ComfyUI 是目前最流行的 Stable Diffusion 可视化工作流工具，也是 AI 绘画进阶玩家的首选。它用节点连线的形式把出图的每一个环节（加载模型、写提示词、采样、放大、保存）组织为一张流程图，可以精确控制每一张图的生成逻辑，还能把调好的流程保存成文件反复复用。
它支持文生图、图生图、ControlNet 姿势控制、局部重绘、高清放大，以及最新的视频生成节点，配合社区分享的工作流 JSON，新手也能套用现成流程出图。ComfyUI 原版需要 Git 加 Python 命令行安装，门槛较高，但现在官方推出了 Comfy Desktop 桌面版安装包，安装后直接启动即可使用。
Comfy Desktop 已内置运行环境，动手前仍建议确认已准备好以下内容：
- 一台 Windows 电脑，推荐配备 NVIDIA 显卡（6GB 显存起步）
- 已安装最新 NVIDIA 显卡驱动（Comfy Desktop 已内置 Python 与 PyTorch）
- 首次启动需联网下载基础依赖，之后可完全离线出图
下载ComfyUI
本文提供的是 Windows 平台的官方 Comfy Desktop 桌面版（内置 Python 与 PyTorch，免命令行安装）：
ComfyUI软件中文版下载地址：https://pan.quark.cn/s/12f64a72eb1d
如果想要体验完整版可看这篇文章本地部署一下：https://developer.aliyun.com/article/1746612
安装ComfyUI
1) 下载 Comfy Desktop 安装包，双击 Comfy-Desktop-Setup.exe，开始安装：
2) 直接默认选择“仅为我安装”即可，如有需求也可以选择第一项。点击“下一步”：
3) Comfy Desktop 默认安装在系统盘，建议安装在 D 盘等非系统盘。点击“浏览”选择安装目录：
4) 选择安装目录（本文中为“D:\Programs”），在目录中新建一个文件夹，命名为“ComfyUI”，点击“确定”：
5) 确认安装目录，点击“安装”：
6) 等待安装：
7) 两个选项，第一个是安装完成后运行 ComfyUI，第二个是在桌面创建快捷方式，都默认保持勾选即可。点击“完成”：
8) 安装完成，自动打开 Comfy Desktop 界面：
配置ComfyUI
ComfyUI 可以在本地或云端使用，本文以在本地部署，并使用软件推荐的工作流为例，也可以自行创建新的工作流或使用他人分享发布的工作流。
1) 首次打开 Comfy Desktop 时，软件会询问用户如何使用 Comfy，这里选择默认的“本地”即可，勾选下方的条款，点击“继续”：
2) 点击“启用镜像”：
3) 名称和安装位置保持默认即可，也可以自行修改，如有需要也可以在“高级”选项中选择安装 AMD 显卡、NVIDIA 显卡、XPU 或 CPU 版本。点击“继续”：
4) 选择你要使用的工作流类别和工作流（本文以图像类的默认推荐工作流为例，此工作流需要科学上网下载模型），点击“安装”：
5) 等待下载和安装：
6) 安装完毕后自动打开工作流：
部署模型、搭建工作流并生成图片
由于本电脑配置很低（显卡是 NVIDIA GeForce MX110，只有 2 GB 显存），不支持多数能生成精度较高、质量较高的图片，因此本教程使用 CPU 版本（更改版本见上文“配置ComfyUI”部分），生成质量差的小模型，且只配置小参数（图片像素大小等），也不额外使用其他提升图片质量的插件组件。如果你的电脑显卡性能更强，可以选用更优质的工作流、大模型和使用更好的参数等。
使用显卡版本或使用 CPU 版本等，不影响搭建、使用工作流。
本次模型使用：v1-5-pruned-emaonly.safetensors（← 这是 SD 1.5 基础模型，点击可直接开始在国内镜像站下载）
1) 启动 Comfy Desktop，点击部署的 ComfyUI 右上角的三个点：
2) 点击“Show in Explorer”（在资源管理器中打开），即可打开此 ComfyUI 的文件（此目录即为下一步的 ComfyUI 所在目录）：
3) 把下载的模型放入 ComfyUI 所在目录/ComfyUI/models/checkpoints/ 文件夹下：
4) 返回 Comfy Desktop，点击启动 ComfyUI：
5) 如果当前工作流不是空白的，可以点击加号，新建一个工作流，在键盘上按下 Ctrl + S，给工作流命名后，点击“确认”保存工作流：
6) 点击左侧的“模型库”按钮后，点击模型库界面中的“加载所有文件夹”按钮：
7) 点击“checkpoints”可以看到刚刚部署过来的 v1-5-pruned-emaonly.safetensors 模型（后缀名省略）：
8) 点击左侧的“节点”按钮，在 Comfy 节点中找到“Checkpoint 加载器”，并拖动到右侧：
9) 点击节点中模型栏，选择 v1-5-pruned-emaonly.safetensors 模型：
10) 以此类推，按下表添加节点，如果难以找到对应节点，可以使用节点界面上方的搜索栏：
| 节点名称（中文 / 英文） | 数量 | 关键参数设置 |
| Checkpoint加载器 (CheckpointLoaderSimple) |
1 | 选择模型：v1-5-pruned-emaonly.safetensors |
| CLIP文本编码（正/负向提示词） (CLIPTextEncode) |
2 | 正向：输入正向提示词，如 "a cat" 负向：输入负向提示词，如 "bad quality"（可留空） |
| 空Latent图像 (EmptyLatentImage) |
1 | width=256，height=256，batch_size=1 |
| K采样器 (KSampler) |
1 | 步数=28，cfg=4.0，采样器名称=euler，调度器=normal，降噪=1.0 |
| VAE解码 (VAEDecode) |
1 | 无额外参数 |
| 保存图像 (SaveImage) |
1 | 可自定义文件名前缀（可选） |
11) 按下表给节点连线（只要正确连线，是否遮挡不影响使用，此处尽可能展示连线对象，为了可读性、方便调试，建议按流程布局节点）：
| 来源节点 | 来源端口（来源节点右侧的端口） | 连接 | 目标节点 | 目标端口（目标节点左侧的端口） |
| Checkpoint加载器 | 模型 | → | K采样器 | 模型 |
| Checkpoint加载器 | CLIP | → | CLIP文本编码（正向） | CLIP |
| Checkpoint加载器 | CLIP | → | CLIP文本编码（负向） | CLIP |
| Checkpoint加载器 | VAE | → | VAE解码 | vae |
| CLIP文本编码（正向） | 条件 | → | K采样器 | 正面条件 |
| CLIP文本编码（负向） | 条件 | → | K采样器 | 负面条件 |
| 空Latent图像 | Latent | → | K采样器 | Latent图像 |
| K采样器 | Latent | → | VAE解码 | Latent |
| VAE解码 | 图像 | → | 保存图像 | images |
12) 确认节点参数设置和连线，点击右上角的“运行”，等待生成图片：
13) 点击左侧的“资产”，查看生成的图片，也可以右键下载：
导入/导出工作流
导出工作流
1) 点击左侧的“菜单”，再点击“文件”，即可选择“导出”或“导出(API)”：
导入工作流
1) 点击左侧的“菜单”，再点击“文件”，即可选择“导入”：
2) 在弹出的文件选择弹窗中选择要导入的工作流文件即可：
注意：导入工作流除了可以直接在界面打开工作流文件，还可以把工作流文件放入 ComfyUI 安装目录内的指定文件夹，此目录一般为 ComfyUI 所在目录/ComfyUI/user/default/workflows/ 。
要打开 ComfyUI 所在目录，可以参见“部署模型、搭建工作流并生成图片”的第 1、2 步。
如果你现在正在工作流编辑界面，可以点击界面上方中央的 ComfyUI 按钮，在弹出的“搜索并打开实例”界面，点击左上角的“打开仪表板”进入仪表板界面。
直接打开文件不会对原文件进行编辑，相当于读取其中数据后，在界面新建了一个完全一样的工作流，此时保存工作流等效于把工作流文件放入指定文件夹，修改工作流后保存时也是修改保存到 ComfyUI 目录内的工作流文件，而不是原文件。
