7.0
4. EmptyLatentImage - 定义输出图像尺寸，建议从512x512开始
5. VAEDecode - 将潜空间数据转换为图像
6. SaveImage - 保存结果到 output/ 目录

2. 进阶技巧：LoRA模型应用

通过加载LoRA模型可以快速改变图像风格。在基础工作流中插入 comfy/lora.py 实现的LoraLoader节点：

CheckpointLoader --> LoraLoader --> KSampler

图3：添加LoRA节点的工作流

LoRA模型文件需放置在 models/loras/ 目录，支持同时加载多个LoRA模型进行风格混合。

高级应用：自定义节点开发

对于有编程基础的用户，可以通过 custom_nodes/ 目录添加自定义功能。社区贡献的示例节点 custom_nodes/example_node.py.example 展示了节点开发的基本结构：

class ExampleNode:
    @classmethod
    def INPUT_TYPES(s):
        return {"required": {"image": ("IMAGE",)}}
    
    RETURN_TYPES = ("IMAGE",)
    FUNCTION = "process"
    
    def process(self, image):
        # 图像处理逻辑
        return (image,)

NODE_CLASS_MAPPINGS = {"ExampleNode": ExampleNode}

代码1：自定义节点基础结构

开发完成的节点可通过 comfy/custom_node_manager.py 进行管理和加载。

资源与社区

ComfyUI拥有活跃的社区生态，以下资源可帮助你深入学习：

• 官方文档：README.md
• API接口文档：comfy_api/latest/
• 测试用例：tests/execution/test_execution.py
• 预设工作流：script_examples/

结语

ComfyUI的节点式设计彻底改变了AI绘画的创作方式，通过本文介绍的基础工作流，你已经可以生成高质量图像。下一步建议探索 comfy_extras/ 中的高级节点，如ControlNet、IPAdapter等功能，开启更多创作可能。

欢迎在社区分享你的工作流，优质节点可能会被收录到官方仓库！

【免费下载链接】ComfyUI 最强大且模块化的具有图形/节点界面的稳定扩散GUI。 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/ComfyUI