快速开始 #
启动 ComfyUI #
启动服务 #
text
便携版启动：
────────────────────────
双击运行：
├── run_nvidia_gpu.bat（NVIDIA 显卡）
└── run_cpu.bat（CPU 模式）
源码版启动：
────────────────────────
# 激活虚拟环境
source venv/bin/activate # Linux/macOS
venv\Scripts\activate # Windows
# 启动
python main.py
访问界面 #
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启动成功后显示：
────────────────────────
Starting server
To see the GUI go to: http://127.0.0.1:8188
浏览器自动打开或手动访问：
http://127.0.0.1:8188
界面概览 #
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ ComfyUI 界面布局 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 菜单栏 │ │
│ │ [Queue Prompt] [Extra Options] [Manager] [Settings]│ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 工作区 │ │
│ │ │ │
│ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ │
│ │ │ 节点 A │─────→│ 节点 B │ │ │
│ │ └──────────┘ └──────────┘ │ │
│ │ │ │ │
│ │ ↓ │ │
│ │ ┌──────────┐ │ │
│ │ │ 节点 C │ │ │
│ │ └──────────┘ │ │
│ │ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ 节点搜索 │ │ 队列状态 │ │ 历史记录 │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
第一个工作流 #
加载默认工作流 #
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方法一：使用默认工作流
────────────────────────
1. 点击界面右侧 "Load Default" 按钮
2. 自动加载基础文生图工作流
方法二：手动创建
────────────────────────
1. 双击空白区域
2. 搜索并添加节点
3. 连接节点
基础工作流结构 #
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 基础文生图工作流 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─────────────┐ │
│ │ Load │ │
│ │ Checkpoint │────────────────────────┐ │
│ │ │ │ │
│ └─────────────┘ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ CLIP Text │ │ Empty │ │ │ │
│ │ Encode │────→│ Latent │─→│ KSampler │ │
│ │ (Positive) │ │ Image │ │ │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ │ │ │
│ │ │ │
│ ┌─────────────┐ │ │ │
│ │ CLIP Text │ │ │ │
│ │ Encode │──────────────────────→│ │ │
│ │ (Negative) │ └──────┬──────┘ │
│ └─────────────┘ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────┐ │
│ │ VAE Decode │ │
│ └──────┬──────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────┐ │
│ │ Save Image │ │
│ └─────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
节点详解 #
1. Load Checkpoint 节点 #
text
┌─────────────────────────────┐
│ Load Checkpoint │
├─────────────────────────────┤
│ ckpt_name: [选择模型] │
├─────────────────────────────┤
│ MODEL │ CLIP │ VAE │
│ ○ │ ○ │ ○ │
└─────────────────────────────┘
功能：加载 Stable Diffusion 模型
输出：
├── MODEL - UNet 模型
├── CLIP - 文本编码器
└── VAE - 变分自编码器
参数：
└── ckpt_name - 选择模型文件
2. CLIP Text Encode 节点 #
text
┌─────────────────────────────┐
│ CLIP Text Encode │
├─────────────────────────────┤
│ clip: [连接CLIP] │
│ text: [输入提示词] │
├─────────────────────────────┤
│ CONDITIONING │
│ ○ │
└─────────────────────────────┘
功能：将文本编码为条件向量
输入：
└── clip - 来自 Load Checkpoint
参数：
└── text - 正向或负向提示词
输出：
└── CONDITIONING - 条件向量
3. Empty Latent Image 节点 #
text
┌─────────────────────────────┐
│ Empty Latent Image │
├─────────────────────────────┤
│ width: 512 │
│ height: 512 │
│ batch_size: 1 │
├─────────────────────────────┤
│ LATENT │
│ ○ │
└─────────────────────────────┘
功能：创建空白潜空间图像
参数：
├── width - 图像宽度
├── height - 图像高度
└── batch_size - 批量大小
4. KSampler 节点 #
text
┌─────────────────────────────┐
│ KSampler │
├─────────────────────────────┤
│ model: [连接MODEL] │
│ seed: 123456789 │
│ steps: 20 │
│ cfg: 7.0 │
│ sampler_name: euler │
│ scheduler: normal │
│ positive: [正向条件] │
│ negative: [负向条件] │
│ latent_image: [潜空间图像] │
├─────────────────────────────┤
│ LATENT │
│ ○ │
└─────────────────────────────┘
功能：执行扩散采样过程
关键参数：
├── seed - 随机种子
├── steps - 采样步数
├── cfg - 提示词相关性
├── sampler_name - 采样器
└── scheduler - 调度器
5. VAE Decode 节点 #
text
┌─────────────────────────────┐
│ VAE Decode │
├─────────────────────────────┤
│ samples: [LATENT] │
│ vae: [连接VAE] │
├─────────────────────────────┤
│ IMAGE │
│ ○ │
└─────────────────────────────┘
功能：将潜空间图像解码为像素图像
6. Save Image 节点 #
text
┌─────────────────────────────┐
│ Save Image │
├─────────────────────────────┤
│ images: [IMAGE] │
│ filename_prefix: ComfyUI │
├─────────────────────────────┤
│ 输出图像预览 │
└─────────────────────────────┘
功能：保存生成的图像
生成第一张图像 #
步骤一：选择模型 #
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1. 找到 Load Checkpoint 节点
2. 点击 ckpt_name 下拉菜单
3. 选择已下载的模型
推荐新手模型：
├── v1-5-pruned-emaonly.safetensors
├── realisticVisionV51.safetensors
└── dreamshaper_8.safetensors
步骤二：输入提示词 #
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正向提示词（Positive）：
────────────────────────
a beautiful sunset over the ocean,
golden hour lighting, peaceful waves,
vibrant colors, highly detailed,
8k resolution, masterpiece
负向提示词（Negative）：
────────────────────────
ugly, blurry, low quality,
distorted, watermark, text,
bad anatomy, deformed
步骤三：设置参数 #
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推荐新手参数：
────────────────────────
分辨率：512 x 512
采样步数：20-30
CFG：7-8
采样器：euler / euler_a
调度器：normal
种子：随机（或固定）
步骤四：开始生成 #
text
1. 点击右侧 "Queue Prompt" 按钮
2. 观察节点执行进度
3. 等待生成完成
4. 查看输出图像
基本操作 #
节点操作 #
text
添加节点：
────────────────────────
方法 1：双击空白区域 → 搜索节点名称
方法 2：右键菜单 → Add Node → 选择类别
方法 3：从侧边栏拖拽
删除节点：
────────────────────────
方法 1：选中节点 → Delete 键
方法 2：右键菜单 → Remove
复制节点：
────────────────────────
方法 1：Ctrl+C → Ctrl+V
方法 2：Ctrl+拖拽节点
连接操作 #
text
创建连接：
────────────────────────
拖拽输出端口 → 目标输入端口
删除连接：
────────────────────────
拖拽连接线到空白区域
重新连接：
────────────────────────
拖拽到新的输入端口
视图操作 #
text
平移画布：
────────────────────────
方法 1：鼠标中键拖拽
方法 2：空格 + 左键拖拽
缩放画布：
────────────────────────
方法 1：鼠标滚轮
方法 2：Ctrl + +/-
框选节点：
────────────────────────
左键拖拽框选区域
快捷键 #
text
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 常用快捷键 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 节点操作： │
│ ├── 双击空白 - 添加节点 │
│ ├── Delete/Backspace - 删除选中节点 │
│ ├── Ctrl+C - 复制节点 │
│ ├── Ctrl+V - 粘贴节点 │
│ ├── Ctrl+D - 复制并粘贴 │
│ └── Ctrl+M - 折叠/展开节点 │
│ │
│ 工作流操作： │
│ ├── Ctrl+S - 保存工作流 │
│ ├── Ctrl+O - 加载工作流 │
│ ├── Ctrl+Enter - 执行队列 │
│ └── Ctrl+Shift+Enter - 执行队列（前端） │
│ │
│ 视图操作： │
│ ├── 空格+拖拽 - 平移画布 │
│ ├── 滚轮 - 缩放 │
│ ├── Home - 重置视图 │
│ └── Ctrl+Shift+E - 居中显示工作流 │
│ │
│ 其他： │
│ ├── Ctrl+Z - 撤销 │
│ ├── Ctrl+Y - 重做 │
│ ├── Ctrl+A - 全选 │
│ └── Ctrl+R - 刷新界面 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
保存和加载工作流 #
保存工作流 #
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方法一：保存为文件
────────────────────────
1. 点击右侧 "Save" 按钮
2. 选择保存位置
3. 文件格式：.json
方法二：导出为 API 格式
────────────────────────
1. 点击右侧 "Save (API Format)"
2. 用于 API 调用
加载工作流 #
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方法一：从文件加载
────────────────────────
1. 点击 "Load" 按钮
2. 选择 .json 文件
3. 或拖拽文件到界面
方法二：从剪贴板加载
────────────────────────
1. 复制工作流 JSON
2. 点击 "Load" 旁的下拉菜单
3. 选择 "Load from Clipboard"
方法三：拖拽加载
────────────────────────
直接拖拽 .json 文件到浏览器窗口
工作流模板 #
基础文生图模板 #
json
{
"nodes": [
{
"type": "CheckpointLoaderSimple",
"pos": [26, 26],
"size": [315, 98],
"flags": {},
"order": 0,
"mode": 0,
"outputs": [
{"name": "MODEL", "type": "MODEL", "links": [1]},
{"name": "CLIP", "type": "CLIP", "links": [2, 3]},
{"name": "VAE", "type": "VAE", "links": [5]}
],
"properties": {"Node name for S&R": "Load Checkpoint"},
"widgets_values": ["v1-5-pruned-emaonly.safetensors"]
}
]
}
快速配置建议 #
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不同用途的参数配置：
快速预览：
├── steps: 15-20
├── cfg: 7
├── sampler: euler_a
└── 分辨率: 512x512
高质量输出：
├── steps: 30-50
├── cfg: 7-8
├── sampler: dpmpp_2m
└── 分辨率: 512x512 或更高
写实风格：
├── 使用写实模型
├── cfg: 5-7
├── steps: 25-35
└── 添加写实相关提示词
艺术风格：
├── 使用艺术模型
├── cfg: 7-10
├── steps: 20-30
└── 添加风格提示词
常见问题 #
问题 1：节点显示红色 #
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原因：节点连接错误或缺失输入
解决：
1. 检查所有必要连接
2. 确保数据类型匹配
3. 查看错误提示信息
问题 2：生成速度慢 #
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原因：参数设置或硬件限制
解决：
1. 减少采样步数
2. 降低分辨率
3. 使用 --lowvram 模式
4. 更换更快的采样器
问题 3：图像质量差 #
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原因：参数或提示词问题
解决：
1. 增加采样步数
2. 调整 CFG 值
3. 优化提示词
4. 尝试不同模型
5. 添加负向提示词
下一步 #
恭喜你完成了第一个 AI 图像！接下来学习 界面介绍，深入了解 ComfyUI 的各项功能。
最后更新：2026-04-05