Comfyui新手入门常用工作流【合集】

如果你是一名ComfyUI小白，想要快速掌握这个强大的AI绘画工具，那么这篇指南将为你提供一条清晰的学习路径。以下是20个必学的工作流，按难度递进排序，覆盖90%的实际应用场景。每个工作流都附带关键突破点和训练目标，帮助你从零基础逐步进阶为ComfyUI高手。

1. 标准文生图流程

• 核心节点：Checkpoint加载器 → CLIP文本编码器 → K采样器 → VAE解码
• 重点训练：CFG值（7-12）与采样步数（20-30）的配合逻辑
• 目标：掌握基础的文本到图像生成流程，理解参数对生成效果的影响。

2. 图生图转换流程

• 核心节点：图像加载 → VAE编码 → 潜空间混合 → K采样器
• 关键参数：降噪强度（0.4-0.75）对画面改写幅度的影响
• 目标：学会如何基于现有图像生成新的变体，掌握降噪强度的调节技巧。

3. LoRA模型应用流程

• 核心结构：Checkpoint加载器 → Lora加载器（权重0.6-0.8）→ 文本编码器
• 突破点：掌握Lora Stacker插件实现多Lora混合叠加
• 目标：理解LoRA模型的作用，学会在生成过程中应用多个LoRA模型。

4. ControlNet姿势控制

• 经典组合：OpenPose检测 → ControlNet应用 → 采样器融合
• 数据流：需同时连接图像和ControlNet模型输入
• 目标：学会使用ControlNet控制生成图像的姿势和结构。

5. 基础高清放大（2x）

• 双阶段流程：原始生成 → Latent放大 → 细节修复
• 模型选择：4x-UltraSharp与SwinIR的性能对比
• 目标：掌握图像高清放大的基本流程，理解不同放大模型的优劣。

6. 多ControlNet联合控制

• 典型配置：Depth深度图 + Canny边缘检测 + 文本提示
• 参数平衡：各ControlNet权重分配公式（总和≤2.0）
• 目标：学会同时使用多个ControlNet模型，精确控制生成图像的各个方面。

7. IPA适配器风格迁移

• 核心链路：参考图加载 → IPAdapter注入 → 风格强度调节
• 技巧：搭配InstantID实现高精度人脸风格化
• 目标：掌握风格迁移技术，学会将参考图的风格应用到生成图像中。

8. 动态提示词工程

• 高级节点：Prompt调度器 + 随机权重生成器
• 应用场景：自动生成多版本变体（服装/发型/背景）
• 目标：学会使用动态提示词生成多样化的图像变体。

9. AnimateDiff动画生成

• 关键模块：运动模块加载 → 帧插值 → 视频输出
• 参数规范：总帧数（16-24）与运动幅度（5-8）的黄金比例
• 目标：掌握生成动画的基本流程，理解帧数和运动幅度的关系。

10. 3D模型渲染流程

• 技术栈：Obj模型导入 → 法线贴图生成 → 材质灯光绑定
• 插件依赖：Comfy3D插件必装
• 目标：学会将3D模型导入ComfyUI并进行渲染。

11. SDXL Turbo极速出图

• 配置要点：启用Refiner → 步数降至4-6 → CFG=1.5-2.0
• 显存优化：需8G以上显存并启用--medvram模式
• 目标：掌握极速出图的配置技巧，提升生成效率。

12. 多模型混合推理

• 典型方案：SD1.5主模型 + SDXL Refiner精修
• 数据桥接：Latent空间分辨率匹配技巧
• 目标：学会混合使用多个模型，提升生成图像的质量。

13. 透明背景生成

• 特殊配置：VAE解码后接Alpha通道分离 → PNG输出
• 模型要求：需训练过透明图数据的专用模型
• 目标：掌握生成透明背景图像的技巧。

14. AI二维码美化

• 控制策略：二维码权重（0.3-0.5） + 艺术化强度平衡
• 推荐模型：ControlNet QR Pattern模型
• 目标：学会生成美观且可识别的AI二维码。

15. 音频驱动口型同步

• 技术路线：Wav2Vec语音分析 → 口型关键点生成 → 帧同步渲染
• 硬件要求：需至少12GB显存
• 目标：掌握音频驱动口型同步的技术，生成逼真的动画。

16. 面部精细修复

• 双通道处理：原始输出 → 人脸ROI提取 → GFPGAN增强
• 参数要点：修复强度0.6-0.8避免塑料感
• 目标：学会对生成图像中的人脸进行精细修复。

17. 批量出图优化

• 自动化方案：CSV提示词读取 → 队列生成器 → 结果自动归档
• 效率提升：启用--deterministic模式保证稳定性
• 目标：掌握批量生成图像的技巧，提升工作效率。

18. Latent空间编辑

• 核心操作：潜空间噪声注入 → 区域遮罩编辑 → 局部重采样
• 应用场景：服装/发型/背景的独立修改
• 目标：学会在Latent空间中进行局部编辑，实现精细控制。

19. 工作流参数化封装

• 工程化方法：将复杂流程打包为自定义节点 → 外部JSON配置调用
• 开发工具：ComfyUI-CustomNodes插件
• 目标：学会将复杂工作流封装为可重复使用的自定义节点。

20. 分布式集群渲染

• 高阶架构：通过API服务器分发任务 → 多GPU节点并行计算
• 需掌握：ComfyUI-API插件和任务调度器配置
• 目标：掌握分布式渲染技术，提升大规模任务的执行效率。

常用工作流：