为什么要本地跑 AI 绘画？
Midjourney 要订阅、DALL-E 要付费、Stable Diffusion 在线平台出图慢且受限。本地部署 ComfyUI 才是真正自由的 AI 绘画方案：
- 完全免费，没有月费按量计费
- 无限制出图，想生成多少就多少
- 隐私安全，你的创意不会被平台看到
- 可玩性极高，LoRA、ControlNet、Inpainting 全支持
ComfyUI 是基于 节点式工作流 的 Stable Diffusion 前端，比 WebUI 更灵活、更强大。
硬件要求
| 配置项 | 最低要求 | 推荐配置 |
|---|---|---|
| GPU | GTX 1060 6GB | RTX 4070+ (12GB+) |
| 内存 | 8GB | 16GB+ |
| 硬盘 | 10GB | SSD 50GB+（模型很占空间） |
没有 NVIDIA 显卡？ ComfyUI 也支持 CPU 和 Apple Silicon (MPS) 推理，只是速度较慢。
安装 ComfyUI
方法一：Git 克隆（推荐）
# 克隆仓库
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI
# 创建虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Linux/macOS
# venv\Scripts\activate # Windows
# 安装依赖
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
pip install -r requirements.txt
方法二：一键安装包
去 ComfyUI GitHub 的 Release 页面下载便携版（Windows），解压即用。
启动
python main.py
# 默认访问 http://127.0.0.1:8188
# 局域网访问加 --listen 参数
python main.py --listen 0.0.0.0
下载模型
基础模型（必装）
# Stable Diffusion XL（推荐，1024x1024出图）
# 从 https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 下载
# 放到 models/checkpoints/ 目录
# Stable Diffusion 1.5（经典，显存要求低）
# 从 https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5 下载
常用模型目录结构
ComfyUI/
├── models/
│ ├── checkpoints/ # 基础模型 (.safetensors)
│ ├── loras/ # LoRA 微调模型
│ ├── vae/ # VAE 模型
│ ├── controlnet/ # ControlNet 模型
│ ├── clip/ # CLIP 文本编码器
│ └── upscale_models/ # 超分辨率模型
推荐模型下载站
- Civitai (civitai.com) — 最大的 SD 模型社区
- HuggingFace — 官方模型为主
- LiblibAI (liblib.art) — 国内镜像，下载快
基础工作流：文生图
ComfyUI 的核心是节点式工作流。最基础的文生图流程：
节点连接
[Load Checkpoint] → [CLIP Text Encode (正面)] → [KSampler] → [VAE Decode] → [Save Image]
→ [CLIP Text Encode (负面)] ↗
→ [Empty Latent Image] ↗
操作步骤
- 右键空白处 → Add Node → 选择所需节点
- 按住端口拖线连接节点
- 设置参数：
- 正面提示词：
a beautiful sunset over mountains, masterpiece, best quality - 负面提示词：
blurry, low quality, deformed - Steps：20-30
- CFG Scale：7-8
- Sampler：euler_a 或 dpmpp_2m
- 点击 Queue Prompt 开始生成
提示词技巧
# 高质量通用前缀
masterpiece, best quality, highly detailed, 8k uhd
# 负面提示词通用模板
(worst quality:1.4), (low quality:1.4), blurry, deformed,
disfigured, bad anatomy, watermark, text, signature
# 风格控制
- 写实照片：photo of, realistic, RAW photo, 8k uhd, dslr
- 动漫风格：anime style, cel shading, vibrant colors
- 油画风格：oil painting, impressionist, textured brushstrokes
进阶：ControlNet 精准控制
ControlNet 让你控制构图、姿势、边缘，是 AI 绘画从"碰运气"到"精准创作"的关键。
安装 ControlNet
# 下载 ControlNet 模型到 models/controlnet/
# 推荐模型：
# - control_v11p_sd15_canny (边缘检测)
# - control_v11p_sd15_openpose (姿势控制)
# - control_v11f1p_sd15_depth (深度图)
工作流添加 ControlNet
在基础工作流上增加：
[Load ControlNet Model] → [Apply ControlNet] → [KSampler]
[输入图片 (姿势/边缘)] ↗
常用 ControlNet 类型
| 类型 | 用途 | 效果 |
|---|---|---|
| Canny | 边缘检测 | 保持原图轮廓 |
| OpenPose | 人体姿势 | 控制人物动作 |
| Depth | 深度图 | 控制空间关系 |
| Scribble | 涂鸦线稿 | 草图变精美 |
| Lineart | 线稿提取 | 线稿上色 |
进阶：LoRA 风格微调
LoRA 是小型风格模型，可以叠加在基础模型上改变画风：
# 下载 LoRA 放到 models/loras/
# 例如：国风水墨、赛博朋克、像素风等
在工作流中添加 Load LoRA 节点：
[Load Checkpoint] → [Load LoRA] → [CLIP Text Encode] → ...
权重调节：LoRA strength 设 0.6-0.8 效果最自然，1.0 可能过度。
图生图（img2img）
用现有图片作为参考，控制生成结果：
[Load Image] → [VAE Encode] → [KSampler] → [VAE Decode] → [Save Image]
Denoise 强度： - 0.3-0.5：轻微修改，保留原图大部分内容 - 0.5-0.7：中等变化，保留构图和色调 - 0.7-1.0：大幅变化，几乎重新生成
实用插件推荐
# 安装 ComfyUI Manager（必装！管理其他插件）
cd custom_nodes
git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git
其他推荐插件： - ComfyUI-Impact-Pack — 面部修复、细节增强 - ComfyUI-AnimateDiff — 生成动画 - ComfyUI-VideoHelperSuite — 视频处理 - Efficiency-Nodes — 简化工作流
性能优化
# 启用 xformers 加速（需要安装 xformers）
python main.py --force-fp16
# 低显存模式
python main.py --lowvram
# 使用 SDXL Turbo / LCM 加速（4步出图）
# 需要对应的 LCM-LoRA 模型
总结
ComfyUI 本地部署的核心步骤：
- 安装 ComfyUI — Git克隆 + pip install
- 下载模型 — checkpoints + LoRA + ControlNet
- 搭建工作流 — 从基础文生图开始
- 安装插件 — ComfyUI Manager 管理一切
- 不断实验 — 调参、换模型、叠加 LoRA
AI 绘画的魅力在于无限可能性。本地部署让你摆脱平台限制，真正掌控创作自由。
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