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ComfyUI 是一个基于节点式工作流的 Stable Diffusion WebUI。它通过可视化的节点连接方式，让用户能够更精细、更灵活地控制和理解 Stable Diffusion 图像生成的整个过程。与 Automatic1111 等传统 WebUI 不同，ComfyUI 的核心在于其可视化工作流。
核心概念：可视化工作流
节点： 工作流的基本构建块。每个节点代表一个特定的功能或操作（例如：加载模型、输入提示词、执行采样、解码图像、应用放大等）。
连接线： 连接不同节点的输入和输出端口，定义数据（如图像、潜空间表示、条件信息、模型、参数等）在工作流中的流动方向。
工作流： 由节点和连接线组成的完整图像生成管道。它清晰地展示了从输入（提示词、初始图像等）到输出（最终图像）的每一步处理。
ComfyUI 可视化工作流的优势
高度可视化与透明化：
直观地看到整个生成过程的每个步骤。
清晰地理解提示词、模型、采样器、潜在空间、VAE 等组件是如何相互作用并最终生成图像的。
方便调试问题（例如，哪一步的输出不符合预期）。
无与伦比的灵活性：
模块化： 可以自由组合、插入、移除或替换工作流中的任何部分。想尝试不同的 VAE？换一个 VAE 加载节点即可。想在潜空间做特殊处理？插入相应的处理节点。
复杂流程： 轻松构建极其复杂的工作流，例如：多阶段生成（先生成草图再细化）、图像混合、条件控制（ControlNet, IPAdapter, T2IAdapter 等）的多重组合、自定义后处理链（放大、修复、面部修复、滤镜等）。
自定义逻辑： 实现条件分支、循环（虽然原生支持有限，但可通过特定节点或外部脚本结合实现）等更高级的逻辑。
可复用性与共享：
可以将精心设计的工作流保存为
.json或.png文件。轻松分享给他人，他人导入后即可完全复现你的生成过程和结果（前提是使用相同的模型和自定义节点）。
社区有大量高质量、功能强大的工作流分享，是学习和快速实现复杂效果的重要资源。
资源效率 (通常)：
只执行工作流中定义的必要步骤。
智能缓存：如果工作流的一部分及其输入没有改变，ComfyUI 可能会重用之前的计算结果，避免重复计算，提高效率（尤其在复杂工作流多次运行时）。
面向高级用户和自动化：
为理解 Stable Diffusion 内部机制提供了绝佳的学习工具。
其结构天然易于与外部脚本或程序集成，方便进行批处理或构建更复杂的自动化管道。
一个典型的 ComfyUI 工作流示例 (文字描述)
想象一个生成图片并放大的基本流程：
CheckpointLoader节点： 加载你选择的 Stable Diffusion 模型 (.ckpt或.safetensors) 和对应的 VAE。CLIPTextEncode节点 (通常有两个)：一个连接
CheckpointLoader的clip输出，并输入正面提示词。另一个同样连接
clip，输入负面提示词。
EmptyLatentImage节点： 根据你设定的宽度、高度和批次大小，创建一个空的潜空间图像（噪声）。KSampler节点： 这是核心采样器节点。输入：连接
CheckpointLoader的model，连接正面提示词CLIPTextEncode的conditioning，连接负面提示词CLIPTextEncode的conditioning，连接EmptyLatentImage的latent_image。配置：选择采样器 (如
Euler,DPM++ 2M Karras)、调度器 (如normal,karras)、步数、CFG 值等。输出：采样后的潜空间表示。
VAEDecode节点：输入：连接
KSampler输出的latent_image，连接CheckpointLoader的vae。输出：解码后的像素图像 (通常称为
IMAGE)。
SaveImage节点： 连接VAEDecode输出的IMAGE，将最终生成的图片保存到磁盘。
可视化呈现： 在 ComfyUI 界面中，你会看到这些节点排列在画布上，并用箭头（连接线）将它们按上述逻辑连接起来。连线清晰地显示了数据（模型、条件信息、潜空间、图像）的流动路径。
构建更复杂的工作流
ControlNet: 添加
ControlNetLoader节点加载 ControlNet 模型，添加ControlNetApply节点。将预处理后的参考图（如边缘图、深度图）和对应的条件信息输入到ControlNetApply，并将其输出连接到KSampler的positive和negativeconditioning 输入（通常需要与原有的 conditioning 合并）。LoRA: 添加
LoraLoader节点，加载 LoRA 文件，并连接到CheckpointLoader和CLIPTextEncode之间（或之后），将其输出（通常是更新后的 model 和 clip）传递给后续节点。图像到图像: 将
EmptyLatentImage替换为VAEEncode节点，将初始图像输入VAEEncode编码为潜空间表示，再输入KSampler。通常还需要调整denoise强度。高清修复/放大: 在生成基础图像后，使用
LatentUpscale或ImageUpscaleWithModel节点放大潜空间或像素图像，然后可能通过另一个KSampler进行精细化采样，最后再VAEDecode和SaveImage。常用的放大模型如UltraSharp或ESRGAN需要对应的加载节点。面部修复: 在生成图像后，使用
FaceRestoreWithModel节点（如 CodeFormer）进行面部修复。多路输出/比较: 可以复制流程分支（例如，一个分支用 VAE A 解码，另一个用 VAE B 解码），将不同结果输出到不同的
PreviewImage或SaveImage节点，方便比较。
总结
ComfyUI 的可视化工作流是其灵魂所在。它将 Stable Diffusion 的生成过程拆解为可视化的、可连接的模块（节点），提供了：
无与伦比的透明度： 看清每一步发生了什么。
极致的灵活性： 像搭积木一样自由构建任意复杂度的流程。
强大的可复用性： 保存和分享完整的工作流。
潜在的效率提升： 智能执行和缓存。
虽然其节点式界面有一定的学习门槛，尤其对于新手，但一旦掌握，它将成为进行复杂、可控、可重复的 Stable Diffusion 图像生成和实验的强力工具。它是许多高级用户、研究人员和追求精细化控制用户的首选界面。