ComfyUI：最強大的節點式擴散模型界面

概述

ComfyUI 是一款開源的、基於節點的圖形用戶界面 (GUI)，它提供了處理擴散模型最強大、最模塊化的方法。與傳統的基於 Web 的界面不同，ComfyUI 採用基於節點的方法，允許用戶通過互聯的組件直觀地構建和自定義其 AI 圖像生成流程。

ComfyUI 由 comfyanonymous 創建，並於 2023 年 1 月在 GitHub 上發布，其開發目標是改進現有軟體在用戶界面方面的設計。此後，該項目已發展成為一個由 Comfy Org 管理的綜合平台，擁有活躍的社區支持和定期更新。

核心功能和能力

基於節點的流程系統

ComfyUI 的主要特點是其基於節點。每個節點都有一個功能，例如「加載模型」或「編寫提示」。節點被連接起來形成一個稱為工作流的控制流圖。這種方法提供了幾個關鍵優勢：

• 可視化程式設計：使用基於圖/節點/流程圖的界面設計和執行高級穩定擴散流程，無需編寫任何程式碼。
• 透明度：圖像生成過程的每一步都可見且可自定義。
• 可重現性：工作流的檔案格式為 JSON，可以嵌入到生成的圖像中。
• 模塊化：組件可以輕鬆重新排列、修改或替換。

模型支持和兼容性

ComfyUI 提供對各種 AI 模型的廣泛支持：

• 穩定擴散模型：全面支持 SD1.x、SD2.x、SDXL 和 Stable Diffusion 3.5。
• 高級模型：支持多種文字到圖像模型，包括 Stable Diffusion、Flux 和騰訊的 Hunyuan-DiT，以及來自 Civitai 的自定義模型。
• 專業工具：ControlNet、LoRA、VAE、CLIP 模型和自定義擴展。
• 格式靈活性：可以加載 ckpt 和 safetensors：一體化檢查點或獨立的擴散模型、VAE 和 CLIP 模型。

性能優化

ComfyUI 包含許多性能增強功能：

• 智能執行：僅重新執行工作流中在執行之間發生變化的部分。
• 記憶體管理：智能記憶體管理：可以通過智能卸載，在 VRAM 低至 1GB 的 GPU 上自動運行大型模型。
• 跨平台支持：支持所有作業系統和 GPU 類型（NVIDIA、AMD、Intel、Apple Silicon、Ascend）。
• CPU 回退：即使沒有 GPU，也可以通過 --cpu（速度慢）運行。

技術架構

前後端分離

截至 2024 年 8 月 15 日，ComfyUI 已遷移到新的前端，該前端現已託管在單獨的存儲庫中：ComfyUI Frontend。這種分離允許：

• 獨立開發週期
• 更快的前端更新和錯誤修復
• 更好的可維護性
• 靈活的版本管理

發布週期

ComfyUI 遵循每週一發布的週期，但由於模型發布或程式碼庫的大幅更改，這經常會發生變化。該項目維護三個相互關聯的存儲庫以進行全面的開發管理。

安裝和設定

ComfyUI 提供多種安裝方法：

快速入門選項

• 桌面應用程式：適用於 Windows 和 macOS，提供預配置的環境。
• 便攜版本：獨立的軟體包，需要最少的設定。
• 雲平台：與 ThinkDiffusion 等服務整合，提供基於瀏覽器的存取。

手動安裝

• Python 要求：Python 3.13 支援良好。Python 3.14 可用，但您可能會遇到 torch 編譯節點的問題。
• PyTorch 支援：支援 torch 2.4 及以上版本，但某些功能和優化可能僅在新版本上可用。
• 基於 Git 的安裝：複製存儲庫並配置模型路徑。

工作流範例和用例

基本文字到圖像生成

典型的 ComfyUI 工作流包括基本節點：

• Checkpoint Loader：加載 AI 模型。
• CLIP Text Encoder：將提示轉換為模型可讀的格式。
• KSampler：執行擴散過程。
• VAE Decoder：將潛在圖像轉換為可視格式。
• Save Image：輸出最終結果。

高級應用

• 圖像到圖像轉換：使用 AI 修改現有圖像。
• 圖像修復和外繪：填充或擴展圖像的某些部分。
• ControlNet 整合：使用參考圖像精確控制生成。
• 影片生成：支援 Stable Video Diffusion 模型。
• 批次處理：自動生成多張圖像。

生態系統和擴展

ComfyUI Manager

ComfyUI-Manager 是一個旨在增強 ComfyUI 可用性的擴展。它提供管理功能，用於安裝、卸載、禁用和啟用 ComfyUI 的各種自定義節點。

自定義節點社群

截至 2024 年 12 月，已支援 1,674 個節點，社群貢獻了創建以下內容的專用擴展：

• 動畫和影片處理（AnimateDiff）
• 高級 AI 模型整合
• 工作流自動化工具
• 專業圖像處理功能

專業整合

行業採用

2024 年 7 月，Nvidia 在其 RTX Remix 模組軟體中宣布支援 ComfyUI，這表明其在專業工作流程中日益受到認可。

開放模型倡議

2024 年 8 月，Comfy Org 加入了由 Linux Foundation 創建的開放模型倡議，鞏固了其在開源 AI 生態系統中的地位。

優點和注意事項

優勢

• 無與倫比的控制：生成過程的每個方面都可以自定義。
• 透明度：對 AI 流程的完全可見性。
• 可重現性：工作流可以儲存、分享並精確複製。
• 社群支援：活躍的開發者和用戶生態系統。
• 性能：針對各種硬體配置進行了優化。

學習曲線

與 Automatic1111 等其他擴散 UI 相比，ComfyUI 被認為更複雜。存在學習曲線，因為 ComfyUI 暴露了完整的擴散流程。然而，這種複雜性為願意投入學習系統的用戶提供了前所未有的創意控制。

入門

1. 選擇安裝方法：在桌面應用程式、便攜版本或手動安裝之間進行選擇。
2. 下載模型：將您的穩定擴散模型放置在適當的目錄中。
3. 加載範例工作流：從預建的工作流開始，以瞭解系統。
4. 實驗和學習：在熟悉系統後，逐步構建更複雜的工作流。

結論

ComfyUI 代表了 AI 圖像生成界面的範式轉移，它優先考慮透明度、控制和模塊化，而不是簡單性。ComfyUI 是運行穩定擴散最強大、最透明的方式之一。如果您重視控制而非便利性，它是首選。

對於尋求對其 AI 圖像生成工作流進行最深層次控制的用戶來說，ComfyUI 提供了一個無與倫比的平台，該平台隨著快速發展的 AI 藝術和圖像合成領域不斷發展。

資源

• GitHub 存儲庫：https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI
• 官方文件：可通過項目存儲庫獲取。
• 社群支援：Matrix 空間和 Discord 社群。
• 學習資源：範例工作流和社群教程。