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comfyui入门

Answer

ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，可想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，将 stable diffusion 流程拆分成节点，实现更精准工作流定制和完善的可复现性。

其优势包括：

  1. 对显存要求相对较低，启动和出图速度快。
  2. 生成自由度更高。
  3. 可以和 webui 共享环境和模型。
  4. 能搭建自己的工作流程，可导出流程并分享，报错时能清晰发现错误所在。
  5. 生成的图片拖进后会还原整个工作流程，模型也会选择好。

劣势有：

  1. 操作门槛高，需要有清晰逻辑。
  2. 生态没有 webui 多（但常用的都有），也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。

官方链接：从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包，按照官方文档安装即可：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。

相关学习资料：

  1. ComfyUI 官方文档：提供使用手册和安装指南，适合初学者和有经验用户，网站：https://www.comfyuidoc.com/zh/ 。
  2. 优设网：有详细的入门教程，适合初学者，地址：https://www.uisdc.com/comfyui-3 。
  3. 知乎：有用户分享部署教程和使用说明，适合有一定基础并希望进一步了解的用户，地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/662041596 。
  4. Bilibili：有一系列涵盖从新手入门到精通各个阶段的视频教程，地址：https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1d7r8/ 。

ComfyUI 共学 - WaytoAGI 共学计划中的高频问题及自学资料：

  1. 知识库跳转工具教程：ComfyUI，展开菜单。
  2. ComfyUI 基础教程—小谈。
  3. 【海辛】因为一直被几个好朋友问 comfyui 怎么入门，给朋友录了几节 comfyui 基础课，顺手分享给大家～看完这 5 节应该就基本入门啦，然后可以看互联网上任何的进阶教程了。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问：ComfyUI 是什么？

ComfyUI是一个基于节点流程式的stable diffusion AI绘图工具WebUI，你可以把它想象成集成了stable diffusion功能的substance designer，通过将stable diffusion的流程拆分成节点，实现了更加精准的工作流定制和完善的可复现性。[heading2]优劣势[content]优势：1.对显存要求相对较低，启动速度快，出图速度快；2.具有更高的生成自由度；3.可以和webui共享环境和模型；4.可以搭建自己的工作流程，可以导出流程并分享给别人，报错的时候也能清晰的发现错误出在哪一步；5.生成的图片拖进后会还原整个工作流程，模型也会选择好。劣势：1.操作门槛高，需要有清晰的逻辑；2.生态没有webui多（常用的都有），也有一些针对Comfyui开发的有趣插件。[heading2]官方链接[content]从github上下载作者部署好环境和依赖的整合包，按照官方文档按照即可：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI[heading2]截图示例[heading2]延伸阅读：[content]内容由AI大模型生成，请仔细甄别。

问： 有没有comfy ui相关的学习资料？

是的，根据搜索结果，有几个网站提供了关于ComfyUI的学习教程：1.ComfyUI官方文档：提供了ComfyUI的使用手册和安装指南，适合初学者和有经验的用户。你可以在[ComfyUI官方文档网站](https://www.comfyuidoc.com/zh/)找到相关信息。2.优设网：提供了一篇详细的ComfyUI入门教程，这篇教程适合初学者，详细介绍了ComfyUI的特点、安装方法以及如何使用ComfyUI生成图像等内容。教程地址是[优设网的ComfyUI入门教程](https://www.uisdc.com/comfyui-3)。3.知乎：有用户分享了ComfyUI的部署教程和使用说明，这篇介绍适合那些已经有一定基础并希望进一步了解ComfyUI的用户。可以在[知乎的ComfyUI介绍](https://zhuanlan.zhihu.com/p/662041596)找到相关教程。4.Bilibili：提供了一系列的ComfyUI视频教程，涵盖了从新手入门到精通的各个阶段。这些视频教程可以帮助用户更直观地学习ComfyUI的使用。可以在[Bilibili的ComfyUI系列教程](https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1d7r8/)找到视频教程。这些资源为用户提供了丰富的学习材料，从基础操作到高级技巧，可以帮助用户更好地掌握ComfyUI的使用。内容由AI大模型生成，请仔细甄别。

ComfyUI共学-WaytoAGI共学计划

知识库跳转[工具教程：ComfyUI](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AxZPwElC6iZ0aqk2hjOcI3Y9nFg)，展开菜单[ComfyUI基础教程—小谈](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/InJ6wDFGIic0H7k6YXAcQTFynCg)【海辛】因为一直被几个好朋友问comfyui怎么入门，我给朋友录了几节comfyui基础课，顺手分享给大家～看完这5节应该就基本入门啦，然后可以看互联网上任何的进阶教程了。1.安装部署：[1.1 ComfyUI安装与部署_哔哩哔哩_bilibili](https://b23.tv/0M9oOBK)2.界面介绍：[1.2 ComfyUI界面介绍_哔哩哔哩_bilibili](https://b23.tv/L7IL8vA)3.文生图、图生图：[1.3 ComfyUI文生图、图生图_哔哩哔哩_bilibili](https://b23.tv/qHVh7UC)4.ComfyUI中使用ControlNet：[https://b23.tv/AgEm98M](https://b23.tv/AgEm98M)5.ComfyUI中不同放大图像方式：[1.5 ComfyUI Upscale_哔哩哔哩_bilibili](https://b23.tv/5SUhDiF)

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comfyui工作流
ComfyUI 工作流主要包括以下内容： FLUX 低显存运行工作流：目的是让 FLUX 模型能在较低的显存情况下运行。分阶段处理思路为：先在较低分辨率下使用 Flux 模型进行初始生成，然后采用两阶段处理，即先用 Flux 生成，后用 SDXL 放大，有效控制显存的使用，最后使用 SD 放大提升图片质量。工作流的流程包括初始图像生成（Flux）的一系列操作，如加载相关模型、处理输入提示词、生成初始噪声和引导等，以及初始图像预览；图像放大和细化（SDXL）的一系列操作，如加载 SDXL 模型、对初始图像进行锐化处理等，还有最终图像预览。 工作流网站： “老牌”workflow 网站 Openart.ai：https://openart.ai/workflows/ 。流量比较高，支持上传、下载、在线生成，免费账户总共有 50 个积分，加入 Discord 可以再加 100 积分，开通最低的每个月 6 美元的套餐后，每个月会有 5000 积分。 ComfyWorkflows 网站：https://comfyworkflows.com/cloud 。支持在线运行工作流，从 workflow 的实际下载量和访问量来看，略少于 openart。 Flowt.ai：https://flowt.ai/community 。 绿幕工作流：包含两个组，即生成绿幕素材和绿幕素材抠图。因为 SD 无法直接生成透明背景的 png 图片，所以要先生成一张素材图，前景是重要的主体素材，背景是纯色（方便识别），选择绿幕是为了方便抠图。工作流文件可通过链接 https://pan.quark.cn/s/01eae57419ce 提取（提取码：KxgB），下载拖入 ComfyUI 中自动加载工作流进行学习。
2025-04-14
ComfyUI
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，类似于集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点，实现了更精准的工作流定制和完善的可复现性。 其优势包括： 1. 对显存要求相对较低，启动速度快，出图速度快。 2. 具有更高的生成自由度。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 可以搭建自己的工作流程，可以导出流程并分享给别人，报错时能清晰发现错误所在步骤。 5. 生成的图片拖进后会还原整个工作流程，模型也会选择好。 劣势有： 1. 操作门槛高，需要有清晰的逻辑。 2. 生态没有 webui 多（常用的都有），也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接：从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包，按照官方文档按照即可：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。 安装部署方面： 1. 地址：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ，或者下载安装包 file:ComfyUI.zip ，下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动。启动完成即进入基础界面。 2. 节点存放目录：comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下 D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 3. 模型存放目录： 大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints 。 Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras 。 Vae：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 。 4. 模型共用：已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可，这样就不用重复下载模型了。找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。 此外，还可以直接在 Comfy UI 中训练 LoRA 模型。
2025-04-14
comfyui
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，可想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，将 stable diffusion 流程拆分成节点，实现更精准工作流定制和完善的可复现性。 其优势包括： 1. 对显存要求相对较低，启动和出图速度快。 2. 生成自由度更高。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 能搭建自己的工作流程，可导出流程并分享，报错时能清晰发现错误所在。 5. 生成的图片拖进后会还原整个工作流程，模型也会选择好。 劣势有： 1. 操作门槛高，需要有清晰逻辑。 2. 生态没有 webui 多（但常用的都有），也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。 安装部署方面： 1. 地址：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ，或者下载安装包 file:ComfyUI.zip ，下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动，启动完成即进入基础界面。 2. 节点存放目录：comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在 D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 3. 模型存放目录： 大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints 。 Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras 。 Vae：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 。 4. 模型共用：已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型，找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。 此外，还可以直接在 Comfy UI 中训练 LoRA 模型。默认情况下，训练结果直接保存在 ComfyUI lora 文件夹中，训练后只需刷新并选择 LoRA 就可以测试。
2025-04-13
comfyui漫画工作流
ComfyUI 漫画工作流包含以下内容： 1. 绿幕工作流：包含两个组，即生成绿幕素材和绿幕素材抠图。因为 SD 无法直接生成透明背景的 png 图片，所以要先生成一张素材图，前景是重要的主体素材，背景为纯色（方便识别），选择绿幕是为了便于抠图。工作流文件链接：https://pan.quark.cn/s/01eae57419ce 提取码：KxgB 2. 动画工作流： 啊朔提供的动画工作流文件，如：
2025-04-13
comfyui动画片工作流怎么构建
构建 ComfyUI 动画片工作流的步骤如下： 1. 打开 Comfyui 界面后，右键点击界面，找到 Comfyui LLM party 的目录。您可以学习手动连接节点来实现最简单的 AI 女友工作流，也可以将工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻提示词工程实验。 2. 从 ollama 的 github 仓库找到对应版本并下载。启动 ollama 后，在 cmd 中输入 ollama run gemma2 将自动下载 gemma2 模型到本地并启动。将 ollama 的默认 base URL=http://127.0.0.1:11434/v1/以及 api_key=ollama 填入 LLM 加载器节点即可调用 ollama 中的模型进行实验。 3. 若 ollama 连接不上，很可能是代理服务器的问题，请将 127.0.0.1:11434 添加到不使用代理服务器的列表中。 此外，还有以下相关工作流搭建的信息供您参考： 1. 搭建艺术二维码工作流：打开 ComfyUI 导入相应工作流。工作流所用到的节点包括大模型节点（可选择如 AWPainting、primemixanything、xxmix9realistic v40 等，并提供了相应链接）、关键词节点、Lora 节点、ControlNet 节点（选用 qrcode_monster V2 版本，下载链接：https://huggingface.co/monsterlabs/control_v1p_sd15_qrcode_monster/tree/main/v2 ）、采样器节点（Step 选择高步数，35 50 即可，采样器默认的 euler a/dpmpp 2m sde ）。 2. 搭建 ComfyUI 基础工作流：从零开始搭建时，首先准备加载大模型的节点，在工作区鼠标右键点击，选择 Add Node > 选择 loaders > 选择 Load Checkpoint，并选择对应的模型。然后加载 Conditioning（条件），在工作区鼠标右键点击，选择 Add Node > 选择 Conditioning > 选择 CLIP TEXT Encode，输入正反向提示词。添加采样器时，部分参数设置与 WEB_UI 有所不同，如 seed 值只有固定、随机、每次增加、每次减少这四个选项，采样器和调度器是分开的。
2025-04-13
comfyui如何本地安装
以下是在本地安装 ComfyUI 的详细步骤： 安装方式有两种，分别是安装到本地和安装到云端。本部分主要介绍本地安装方法。 本地安装方法： 1. 命令行安装： 这是普适性最强的方法，安装后二次遇到问题的概率相对较低，但对于不熟悉命令行以及代码的用户来说，可能会有一定的门槛。 ComfyUI 的源码地址在：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，安装方法写在了 Readme 中。您也可以按照 Readme 文档进行操作。 如果会 Git 请在 Terminal 运行以下代码： 如果不会用 Git，推荐使用 Github 的客户端（https://desktop.github.com/）拉代码。 下载并安装好 Github Desktop 后，打开该应用。 然后打开 ComfyUI 的 Github 页面（https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI），点击右上角的绿色按钮，并点击菜单里的「Open with GitHub Desktop」，此时浏览器会弹出是否要打开 GitHub Desktop，点击「是」。 GitHub Desktop 会让您选择一个保存位置，按需调整，然后点击确定。看到下方特定界面，意味着完成了代码同步。 2. 安装包安装： 这种方法安装比较简单，下载就能用。 ComfyUI 的官方安装包：目前仅支持 Windows 系统，且显卡必须是 Nivida。下载地址是：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases ，只需下载最新的版本，解压就能使用。 安装完成后： 1. 节点存放目录：comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 2. 模型存放目录： 大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras Vae：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 3. 模型共用：已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可，这样就不用重复下载模型了。找到您已经安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-04-10
有没有优质的系统的coze入门网课？
以下是一些优质的系统的 Coze 入门网课推荐： 另外，还有“一泽 Eze:万字实践教程，全面入门 Coze 工作流｜用 Coze 打造 AI 精读专家智能体，复刻 10 万粉公众号的创作生产力”，这可能是全网最好的 Coze 教程（之一），即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学，一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。其核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能够稳定按照模板要求生成结构化内容的 AI Agent、开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路、10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法等。适合任何玩过 AI 对话产品的一般用户，以及希望深入学习 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify），对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。但需注意，本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中，附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容，以供前置或拓展学习。
2025-04-14
七天入门计划
以下是为您提供的七天入门 AI 的计划建议： 第一天： 开始接触李宏毅的生成式人工智能课程。 资源：在 B 站直接搜索《李宏毅 2024 春《生成式人工智能导论》。 第二天至第十四天： 抽空陆续花 2 周时间学完李宏毅的课程。 第五天： 研究并开始使用 Kimi。 参考资料： 。 抱着每天向 kimi 问 100 个问题的心态，调整自己的思考模式，在工作和生活中养成有问题问 AI 的习惯。您还可以参考公众号文章【每天问 Kimi 们 100 个问题，你就 AI 入门了】。 在学习过程中，建议做好笔记，总结所学知识和心得体会，以便更好地掌握和应用。
2025-04-13
给我提供一份清华大学104页的deepseek从入门到精通的手册的链接
以下是为您找到的与清华大学 DeepSeek 相关的一些资料链接： https://pan.quark.cn/s/56e2713e95f4 https://docs.qq.com/doc/DSG9SWFpjVXI3aHZ1 清华大学 104 页的 DeepSeek 从入门到精通的手册：https://waytoagi.feishu.cn/record/FjWorH （2 月 11 日更新附录）
2025-04-11
给我提供一份清华大学104页的deepseek从入门到精通的手册
以下是为您整合的相关信息： 清华大学出品了《DeepSeek：从入门到精通》的指南，该指南详细阐述了 DeepSeek 的功能，如智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等，并探讨了其使用方法，包括推理模型与通用模型的区别、提示语设计策略等，旨在帮助用户更好地掌握这一 AI 工具的使用，提升工作效率和创新能力。您可以通过以下链接获取：https://waytoagi.feishu.cn/record/QAURr4CNGeJ5GIcvU0nc9X3dndg 。 此外，还有一些相关的更新和资料，如 2 月 11 日更新附录的清华大学 104 页 Deepseek 从入门到精通、1 月 21 日更新热门 AI deepseek 推荐及案例征稿通知、1 月 14 日更新爱好者交流 g 群和微信群、12 月 30 日更新案例 24,25,26 等。 同时还有关于 AI 赋能教学的课程实施流程及案例亮点等内容，如利用 AI 生成开放性问题引发深度思考、通过多维数据分析支持全面客观的判断、通过辩论提升批判性思维和表达能力等。
2025-04-11
入门：Ai绘画
以下是为您提供的 AI 绘画入门相关的资源和教程： 在“通往 AGI 之路介绍.pdf”中，有关于 AI 绘画入门的部分，包括产品工具与案例实战，开箱即用。 以下是一些 B 站的视频教程链接： 「AI 绘画」软件比较与 stable diffusion 的优势： 「AI 绘画」零基础学会 Stable Diffusion： 「AI 绘画」革命性技术突破： 「AI 绘画」从零开始的 AI 绘画入门教程——魔法导论： 「入门 1」5 分钟搞定 Stable Diffusion 环境配置，消灭奇怪的报错： 「入门 2」stable diffusion 安装教程，有手就会不折腾： 「入门 3」你的电脑是否跑得动 stable diffusion？： 「入门 4」stable diffusion 插件如何下载和安装？： 还有 SD 新手从 0 入门的 AI 绘画教程，包括以下章节： 第一节课：AI 绘画原理与基础界面 第二节课：20 分钟搞懂 Prompt 与参数设置，你的 AI 绘画“咒语”学明白了吗？ 第三节课：打破次元壁！用 AI“重绘”照片和 CG 第四节课：AI 绘画模型，“画风”自由切换 第五节课：提高 AI 绘画分辨率的方式 第六节课：LoRa|Hypernetwork 概念简析 第七节课：定向修手修脸，手把手教你玩转局部重绘！ 第八节课：提示词补全翻译反推，“终极”放大脚本与细节优化插件 第九节课：LoRA 从原理到实践 第十节课：零基础掌握 ControlNet！ 您可以通过以上资源进行学习，祝您在 AI 绘画领域学有所成！
2025-04-10
AI入门
以下是为您提供的 AI 入门的相关指导： 一、Python + AI 入门 在深入学习 AI 时，编程可能会让您感到困难，尤其是对于不会代码的朋友。但别担心，这里有一份 20 分钟的简明入门指南，能帮助您更快掌握 Python 和 AI 的相互调用，并在接下来的 20 分钟内完成以下任务： 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用，抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用，为公众号文章生成概述。 关于 Python： Python 就像哆啦 A 梦，拥有装满各种道具的标准库，遇到问题时可直接使用。若标准库道具不够，还能通过 pip 一类的工具从 GitHub 一类的分享代码平台订购新道具。Python 在 AI 领域被广泛使用，遍地是大哥。 关于 OpenAI API： OpenAI 通过两种方式提供服务，一是通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务，直接对话即可；二是通过 OpenAI API 提供更加灵活的服务，通过代码调用完成更多自动化任务。 二、JavaScript 的 AI 堆栈入门 尽管当前版本是一个很好的起点，但仍在逐步完善，路线图包括： 1. 交互式 CLI 用于 createaistack，开发人员可选择自己的项目脚手架和依赖项。 2. 用于高级用例的事务性数据库（例如，在问答中保留问题、用户偏好等）。 3. 更多的向量数据库和部署平台选项。 4. 用于开源模型的轻量级微调步骤。 同时，对在创建过程中发挥重要作用的开源项目表示感谢，如 Tailwind、ai sdk、dotenv、Next.js、langchain.js 等。 三、新手学习 AI 的方法 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，了解人工智能及其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，有一系列为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，您可根据兴趣选择特定模块深入学习，一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后也进行分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。
2025-04-10