ComfyUI

專業 AI 生圖
學習路線

免費、本機執行,用節點連線組成流程。從第一張圖,學到可分享的專業工作流。

五個模組,從基礎到進階

基礎流程

Checkpoint 與 KSampler

LoRA

風格與 AI 放大

ControlNet

姿勢與構圖

Flux

Inpaint 與 Outpaint

工作流

管理與分享

模組 1 基礎流程

環境、Checkpoint 與出圖流程

ComfyUI Desktop 自動配置環境,建議使用英文介面以便對照社群資源。

Checkpoint 三件套

Model 畫家,負責繪製主圖。

Clip 翻譯,把提示詞轉成 AI 看得懂的概念。

VAE 後製,把壓縮的潛在資料解碼成成品圖。

常用操作

雙擊空白處搜尋節點,Ctrl+C/V 複製,Delete 刪除。

Positive 寫想要的,Negative 寫不要的。

用 Reroute 整理線路,連線改 Straight 更整齊,開啟 Fast Preview 即時看進度。

Load Checkpoint→Clip Text Encode ×2→Empty Latent→KSampler→VAE Decode→Save Image

模組 1 KSampler

KSampler 六大參數

核心取樣節點,掌握這六個參數就能掌控出圖結果。

Seed

靈感來源,相同值可重現畫面。

Steps

步數越高越細緻,但越耗時。

CFG

聽話程度。越高越貼近 Prompt 但易呆板,建議預設 7。

Sampler

繪製手法,如 Euler(簡單穩定)、DPM++ 2M(兼顧速度)。

Scheduler

去噪節奏,Normal 平均分配,Karras 著重後段細節。

Denoise

1 代表完全重畫,越接近 0 改動越少。

模組 2 風格與畫質

LoRA 定風格,AI 放大補細節

整合 LoRA

1. 檔案放入 models/loras。

2. 在 Checkpoint 與 Prompt/KSampler 之間插入 LoRA Loader,Model 與 Clip 線都要經過。

3. 在 Positive Prompt 加入觸發詞,如 Sticker。

放大方式比較

傳統 Upscale Image By 只補像素,放大後易出現顆粒、失焦。

AI Upscale(RealESRGAN) 經 Upscale Model Loader 與 Upscale Image (Using Model),放大 2 到 4 倍並重建細節。

放大兩步流程

1. Seed 設 Random 找好圖,Upscale 群組設 Never。

2. 選定後 Seed 改 Fixed,控制模式由 After 改 Before,群組設 Always 再執行。

Before 會立即套用固定 Seed,省去多跑一次。

管理技巧:框選節點按 Ctrl+G 建立群組,可命名、上色,並用 Set Group Nodes to Never/Always 開關。

模組 3 結構控制

用 ControlNet 控制姿勢與構圖

保留參考圖的結構,換掉風格或內容。

環境設定

Manager → Model Manager 安裝 ControlNet ProMax。

Install Custom Nodes 安裝 ComfyUI ControlNet Aux。

自訂節點裝好後必須完整 Restart;模型檔按 R 重新整理即可。

Openpose

Load Image → Openpose(解析度與原圖一致)→ Apply ControlNet,並接上 Checkpoint 的 VAE。

Strength 影響強度,Start 0 從頭介入,End 0.5 中途放手讓 AI 自由發揮。

Depth Map

保留空間深度,只改風格或天氣。例如春季山水改成冬季雪景,Prompt 加入 Winter Snow。

Ctrl+Shift+V 貼上節點時會保留原有連線。

原圖 VAE Decode→Reroute→Depth Map→Apply ControlNet→KSampler→新圖

模組 4 新世代工具

Flux 與局部編輯

Flux Schnell(生成新圖)Flux Fill(修圖)
存放位置models/checkpoints,約 17.2 GBmodels/diffusion_models
建議步數4 步20 到 30 步
必要節點一般 Load CheckpointLoad Diffusion Model、Dual Clip Loader(clip_l 與 T5)、Load VAE

Schnell 不需要 Negative Prompt,可接空白 Clip Text Encode 以相容 KSampler。

Inpaint

Load Image 右鍵 Open in MaskEditor,塗出範圍並 Save → Inpaint Model Conditioning(整合原圖、Mask、Prompt)→ KSampler(Flux Fill)。

Differential Diffusion 柔化遮罩邊界,Flux Guidance 提高對文字描述的遵循度。

Outpaint

Load Image → Pad Image for Outpainting(如 left 400、right 400)→ Inpaint Model Conditioning → Flux Fill。

Prompt 描述新增空間,例如 a vintage style room。

模組 5 生態管理

工作流管理與分享

存成 JSON 或直接用圖片,就能重用與交流。

匯出與匯入

Workflow → Save 存成 .json。

把 JSON 或 ComfyUI 生成的 PNG 拖進 Canvas,工作流嵌在圖片 metadata 裡。

範本來源:Civitai、OpenArt AI、Browse Templates。

缺少節點

出現紅色節點時:Manager → Install Missing Custom Nodes → Select All → Install → Restart ComfyUI。

缺少模型

拖入工作流後會跳出 Missing Models 視窗,直接點下載連結,檔案會存到正確資料夾。

總結

五個里程碑

節點思維

理解 Model、Clip、VAE,會建立與整理 Canvas。

畫質與風格

LoRA 風格化,RealESRGAN 放大,Before 模式固定 Seed。

結構控制

Openpose 控姿勢,Depth Map 控空間。

新世代工具

Flux 生圖,Inpaint 局部重繪,Outpaint 擴圖。

生態管理

排除缺節點與缺模型,打包並分享工作流。

下一步:挑一張自己的圖,依序走完模組 1 到 4,再把工作流存成 JSON 分享。