ComfyUI教程-从入门到精通学习指南_ComfyUI官网-正版安装教程及文档入口

ComfyUI作为基于Stable Diffusion的节点式AI绘画工具，正在改变数字艺术创作的范式。这款开源平台采用可视化编程界面，允许用户像搭建电路图般自由组合各类模块，实现从基础图像生成到复杂工作流的全流程掌控。

ComfyUI官网文档入口与正版安装指南

官方文档入口：https://www.comfy.org/zh-cn/docs

GitHub开源仓库：https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI

ComfyUI核心功能解析

可视化节点工作流

1. 通过拖拽CLIP文本编码器、VAE解码器等模块节点，用连接线构建完整生成流程。参数调整过程可视化，修改提示词权重时可直观观察数值传递效果。

2. 支持多Checkpoint模型协同工作，配合LoRA模块实现风格融合，例如构建"线稿生成+专业上色"的复合流程。

专业参数控制系统

1. 提供采样器深度配置选项，可自定义eta值、噪声偏移量等进阶参数，通过Conditioning节点实现分区域提示词控制。

2. 分块扩散节点处理大尺寸图像避免显存溢出，Latent Upscale节点在潜空间进行超分保留更多细节。

ComfyUI安装与配置教程

1. 硬件要求：需NVIDIA显卡（建议4GB以上显存），Windows系统推荐WSL2运行Linux环境。

2. 依赖安装：执行官方install-cuda.sh脚本自动配置PyTorch，注意匹配CUDA与显卡驱动版本。

3. 模型管理：.safetensors格式模型放入models/checkpoints目录，自定义节点插件置于custom_nodes文件夹。

进阶学习路径建议

1. 逆向分析社区分享的JSON工作流文件，学习ControlNet与IPAdapter等高级模块的联合应用。

2. 基于Python开发自定义节点，官方文档提供从图像处理到算法集成的示例代码。

3. 应用TensorRT加速和xFormers内存优化技术，在8GB显存设备流畅运行高分辨率任务。

以上就是关于ComfyUI从入门到精通的全面解析，想获取更多AI绘画工具使用技巧，请持续关注本站更新。