ComfyUI 工作流实战：从导入一张流程图开始出图

ComfyUI 是节点式 AI 绘画工具（GitHub 14.6 万 Star），别人分享的一张 PNG 图片里往往就藏着完整工作流——把图片拖进界面，流程自动还原，这是它最迷人的地方。源码包：ComfyUI 源码包（本站镜像）。

先认清五类核心节点

• Load Checkpoint：加载大模型，一切的起点
• CLIP Text Encode：正向 / 反向提示词各一个，决定画什么、不画什么
• KSampler：采样器，步数、CFG、采样方法都在这里调，是出图质量的中枢
• Empty Latent Image：决定画布尺寸
• VAE Decode + Save Image：把潜空间结果解码成图并保存

第一张工作流这样跑

启动后界面自带默认文生图流程。把模型放进 models/checkpoints 目录，刷新页面在 Load Checkpoint 里选好模型，写两句提示词，点 Queue Prompt——右边的预览区出图，就说明全线通了。

接下来往哪进阶

• 加 LoRA 节点：固定画风与角色
• 接 ControlNet：用姿势图、深度图控制构图
• 高清修复链：先出小图再放大重绘，省显存又提细节
• 把稳定出图的流程导出成 API，供自己的程序调用

记住一个原则：每次只改一个节点或一个参数，对比出图差异，这是学工作流最快的方式。