ComfyUI：最强大的节点式扩散模型界面

概述

ComfyUI 是一个开源的、基于节点的图形用户界面 (GUI)，它提供了处理扩散模型最强大、最模块化的方法。与传统的基于 Web 的界面不同，ComfyUI 采用基于节点的方法，允许用户通过相互连接的组件直观地构建和自定义其 AI 图像生成流程。

ComfyUI 由 comfyanonymous 创建，并于 2023 年 1 月在 GitHub 上发布，其开发目标是改进现有软件设计的用户界面。该项目此后已发展成为一个由 Comfy Org 管理的综合平台，拥有活跃的社区支持和定期更新。

核心功能和能力

基于节点的工作流系统

ComfyUI 的主要特点是其基于节点。每个节点都有一个功能，例如“加载模型”或“编写提示”。节点被连接起来形成一个称为工作流的控制流图。这种方法提供了几个关键优势：

• 可视化编程：使用基于图/节点/流程图的界面设计和执行高级稳定扩散流程，无需编写任何代码。
• 透明度：图像生成过程的每一步都是可见且可自定义的。
• 可复现性：工作流的文件格式为 JSON，可以嵌入到生成的图像中。
• 模块化：组件可以轻松重排、修改或替换。

模型支持和兼容性

ComfyUI 为各种 AI 模型提供了广泛的支持：

• 稳定扩散模型：完全支持 SD1.x、SD2.x、SDXL 和 Stable Diffusion 3.5。
• 高级模型：支持多种文本到图像模型，包括 Stable Diffusion、Flux 和腾讯的 Hunyuan-DiT，以及来自 Civitai 的自定义模型。
• 专业工具：ControlNet、LoRA、VAE、CLIP 模型和自定义扩展。
• 格式灵活性：可以加载 ckpt 和 safetensors：一体化检查点或独立的扩散模型、VAE 和 CLIP 模型。

性能优化

ComfyUI 包含许多性能增强功能：

• 智能执行：仅重新执行工作流中在执行之间发生变化的部分。
• 内存管理：智能内存管理：可以通过智能卸载，在 VRAM 低至 1GB 的 GPU 上自动运行大型模型。
• 跨平台支持：支持所有操作系统和 GPU 类型（NVIDIA、AMD、Intel、Apple Silicon、Ascend）。
• CPU 回退：即使没有 GPU，也可以通过 --cpu (慢) 工作。

技术架构

前后端分离

截至 2024 年 8 月 15 日，ComfyUI 已过渡到新的前端，该前端现已托管在单独的存储库中：ComfyUI Frontend。这种分离允许：

• 独立开发周期
• 更快的前端更新和错误修复
• 更好的可维护性
• 灵活的版本管理

发布周期

ComfyUI 遵循每周一发布的周期，但由于模型发布或代码库的大幅更改，此周期经常会发生变化。该项目维护三个相互关联的存储库以进行全面的开发管理。

安装和设置

ComfyUI 提供多种安装方法：

快速入门选项

• 桌面应用程序：适用于 Windows 和 macOS，提供预配置的环境。
• 便携式版本：独立的软件包，只需最少的设置。
• 云平台：与 ThinkDiffusion 等服务集成，提供基于浏览器的访问。

手动安装

• Python 要求：Python 3.13 支持良好。Python 3.14 可用，但您可能会遇到 torch 编译节点的问题。
• PyTorch 支持：支持 torch 2.4 及以上版本，但某些功能和优化可能仅在新版本上可用。
• 基于 Git 的安装：克隆存储库并配置模型路径。

工作流示例和用例

基本文本到图像生成

典型的 ComfyUI 工作流包括基本节点：

• Checkpoint Loader：加载 AI 模型。
• CLIP Text Encoder：将提示转换为模型可读的格式。
• KSampler：执行扩散过程。
• VAE Decoder：将潜在图像转换为可查看的格式。
• Save Image：输出最终结果。

高级应用

• 图像到图像转换：使用 AI 修改现有图像。
• 图像修复和扩展：填充或扩展图像的某些部分。
• ControlNet 集成：使用参考图像精确控制生成。
• 视频生成：支持 Stable Video Diffusion 模型。
• 批量处理：自动生成多张图像。

生态系统和扩展

ComfyUI Manager

ComfyUI-Manager 是一个旨在增强 ComfyUI 可用性的扩展。它提供了管理功能，用于安装、删除、禁用和启用 ComfyUI 的各种自定义节点。

自定义节点社区

截至 2024 年 12 月，已支持 1,674 个节点，社区贡献了创建以下专用扩展：

• 动画和视频处理 (AnimateDiff)
• 高级 AI 模型集成
• 工作流自动化工具
• 专业图像处理功能

专业集成

行业采用

2024 年 7 月，Nvidia 在其 RTX Remix 模组软件中宣布支持 ComfyUI，这表明其在专业工作流程中日益受到认可。

开放模型倡议

2024 年 8 月，Comfy Org 加入了由 Linux Foundation 创建的开放模型倡议，巩固了其在开源 AI 生态系统中的地位。

优点和注意事项

优势

• 无与伦比的控制：生成过程的每个方面都可以自定义。
• 透明度：对 AI 流程的完全可见性。
• 可复现性：工作流可以保存、共享并精确复制。
• 社区支持：活跃的开发者和用户生态系统。
• 性能：针对各种硬件配置进行了优化。

学习曲线

与 Automatic1111 等其他扩散 UI 相比，ComfyUI 被认为更复杂。存在学习曲线，因为 ComfyUI 暴露了完整的扩散流程。然而，这种复杂性为愿意投入学习系统的用户提供了前所未有的创意控制。

入门

1. 选择安装方法：在桌面应用程序、便携式版本或手动安装之间进行选择。
2. 下载模型：将您的稳定扩散模型放置在适当的目录中。
3. 加载示例工作流：从预构建的工作流开始，以了解系统。
4. 实验和学习：随着您对系统的熟悉，逐渐构建更复杂的工作流。

结论

ComfyUI 代表了 AI 图像生成界面的范式转变，它优先考虑透明度、控制和模块化而非简洁性。ComfyUI 是运行稳定扩散最强大、最透明的方式之一。如果您重视控制而非便利性，它是首选。

对于寻求对其 AI 图像生成工作流进行最深层次控制的用户来说，ComfyUI 提供了一个无与伦比的平台，该平台随着快速发展的 AI 艺术和图像合成领域不断发展。

资源

• GitHub 存储库：https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI
• 官方文档：可通过项目存储库获取。
• 社区支持：Matrix 空间和 Discord 社区。
• 学习资源：示例工作流和社区教程。