大家好，我是写编程的木木。
ComfyUI 是 Stable Diffusion 的一个基于节点组装绘图流程的图形用户界面（GUI）。通过将不同的节点连接在一起，你可以在 ComfyUI 中构建图像生成工作流。一个完整的工作流看起来像下面这样：
ComfyUI 工作流的样子
ComfyUI 因为其极其灵活的可配置能力，使得它在开发者和艺术家中广泛使用开来，甚至大有超过 Automatic1111 WebUI 的势头。
1、ComfyUI 的优势
ComfyUI 能如此快的流行起来，意味着它相对竞品有着独特的优势：
1、轻量级：与其他功能齐全的 GUI（如 AUTOMATIC1111 WebUI）不同，ComfyUI 只加载必要的内容。这使得它内存使用量更低、生成速度更快。
2、灵活性：ComfyUI 有极其灵活的可配置能力。比如，你可以轻松地在单个工作流中生成两张具有不同 CFG 比例的图像并比较结果。
3、明确知道它在做什么：ComfyUI 会明确地显示它正在做什么。如果你对 Stable Diffusion 的工作原理有深入了解，你可以了解当前任务进行到哪个步骤、跑到什么进度了。
4、工作流易于分享：ComfyUI 的工作流可以保存为一张 PNG 图片或一个 JSON 文件，你可以很容易保存一个工作流并分享给其他人使用，让他们直接复用你的工作。
5、适合原型设计：ComfyUI 很适合开发者，你可以在一个工作流中进行原型设计，然后再对其进行编码。
6、更敏捷的迭代：ComfyUI 基于节点的系统允许更多的用户连接和分享工作流，开发也更加敏捷，可以更快的支持使用最新的技术和工具。AUTOMATIC1111 WebUI 团队在推出新功能时则采取了更谨慎的方法。
2、在 Windows 上安装 ComfyUI
在 Windows 上安装 ComfyUI，有两种选择：
1、直接下载独立压缩包
2、手动安装
如果你不是 ComfyUI 的开发者，建议使用第 1 种方案。方案 2 是为喜欢摆弄代码的人准备的。
这篇教程只介绍方案 1。
1）安装 7-Zip 解压缩软件
后面你会需要7-Zip软件来解压 ComfyUI 的 zip 文件，所以我们先安装好它。
可以在 7-Zip 官网[3] 下载它的安装文件，下载完成后，双击下载的 exe文件，在弹框中点击 Install 即可在电脑上安装 7-Zip。
安装 7-Zip
2）下载 ComfyUI 独立版本
可以使用项目官方提供的下载链接来下载 ComfyUI：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases/latest/download/ComfyUI_windows_portable_nvidia.7z
下载完成后，右键点击文件 ComfyUI_windows_portable_nvidia_cu118_or_cpu.7z，选择：显示更多选项 → 7-Zip → 解压到此处。
等待电脑解压完成后，应该会有一个名为 ComfyUI_windows_portable 的新文件夹，这就是 ComfyUI 项目。你可以将此文件夹移动到你喜欢的位置。
3）下载 Checkpoint 主模型
你需要一个 Checkpoint 主模型才能开始使用 ComfyUI。
你有两个选项：
(1) 下载一个模型
(2) 与其他 Stable Diffusion GUI（如 AUTOMATIC1111 WebUI）共享模型
随意下载任何 Checkpoint 主模型，将下载后的 Checkpoint 主模型放入文件夹：ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\models\checkpoints。
这里是 Stable Diffusion v1.5 模型的下载地址：https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/resolve/main/v1-5-pruned-emaonly.ckpt
4）启动 ComfyUI
如果你有Nvidia GPU：双击 run_nvidia_gpu.bat 启动 ComfyUI。
如果没有，也可以双击 run_cpu.bat 慢慢地运行 ComfyUI…
ComfyUI 应该会自动在你的浏览器中启动。
5）更新 ComfyUI
如果后面你需要更新 ComfyUI，双击运行 ComfyUI_windows_portable/update 目录下的 update_comfyui.bat文件即可。
3、在 macOS 上安装 ComfyUI
在苹果电脑上安装 ComfyUI 略微复杂一点，需要你的电脑芯片是 M1 以上，并且需要 macOS 12.3 或更高版本才能支持 MPS 加速。
下面我们将在 macOS 的 python 虚拟环境中安装 ComfyUI。
1）安装 HomeBrew
Homebrew是Mac的包管理器。打开终端应用程序，粘贴以下命令，按回车。
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
2）安装依赖包
打开一个新的终端，运行以下命令来安装一些依赖包：
brew install cmake protobuf rust python@3.10 git wget
3）克隆 ComfyUI 代码
通过在终端运行以下命令将 ComfyUI 代码克隆到你的本地：
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
4）安装 ComfyUI
进入 ComfyUI 的目录，创建一个虚拟环境：
cd ComfyUI python -m venv venv
在虚拟环境中安装 PyTorch：
./venv/bin/pip install torch torchvision torchaudio
安装 ComfyUI 所需的依赖包：
./venv/bin/pip install -r requirements.txt
5）下载 Checkpoint 主模型
接下来，你需要一个 Checkpoint 主模型来运行 Stable Diffusion。
使用以下链接下载 v1.5 模型：https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/resolve/main/v1-5-pruned-emaonly.ckpt
下载完成后，将检查点模型放入文件夹：models/checkpoints。
或者，运行以下命令下载模型到上面的文件夹：
wget -P models/checkpoints https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/resolve/main/v1-5-pruned-emaonly.ckpt
6）启动 ComfyUI
通过运行以下命令启动 ComfyUI：
./venv/bin/python main.py
7）更新 macOS 上的 ComfyUI
在 ComfyUI 文件夹中运行以下命令以更新 ComfyUI：
git pull
4、生成图像
第一次启动 ComfyUI 后，你应该可以看到默认的文本到图像的工作流，如下图所示：
ComfyUI 工作流
如果你没有看到，可以单击右侧面板上的 Load Default 以加载这个默认的工作流。
接下来我们来看如何使用 ComfyUI 来绘制一张图片：
1）选择一个模型
首先，在 Load Checkpoint 节点中选择一个 Stable Diffusion Checkpoint 主模型。
选择模型
这里单击模型名称以显示可用模型列表。如果节点太小，你可以使用鼠标滚轮或在触摸板上用两个手指捏合来放大和缩小。
如果单击模型名称没有反应，你可能没有安装模型或配置它以使用你在 AUTOMATIC1111 WebUI 项目中的现有模型。你需要先回到上面讲到的安装部分解决这个问题。
2）输入提示词和负向提示词
输入提示词和负向提示词
你应该可以看到两个标记为 CLIP Text Encode (Prompt) 的节点。在顶部的一个中输入你的提示词，在底部的一个中输入你的负向提示词。
3）生成图像
单击 Queue Prompt 运行工作流。稍等片刻后，你应该看到生成的第一张图像。
生成图像
4）和 AUTOMATIC1111 WebUI 共享模型文件
如果你的电脑上安装了 AUTOMATIC1111 WebUI，你应该在 AUTOMATIC1111 WebUI 和 ComfyUI 之间共享模型文件。否则，你的硬盘将变得非常满。
共享模型可以这样来配置：
将 ComfyUI_windows_portable/ComfyUI 目录下的 extra_model_paths.yaml.example 文件重命名为 extra_model_paths.yaml。
然后在文件中更改下面这行：
base_path: path/to/stable-diffusion-webui/
将 path/to/stable-diffusion-webui/ 替换为你实际的路径。例如：
base_path: C:\Users\USERNAME\stable-diffusion-webui
修改完成后，你需要重新启动 ComfyUI。如果配置正确，你应该通过单击 Load Checkpoint 节点中的 ckpt_name 字段看到模型的完整列表。
模型列表
你可以使用这种技术在 AUTOMATIC1111 WebUI 和 ComfyUI 之间共享 LoRA、Textual Inversions 等模型文件。
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总结
### 文章总结：ComfyUI 简介、优势及安装教程#### ComfyUI 概要
- **定义**：ComfyUI 是基于 Stable Diffusion 的图形用户界面（GUI），通过节点组装流程来构建图像生成工作流。
- **流行原因**：其极高的灵活可配置性在开发者和艺术家中备受推崇，甚至逐渐赶超 AUTOMATIC1111 WebUI。
#### ComfyUI 优势
1. **轻量级**：相比功能齐全的 GUI，ComfyUI 只加载必要内容，内存占用低，生成速度快。
2. **灵活性**：易于配置多重设置，能在同一工作流中生成并比较不同设定下的图像。
3. **透明度**：明确显示当前步骤和进度，适合深入了解 Stable Diffusion 工作原理的用户。
4. **工作流易分享**：工作流可保存为 PNG 或 JSON 文件，便于保存和分享。
5. **适合原型设计**：便于开发者进行原型设计，之后可直接进行编码。
6. **快速迭代**：基于节点的系统加速开发迭代，迅速支持最新技术与工具。
#### Windows 安装教程
1. **准备环境**
- 安装 7-Zip 解压缩软件。
2. **下载并安装**
- 下载 ComfyUI 独立版本 zip 文件并解压。
- 将 Checkpoint 主模型放入指定文件夹（如 v1.5 模型）。
3. **启动与更新**
- 根据 GPU 配置启动 ComfyUI（NVIDIA GPU 使用 `run_nvidia_gpu.bat`，无 GPU 使用 `run_cpu.bat`）。
- 更新时运行 `update_comfyui.bat`。
#### macOS 安装教程
1. **前置准备**
- 安装 Homebrew 包管理器，并安装必要依赖（cmake, protobuf, rust 等）。
2. **克隆项目**
- 使用 `git clone` 命令将 ComfyUI 代码克隆至本地。
3. **安装并配置**
- 创建 Python 虚拟环境并安装所需依赖。
- 下载 Checkpoint 主模型至 `models/checkpoints` 文件夹。
4. **启动与更新**
- 使用 Python 命令 `./venv/bin/python main.py` 启动 ComfyUI。
- 更新时使用 `git pull` 命令。
#### 图像生成步骤
1. **选择模型**：在 `Load Checkpoint` 节点中选择 Stable Diffusion Checkpoint 主模型。
2. **输入提示词**：在 `CLIP Text Encode (Prompt)` 节点输入提示词和负向提示词。
3. **生成图像**：点击 `Queue Prompt` 运行工作流，等待生成图像。
#### 额外提示
- **模型共享**：可在 ComfyUI 与 AUTOMATIC1111 WebUI 之间共享模型，节省存储空间。
- **未来发展**：AIGC 技术前景广阔，将在更多领域与 AI 技术紧密结合，推动技术不断提升和广泛应用。
#### 福利资源
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