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ComfyUI 使用指南:AI 图像生成工作流详解 | 2025 年第 14 周草梅周报

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前言

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上期周报推荐过 comfyanonymous/ComfyUI ,一个强大的和模块化的可视化 AI 引擎和应用程序,通过管道来稳定的生成 AI 图片。

本期来研究下 ComfyUI 具体的使用。

首先,ComfyUI 相较于 Stable Diffusion Web UI 最大的改进就是添加了节点式工作流设计。

ComfyUI 通过节点(如 Checkpoint 加载器、K 采样器、ControlNet 应用等)构建图像生成流程,可以精确掌握图像生成的细节,控制图像生成的质量。

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以经典的文生图为例,通过组装 Checkpoint 加载器、K 采样器、VAE 解码器等节点,就可以实现跟 Stable Diffusion Web UI 类似的效果,当然了,也可以添加放大模型节点,实现类似的图片放大效果。

当然了,文生图有了,图生图也自然少不了。

图生图跟文生图唯一的区别就是修改 Latent 图像来源,从空 Latent 图像改成从指图像加载。

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除了节点式工作流的设计之外,ComfyUI 对 GPU 显存要求显著降低,3G 以下仍可正常运行。

当然了,对新人而言,还可以直接导入大佬制作好的工作流,简化自己搭建工作流的流程。

虽然 ComfyUI 等工作流式的设计在 GPT-4o 等模型出来后看起来会有点麻烦,不过我依然认为,要想精确控制图像生成的话,还是得走类似工作流的模式,这样才能控制最终产物。

当然了,对画师而言,我想 AI 大模型不应该直接生成图片,而是生成 PSD 等图片工程文件,一个没有分层的图片显然是不具备项目价值的。

参考人类绘画的流程,从草稿到成品,每一步都可以有 AI 参与,但 AI 绝不能直接生成成品,无论是出于控制产物的角度还是出于考虑人类自身价值的角度。

对小说、编程等内容,文本本身就是工程文件,修改起来也较为简单。

但 png/jpg 等图片文件,并不是图片工程文件,要修改的门槛也更高。

我猜,未来普通人或者专业画师,在使用 AI 绘画上的区别就是参与程度如何,普通人可能更关心最终产物,而专业画师会更关心整体流程。

一个可能的工作流程就是:GPT-4o 生成参考图片 -> 人类反馈 ->GPT-4o 进一步修改 -> 相对满意后,生成并导出 PSD 工程文件 ->人类画师手动修改。

就像程序员把 AI 当编程助手,让它生成代码,生成测试用例;画师其实也要把 AI 当绘画助手,让它生成线稿,生成上色效果等。

在这 AI 的时代,任何行业都不可能独善其身,唯有继续学习,才能在 AI 时代的洪流下继续前进。

GitHub Release

v1.4.1 - 2025-04-03 21:40:43

摘要:
版本 1.4.1 更新摘要

Bug 修复:

  • 修改缓存时间设置为 3600 秒
  • 更新依赖项配置

最新 GitHub 加星仓库

  • CaoMeiYouRen starred ComfyUI - 2025-03-30 19:43:23
    这是一个功能强大且模块化的扩散模型图形用户界面(GUI)、应用程序接口(API)和后端系统,采用图/节点接口设计。主要编程语言为 Python。该项目在 GitHub 上获得了 73,468 颗星,显示出其广泛的受欢迎程度和社区支持。

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总结

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本文作者:草梅友仁
本文地址: https://blog.cmyr.ltd/archives/2025-14-caomei-weekly-comfyui-ai-image-generation-workflow-guide.html
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