一、川言川语

大家好，我是言川。我今天又来给大家分享 AI 教程了，本期教程主角就是 ComfyUI 入门教程，本篇长文教程也是为了致敬我的第一篇文章《奶奶看了都会的 Midjourney 教程》。

最近也是看了日历，距离我的第一篇文章已经时隔整整 1 年了！！而《奶奶看了都会的 Midjourney 教程》目前全网的阅读量近 200w+，起点太高了，导致后面的 10 多篇文章干不过第一篇，有点受不了。但是我还是要坚持分享，为大家提供更多的干货。不知道1年后的写作水平有没有长进，还请大家检验一下，在评论区给我建议，感恩~

回到正题，从 2023 年下半年开始，AI 绘画界出现了一颗新星——ComfyUI。这个工具以其快速、流畅的图像生成能力，以及对低配置设备的友好性，迅速在创作者中流行起来。ComfyUI的一个亮点是能够一键加载大量工作流，让用户轻松实现人像生成、背景替换和图片动画化等功能。
如果你像许多人一样，是通过 Web UI 开始你的 stable diffusion 之旅，那么你可能会对 ComfyUI 的崛起感到好奇。这个工具的受欢迎程度正在迅速上升，已经成为许多 AI 绘画爱好者的首选。在本篇文章中，我将带你了解 ComfyUI，这个正在改变 AI 绘画游戏规则的应用。

二、ComfyUI 基础介绍

ComfyUI 是一个为 Stable Diffusion 专门设计的基于节点的图形用户界面（GUI）。它使用户能够通过链接不同的块（称为节点）来构建复杂的图像生成工作流程。这些节点可以包括各种任务，如加载检查点模型、输入提示、指定采样器等。

它实际上就是一个比较专业的 Stable Diffusion 运行界面，只不过是节点式的。这种节点式界面其实广泛的存在于各种专业的生产力工具中，例如 Blender、虚幻引擎、达芬奇等。

1. WebUI 与 ComfyUI 对比

ComfyUI 提供了极高的自由度和灵活性，支持高度的定制化和工作流复用，同时对系统配置的要求较低，并且能够加快原始图像的生成速度。然而，由于它拥有众多的插件节点，以及较为复杂的操作流程，学习起来相对困难。

另一方面，WebUI 特点是拥有固定的操作界面，使得其易于学习和快速上手。经过一年多的发展，它已经建立了一个成熟且稳定的开源生态系统。但相比 ComfyUI，在性能方面可能稍逊一筹，且在工作流程复制方面存在局限性，用户需在每次操作时手动进行设置。

因此，建议初学者从 WebUI 开始入手，熟悉后再考虑转向 ComfyUI，以充分利用 AI 工作流程，实现效率的最大化。

2. 使用人群/场景

那么 ComfyUI 适合那些人群使用以及它的使用场景是什么呢，下面我列出了 6 类：

图像生成与编辑：数字艺术家、设计师和摄影师可以利用 ComfyUI 进行复杂图像生成和深度编辑。

AI 研究与实验：AI 研究人员和开发者可用 ComfyUI 构建和测试图像生成模型和算法。

个性化内容创作：视频制作者、博客作者和社交媒体影响者可以快速生成个性化的视觉内容。

教育与培训：教育工作者可以利用 ComfyUI 帮助学生理解图像处理和生成的基本概念。

游戏开发与动画制作：游戏和动画制作人员可以使用 ComfyUI 生成游戏素材和角色设计。

产品设计与模拟：产品设计师可以利用 ComfyUI 快速生成设计原型和视觉效果图。

三、ComfyUI 安装方式

目前的有两种常用的安装方法，分别是使用官方提供的整合包以及使用秋叶的一键启动器。这两种安装方式都很简单，安装方法也差不多一样。

如果你担心使用官方整合包会出现各种奇怪的报错，那么可以安装一键启动器，他能规避一些报错。

秋叶的启动器会内置一些插件和模型，拥有专属的图形化界面，后续更新版本以及安装插件比较方便，下面我会把这两种安装方式都演示一遍，大家可选一种安装方式来完成 comfyUI 的本地部署。

1. 官方整合包安装

进入 Github 官方地址下载或者是通过我们为大家准备好的百度网盘链接下载

下载完成后，我们点击文件夹进入，你会看到这些文件夹，其中「comfyui」文件夹是运行程序的根目录。「update」文件夹是版本升级文件夹，下面的「run_cpu.bat」文件指的是用 CPU 运行 ComfyUI，「run_nvidia_gpu.bat」那就是用 GPU 运行 ComfyUI 界面了。其他文件就不用管了，我们只需要知道这几个文件夹的作用即可：

所以我们在完成安装包下载后，就可以直接运行 ComfyUI 了，双击「run_nvidia_gpu.bat」即可启动。        2. 一键启动器安装

秋叶的一键启动器也比较无脑，直接下载安装包即可（主页链接联系我），它的优势之处就是能避免官方整合包出现的代码报错，以及他下载节点插件都会更方便一点。

打开 ComfyUI 的根目录，找到启动器文件，直接双击启动即可：

    ComfyUI 启动器的 UI 界面与 WebUI 启动器界面一致，功能不同而已，所以插件安装、版本升级就不说了，直接点击「一键启动」即可。     四、如何安装各类模型

注：官方整合包和一键启动器操作一样。

1. 独立模型安装

首先我们先来说下，在 ComfyUI 中如何安装大模型、Lora 等一系列模型。（以官方整合包为例）

进入到 ComfyUI 根目录，找到这个「Models」文件夹，双击进去。   

    进来之后你就会看到以模型名称命名的文件夹，如 Checkpoints（大模型）、Loras、controlnet 等，我们只需要进入对应的文件夹，把正确的模型安装进去即可。      

    2. 共享模型设置

除了 ComfyUI 独立安装模型以外，它还支持与 webUI 共享同个模型文件夹，好处是不用重新安装之前安装过的模型，同时也是避免占用硬盘空间，这步操作大家都应该学会。

同样，我们还是打开 ComfyUI 根目录，找到这个「extra_model_paths.yaml.example」文件夹：

    用记事本打开该文件，然后在记事本中，把「base_path」后面的路径换成 WebUI 的根目录：    

正确的文件路径是我这样的，然后我们只需要按「ctrl+s」保存该文件即可。

还没有结束，我们还需要把该文件的名称「extra_model_paths.yaml.example」改为「extra_model_paths.yaml」

也就是删除.example 后缀。

然后我们启动 ComfyUI，到模型节点检查下模型是否同步了，如果你是按照我的操作流程做下来的，那么你应该跟我一样模型同步成功了。

五、ComfyUI 中的节点

节点是 ComfyUI 工作流中的核心组件（与 WebUI 中的插件类似），它们代表了不同的操作和功能。节点可以是采样器、模型、提示词等，通过节点之间的连接，我们可以构建出复杂的工作流程。节点的配置和连接方式直接影响最终的输出结果。

而节点有分为两种，分别是官方原生节点以及用户开发的自定义节点，这些节点共同构成了 ComfyUI 的节点工作流，使得用户可以设计和执行各种基于 Stable Diffusion 的复杂流程，接下来我为大家详细介绍下这两种节点。

1. 原生节点

官方原生节点是 ComfyUI 开发团队提供的一系列基础节点，它们为用户提供了广泛的功能和工具，以支持图像生成和其他相关任务。比如采样器节点、模型节点、提示词节点、VAE 节点等。

    简单来说原生节点是不需要我们进行二次安装的，ComfyUI 安装成功后直接可以使用。

2. 自定义节点

ComfyUI 的强大之处在于其可扩展性，用户可以根据自己的需求开发自定义节点。目前来自全世界各地的社区成员已经贡献了 600 多个自定义节点（截至本篇教程的已知数据），极大地丰富了工作流的设计和优化选择。

    并且官方原生节点和用户开发的自定义节点可以结合使用，创建高度定制化的工作流。用户可以利用官方节点构建基础流程，然后通过自定义节点添加特定的功能或优化现有流程。

注：自定义节点与 WebUI 中的插件类似，与原生节点不同的是需要我们进行手动安装才能使用。下面我就给大家介绍下如何安装自定义节点。

六、自定义节点安装

自定义节点的安装方式可以归纳为三种，分别是官方安装方式、启动器安装方式和节点管理器(Manager)安装。我就直接总结下：

官方版安装：安装步骤多，比较麻烦，不推荐使用；

启动器安装：简单快捷步骤少，但需要关掉运行后台才可安装，可作为备选安装方案；

节点管理器（Manager）安装：不需要重重启运行后台，安装即用，非常方便。

那么下面我会为大家介绍一下这三种安装方式，这些方法都是相辅相成的，可以不用但是需要了解。

注：不管是哪种安装方法，自定义节点文件都是放在 ComfyUI 的「custom_nodes」目录中。

    1. 官方版安装

①在线安装

首先需要下载一个叫 Git 配置管理的应用。

同样也可通过我们为大家准备的网盘下载，下载之后安装即可。

    安装完成后进入「custom_nodes」目录中。在文件路径中输入「CMD」调出命令行，在文件路径后面输入“git clone+空格+节点”的代码仓库地址，比如图中演示的：「git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git 」，然后点击回车等待下载完成即可（需网络）。

安装完成后，你的「custom_nodes」文件中就会出现所安装的节点文件，如图所示：

    这样的安装方式不知道大家能不能接受，不难但是麻烦，你可能也会遇到报错，如果你使用这种方式报错了，那么不要着急，也可以用本地安装的方法。

②本地安装

我们进入到节点的代码仓中，去到节点的代码仓中下载压缩包，解压后放到「custom_nodes」目录中即可，不过通过这种方式，我们无法通过在线更新的方式更新节点，慎用。

    以上就是官方版的安装方式，如果你是官方原生整合包的玩家，可以通过上面两种方式进行安装。但是如果你用的是秋叶启动器，那么就不需要这么麻烦了。

2. 启动器安装

启动器安装很简单无脑，「打开启动器——点击版本管理——点击安装新扩展——搜索节点名称——安装」简单几步就可以完成。

你可以理解为它是 webUI 中的「扩展」，安装「ComfyUI Manager」后，你就可以像在 webUI 扩展中安装和管理插件一样，非常便捷的安装各种自定义插件，无论你是使用“官方整合包”还是“启动器”，这个是必备的节点。

注：安装启动器的玩家，启动器已经安装了很多常用插件（包括 Manager），代表着你不需要重复安装 Manager。

那这个节点怎么安装呢？想一下.......

是不是前面两种安装方式演示的案例，都是这个「ComfyUI Manager」自定义节点，所以你就可以用到前两种安装方式的任意一种来安装「ComfyUI Manager」，这里就不重复讲解了，往前翻一下安装该插件即可。

那么安装完成之后，运行 ComfyUI，在工作区右下角就可以找到「Manager」位置。

七、中文汉化节点安装

1. AIGODLIKE 介绍

AIGODLIKE-ComfyUI-Translation 是一个为 ComfyUI 设计的多语言翻译插件，旨在将 ComfyUI 的界面和功能本地化到不同的语言环境中。这个插件实现了对常驻菜单栏、搜索栏、右键上下文菜单、节点等的翻译。

目前支持的语言：

简体中文 (zh-CN)、繁体中文 (zh-TW)、英语 (English)、日语 (Japanese)、韩语 (Korean)

2. 汉化节点安装

打开 manager 界面，你就可以在里面安装其他节点了，看着有点头疼是不是（全是英文），没关系，接下来我就教你如何使用「manager」安装汉化插件。

点击「Install Custom Nodes」按钮，这个按钮翻译过来就是「安装自定义节点」：

在右上角的搜索框中输入「AIGODLIKE」，点击「search」搜索。

下方会出现三个自定义节点，第一个「AIGODLIKE-COMFYUI-TRANSLATION」就是我们需要安装的汉化节点，点击最右边的「Install」安装即可（需网络）。

然后点击「Restart」重启 ComfyUI 即可，如果你出现安装失败的问题，那就需要检查你的网络了（小声 BB）。

安装完「AIGODLIKE」节点后，第一步点击右下角的设置图标，第二步在弹出的设置界面找到「langualge」功能，第三步切换中文界面就可以了，不需要重启即可完成界面汉化。

3. 语言快速切换

该插件还支持快速切换，比如我们目前使用的是简体中文，点击切换语言「Swich Locale」即可一键切换英文，再次点击就可切换中文。注：如果你上次切换的是繁体/韩语，一键切换就会从繁体/韩语到英文直接切换。

    经过对 ComfyUI 的详细介绍，以及逐步完成节点汉化安装，现在一切准备就绪。

恭喜你，正式踏入 ComfyUI 的创作世界！

八、文生图工作流搭建

下面我们就开始 ComfyUI 工作流的搭建，我会教大家一步步完成文生图的工作流。

在此之前，我们需要先了解一下在 ComfyUI 界面中，如何使用快捷键来帮助我们便捷操作。

1. 快捷键介绍

    以上快捷键均为官方提供的 20 个快捷键（win），对于 macOS 用户，Ctrl 键可以替换为 Cmd 键。实际操作中会用到哪些快捷键我会在接下来的操作中给大家指明。

2. 6 步文生图工作流搭建

接下来，我以实操的方式带你一步步搭建文生图的工作流，你不需要在刚入门的时候做笔记，去记那些枯燥乏味的功能，因为

我认为只有实际的操作一遍，才能掌握那些功能，明白各个功能的作用，这也是我一贯的教学思维。

首先，如果你首次启动 ComfyUI 界面，那么你的界面中会有一套默认的文生图工作流（当然你之前使用过 ComfyUI，那么它会默认加载你上次关闭的工作流）。

第一步，添加「K 采样器」

在工作区的空白处，单机鼠标右键调出节点功能区，选择采样——K采样器，那么我们的工作区中就会添加了一个采样器节点。

先来介绍下「K 采样器」中的几个参数设置：

第一个随机种，对应 webUI 中的 seed 值，每生成一张图就会显示该图的数值，默认为 0；

第二个运行后操作，里面有四个选项，固定、增加、减少、随机；

这两个参数是搭配使用的，固定代表着固定该张图片的数值，增加/减少为+1 或-1 数值，随机就代表着随机数值，熟悉 webUI 的同学应该很容易明白，一般我们就使用固定或随机即可。

步数指的就是 webUI 中的迭代步数，一般设置为 30-40 左右；

CGF 对应 webUI 中的提示词相关性。参数越大，图片效果越接近提示词。参数越小，AI 发挥空间越大，图片效果与提示词差异越大。一般设置在 10 左右就好，默认为 8。

采样器是与调度器结合一起使用的，对应着 webUI 中的采样方法，比如我们常用的 dpm++_2m Karras

采样器一般使用优化后/最新的采样器：euler_ancestral (简称 euler a)、dpmpp_2m 系列、dpmpp_3m 系列

调度器一般使用 normal 或 karras，具体它们的原理大家有兴趣可以 GPT 一下。

降噪这个参数基本上我们不用动，它是与迭代步数对应，默认 1 不动就行。

第二步，添加「加载大模型」

如图所示，直接拖动模型连接点即可调出功能区，并添加「Checkpoint 加载器」即可，后面添加节点的方式可以复用此操作，不重复演示该操作。

第三步，添加「正反向提示词」

用上述的方式添加正向提示词输入节点，如图所示：

反向提示词输入区也可用同样的方式添加，即拖动「负面条件」的连接点。

不过这里我们演示复制粘贴的方式，选中「CLIP 文本编码器」节点，Ctrl+C 复制，然后 Ctrl+V 粘贴，再把两个颜色的节点连接起来即可：

    或者是选中「CLIP 文本编码器」节点，按住键盘的 alt+鼠标左键拖动也可以复制一份节点，大家可自行尝试。

第四步，添加「图片尺寸/批次」

拖动「Latent」连接点，选择「空 Latent」即可添加「图片尺寸/批次」节点，该节点有宽度、高度和批次大小参数调节，这几个参数不解释了，会 webUI 一看即懂。

    五步，添加「VAE 解码器」

拖动「Latent」连接点，选择「VAE 编码」即可添加 VAE。

    第六步，添加「图片生成区」

拖动「图像」连接点，选择「预览图像」即可成功添加图像生成区。

    到这里，整个文生图所需的节点都已经成功添加了，此时我们可以点击「添加提示词队列」进行生图测试，在此之前我们在正向提示词中输入一个提示词（如 a girl）。

注：「添加提示词队列」就是生成图片的按钮。

如果此时你跟我一样，点击生成，那么你会出现这样的报错，看图中的红色框中的提示以及节点上的红色标注。出现这样的原因是因为我们的这些标红的节点没有连接上。    

那么接下来我们就需要修正这些错误节点，把节点都连接上。注意连接点上的颜色，如果是黄色的连接点就需要与对应的黄色连接点相连（名称对应），如图所示：

那么我们再次点击生成，恭喜你，这套文生图工作流就已经成功搭建完毕了。    

下面再给大家补充几点：

①我们上面添加的图片生成区选择的是预览图像，预览图象顾名思义，就是生成的图片是预览状态，需要我们手动保存。在图片上单击鼠标右键，选择保存图像即可下载该图像。

    那么有没有像 webui 中生图那样自动保存到本地文件夹呢？是有的。

把预览图像删除，再次拖动「Latent」，选择「保存图像」节点即可。

    那么我们再次生成的图片，就会自动给我保存到本地。我们可以进入到 ComfyUI 的根目录文件夹中的「output」查看，如图所示：

②目前我们添加的 VAE 节点是直接连接到大模型节点上的，有些大模型是自动 VAE 而有些没有，能不能与 webUI 中一样自己手动

添加 VAE 呢，也是可以的。

删掉连接大模型的连接线，在 VAE 连接点处拖动，选择「VAE 加载器」，既可看到我们熟悉的 840000 VAE。

九、工作流复用

到这里你已经基本上学会如何操作 ComfyUI 出图了吧，那我们现在用学到的技巧在 comfyUI 中做一个超酷的工作流吧，如图所示：

不知道你看完是什么感受，是不是想卸载 ComfyUI 了？如此多且复杂的节点，看着头大。

莫慌，我可没说让你自己搭建这套工作流。ComfyUI 除了自由度和灵活性高，它还有最大一个特点就是可以直接复用别人分享的工作流，只需一个很小的文件或者是一张图片，上面这一套工作流就可以直接复用到我们的界面中。

所以下面我就会给大家分享如何操作，往下看：

1. 保存工作流

首先，先来保存我们自己搭建的工作流。

以前面搭建的文生图工作流为例，首先点击功能区的「保存」，然后你的浏览器会出来一个弹窗，你可以进行文件命名，点击确定后浏览器会下载该文件，也就是带“json”后缀的文件，这样我们的工作流就打包成一份文件了。

2. 加载工作流

那么我们如何加载工作流呢？这里分享两种常用方式：

①我们点击功能区的「加载」，然后选中我们保存的 json 文件，点击打开，那么我们保存的文生图工作流就出来了，很简单。

请注意，图片加载工作流一定是 ComfyUI 生成的图片才可以，你别拖一张自己的自拍上去了。

以上就是两种常用的加载方式，当然还有一些别的方式，这里不展开讲，这两种难道还不够你用吗？

3. 复用其他工作流

当你明白了如何保存/加载工作流后，你是不是就清楚我接下来要讲什么了？没错，ComfyUI（SD）作为一款开源软件，有很多的大佬以及开发者会分享插件、节点等等，当然也包含了很多工作流。

比如下面这个网站 OpenArt Flow | Builder，就有很多套工作流，如模特换衣、风格写真、照片修复等等，而我们只需要去下载它的工作流，就可以直接使用了。我本人还收藏了很多工作流网站，可以分享给大家，三连一下（联系我给你）。

问题不大，我们有解决办法，还记得前面教大家安装的「ComfyUI Manager」节点管理器吗，通过它我们就可以很方便的解决这个问题，下面跟着我操作一下即可。

启用管理器，然后你会看到有一个「安装缺失节点」，顾名思义就是它了。

再装完 17 个节点之后，点击刷新或者是重新启动运用后台（如果节点还是报错），那么这套工作流我们就可以正常的使用了。

十、结语

本篇 ComfyUI 教程中，我们全面探索了这个基于节点的图像生成工具的强大功能和灵活性。

从基础介绍到深入操作，一步步指导你如何高效使用 ComfyUI，涵盖了从安装、模型加载到节点配置的所有关键步骤。同时，也分享了如何通过 AIGODLIKE 插件实现多语言界面，以及如何快捷地保存、加载和复用工作流，相信你已经对 ComfyUI 有了一个全面的认知。我是言川，我还有很多 AI 技巧想与你分享，感谢你看到最后，我们下期见，拜拜~