第一章: ComfyUI快速入门
ComfyUI简介
ComfyUI = 强大的Stable Diffusion节点化工作流工具
ComfyUI vs WebUI
| 对比项 | ComfyUI | WebUI |
|---|---|---|
| 操作方式 | 节点连线 | 表单填写 |
| 灵活性 | 极高 | 中等 |
| 学习曲线 | 陡峭 | 平缓 |
| 适合人群 | 专业用户 | 新手 |
| 工作流复用 | 保存为JSON | 难以复用 |
优势：
- 可视化工作流
- 精确控制每个步骤
- 工作流分享（拖入图片即加载）
- 性能优化（显存占用低）
安装部署
Windows安装
方法1：便携版（推荐新手）
1. 下载：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases
2. 解压到非中文路径
3. 双击 run_nvidia_gpu.bat（N卡）或 run_cpu.bat
4. 浏览器访问 http://127.0.0.1:8188
方法2：Git安装
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI
pip install -r requirements.txt
python main.py
目录结构
ComfyUI/
├── models/
│ ├── checkpoints/ # 大模型
│ ├── loras/ # LoRA
│ ├── vae/ # VAE
│ ├── controlnet/ # ControlNet
│ └── clip/ # CLIP模型
├── input/ # 输入图片
├── output/ # 输出图片
└── custom_nodes/ # 自定义节点（插件）
界面介绍
主界面布局
┌──────────────────────────────────────┐
│ 菜单栏：Queue Prompt | Clear | ... │
├──────────────────────────────────────┤
│ │
│ 节点画布区域 │
│ （拖动、连线、编辑节点） │
│ │
├──────────────────────────────────────┤
│ 节点列表（右键菜单） │
└──────────────────────────────────────┘
基础操作
添加节点：
- 右键 → 弹出菜单 → 选择节点类型
连接节点：
- 拖动输出端口 → 输入端口
删除连接：
- Ctrl + 拖动连接线
删除节点：
- 选中节点 → Delete键
第一个工作流（5分钟）
文生图基础流程
步骤1：加载Checkpoint
右键 → Add Node → loaders → Load Checkpoint
选择模型：Realistic Vision V5.1
步骤2：设置提示词
右键 → Add Node → conditioning → CLIP Text Encode (Prompt)
添加2个（正向和负向）
正向提示词：
a beautiful girl, professional photography, 8k
负向提示词：
(worst quality:2), lowres, bad anatomy
步骤3：配置采样器
右键 → Add Node → sampling → KSampler
参数：
- steps: 20
- cfg: 7
- sampler_name: dpm_2m_karras
- scheduler: karras
步骤4：VAE解码
右键 → Add Node → latent → VAE Decode
步骤5：保存图片
右键 → Add Node → image → Save Image
步骤6：连接节点
Load Checkpoint → MODEL → KSampler
Load Checkpoint → CLIP → CLIP Text Encode
Load Checkpoint → VAE → VAE Decode
CLIP Text Encode (正向) → CONDITIONING → KSampler
CLIP Text Encode (负向) → CONDITIONING → KSampler (negative)
KSampler → LATENT → VAE Decode
VAE Decode → IMAGE → Save Image
步骤7：运行
点击 "Queue Prompt" 按钮
下一章预告：节点详解 - 每个节点的作用和参数详细说明。