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介绍了从零开始配置AI图像生成工具ComfyUI的完整流程。文章详细讲解了系统要求（Windows10+、NVIDIA显卡）、Python环境配置、ComfyUI源码获取与依赖安装等基础步骤，并重点说明模型导入（SD1.5/SDXL）、ControlNet插件安装及界面操作方式。针对常见问题提供解决方案，帮助用户快速搭建模块化AI图像生成工作流，实现无需编程的可视化创作。

ComfyUI是一款开源节点可视化工具，专为StableDiffusion图像生成设计。它将复杂流程分解为可自由连接的节点（如提示编码、采样器等），提供高度定制化的工作流管理。相比WebUI，ComfyUI具有更强的流程控制力和透明度，支持SDXL/ControlNet等多种模型，适合开发者及进阶用户进行精细调整和科研探索。虽然学习曲线较陡，但资源占用更低、响应更快，并能生成可复用的JSON配置文件。建议新手先用WebUI入门，再转向ComfyUI实现更专业的流程控制。

通过以上步骤，我们成功将 ComfyUI 的作图能力集成到 OpenWebUI，实现了从文本到图像的自动化生成流程。部署 ComfyUI，确保其 API 可用。创建 Workflow 并导出 API，配置作图流程。在 OpenWebUI 管理员面板上传 Workflow JSON 文件。设置默认模型，确保生成效果符合预期。在 OpenWebUI 会话界面输入英文 Prompt，并点击“生成图像”按钮。

通过以上步骤，我们可以构建一个自动化的表情包生成 workflow。以下是核心要点回顾：✅表情管理器是 workflow 的核心，控制各个表情参数✅使用随机数节点可自动生成不同的表情变化✅文本图像节点可用于在图片上添加文字✅利用高级混合节点结合表情和文本，完成最终图像处理这样，我们就可以批量生成各种个性化表情包，用于社交媒体、聊天应用等场景。如果你想尝试更高级的定制效果，可以调整参数范围，甚至结合进一步优化图像质量。💡下一步建议：尝试不同的表情组合，看看你的角色能表现出怎样的个性化情绪吧。

ComfyUI-Custom-Scripts 主要用于提升 ComfyUI 的交互体验和美观度，优化了多个关键功能，包括：✅图像列表显示，方便查看多张生成图像。✅拖动并快速加载图像，提升工作流效率。✅连接线变折线，让复杂流程更加清晰。✅美观性与操作体验优化，提升 UI 交互感受。这一插件对于 ComfyUI 用户来说是非常实用的优化工具，推荐安装使用！🚀。

✅SDXL Turbo适用于512×512 实时出图✅可支持 1024×1024 高清出图✅低步数（1-4）+ 低 CFG（≤1）→提高速度✅采样器建议✅调度器建议：Karras如果你有任何问题，欢迎交流！🚀。

✅Ultimate 插件 = 细节修复 + 放大图像✅两种模式Upscale 模式→修复细节 + 放大No Upscale 模式→仅修复细节✅model_type直线（Linear）→ 默认，可能有拼接伪影棋盘（Chess）→推荐，优化拼接伪影✅适用于绘制壁纸先画小图960 × 540再放大到✅推荐 upscale 模型Anime4K（动漫风格）✅调整 denoise 值0.3 ~ 0.2→ 细节补充>0.5→ 重绘力度大🔗 相关资源Upscale 模型下载。

✅潜在空间放大（上游）+ 图像空间放大（下游）= 最佳高清修复方案✅如果原图模糊，建议使用潜在空间放大，否则放大后仍然模糊✅推荐使用 AI 放大模型（Scaleup Models），如 4x-UltraSharp✅完整的放大流程生成基础 LatentVAE 解码图像空间放大（可选用 AI 放大模型）保存最终高清图🔗 相关资源Upscale 模型下载推荐模型如果你在使用 ComfyUI 时遇到问题，欢迎留言交流！🚀。

✅ 高清修复是高质量 AI 绘图的必备步骤✅两种缩放方式（按系数缩放 vs. Latent 缩放）各有优劣，按需求选择✅推荐降噪值 0.5~0.7，保证放大后仍保留原图风格✅工作流核心步骤采样生成初始 Latent缩放 Latent二次采样VAE 解码保存图片你可以使用ComfyUI进行自由调整，让 AI 生成的作品更高清、更精美！如果你对 ComfyUI 还有疑问，欢迎留言讨论！🚀。

使用 Efficiency Nodes 提高 LoRA 调用效率，可快速切换 LoRA 组合。✅ 使用 LoRA Stack & ControlNet Stack，可同时管理多个 LoRA 和 ControlNet。✅ 使用 Efficiency Sampler 提高采样效率，同时优化正负提示词。✅ 可以存储为 Node Template，方便后续调用和修改。

反向 LoRA（Wrong LoRA） 是一种特殊的 LoRA，可以在生成过程中优化 纹理细节 和 智能修复。在 1024×1024 分辨率 下使用时，它能有效提高生成图像的质量。本教程将基于 涉及 CLIP 停止层的 LoRA 工作流，介绍 如何在 ComfyUI 中添加反向 LoRA 进行优化。✅ 提升纹理细节：在 高分辨率（1024×1024） 下使用，能智能优化纹理，使画面更加精细。✅ 修复某些 AI 生成问题：某些 LoRA 可能会导致局部细节缺失，反向 LoRA 通过智能调整纹理来弥补缺陷。

✅ 某些 LoRA 需要调整 CLIP 停止层，设置正确的值才能正常生效。✅ CLIP Set Last Layer 节点用于调整 LoRA 对提示词的影响深度。✅ LoRA 作者通常会提供推荐的 CLIP 停止层值，可在官网查看。✅ 可以同时使用多个 LoRA，并给部分 LoRA 设置 CLIP 停止层，以优化效果。

✅ 多 LoRA 串联可以同时加载多个风格，增强 AI 画作的个性化。✅ 注意 LoRA 的 Clip 设置，有些 LoRA 需要特定的 Clip 停止层才能生效。✅ 合理调整 LoRA 权重，避免 LoRA 之间的干扰。✅ 可以串联多个 LoRA Loader，使其逐步叠加不同风格。

LoRA 适用于小样本高效风格迁移，无需训练完整模型。LoRA 需注意触发词与权重调节，否则可能不会生效。ComfyUI 可以通过 LoRA Loader 串联多个 LoRA 模型，实现更复杂的风格组

ComfyUI 是一款强大的可视化 AI 生成工具，可以通过工作流的方式自定义图像生成过程。在本教程中，我们将介绍如何使用 ComfyUI 构建 相似画绘制工作流，用于生成基本一致但细节略有变化的图片，例如改变表情、光线、角度等微调内容。在 AI 绘图过程中，通常希望生成一系列 相似 的图像，例如：表情变化（如从微笑变成惊讶）光照变化（如日光到黄昏光照）细节调整（如帽子、头发飘动等）相似画工作流的核心思想是控制降噪步数，通过减少部分生成步骤，使图像保持原本的大体结构，仅调整部分细节。首先，我们需要构建一个基

通过调整降噪步数百分比（Denoising Strength），使生成的图像尽可能接近原图，同时保持一定的随机性。：将加载的图片转换为 Latent 空间数据，使 AI 能够基于它进行生成。：最终控制 AI 生成的图像，让其与原图保持高相似度，同时允许一定的变化。在 AI 绘图中，有时我们希望生成一组。Workflow（基础文本生成图片）。：通过部分噪声去除，让 AI 只修改。，同时允许局部细节的微调，如。，跳过的生成步骤越多 →。，让 AI 生成的图像。，生成的变化越大 →。

在 ComfyUI 中，局部重绘（Inpainting）通常需要手动涂抹遮罩区域，但这可能比较麻烦。：基于图像和文本提示，自动生成遮罩，无需手动绘制。，避免手动涂抹，大幅提升局部重绘的效率和可操作性。，可以基于文本提示自动生成遮罩，无需手动涂抹。已成功安装，并可在 ComfyUI 中使用。，因为 CLIPSeg 将代替它自动生成遮罩。可视化遮罩的激活区域，显示语义分割的强度。，避免手动涂抹，提高工作流的智能化程度。用于局部重绘时的 Mask 处理。（用于语义分割，自动生成遮罩）（应用语义分割结果）

适用于对图像特定区域进行修改，但默认流程需要手动复制粘贴遮罩图像。：使用噪波遮罩实现局部重绘，代替手动复制的 VAE 处理。：解码重绘后的 Latent 以生成最终图像。，减少手动操作，提高性能，同时保持原图质量。，适用于简单修改场景（如服装、背景调整）。实现重绘区域控制，而非手动调整 VAE。（即去掉 VAE 内补和手动复制部分）。：为遮罩区域添加可控噪波，实现局部重绘。：自动加载遮罩，无需手动复制。（局部重绘仍具有一定随机性），确保遮罩与原图对齐。（如换衣服、修复瑕疵）

可以在保持图像大部分不变的情况下修改指定区域。（ChineseClip WorkFlow），确保已支持。希望本教程对你有所帮助，快来试试 ComfyUI 的。节点用于管理模型数据流，让多个组件共享相同的。，翻译为英文后传递给 CLIP 编码器。，简化图像缩放操作，提高图像适配性。用于导入需要进行局部重绘的原始图像。：自动增强扩散效果，但稳定性较低。，手动模拟降噪百分比的跳过效果。，因为它具有较高的不确定性。遮罩区域决定需要修改的部分。ComfyUI 支持。，需根据模型调整参数。，可用于动态计算参数。

作用：将第二张图片的特征转换为提示信息，使其能影响最终输出。希望本教程对你有所帮助！🔹 如果想增加随机性（但可能降低可控性），可以调整。支持强大的 Workflow 机制，可以通过。（已存在的 Clip Vision 处理流程），让多个图像的特征共同影响最终的生成效果。🔹 如果一张图片的影响过强，可以降低它的。在此基础上，我们可以进一步加入。作用：提取第二张图像的特征信息。，让两张图片的特征共同影响结果。，使得两个图像的特征能够融合。提取图像特征，并结合。（将图像特征转为条件）（调整不同输入的权重）

🔹 该节点用于加载 Clip Vision 模型，并提供图像输入功能。：让模型理解图像的特征，并转化为文本提示，以便与文本提示融合。提供了强大的 Workflow 设计能力，支持。由于 CLIP 文本编码（g）的权重通常。希望本文对你有所帮助，快来试试吧！这样可以减少文本提示对最终图像的影响。：结合文本提示信息，增强风格控制。：将图像特征转换为文本提示。本教程将介绍如何使用。，实现图文融合的风格迁移。，提取图像特征用于生成。在最终输出中的占比。，避免不必要的随机性。：提取图像的特征信息。

ComfyUI 是一个强大的 AI 图像生成工具，支持使用 Workflow（工作流）方式进行可视化操作。，用户可以更便捷地使用中文提示词，提高 ComfyUI 的易用性。希望本文对你有所帮助，快来尝试吧！，帮助用户更方便地在 ComfyUI 中使用中文提示词进行图像生成。节点，将中文提示词转换为英文，以便模型正确解析。节点，用于实时预览翻译后的英文提示词。，还能优化提示词风格，提升生成效果。节点，该节点用于优化提示词风格。，以便连接后续中文翻译节点。，以便后续连接中文翻译节点。节点（如果没有，可以使用。

安装方式适用场景优点缺点Git Clone适用于经常更新插件的用户支持版本管理，稳定需要 Git插件管理器适合小插件安装操作简单不支持断点续传，不适合大文件ZIP 下载手动解压适合不熟悉 Git 或无法使用插件管理器的用户无需 Git需要手动更新和解压推荐方式Git Clone：推荐给有 Git 基础的用户，方便更新和管理插件。插件管理器：适用于小插件，方便但不适合大模型。ZIP 下载：适用于不熟悉 Git 或需要手动安装的情况。希望本文对你有所帮助！如果有问题，欢迎留言交流 🚀。

功能，允许用户扩展其能力。随着插件的更新，保持。

SDXL Prompt Styler 自定义节点在 ComfyUI 中的作用主要体现在以下三点：✅位置：位于“新建节点” → “实用工具”下的Style 节点。✅功能：提供结构化描述，在转换提示词时自动补足风格细节，提升 SDXL 生成效果。作用：控制台输出转换后的提示词，方便调试和优化提示词结构。使用 SDXL Prompt Styler，可以更高效地构建专业级的 SDXL 提示词，让 AI 生成的图像更符合预期！🚀。

AlekPetNodes 插件包含多个用于节点扩展的组件，主要用于增强 ControlNet 功能，并提供了强大的提示词翻译支持。其主要功能包括：提供多种用于 ControlNet 的 Pose 和涂鸦节点提供翻译提示词的 Clip 相关节点允许用户直接在节点内部进行提示词预览和修改下面我们详细介绍各个关键节点的使用方法。AlekPetNodes 插件为 Stable Diffusion 用户提供了强大的模型管理和提示词翻译功能，特别是在 ControlNet 场景下具有重要应用价值。

使用Pinokio本地化部署混元2D到3D AI建模服务的整个流程如下：✅ 在Pinokio Discover页面找到混元2D到3D项目✅ 点击安装，一键自动化安装所有依赖✅ 启动服务，访问Web UI或API进行2D转3D转换✅ 选择适合自己设备的GPU/CPU/远程服务器启动模式✅ 支持带Texture和不带Texture两种3D模型输出格式借助Pinokio的强大管理功能，本地化部署AI建模服务变得前所未有的简单。如果你对AI建模感兴趣，不妨亲自试试看！🚀。

安装方式适用人群难度依赖管理性能优化Trellis (手动安装)开发者/研究者⭐⭐⭐⭐手动管理需手动优化Pinokio (自动化安装)初学者/普通用户⭐⭐自动管理自动优化如果你是AI 开发者，想要高度自定义和调试，Trellis是更好的选择；如果你希望快速搭建和使用 AI 模型，Pinokio更适合你！🚀比如我的本地混元服务启动前还很贴心的让你根据自己的硬件情况选择合适的启动资源方式，启动后是这样的，直接可以本地做3D模型：希望本教程对你有所帮助，祝你在 AI 研究与实践中取得成功。

引入高级采样器，替换基础采样器采样步骤拆分，前20步用于基础生成，后10步Refiner优化Refiner模型进一步提升图像质量VAE 解码优化，确保不同阶段的正确输出优化文本输入方式，提高灵活性新增预览功能，方便实时观察效果最终，该流程可以生成更细腻、更符合Prompt描述的高质量图像。如果你在搭建过程中遇到问题，欢迎交流！🚀。

完成上述步骤后，插件管理器应该已经被添加到你的ComfyUI便携版中，并且相关的依赖也应该在重启服务后自动安装完毕。你可以开始使用插件管理器来增强你的ComfyUI环境了。如果在安装过程中遇到任何问题，检查Git是否正确安装，并确认ComfyUI服务是否正确重启。

通过Hugging Face提供的工具，您可以轻松获得人物图片的优质英文描述，这为后续的AI图像处理和生成提供了可靠的数据支持。只需简单的几个步骤，就能帮助ComfyUI更好地理解图像内容，从而优化您的工作流。访问Hugging Face网站并上传图片。点击“Caption”按钮生成英文描述。使用该描述进行后续图像处理或生成。通过这个简单的流程，您能够为人物图像快速获取准确且高质量的描述，进一步提升项目的智能化和自动化程度。

ComfyUI 是一款强大的图形用户界面，常用于AI模型和工作流的管理。熟练掌握ComfyUI中的快捷键和常用操作，能够有效提高工作效率。本文将总结一些关键操作，帮助您更高效地使用ComfyUI。在ComfyUI中，如果您需要复制一个节点，可以按住 Alt 键，并用鼠标拖动节点。这将创建一个该节点的副本，省去手动复制和粘贴的麻烦。对于复杂的节点图，这个快捷键显得尤为重要。这一操作结合了 Ctrl + C 复制节点和 Ctrl + Shift + V 粘贴节点的功能，特别之处在于它不仅粘贴一个新节点，还会自动

潜在空间（Latent Space）是指数据压缩后的低维空间。在图像生成中，潜在空间的引入极大地提高了生成效率。通过对高维的图像数据进行映射，生成网络能够在这个低维空间中进行操作，而不需要直接在高维像素空间中进行复杂的计算。这不仅加速了生成过程，还使得模型可以在计算资源有限的本地环境中运行，避免了依赖庞大服务器集群的需求。ComyUI通过潜在空间、VAE编码器解码器模块、噪声处理和CLIP编码器等技术手段实现了高效的图像生成。潜在空间的引入使得图像生成更加高效，并且可以实现本地部署。

在 ComfyUI 中，采样器是负责生成图像的核心组件之一。无论是生成艺术风格的图像还是风景图，采样器都会决定图像生成过程中的细节呈现。一般采样器是基础版本，适合对速度和质量有基本需求的场景，而高级采样器则提供了更丰富的参数设置，适合需要更高控制精度的用户。

通过以上六个步骤，我们成功地创建了一个基本的图像生成流程图。加载模型生成正向和反向提示词编码（Clip 编码器）。采样生成潜在空间样本（一般采样器）。创建空的潜在图像通过 VAE 解码生成图像。保存生成的图像这种流程图不仅有助于理清生成模型的执行步骤，同时也是理解和调试深度学习模型时的重要工具。不过以上只是简单示例，SDXL的真正用法是refiner结构，请关注本专栏后续讲解。

在图像合成模型中，采样器（sampler）在生成和精细化图像的过程中起着至关重要的作用。随采样器种类的增多，很多开发者在选择时可能会感到困惑。本文将深入分析不同类型的采样器，重点介绍现代扩散模型中常用的几种采样器，并比较它们的特点与适用场景。

通过上述分析，我们可以看到，SDXL模型的图像生成结果在分辨率设置方面非常敏感。使用过高或不匹配的分辨率时，可能会导致不符合预期的结果

通过合理设置ksampler节点中的各个参数，你可以精准地控制生成图像的细节与风格。了解和使用这些参数能够帮助你优化生成过程，减少手动调整和实验的时间，提高创作效率。

通过在 ComfyUI 中使用 save_image节点，你可以实现图像的自动保存，从而避免每次都手动右击保存。只需简单配置，就能在生成图像时自动将其保存到指定文件夹，极大地提高了工作效率。

通过这种方式，你不仅可以优化资源管理，还能确保在需要时充分利用 GPU 提高计算效率。