ComfyUI新手教程:无需编程基础也能玩转AI绘画
1. 简单介绍
ComfyUI 是一款专为 AI 绘画设计的可视化工作流工具,凭借其直观的操作方式和高效的运行性能,正在成为越来越多创作者的首选。与传统需要编写代码或复杂配置的 AI 绘图工具不同,ComfyUI 采用节点式工作流设计,用户可以通过拖拽和连接组件来构建完整的图像生成流程,极大降低了使用门槛。
该工具的核心优势在于其高度模块化和可扩展性,主要特点包括:
- 基于节点的工作流架构:每个功能(如文本编码、图像采样、模型加载)都以独立节点呈现,逻辑清晰。
- 完全可视化操作:无需编写代码,通过图形界面即可完成整个生成流程的搭建。
- 低显存占用与高运行效率:相比同类工具,ComfyUI 对 GPU 显存需求更低,运行更稳定,尤其适合消费级显卡用户。
- 支持主流插件生态:兼容 ADetailer(面部增强)、ControlNet(姿态/边缘控制)、AnimateDiff(动态生成)等关键插件,满足多样化创作需求。
- 快速切换与复用工作流:预设多种常用模板,可一键切换风格或任务类型,提升创作效率。
无论你是设计师、艺术家还是 AI 技术爱好者,只要具备基本的电脑操作能力,就能在短时间内上手 ComfyUI,实现高质量图像生成。
2. 使用说明
2.1 Step1:进入 ComfyUI 模型显示入口
首先,在部署好 ComfyUI 镜像环境后,打开浏览器访问对应服务地址。如下图所示,找到 ComfyUI 的模型管理或主界面入口,点击进入工作流编辑页面。
提示:若使用的是 CSDN 星图镜像平台提供的 ComfyUI 镜像,通常会自动配置好环境并提供直达链接,无需手动安装依赖。
2.2 Step2:熟悉工作流主界面
成功进入后,您将看到 ComfyUI 的核心操作区域——节点画布界面。这是一个空白或预加载的工作流区域,所有节点都将在此进行排列与连接。
界面主要包括以下几个部分:
- 左侧节点面板:列出可用节点类型,如“Load Checkpoint”(加载模型)、“CLIP Text Encode”(文本编码)等。
- 中央画布区:用于放置和连接节点,形成完整生成流程。
- 右侧属性栏:显示当前选中节点的参数设置选项。
- 顶部工具栏:包含保存、加载、清空画布、运行工作流等功能按钮。
2.3 Step3:选择预设工作流
ComfyUI 支持多种预置工作流模板,涵盖文生图、图生图、ControlNet 控制生成、动画生成等场景。在实际使用中,建议初学者直接选用已配置好的工作流,避免从零搭建。
如下图所示,在界面中选择一个合适的工作流模板(例如“Basic Text-to-Image”),系统会自动将其加载到画布上。
推荐新手模板:
text2img-comfyui:标准文生图流程controlnet_openpose:基于人体姿态控制的人物生成animatediff_v2:生成短视频片段
2.4 Step4:输入提示词(Prompt)
在加载完成的工作流中,找到标有“Positive Prompt”或“CLIP Text Encode (positive)”的节点。这是定义图像内容的关键输入框。
双击该节点,在弹出的文本框中输入您希望生成的画面描述。例如:
a beautiful cyberpunk city at night, neon lights, raining streets, futuristic buildings, 4K detailed同时,可以在对应的“Negative Prompt”节点中输入不希望出现的内容,如:
blurry, low quality, distorted faces, extra limbs写作技巧:
- 使用具体形容词(如“neon blue glow”、“high contrast lighting”)
- 添加艺术风格关键词(如“studio ghibli style”、“photorealistic”)
- 指定分辨率或视角(如“wide-angle view”、“8K UHD”)
2.5 Step5:启动图像生成任务
确认所有节点连接正确且提示词填写完毕后,查看画布是否完整无断点。然后,点击页面右上角的【运行】按钮(通常显示为 ▶️ 或 “Queue Prompt”)。
此时,ComfyUI 将开始执行以下流程:
- 加载指定的大模型(Checkpoint)
- 解析正负提示词
- 执行采样过程(Sampler)
- 输出最终图像
根据硬件性能不同,生成时间通常在 10~30 秒之间。
2.6 Step6:查看生成结果
任务完成后,系统会在画布中的“Save Image”或“Preview Image”节点下方直接展示生成的图片。
您可以:
- 点击缩略图查看高清原图
- 右键保存至本地设备
- 查看附带的元数据(如所用模型、采样器、步数、种子值等)
这些信息对于后续调整参数或复现结果非常有价值。
3. 常见问题与优化建议
3.1 如何更换模型?
在工作流中找到“Load Checkpoint”节点,点击下拉菜单即可选择已上传的其他大模型(如 RealisticVision、DreamShaper、RevAnimated 等)。确保模型文件已放置于models/checkpoints/目录下。
3.2 提示“CUDA Out of Memory”怎么办?
这是显存不足的典型错误。可尝试以下方法缓解:
- 降低图像分辨率(如从 1024×1024 调整为 768×768)
- 启用
FP16或TAESD轻量解码器 - 使用
--lowvram启动参数运行 ComfyUI - 关闭不必要的后台程序释放资源
3.3 如何添加 ControlNet 功能?
- 安装 ControlNet 插件(可通过 Manager 插件自动安装)
- 下载对应控制模型(如 control_canny-fp16.safetensors)
- 在节点面板搜索 “ControlNetApply”,将其接入采样器前的流程链
- 连接控制图像输入(可来自上传图片或预处理器节点)
3.4 工作流如何保存与分享?
完成自定义工作流后,点击顶部菜单的【Save】按钮,导出为.json文件。他人只需导入该文件即可复用您的配置,非常适合团队协作或社区交流。
4. 总结
本文详细介绍了 ComfyUI 的基本概念与使用流程,帮助零基础用户快速掌握 AI 绘画的核心操作步骤。通过可视化节点工作流的方式,ComfyUI 成功将复杂的模型调用过程转化为直观的图形操作,真正实现了“人人可用”的 AI 创作体验。
回顾关键要点:
- ComfyUI 采用节点化设计,无需编程即可构建生成逻辑
- 支持多类插件扩展,适应文生图、控制生成、动画制作等多种场景
- 显存占用小、运行速度快,适合普通用户本地部署
- 预设工作流+提示词输入+一键运行,三步即可产出高质量图像
对于希望进一步深入学习的用户,建议尝试自行组合节点、调试参数或研究高级插件(如 IP-Adapter、T2I-Adapter)的应用方式。
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