ComfyUI

参考视频：YouTube。

介绍

ComfyUI 是以节点图（node graph）描述生成流程的本地生成式媒体工具。工作流由节点和连线组成：节点接收特定类型的数据、完成处理，再将结果传给下游节点。

它的重点不是提供一组固定的生图选项，而是将生成过程拆成可替换、可复用的步骤。同一套节点思维可以扩展到文生图、图生图、局部重绘、放大、视频和音频等任务。

基础生成流程

一次基础文生图可以概括为：

加载模型
↓
编码正向与负向提示词
↓
创建初始噪声
↓
KSampler 迭代去噪
↓
获得潜空间结果
↓
VAE 解码为像素图
↓
保存输出

生成过程主要发生在潜空间（latent space）中。模型在提示条件的引导下逐步预测并移除噪声；VAE 负责在潜空间数据和可见图像之间转换。

常见数据类型

节点接口具有类型，只有兼容的数据才能连接。

类型	含义	常见流向
MODEL	执行去噪的扩散模型	模型加载节点 → KSampler
CLIP	文本编码器	模型加载节点 → CLIP Text Encode
VAE	潜空间与像素空间转换器	模型加载节点 → VAE Encode / VAE Decode
CONDITIONING	编码后的生成条件	提示词或 ControlNet → KSampler
LATENT	潜空间图像数据	Empty Latent Image / VAE Encode → KSampler
IMAGE	像素图像	VAE Decode / Load Image → 保存或后处理

使用原则

• 参数调整以节点的输入、处理和输出关系为依据。
• 复杂工作流可由最小文生图流程逐步扩展。
• 固定 seed 且单次只改变一个变量，便于判断参数影响。
• 工作流记录应包含模型、LoRA、自定义节点、输入素材和关键参数。
• 异常排查沿数据流进行，避免同时改动多个节点。