【零基础部署】ComfyUI 核心工作流与插件安装保姆级教程
想用 AI 生成图片但被 Stable Diffusion 的复杂配置劝退了？ComfyUI 用一种「搭积木」的方式把图片生成的每个步骤可视化，让你能自由组合、灵活调整，而且运行效率比传统 WebUI 更高。即使你是零基础，跟着这篇教程一步步来，也能在半小时内搭建好环境并跑通第一个工作流。
1. ComfyUI 是什么
ComfyUI是一个基于节点的 Stable Diffusion 图形界面。与传统的 WebUI（如 Automatic1111）不同，ComfyUI 把图片生成的每一个环节——加载模型、编写提示词、采样、解码、保存——都拆分成独立的「节点」，你可以用连线把它们组合起来，形成一条完整的工作流。
这种设计的好处是：你清楚地知道每一步在做什么，可以随时调整任何一个环节，而不是面对一堆看不懂的参数滑块。对于想要深入理解 AI 图片生成原理的人来说，ComfyUI 是极好的学习工具。
2. 系统要求
在开始之前，确认你的电脑配置：
| 配置项 | 最低要求 | 推荐配置 |
|---|---|---|
| 内存（RAM） | 8 GB | 16 GB 及以上 |
| 磁盘空间 | 20 GB 可用 | 50 GB 及以上 |
| GPU | NVIDIA GPU（显存 ≥ 4 GB） | NVIDIA GPU（显存 ≥ 8 GB） |
| 操作系统 | Linux / macOS / Windows | Ubuntu 22.04+ / Windows 10+ |
| Python | 3.10+ | 3.10 或 3.11 |
- 显存是关键：Stable Diffusion 模型需要加载到 GPU 显存中运行。4 GB 显存可以勉强跑 SD 1.5 模型，8 GB 以上才能流畅使用 SDXL 模型
- AMD GPU 用户需要安装 ROCm 驱动，本教程以 NVIDIA GPU 为例
- 如果没有独立 GPU，ComfyUI 也支持纯 CPU 模式，但生成一张图片可能需要几分钟
3. 安装 ComfyUI
3.1 克隆仓库
首先确保你已经安装了 Git 和 Python 3.10+。如果还没有安装，可以参考之前的文章先配置好环境。
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