开始之前：ComfyUI 是什么，需要什么
前几课的工具都运行在 Google 或 OpenAI 的服务器上。ComfyUI 运行在你自己的电脑上。你挑一个开源模型，下载一次，之后的每张图都在你的机器上生成，愿意的话可以完全断网。
ComfyUI 没有单个提示框，而是一块画布，上面是叫作节点的方框，用叫作连线的线连起来。一个节点加载模型，一个放提示词，一个生成图片，一个负责保存。乍一看很乱。但也正因为这样，每一步你都看得见、改得了。
你要安装的应用叫 Comfy Desktop。它会替你装好 ComfyUI 和它自带的 Python 环境，还能并排保留几份副本，每份有自己的版本和插件。按 Comfy 文档的说法，它收集的使用数据可以关闭，而且从不包含你的工作流、提示词或图片。
先对照下表检查你的电脑。有没有显卡，速度差别很大。显卡不够强时，安装界面可能会把托管版 Comfy Cloud 标为适合你硬件的推荐选项。
| 系统 | 版本 | 硬件 |
|---|---|---|
| Windows | Windows 10 或更新版本，x64 或 ARM64 | 建议有独立的 NVIDIA 或 AMD 显卡，但不是必需 |
| macOS | macOS 13 Ventura 或更新版本 | Apple Silicon，M1 或更新 |
| Linux | 官方 .deb 或 AppImage 安装包 | 见 Comfy 的 Linux 页面 |
| 所有系统 | 每个安装至少 4.85 GB 磁盘空间 | 8 GB 内存，建议 16 GB，另外还要给模型留空间 |
一步一步安装 Comfy Desktop
先准备好几 GB 的下载和安装，第一个模型还要再下几 GB。用有线网络，或者挑个网络空闲的晚上，会顺利些。
第一次启动是全屏的设置界面，在安装任何东西之前收集所有选择。中途关掉也没关系，下次打开还是同一个界面，不会装到一半。Comfy 的 Windows 和 macOS 页面展示了每一屏。在 Linux 上，则安装官方的 .deb 包或 AppImage。
更新不用你操心。有新版本时，窗口顶部会出现 Desktop Update Ready 按钮，点一下，应用就会重启并装好更新。
应用里面的引擎 ComfyUI 本身变得很快。它在 GitHub 上最近的三个版本，彼此只隔八天。项目页面上的数字也说明了它用得有多广。
- 打开 comfy.org/download。页面会识别你的系统，给出对应的安装包。
- 在 Windows 上，运行下载的 .exe 安装程序，按提示完成，再从开始菜单打开 Comfy Desktop。在 Mac 上，打开 .dmg 文件，把 Comfy Desktop 拖进 Applications，然后启动。
- 如果 macOS 弹出安全警告，打开 System Settings，进入 Privacy & Security，点 Open Anyway。
- 在 How do you want to run Comfy? 这一屏，选 Local，装在这台电脑上。选 Cloud 则是在 Comfy 的服务器上运行。
- 勾选 I agree to the EULA and Terms of Service。下面两个框分别是匿名使用数据和测试版功能，都是可选的，默认已勾选，不想要就取消。
- 第一次先别勾 Express Install with recommended settings，直接点 Continue。这样在写入磁盘之前，安装向导会列出 ComfyUI 版本、安装文件夹和启动选项。
- 确认或修改这些设置，等安装完成。然后在主界面上点新出现的实例卡片，启动 ComfyUI。
应用以中文运行时，设置里会多问一句 Enable Chinese Mirrors?（启用中国镜像？）。选 Enable Mirrors，就会从在中国大陆更快的镜像下载代码和 Python 包。
生成第一张图
ComfyUI 打开时，画布上通常已经放好了默认的文生图工作流。如果画布是空的，就点侧边栏的 Templates 图标，或者选 Workflow，再选 Browse Workflow Templates，挑一个文生图模板。模板是最快的起点，因为每个模板都知道自己需要哪些模型文件。
大多数安装一个模型都不带。缺模型时，ComfyUI 会把加载节点标成红色，并显示一条小横幅，写着发现了几个错误，旁边有 View details 链接。默认工作流要的是 SD1.5 模型 v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors，Comfy 的文生图教程说它大约 4GB。
下面的示例是 Mindket 自己写的，用的是 SD1.5 最容易读懂的逗号加短语写法。把第一部分粘贴到正向提示框，第二部分粘贴到负向提示框。
Positive:
sourdough loaf on a wooden counter, morning window light, rising steam,
close-up, (golden hour:1.2), shallow depth of field, high detail
Negative:
low quality, blurry, deformed, text, watermark- 补上缺失的模型。点横幅上的 View details，在 Errors 标签页里，点模型旁边的 Download，或者 Download all。Comfy Desktop 会把它存进 ComfyUI/models/checkpoints。
- 如果下载卡住，就从错误详情里复制模型链接，用浏览器下载，再自己把文件移进那个 checkpoints 文件夹。
- 刷新列表。按 R，让 Load Checkpoint 节点看到新文件，然后在里面选 v1-5-pruned-emaonly-fp16。框里不能显示 null。
- 写提示词，写在两个 CLIP Text Encode 方框里。连到 positive 的那个写你想要的，连到 negative 的那个写你不想要的。
- 运行。点 Run 或按 Ctrl + Enter。各个节点会依次亮起。
- 保存图片。图片出现在 Save Image 节点里，右键就能保存。另有一份会存进 ComfyUI/output 文件夹。
界面支持英语、中文、俄语、法语、日语和韩语。要切换，打开 Settings，进入 Comfy，再选 Locale。
节点和连线怎么运作
节点就是一个方框，接收一样东西，做一件事，再传出一样东西。连线把结果从一个节点送到下一个。你不用写代码，因为按 Comfy 节点页面的说法，每个节点里已经装好了完成这件事的代码。
颜色告诉你什么能连。一条连线只能把输出接到同色的输入上，同色就是同一种数据类型：黄色是 CLIP 模型，粉色是潜空间图像，蓝色是做好的像素图片。从输出点拖到颜色匹配的输入点，就连上了。
节点还会显示自己的状态。运行中的节点会高亮。输入有问题的节点，运行后会变红。下载来的工作流需要、而你这边没有的节点，会显示为缺失，通常更新一下或装个自定义节点就能解决。
右键点一个节点，可以改它的模式。Never 让它停止运行，后面的节点拿不到数据，就会报错。Bypass 同样跳过它，但让数据原样流过去，想临时关掉一个 LoRA 又不想删掉它时，这样最快。
默认的文生图工作流有六个节点，下表从左到右，跟着图片走一遍。
| 节点 | 做什么 |
|---|---|
| Load Checkpoint | 加载模型文件，里面有三部分：图像模型、CLIP 文本编码器和 VAE |
| Empty Latent Image | 设定画布大小，决定图片的宽和高 |
| CLIP Text Encode | 把你的正向和负向提示词转换成模型能理解的形式 |
| KSampler | 整个工作流的核心：从随机噪点开始，在提示词的引导下一步步去掉噪点 |
| VAE Decode | 把做好的潜空间图像转换成普通图片 |
| Save Image | 显示图片，并保存到 ComfyUI/output 文件夹 |
ComfyUI 存下的每张图，文件里都带着它的工作流。把图拖到画布上，或者用 Workflows 再选 Open 打开它，节点图就会原样回来。
改变画面：提示词和 KSampler 设置
在这里写提示词，和在 Gemini 或 ChatGPT 里不一样。SD1.5 是一个更老、更小的模型，Comfy 的文生图教程给它定了专门的规则：用英语写，用逗号分隔的短语，写得具体。想加强某个短语，就把它包起来，比如 (golden hour:1.2)，让它更容易出现。
负向提示框用来写不想要的东西。写成一个简单的清单就行，比如 blurry, extra fingers, watermark。
其他大部分控制项都在 KSampler 节点里。一次只改一个，再跑一次，这样你能看清每一项起什么作用。
- seed：起始噪点。默认情况下，ComfyUI 每跑一次就换一个新的随机 seed，所以两次运行会得到两张不同的图。想公平地比较其他设置，就把 seed 固定下来。
- steps：去噪的轮数。步数越多，细节越精细，耗时也越长。
- cfg：图片跟提示词跟得有多紧。数值太高会用力过猛。
- sampler_name 和 scheduler：去噪的方法和节奏。在其他设置都熟悉之前，保持默认就好。
- denoise：从多少噪点开始。设为 1.0 时，图片从纯噪点开始，数值越低，保留的输入图片就越多，等你在 ComfyUI 里修图时就用得上。
- 画布大小：在 Empty Latent Image 里设置。SD1.5 是用 512×512 的图片训练的，一上来就要大尺寸方图，质量会下降。
Comfy 自己列出的 SD1.5 弱项里，就有手和复杂光线。改写提示词之前，先换个 seed 试试。
添加更多模型
模型就是真正干活的文件。Comfy 的模型页面列出了五种常见类型：checkpoint、VAE、LoRA、ControlNet 和放大模型。应用不自带任何一种，单个模型常常就有好几 GB。
要添加模型，就从 Hugging Face、Civitai 或项目的 GitHub 页面下载，放进 ComfyUI/models 下对应的文件夹，比如 checkpoints、loras 或 vae。然后在这种类型的加载节点里选中它。加载节点的名字通常以 Load 开头。左侧边栏的 Model Library 会列出 ComfyUI 找到的所有模型，而且 Comfy Desktop 默认让所有安装共用模型，下载一次就都能用。
新一些的模型，走模板库更稳妥。ComfyUI 正式支持某个模型时，通常会出现一个模板，节点都已经连好，它的错误面板还会把文件下载到正确的文件夹。
继续深入之前，有两点要注意。很多模型要靠自定义节点运行，这些插件是别人写的，所以只装你信得过的，并按每个项目的说明操作。另外，用模型生成的图片做商业用途之前，先读一读它下载页面上的许可证。
- LoRA：一个小插件，把 checkpoint 往某种风格、某个角色或某个概念上推。
- ControlNet：用边缘图、深度图或姿势提供额外的引导。
- 局部重绘模型：填补或替换现有图片里的某个区域，就像第 2 课里的修图。
- 删除模型：目前还没有卸载按钮。从 models 文件夹里删掉它的文件就行。
做出第一张图之后，fofr 和 ComfyUI 团队的建议
按 X 简介，fofr 在 Google DeepMind 做 AI 模型方面的工作。2024 年 7 月，他 在 X 上给新手发了一条建议：清空画布，自己把节点一个个连起来，从一小块做起，而不是只跑现成的节点图。
这条帖子已经两年多了，但今天仍然适用。Comfy 的快捷键页面里，Backspace 对应 Clear workflow（清空工作流），在空白画布上双击就能搜索要添加的节点。
等默认工作流生成过一张图再试。那张图带着整张节点图，迷路了就把它拖回画布，一切都能恢复。清空画布后，照上面的表格把六个节点一个个加回来，每个输出都接到同色的输入上。Run 能跑通时，默认工作流里的每个方框你就都懂了。
ComfyUI 团队的官方账号在 2025 年底 在 X 上介绍了新的模板库。里面的工作流是为创意想法和实际任务设计的，不只是用来试模型。
所以当你更想要一个结果、而不是练手时，先打开模板浏览器，挑最接近的工作流。它会检查需要哪些模型文件，并提示你下载。下面的视频里，Max Novak 在自己的电脑上装好 ComfyUI，并用 FLUX.2 等模板做文生图和图生图。
从一个空白的工作流开始
X 官方嵌入卡片的截图，拍摄于 2026-11-05，时间为协调世界时（UTC）。点击任一截图可到 X 上打开原帖。
常见错误
- 模型还没放好就点 Run。先把红色的加载节点和错误横幅处理掉。
- 把模型存错文件夹。checkpoint 放进 checkpoints，LoRA 放进 loras，否则加载节点里看不到它。
- ComfyUI 开着的时候加了文件，却忘了按 R。
- 给 SD1.5 写一长句提示词。用逗号分隔的短语更适合它。
- 一次改四个设置。画面变好了，你也说不清是哪一项起的作用。
- 一上来就让 SD1.5 出大图。先从接近它训练尺寸的大小开始，之后再放大。
- 图片还在生成时就关掉窗口。关掉实例窗口会停掉那份 ComfyUI，关掉最后一个窗口则会退出 Comfy Desktop。
- 下载来的工作流要什么自定义节点就装什么，不看是谁写的。
下一门课：用 AI 做设计
这是“AI 图像与视频”课程的最后一课。现在你已经会写提示词、修照片、生成短视频，还能在自己的电脑上运行模型。
想分享一个工作流，就选 Workflows，再选 Export，把它存成一个 JSON 文件。装了 ComfyUI 的人都能打开它，想找下一个可以试的模型，就去模板库看看。
如果你想做的是设计而不只是单张图片，下一门课用 AI 做设计会讲标志、社媒图、图里清晰可读的文字，以及产品样机。
自测一下
你在 ComfyUI 开着时加了一个模型文件，怎样让它出现在 Load Checkpoint 列表里？
查看答案
A. 按 R 刷新 按 R 会刷新模型列表，Load Checkpoint 节点就能看到新文件。
哪个节点把你的正向和负向提示词转换成模型能用的形式？
查看答案
C. CLIP Text Encode CLIP Text Encode 把你的提示词转成模型能理解的形式。
同一个工作流跑两次，得到两张不同的图，为什么？
查看答案
B. KSampler 用了不同的随机 seed 默认情况下，每跑一次 seed 就会变，新的 seed 意味着新的起始噪点。
下载的 LoRA 文件应该放在哪里？
查看答案
D. ComfyUI/models/loras 每种模型在 ComfyUI/models 下都有自己的子文件夹，LoRA 放进 loras。
常见问题
ComfyUI 免费吗？
软件本身免费。Comfy Desktop 是开源的，代码放在 GitHub 上，采用 AGPL-3.0-or-later 许可证，也可以向 Comfy Org 购买商业许可。在本地运行模型，用的是你自己的硬件。托管版 Comfy Cloud 有它自己的套餐和条款。
用 ComfyUI 必须有 NVIDIA 显卡吗？
不必。在 Windows 上，建议用独立的 NVIDIA 或 AMD 显卡来获得好的速度，但不是必需，Mac 则需要 Apple Silicon。Comfy 的教程说，SD1.5 在约 6GB 显存的消费级显卡上就能流畅运行。
怎样彻底卸载 ComfyUI？
在 Windows 上，到设置、应用、已安装的应用里卸载 Comfy Desktop。这只会删掉启动器。你的安装、共享模型、图片和设置都还留在 AppData 下的文件夹里，确定不再需要之后，再手动删除。
ComfyUI 也能生成视频吗？
能，但要用视频模型。模板库列出了 ComfyUI 支持的模型，Comfy 的智能体工具页面也说明了除图片之外，还能生成视频、音频和 3D。视频模型的下载量比 SD1.5 大得多。
资料来源
- Comfy Docs: Comfy Desktop overview https://docs.comfy.org/installation/desktop/overview
- Comfy Docs: Comfy Desktop for Windows https://docs.comfy.org/installation/desktop/windows
- Comfy Docs: Comfy Desktop for macOS https://docs.comfy.org/installation/desktop/macos
- Comfy Docs: Getting started with AI image generation https://docs.comfy.org/get_started/first_generation
- Comfy Docs: Workflow templates https://docs.comfy.org/interface/features/template
- Comfy Docs: Nodes https://docs.comfy.org/development/core-concepts/nodes
- Comfy Docs: Models https://docs.comfy.org/development/core-concepts/models
- Comfy Docs: Text to image workflow https://docs.comfy.org/tutorials/basic/text-to-image
- Comfy Docs: Keyboard shortcuts https://docs.comfy.org/interface/shortcuts
- GitHub: Comfy-Org/ComfyUI https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI
- GitHub: ComfyUI releases https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/releases
- fofr on X: ComfyUI beginners tip https://x.com/fofrAI/status/1813158025085046911
- ComfyUI on X: the new Template Library https://x.com/ComfyUI/status/2001742683916955939
- NVIDIA Studio on YouTube: Get Started in ComfyUI w/ Max Novak https://www.youtube.com/watch?v=tuXveeHJpDA