节点系统 #
节点概述 #
什么是节点？ #
节点是 ComfyUI 工作流的基本构建单元，每个节点执行特定的功能，通过连接形成完整的图像生成流程。
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 节点工作原理 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 输入数据 节点处理 输出数据 │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ Input │───→│ Process │────→│ Output │ │
│ │ 数据 │ │ 处理 │ │ 数据 │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
│ │
│ 示例： │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ CLIP │───→│ Encode │────→│Condition │ │
│ │ Text │ │ 编码 │ │ Vector │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
节点结构 #
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 节点组成要素 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 输入端口 节点标题栏 输出端口 │
│ ○ ○ ┌──────────────┐ ○ ○ │
│ │ Node Title │ │
│ ├──────────────┤ │
│ 控件区域 │ Widget 1 │ 折叠按钮 │
│ │ │ Widget 2 │ [-] │
│ │ │ Widget 3 │ │
│ └──────────────┘ │
│ │
│ 要素说明： │
│ ├── 输入端口 - 接收其他节点的数据 │
│ ├── 输出端口 - 向其他节点传递数据 │
│ ├── 控件区域 - 设置节点参数 │
│ └── 标题栏 - 显示节点名称和状态 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
数据类型 #
基础数据类型 #
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 数据类型对照表 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 类型名称 颜色 说明 示例节点 │
│ ───────────────────────────────────────────────────────── │
│ MODEL 灰/白 UNet 模型 Load Checkpoint │
│ CLIP 黄色 文本编码器 Load Checkpoint │
│ VAE 粉色 变分自编码器 Load Checkpoint │
│ CONDITIONING 橙色 条件向量 CLIP Text Encode │
│ LATENT 紫色 潜空间图像 Empty Latent │
│ IMAGE 绿色 像素图像 VAE Decode │
│ MASK 蓝色 蒙版数据 Load Image │
│ INT 红色 整数 各种参数 │
│ FLOAT 红色 浮点数 各种参数 │
│ STRING 青色 字符串 文本输入 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
数据流向 #
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标准文生图数据流：
Load Checkpoint
│
├── MODEL ──────────────────────────────┐
│ │
├── CLIP ──→ CLIP Text Encode ──→ CONDITIONING ──┐
│ (Positive) │
│ │
├── CLIP ──→ CLIP Text Encode ──→ CONDITIONING ──┤
│ (Negative) │
│ │
└── VAE ────────────────────────────────┐ │
│ │
Empty Latent Image ──→ LATENT ────────────────┼────────┤
│ │
▼ ▼
KSampler
│
▼
LATENT
│
▼
VAE Decode
│
▼
IMAGE
│
▼
Save Image
节点分类 #
加载器节点 (Loaders) #
text
加载器节点用于加载模型和数据：
CheckpointLoaderSimple
├── 功能：加载主模型
├── 输入：无
├── 输出：MODEL, CLIP, VAE
└── 参数：模型文件名
VAELoader
├── 功能：加载独立 VAE
├── 输入：无
├── 输出：VAE
└── 参数：VAE 文件名
LoraLoader
├── 功能：加载 LoRA
├── 输入：MODEL, CLIP
├── 输出：MODEL, CLIP
└── 参数：LoRA 文件名、强度
CLIPLoader
├── 功能：加载独立 CLIP
├── 输入：无
├── 输出：CLIP
└── 参数：CLIP 文件名
ControlNetLoader
├── 功能：加载 ControlNet
├── 输入：无
├── 输出：CONTROL_NET
└── 参数：ControlNet 文件名
UNETLoader
├── 功能：加载独立 UNet
├── 输入：无
├── 输出：MODEL
└── 参数：UNet 文件名
条件节点 (Conditioning) #
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条件节点用于处理提示词和条件：
CLIPTextEncode
├── 功能：编码文本提示词
├── 输入：CLIP
├── 输出：CONDITIONING
└── 参数：文本内容
ConditioningCombine
├── 功能：合并多个条件
├── 输入：CONDITIONING x2
├── 输出：CONDITIONING
└── 用途：组合多个提示词
ConditioningAverage
├── 功能：条件加权平均
├── 输入：CONDITIONING x2
├── 输出：CONDITIONING
└── 参数：权重比例
ConditioningSetArea
├── 功能：设置条件区域
├── 输入：CONDITIONING
├── 输出：CONDITIONING
└── 参数：区域坐标、强度
ConditioningSetAreaStrength
├── 功能：调整区域强度
├── 输入：CONDITIONING
├── 输出：CONDITIONING
└── 参数：强度值
采样节点 (Sampling) #
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采样节点是图像生成的核心：
KSampler
├── 功能：K-diffusion 采样器
├── 输入：MODEL, CONDITIONING x2, LATENT
├── 输出：LATENT
└── 参数：seed, steps, cfg, sampler, scheduler
KSamplerAdvanced
├── 功能：高级采样器
├── 输入：MODEL, CONDITIONING x2, LATENT
├── 输出：LATENT
└── 参数：额外控制参数
SamplerCustom
├── 功能：自定义采样器
├── 输入：MODEL, CONDITIONING x2, LATENT
├── 输出：LATENT
└── 用途：高级采样控制
潜空间节点 (Latent) #
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潜空间节点操作潜空间图像：
EmptyLatentImage
├── 功能：创建空白潜空间
├── 输入：无
├── 输出：LATENT
└── 参数：宽度、高度、批量大小
LatentUpscale
├── 功能：放大潜空间
├── 输入：LATENT
├── 输出：LATENT
└── 参数：放大方法、尺寸
LatentComposite
├── 功能：潜空间合成
├── 输入：LATENT x2
├── 输出：LATENT
└── 参数：位置坐标
LatentRotate
├── 功能：旋转潜空间
├── 输入：LATENT
├── 输出：LATENT
└── 参数：旋转角度
LatentFlip
├── 功能：翻转潜空间
├── 输入：LATENT
├── 输出：LATENT
└── 参数：翻转方向
LatentCrop
├── 功能：裁剪潜空间
├── 输入：LATENT
├── 输出：LATENT
└── 参数：裁剪区域
图像节点 (Image) #
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图像节点处理像素图像：
LoadImage
├── 功能：加载图像
├── 输入：无
├── 输出：IMAGE, MASK
└── 参数：图像文件名
VAEDecode
├── 功能：潜空间解码为图像
├── 输入：LATENT, VAE
├── 输出：IMAGE
└── 用途：生成最终图像
VAEEncode
├── 功能：图像编码为潜空间
├── 输入：IMAGE, VAE
├── 输出：LATENT
└── 用途：图生图
ImageScale
├── 功能：缩放图像
├── 输入：IMAGE
├── 输出：IMAGE
└── 参数：缩放方法、尺寸
ImageUpscaleWithModel
├── 功能：模型放大图像
├── 输入：IMAGE, UPSCALE_MODEL
├── 输出：IMAGE
└── 用途：高清放大
ImageCompositeMasked
├── 功能：图像蒙版合成
├── 输入：IMAGE x2, MASK
├── 输出：IMAGE
└── 参数：合成位置
SaveImage
├── 功能：保存图像
├── 输入：IMAGE
├── 输出：无
└── 参数：文件名前缀
蒙版节点 (Mask) #
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蒙版节点处理蒙版数据：
MaskToImage
├── 功能：蒙版转图像
├── 输入：MASK
├── 输出：IMAGE
└── 用途：可视化蒙版
ImageToMask
├── 功能：图像转蒙版
├── 输入：IMAGE
├── 输出：MASK
└── 参数：颜色通道
MaskComposite
├── 功能：蒙版合成
├── 输入：MASK x2
├── 输出：MASK
└── 参数：合成方式
FeatherMask
├── 功能：羽化蒙版
├── 输入：MASK
├── 输出：MASK
└── 参数：羽化程度
GrowMask
├── 功能：扩展蒙版
├── 输入：MASK
├── 输出：MASK
└── 参数：扩展量
常用节点详解 #
KSampler 节点 #
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ KSampler 参数详解 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ seed（种子）： │
│ ├── 控制随机性 │
│ ├── 相同种子 + 相同参数 = 相同结果 │
│ ├── 不同种子 = 不同结果 │
│ └── 可固定或随机 │
│ │
│ steps（步数）： │
│ ├── 采样迭代次数 │
│ ├── 推荐：20-50 │
│ ├── 太少：质量差 │
│ └── 太多：边际效益递减 │
│ │
│ cfg（提示词相关性）： │
│ ├── 控制图像与提示词的相关程度 │
│ ├── 推荐：5-10 │
│ ├── 太低：忽略提示词 │
│ └── 太高：图像失真 │
│ │
│ sampler_name（采样器）： │
│ ├── euler - 快速，适合预览 │
│ ├── euler_a - 快速，效果好 │
│ ├── dpmpp_2m - 推荐，质量好 │
│ ├── dpmpp_sde - 高质量，较慢 │
│ └── uni_pc - 高效，质量好 │
│ │
│ scheduler（调度器）： │
│ ├── normal - 标准调度 │
│ ├── karras - 推荐，效果好 │
│ ├── exponential - 指数调度 │
│ └── sgm_uniform - SGM 均匀 │
│ │
│ denoise（去噪强度）： │
│ ├── 文生图：1.0 │
│ ├── 图生图：0.3-0.8 │
│ └── 值越低，保留原图越多 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
采样器对比 #
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 采样器性能对比 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 采样器 速度 质量 推荐步数 适用场景 │
│ ───────────────────────────────────────────────────────── │
│ euler 快 良好 15-25 快速预览 │
│ euler_a 快 良好 15-25 通用场景 │
│ dpmpp_2m 中 优秀 20-30 推荐使用 │
│ dpmpp_2m_sde 慢 极佳 20-30 高质量需求 │
│ dpmpp_sde 慢 极佳 20-40 最高质量 │
│ uni_pc 快 优秀 15-25 高效场景 │
│ ddpm 中 良好 20-30 传统方法 │
│ lms 中 良好 20-30 特定风格 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
LoRA Loader 节点 #
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ LoRA Loader 使用 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 连接方式： │
│ │
│ Load Checkpoint │
│ │ │
│ ├── MODEL ──┐ │
│ │ │ │
│ └── CLIP ───┼──→ LoRA Loader ──→ MODEL/CLIP │
│ │ │
│ └── lora_name, strength_model, │
│ strength_clip │
│ │
│ 参数说明： │
│ ├── lora_name - LoRA 文件名 │
│ ├── strength_model - 模型强度（推荐 0.5-1.0） │
│ └── strength_clip - CLIP 强度（推荐 0.5-1.0） │
│ │
│ 多 LoRA 叠加： │
│ LoRA 1 ──→ LoRA 2 ──→ LoRA 3 ──→ KSampler │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
节点连接规则 #
类型匹配 #
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连接规则：
├── 输出类型必须匹配输入类型
├── 相同颜色端口才能连接
├── 一个输出可连接多个输入
└── 一个输入只能连接一个输出
正确连接示例：
MODEL 输出 ──→ MODEL 输入 ✓
CLIP 输出 ──→ CLIP 输入 ✓
错误连接示例：
MODEL 输出 ──→ CLIP 输入 ✗
IMAGE 输出 ──→ LATENT 输入 ✗
数据流原则 #
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数据流原则：
├── 数据从左到右流动
├── 节点按依赖顺序执行
├── 无依赖节点可并行执行
└── 循环依赖会导致错误
执行顺序示例：
1. Load Checkpoint（无依赖，先执行）
2. CLIP Text Encode（依赖 CLIP）
3. Empty Latent Image（无依赖）
4. KSampler（依赖所有前置节点）
5. VAE Decode（依赖 LATENT 和 VAE）
6. Save Image（依赖 IMAGE）
节点调试 #
常见错误 #
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错误类型：
1. 类型不匹配
├── 症状：连接失败
└── 解决：检查端口类型
2. 缺少输入
├── 症状：节点显示红色
└── 解决：连接必要输入
3. 模型未找到
├── 症状：加载失败
└── 解决：检查模型文件
4. 显存不足
├── 症状：CUDA 错误
└── 解决：降低分辨率或使用 lowvram
调试技巧 #
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调试方法：
1. 使用 Preview Image
└── 在关键位置添加预览节点
2. Bypass 节点
└── 逐步排除问题节点
3. 简化工作流
└── 从最简单开始逐步添加
4. 检查控制台
└── 查看详细错误信息
5. 分段测试
└── 将复杂工作流分成小段测试
下一步 #
现在你已经了解了节点系统，接下来学习 工作流基础，学习如何设计和组织完整的工作流。
最后更新：2026-04-05