ComfyUI 是一个高度模块化、可视化的 Stable Diffusion 工作流界面，采用节点（Node）方式串联模型、处理器与参数控制，用户可以自由搭建图像生成流程。它比传统的 WebUI（如 AUTOMATIC1111）更灵活、功能更细粒度，适合进行复杂的图像处理任务、模型搭建与自动化批量生产。ComfyUI 支持 ControlNet、LoRA、inpainting、动态 Prompt 等功能，特别适合技术型用户、开发者、专业创作者进行深度图像控制与流程自动化，是当前最强大的 AI 绘图节点系统之一。

淘宝购买

📦 一套搞定👇

✅ ComfyUI安装包（免配置，一键启动）+AnimateDiff插件+800G模型大礼包+339款插件
✅ 2025全套图文+视频教程+问题汇总+本地部署/云部署任选！
💡 不用再踩坑、不用再瞎搜，全套配置+教程+工作流=一步上天！
🎁 拿到这套，AI绘画、动画生成、风格迁移通通不在话下～
📈 是时候卷起来，用AI搞创作、搞副业、搞涨粉了！
📤 拍下自动秒发货，支持飞书/夸克/百度网盘等多种下载方式！

🔥 超强功能亮点：

✨ 零基础友好：新手也能快速出图，轻松玩转！
✨ 一键部署：ComfyUI整合包免安装配置，秒用！
✨ 动画神器：AnimateDiff动画工作流，高效又炫酷！
✨ 出图全流程：图生图、文生图、IPAdapter、ControlNet、高清修复全覆盖！
✨ 多场景支持：AI摄影/换装转绘/分镜生成/视频换脸/电商应用都搞定！

💻 电脑配置建议

配置项	最低要求	推荐配置
显卡	NVIDIA 6GB（如 1660 Ti）	RTX 3060/4060/4070 以上（12GB 显存）
内存	8 GB	16 GB 及以上
硬盘	SSD，至少 30GB 可用空间	500GB SSD，模型+缓存
系统	Windows11、Linux、macOS（M系列需兼容）	Windows11、Linux 更兼容

🛠 核心功能

功能模块	功能说明
可视化节点系统	通过 Node 拖拽与连接构建图像生成流程，逻辑清晰、可保存流程图
txt2img / img2img	文生图与图生图任务支持 LoRA、CFG、seed、vae 等参数精细控制
批量任务与自动化	可设定参数组批量生成图像，便于训练数据生成与商业图像量产
LoRA / Checkpoint 支持	加载自定义模型、微调模型（LoRA）、风格化模型
ControlNet 支持	引入线稿、深度图、姿态图等条件引导图像生成，控制构图与风格
后处理节点	包括 upscale、inpainting、色彩调整等后处理操作
动态 Prompt 与变量	支持使用 Python 表达式动态控制提示词、种子、图像路径等，适合高级流程控制
流程图保存与分享	可保存为 `.json` 文件或图片，便于备份与分享给他人复现流程

🎨 使用场景

使用场景	应用说明
高级图像生成控制	多条件组合控制，精细图像控制，适合美术师与创作者构图、调风格
数据集构建 / 微调训练	批量生成训练图像用于训练 LoRA、DreamBooth 模型
插画与漫画生成	结合 pose、草图、ControlNet 生成具有一致性的人物和场景
图像工作流自动化	构建自动运行的生成流程，用于批量图片加工、脚本生成视觉内容
教学 / 技术演示	用于教学 AI 图像处理逻辑，适合课堂演示、视频教学或写教程

👤 适合人群

人群类型	使用价值说明
技术型创作者	具备一定逻辑思维能力，能通过流程图控制复杂任务
AI 模型训练者	用于批量生成数据集、训练模型前的图像清洗与处理
插画师 / 美术人员	需要可控构图、光影与风格一致性输出，可自建插画创作流程
Python 开发者	可嵌入 Python 脚本扩展节点，实现自动化与高级控制
AI 教师 / 培训者	用作 AI 绘图课程与教程的演示平台，便于可视化讲解每一步的生成逻辑

✅ 使用建议

建议类型	内容说明
初学者建议	从官方预设流程图（workflow）入门，学习每个节点的功能
模型管理	可配合 Civitai 下载模型（LoRA/Checkpoint/VAE）放入指定目录
参数调试	逐步更改 Seed、Prompt、CFG 等查看影响，培养参数敏感度
节点组合优化	常用流程如“Prompt→Sampler→Decode→Save Image”可设为模块重复使用
节省 GPU 占用	图生图与批量时控制图像尺寸，适当使用 batch interval，减少爆显存
社区资源	可加入 HuggingFace / Reddit / GitHub 社区获取教程和新节点

✅ ComfyUI vs Stable Diffusion 区别

ComfyUI 是一个专门为 Stable Diffusion 提供图形工作流的可视化前端工具，它将底层模型能力模块化，使用户可以像搭积木一样组合、管理生成任务。你可以把 ComfyUI 理解为「Photoshop + 程序化流程图」，而 Stable Diffusion 是「AI 画笔引擎」。

对比维度	ComfyUI	Stable Diffusion
本质	Stable Diffusion 的一个图形化节点式前端（运行框架）	文生图/图生图的 AI 模型（底层核心）
是否为模型本体	❌ 不是模型本体，是调用 SD 模型的用户界面	✅ 是模型本体，如 SD 1.5、2.1、SDXL 等
使用方式	本地部署，可视化拖拽构建图像生成流程	需通过前端界面或 API 调用模型（如 AUTOMATIC1111、API、InvokeAI）
可视化程度	⭐⭐⭐⭐⭐ 拖拽式节点搭建，图形化逻辑清晰	⭐ 常通过 CLI 或图形前端操作，依赖外部 UI
控制能力	极高（每一环节可自定义，适合精细工作流搭建）	中等（受限于所用界面）
自动化批量处理	支持变量、循环、批量参数组合处理	需脚本辅助或依赖支持自动化的前端
插件与扩展性	高度自由，支持自定义节点、Python 扩展	取决于所用界面工具，如 A1111 插件丰富，命令行较弱
适合人群	技术型创作者、自动化处理、开发者、教学者	所有人，包括非技术用户，尤其依赖前端工具（如 WebUI）使用
学习曲线	中高（需理解节点逻辑与 AI 工作流结构）	中（取决于使用哪种前端，CLI 最高）
是否支持图像生成	✅ 支持（调用 SD 模型）	✅ 支持（核心能力）
是否支持 ControlNet	✅ 支持，多节点组合控制	✅ 支持（依赖前端是否整合）
是否支持 LoRA / 模型	✅ 支持任意模型加载	✅ 是原生支持（包括 fine-tune 模型）
推荐用途	构建复杂流程、自动批量、教学演示、商用系统	提供图像生成核心能力，需前端封装或配合调用

💰 变现方式

变现方式	操作与建议说明
插画定制 / 二次元头像	使用 ControlNet+LoRA 高质量出图接单，可承接角色图、头像图、虚拟人物形象
提供工作流模板	将常用流程保存为 JSON workflow，打包售卖给设计师、课程学员、AI 创作社群
数据集构建服务	为他人生成图像数据，用于模型训练、LoRA 制作，适合对数据标注与分类有经验者
在线教程 / 教学课程	制作可视化 AI 工作流教程（视频、图文），发布在 B 站、知乎、小红书或知识付费平台
搭建平台 / SaaS 服务	将 ComfyUI 整合为 Web 绘图平台（如部署在云服务器），可面向普通用户收费
生成图库售卖	将生成图精修后发布到图库（如 ArtStation、Adobe Stock），进行版权分成
插件与节点开发	自定义开发 ComfyUI 节点（如滤镜、美术风格工具）供他人使用或售卖，适合开发者方向