第一个工作流

创建并运行第一个 ComfyUI 工作流

我们将通过一个简单的例子展示如何使用 ComfyUI 生成一张带有提示词（prompt）控制的图片。此工作流会包括加载模型、生成随机噪声、处理提示词，并最终输出图像。

步骤 1：启动 ComfyUI

确保你已经安装并启动了 ComfyUI。

打开终端，进入 ComfyUI 目录：
```
cd ComfyUI
python main.py
```
打开浏览器，访问 http://localhost:8188，进入 ComfyUI 的界面。

步骤 2：工作流的基本节点简介

在 ComfyUI 中，每一个节点表示一个功能模块。

Text Prompt：提示词输入，用于定义生成图像的内容。
Checkpoint Loader：加载 Stable Diffusion 模型。
Sampler：采样节点，用于从噪声生成最终图像。
Noise：生成随机噪声。
Save Image：保存最终生成的图像。

步骤 3：创建第一个工作流

1. 加载 Stable Diffusion 模型

拖动 "Checkpoint Loader" 节点到工作区域。
选择预训练的模型（如 v1-5-pruned.ckpt）。
如果你还没有模型，可以从 Hugging Face 下载 Stable Diffusion 模型并放入 ComfyUI 的模型目录。

2. 输入提示词（Prompt）

拖动 "Text Prompt" 节点到工作区域。
双击节点，在输入框中写入你想要的提示词，例如：
```
A futuristic city at sunset, ultra-detailed, 8K resolution
```

3. 生成随机噪声

拖动 "Noise" 节点。这个节点会生成一张随机的噪声图像，作为 Stable Diffusion 的初始输入。

4. 添加采样器（Sampler）

拖动 "Sampler" 节点，并连接以下节点：
- Noise 节点 → 连接到 Sampler 的噪声输入端
- Text Prompt 节点 → 连接到 Sampler 的提示词输入端
- Checkpoint Loader 节点 → 连接到 Sampler 的模型输入端

5. 保存图像

拖动 "Save Image" 节点，并将 Sampler 的输出 连接到 Save Image 节点。

步骤 4：运行工作流

点击界面右上角的 "Play" 按钮。
ComfyUI 会根据工作流生成图像，过程完成后，你会在工作目录下的 /output 文件夹中找到生成的图片。

步骤 5：检查并优化生成结果

如果生成的图像效果不理想，你可以尝试：

修改提示词：更详细的描述会产生更具体的图像。
调整采样步骤：增加采样步数（如 50 步）可能会提高图像质量。
改变 CFG Scale：在 Sampler 节点中调整“Classifier-Free Guidance”值（如 7~10），以更精确地控制模型遵循提示词的程度。

总结

恭喜！你已成功运行了第一个 ComfyUI 工作流，并生成了一张由 Stable Diffusion 驱动的图像。通过这种节点式操作方式，你可以不断尝试不同的提示词、参数和模型，生成各种风格的艺术作品。

接下来，你可以尝试以下进阶操作：

使用 LoRA 或 ControlNet：加载更多控制模型来增强生成效果。
添加更多节点：比如为输出图像添加滤镜或样式转换步骤。
开发自定义插件：扩展 ComfyUI 的功能，满足特定需求。