ComfyUI这款基于Stable Diffusion的开源工具，正在彻底改变数字艺术创作的模式。其独特的节点式设计让用户能够像工程师设计电路一样，自由组合各类模块来实现从简单绘图到复杂工作流的全流程掌控。
官方文档入口：https://www.comfy.org/zh-cn/docs
GitHub开源仓库：https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI
一、节点化工作流构建
通过拖拽CLIP文本编码器等模块节点，用户可以直观地搭建图像生成流水线。这种可视化编程方式让参数调整变得一目了然，实时观察数值传递过程。
多模型协同功能支持同时加载多个Checkpoint模型，配合LoRA模块实现风格融合。创建复合工作流可突破单一模型的能力限制，例如基础模型生成线稿+专用模型上色。
二、专业级参数控制
支持自定义eta值、噪声偏移量等进阶参数，配合Conditioning节点实现提示词分区域强度控制。通过分块扩散节点处理大尺寸图像，避免显存溢出问题。
工作流持久化功能可将当前节点布局保存为模板，建立不同风格的流程库，大幅提升创作效率。
硬件方面建议配备NVIDIA显卡（4GB以上显存），Windows系统推荐使用WSL2运行Linux环境以获得最佳性能。
通过官方提供的install-cuda.sh脚本自动配置PyTorch环境，注意选择与显卡驱动匹配的CUDA版本。
模型管理需将.safetensors格式模型放入指定目录，自定义节点插件放置在custom_nodes文件夹，目录结构直接影响工作流稳定性。
下载社区分享的JSON工作流文件进行逆向工程，学习ControlNet与IPAdapter的联合使用等高级技巧。
基于Python编写扩展模块，官方文档提供从基础图像处理到复杂算法集成的完整示例代码。
学习使用TensorRT加速、xFormers内存优化等方案，在有限显存设备上流畅运行高分辨率生成任务。
以上就是小编为大家带来的ComfyUI从入门到精通的全方位指南，想要获取更多AI绘画技巧，请持续关注本站。