如果你对AI影像生成感兴趣，想要一款免费、本地运行且功能强大的工具，那么ComfyUI绝对值得一试！这款工具以其独特的节点式界面设计，让你可以通过可视化操作自由设计影像创作流程。本文将带你从安装到生成第一张AI图像，逐步掌握ComfyUI的基本操作，适合新手入门。让我们开始吧！
什么是ComfyUI？
ComfyUI 是一款开源的AI影像生成工具，基于Stable Diffusion模型运行。它采用节点式界面，允许用户通过拖拽和连接节点的方式，直观地控制图像生成流程。以下是它的核心优势：
- 完全免费：无需订阅费用，所有功能免费使用。
- 本地运行：所有计算在你的电脑上完成，无需依赖云端。
- 灵活性强：通过节点组合，你可以轻松调整生成参数。
自2024年底，ComfyUI官方推出了桌面版安装程序，大幅简化了安装步骤，让新手也能快速上手。
第一步：安装ComfyUI
下载与安装：【官方下载地址】
1、选择适合的版本：根据你的操作系统（Windows、Mac或Linux），从ComfyUI官网下载对应的安装文件。
2、运行安装程序：双击安装文件，ComfyUI会自动完成环境配置，无需手动设置Python或依赖库。
3、初次启动提示：首次运行时，ComfyUI会要求下载Stable Diffusion 1.5模型。这是一个通用的AI影像模型，下载后将作为默认模型使用。
小贴士
- 确保你的电脑有足够的存储空间（模型文件约为4-8GB）。
- 安装完成后，建议将界面切换为英文，因为大多数教学资源和模型名称都以英文为主，便于学习专业术语。
第二步：生成第一张图像
安装完成后，让我们用默认设置生成第一张图像，熟悉基本操作：
1、启动ComfyUI：打开软件，进入主界面。
2、运行默认流程：在界面底部点击“Queue（执行）”按钮，ComfyUI会根据预设提示词生成图像。
3、查看结果：生成完成后，你会在最后一个节点看到一张漂亮的玻璃瓶图像。
这只是ComfyUI的开胃菜，接下来我们将创建一个自定义工作流，生成更有趣的图像！
第三步：创建自定义工作流（Workflow）
为了更好地理解节点操作，我们从零开始搭建一个工作流，生成“一位穿棒球服的年轻女性”图像。
1. 添加文本编码节点
- 作用：输入提示词，引导AI生成图像。
- 操作：
- 在画布上右键，打开菜单。
- 选择“Conditioning”类别下的“Clip Text Encode”。
- 在节点中输入提示词，例如：“a young woman in a baseball uniform”。
- 复制节点：按Ctrl+C和Ctrl+V复制一个节点，或者按住Alt键向下拖拽。
- 设置正负提示词：
- 一个命名为“Positive”（正面提示词），输入描述图像的内容。
- 另一个命名为“Negative”（负面提示词），输入不想出现的元素，如“low quality, blurry, distorted”。
小技巧：为节点设置颜色（右键菜单选择颜色），如绿色表示正面提示词，红色表示负面提示词，方便区分。
2. 加载AI模型
- 作用：加载Stable Diffusion模型作为图像生成的核心。
- 操作：
- 双击画布空白处，输入“Load Checkpoint”并添加节点。
- 默认加载先前下载的Stable Diffusion 1.5模型。
- 连接节点：将“Positive”和“Negative”节点的黄色接口连接到“Load Checkpoint”节点，形成信息流。
专业术语解析：
- Checkpoint：包含模型（Model）、文本编码器（Clip）和变分自编码器（VAE）。
- Model：AI“画家”，负责图像生成。
- Clip：翻译提示词为AI可理解的概念。
- VAE：将AI生成的原始数据解码为清晰图像。
3. 配置采样器（KSampler）
- 作用：控制AI生成图像的方式。
- 操作：
- 从“Positive”节点的黄色接口拉线，添加“KSampler”节点。
- 将“Negative”节点和“Load Checkpoint”的紫色“model”接口连接到KSampler。
- 参数设置：
- Seed：灵感来源，设为“Randomize”以获得随机结果。
- Steps：绘制步数，建议20-50步，步数越高越细腻。
- CFG：创意程度，默认7，数值越高越贴近提示词。
- Sampler & Scheduler：初学者可用“Euler + Normal”或“DPM++ 2M + Karras”。
4. 添加画板（Latent Image）
- 作用：提供AI绘制的初始数据。
- 操作：
- 双击画布，添加“Latent Image”节点。
- 设置尺寸为1024×1024（与模型训练分辨率一致），Batch Size设为1。
- 将其连接到KSampler的“latent”接口。
5. 解码并预览图像
- 操作：
- 添加“VAE Decode”节点，连接KSampler的输出和“Load Checkpoint”的VAE。
- 从“VAE Decode”拉线，添加“Preview Image”节点。
- 执行：点击底部“Queue”按钮，等待生成完成。
- 保存：满意后右键缩略图，选择“Save Image”。
第四步：优化与扩展
下载新模型
默认的Stable Diffusion 1.5效果不错，但你可以通过以下步骤使用更强大的模型：
- 访问Civitai网站，下载如“Juggernaut XL”或“Animagine XL 4.0”（动漫风格）【点击进入】。
- 将模型文件放入ComfyUI安装目录下的“models/checkpoints”文件夹。
- 按“R”刷新界面，在“Load Checkpoint”中选择新模型。
示例：生成动漫风格图像
- 修改提示词为“anime girl in a baseball uniform”。
- 使用Animagine XL 4.0模型，点击“Queue”生成动漫风棒球少女。
保存工作流
- 点击“Workflow”菜单，选择“Save”，命名后保存。
- 下次使用时，从侧边栏文件夹图标加载即可。
实用技巧
- 画布调整：
- 拖动鼠标移动画布，滚轮缩放，右下角“Fit View”显示所有节点。
- 节点管理：
- 使用“Reroute”节点整理连接线，调整为直线样式（Lite Graph设置）。
- 预览设置：
- 选择“Fast”预览模式，实时查看生成过程。
结语
通过这篇ComfyUI教程，你已经学会了从安装到生成自定义AI图像的全过程。无论是初学者的简单尝试，还是高级用户的复杂工作流，ComfyUI都能满足你的需求。试着探索更多模型和提示词，释放你的创意吧！