ComfyUI插件 vs 云平台：优缺点解析

最新推荐文章于 2025-07-12 09:00:00 发布

黑客阿道夫

最新推荐文章于 2025-07-12 09:00:00 发布

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文章标签： stable diffusion sd教程 AI作画人工智能 ai绘画 ai comfyui工作流

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/text2203/article/details/146472464

在 AI 绘图圈，ComfyUI 以其节点式工作流和高度可扩展性，成为越来越多创作者的首选工具。

但问题也随之而来：

新手不知道插件怎么装？
本地模型太大跑不动？
环境搭建太烧脑？

别急！今天就带你认识两款解决这些问题的神器：

✨ ComfyUI-Manager 插件
✨ RunComfy 云平台

二者定位不同，一个管本地插件，一个搞云端即开即用。到底该选哪个？这篇文章带你一探究竟！

🧩 一、ComfyUI-Manager 插件：插件党的最强拍档

ComfyUI-Manager 是由社区开发的 ComfyUI 插件管理工具，主要用于简化自定义节点（插件）和模型的管理。

你可以理解为——

给 ComfyUI 装了一个“插件商店”。

👀 插件官网地址：
👉 https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager

🌟 核心功能：

一键安装、删除、启用/禁用插件
管理模型（支持 SD 模型、VAE、ControlNet 等）
自动检测依赖并安装
查看插件信息、版本更新
插件搜索、推荐合集一网打尽

✅ 优点总结：

✔️ 操作直观，小白也能用
✔️ 资源齐全，省去找插件的烦恼
✔️ 节省时间，模型下载自动化
✔️ 集成插件合集，省心配置少

⚠️ 需要注意的点：

❗ 插件来自社区，部分存在安全隐患（如曾发现恶意脚本）
❗ 装多了可能拖慢启动速度
❗ 个别插件间可能存在冲突

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📌 安装方式也不难，简单三步：

克隆或下载 ZIP，放入 custom_nodes 文件夹
重启 ComfyUI
顶栏多了个 “Manager”，点击进去即可管理

🧠 如果你还在摸索安装方法，可以看看这篇教程：
👉 博客园 - Manager 插件安装图文教程

https://www.cnblogs.com/qcy-blog/p/18189636

☁️ 二、RunComfy 云平台：即开即用的云端神器

如果你：

没有好电脑跑大模型
不想折腾环境配置
希望随时随地创作

那你一定要看看——RunComfy 云平台！

🎯 官网入口：
👉 https://www.runcomfy.com/zh-CN

这是一个基于浏览器的 ComfyUI 云服务平台，打开网页就能开始创作，无需安装任何软件。

🧰 主要特色：

云端 GPU（最高 80G 显存💥）
模型一键加载 & 自动持久化
支持自定义插件安装（支持 Manager）
提供汉化界面、模板工作流
云端工作流可直接分享（复制链接即可）

✅ 优点总结：

✔️ 0 安装门槛，打开就能用
✔️ 配置强劲，重模型轻松跑
✔️ 中文友好，汉化 & 模板全都有
✔️ 协作超方便，分享即复现工作流

⚠️ 注意事项：

❗ 云平台是付费服务（有免费试用）
❗ 依赖网络，差网速可能影响体验
❗ 数据存在云端，需关注隐私安全

🆚 三、谁更适合你？对比一下！

维度	ComfyUI-Manager 插件	RunComfy 云平台
适用场景	本地部署爱好者	云端轻量创作者
安装难度	需搭环境	0 安装，网页即用
硬件需求	高（需 GPU）	无（云端跑）
插件管理	强（自定义）	支持 Manager
成本	免费（本地设备）	付费（按时计费）
扩展性	高（可改代码）	中（封闭容器）
分享便捷度	一般（导出 JSON）	高（链接复现）

🧭 四、我的建议

✅ 如果你：

有性能还不错的电脑
对本地运行有掌控欲
不怕折腾配置
→ 那就装上 ComfyUI-Manager 插件，打造属于你的本地 AI 工坊！

✅ 如果你：

想快速试图
没有高配设备
更看重稳定和分享
→ 那就直接用 RunComfy 云平台，轻松开启云端创作旅程！

🧩 最后总结

🎨 无论你是刚入坑的 AI 绘画爱好者，还是追求高效率的内容创作者，ComfyUI-Manager 和 RunComfy 都能成为你通往灵感宇宙的加速器。

关键是：

👉 明确你的使用场景
👉 合理配置时间和资源
👉 找到最适合自己的创作方式

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。