comfyUI能干什么？

以下是一些可以获取 ComfyUI 相关文档和学习资料的途径： 1. ComfyUI 官方文档：提供了使用手册和安装指南，适合初学者和有经验的用户。您可以在找到相关信息。 2. 优设网：提供了一篇详细的 ComfyUI 入门教程，适合初学者，详细介绍了 ComfyUI 的特点、安装方法以及如何使用 ComfyUI 生成图像等内容。教程地址是。 3. 知乎：有用户分享了 ComfyUI 的部署教程和使用说明，适合有一定基础并希望进一步了解 ComfyUI 的用户。可以在找到相关教程。 4. Bilibili：提供了一系列的 ComfyUI 视频教程，涵盖了从新手入门到精通的各个阶段。可以在找到视频教程。 此外，还有以下相关资料： 1. 关于 ComfyUI 节点的详细文档，由卡卡布使用 AI 分析整理，包括了 200+官方节点和 1000+第三方节点的详细信息，涵盖每个节点的功能、选项作用及代码实现，便于用户搜索和了解 ComfyUI 节点。 2. 在使用 ComfyUIAdvancedLivePortrait 这个节点时，可能会遇到少了 landmark_model.pth 这个文件的错误，在网盘里可以找到完整的。相关资料链接： 百度网盘：通过网盘分享的文件：图片换背景 链接:https://pan.baidu.com/s/1jN_0R791QmjxbIEgzRyv9w?pwd=cycy 提取码:cycy 说明文档：https://xiaobot.net/post/4ad59e7546e443cba0d270eab7e0da98 更多内容收录在：https://xiaobot.net/p/GoToComfyUI 网盘：https://pan.quark.cn/s/a4b94677ce99 工作流：https://www.liblib.art/modelinfo/cc6d850d24f6462084c0bc1eb5374e3c?from=personal_page 视频：https://www.bilibili.com/video/BV1FzsbeTEQV/?vd_source=ecb7194379e23ea8b1cb52e3bd5d97ef workflow：https://www.shakker.ai/modelinfo/cc6d850d24f6462084c0bc1eb5374e3c?from=personal_page video：https://youtu.be/W0x3VjwWnAQ 请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。由于 AI 技术更新迭代，请以文档更新为准。

ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，具有以下特点： 优势： 1. 对显存要求相对较低，启动速度快，出图速度快。 2. 具有更高的生成自由度。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 可以搭建自己的工作流程，可以导出流程并分享给别人，报错的时候也能清晰的发现错误出在哪一步。 5. 生成的图片拖进后会还原整个工作流程，模型也会选择好。 劣势： 1. 操作门槛高，需要有清晰的逻辑。 2. 生态没有 webui 多（常用的都有），也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 应用场景包括： 1. 作为一个强大的可视化后端工具，可以实现 SD 之外的功能，如调用 api 及本文所讲的内容等。 2. 可根据定制需求开发节点或模块。 3. 用于抠图素材的制作，如绿幕素材的抠图，还可以自动生成定制需求的抠图素材。 官方链接：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI

ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，以下是关于它的详细介绍： 简介：可以想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点，实现更精准的工作流定制和完善的可复现性。 优劣势： 优势： 1. 对显存要求相对较低，启动和出图速度快。 2. 生成自由度更高。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 能搭建自己的工作流程，可导出流程并分享，报错时能清晰发现错误所在。 5. 生成的图片拖进后会还原整个工作流程，模型也会选择好。 劣势： 1. 操作门槛高，需要有清晰的逻辑。 2. 生态没有 webui 多（但常用的都有），也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 生图原理： Pixel Space（像素空间）：图的左边表示输入图像的像素空间，在 ComfyUI 中，对应于通过“图像输入”模块或直接从文本提示生成的随机噪声图像，生成过程结束时会将处理后的潜在表示转换回像素空间生成最终图像。 Latent Space（潜在空间）：ComfyUI 中的许多操作都在潜在空间中进行，如 KSampler 节点执行采样过程，图像被映射到潜在空间后，扩散过程在这个空间中进行，可通过节点调整对潜在空间的操作。 扩散过程（Diffusion Process）：噪声的生成和逐步还原，通常通过调度器控制，可通过“采样器”节点选择不同调度器控制在潜在空间中处理噪声及逐步去噪回归到最终图像，生成图像时扩散模型会进行多个去噪步，可通过控制步数影响图像生成的精细度和质量。 基础教程： 应用场景和不可替代性：SD WebUI 的 UI 有很多输入框和按钮，ComfyUI 的 UI 界面复杂，有很多方块和连线。从学习成本看，ComfyUI 较高，但连线可理解为搭建自动化工作流，从左到右依次运行。从功能角度看，两者提供的功能相同，只是 ComfyUI 是连线方式。这种方式的好处是可以根据需求搭建适合自己的工作流，无需依赖开发者，也可根据需求开发并改造某个节点。选择 ComfyUI 最核心的原因在于它的自由和拓展，能保持灵活适应 AI 发展。 官方链接：从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包，按照官方文档安装即可：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI

ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，以下是关于它的详细信息： 简介：可以想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点，实现更精准的工作流定制和完善的可复现性。 优劣势： 优势： 对显存要求相对较低，启动速度快，出图速度快。 具有更高的生成自由度。 可以和 webui 共享环境和模型。 可以搭建自己的工作流程，可以导出流程并分享给别人，报错时能清晰发现错误所在步骤。 生成的图片拖进后会还原整个工作流程，模型也会选择好。 劣势：操作门槛高，需要有清晰的逻辑；生态没有 webui 多（常用的都有），也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接：从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包，按照官方文档按照即可：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 安装部署： 电脑硬件要求： 系统：Windows7 以上。 显卡要求：NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。 硬盘留有足够的空间，最低 100G 起步（包括模型）。 注：mac 系统，AMD 显卡，低显卡的情况也可以安装使用，功能不全，出错率偏高，严重影响使用体验个人建议升级设备或者采用云服务器玩耍。 下载并安装所需要环境： 依次下载并安装 python、Git、VSCode，安装过程中一直点击勾选对应选项，一直下一步。 安装 Python：https://www.python.org/downloads/release/python3119/ ，安装的时候选中“将 Python 添加到系统变量”。 安装 VSCode：https://code.visualstudio.com/Download 。 安装 Git：https://gitscm.com/download/win 。 安装 CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda1220downloadarchive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_network 。 地址：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ，或者下载安装包 file:ComfyUI.zip ，下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动。启动完成即进入基础界面。 节点存放目录：comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下 D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 模型存放目录： 大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints 。 Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras 。 Vae：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 。 模型共用：已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可，这样就不用重复下载模型了。找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。

您学习 ComfyUI 和 Flux 一段时间后准备学习 Python 开发 ComfyUI 节点并对接模型，这个方向是可行的。以下是一些相关的知识和要点供您参考： 工作流方面： 工作流节点可直接拖动单个节点到任意位置，也可按住 Control 键并用鼠标左键滑框选中多个节点，再按 Shift 键一起拖动。 选中节点后右键新建组，可修改组名、颜色等，组被覆盖时可直接拖动组。 选中节点后右键选择对齐方式，如顶部对齐、左边对齐等。 第三方节点的安装方式包括在 customer NODE manager 中安装、在 GitHub 上复制链接安装、通过终端输入指令安装、在秋叶启动器的版本管理中安装。 可通过 group by Parser 节点控制组，也可通过按住节点按 control b 跳过或按 control m 终止执行。 模型方面： 噪声强度由种子调节，种子固定噪声分布方式，噪声与 CLIP 无关，增大噪声设置值会增强模型对图片重绘的程度。 模型版本的提示词差异：1.5 以 tag 为主，XL 论文称以自然语言为主，但实际使用中因模型微调情况可能仍需用 tag。 Flux 模型有时生成黑图，可能有修复方案，需自行查询。图像生成结果为空，可能是 VAE 编码器与大模型未连接，调整连接后问题解决。 安装方面： 自动打标 joy_caption 副本的节点安装地址为 D:\\ComfyUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes。 安装步骤包括：（Comfyui evn python.exe）python m pip install rrequirements.txt 或点击 install_req.bat，注意 transformers 版本不能太低。 下载模型或者运行 ComfyUI 自动下载模型到合适文件夹，如从 https://huggingface.co/unsloth/MetaLlama3.18Bbnb4bit 下载并放到 Models/LLM/MetaLlama3.18Bbnb4bit 文件夹内。 新版的 PuLID 解决了模型污染的问题，使用新版的节点需要禁用或者删除之前的 PuLID 节点，不然可能会有冲突问题。模型放在 ComfyUI\\models\\pulid 文件夹里面，注意用新版的。 如果使用 PuLID，还需要安装 EVA CLIP 等模型。

ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，以下是关于它的详细信息： 简介：可以想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点，实现更精准的工作流定制和完善的可复现性。 优劣势： 优势： 1. 对显存要求相对较低，启动速度快，出图速度快。 2. 具有更高的生成自由度。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 可以搭建自己的工作流程，可以导出流程并分享给别人，报错时能清晰发现错误所在步骤。 5. 生成的图片拖进后会还原整个工作流程，模型也会选择好。 劣势： 1. 操作门槛高，需要有清晰的逻辑。 2. 生态没有 webui 多（常用的都有），也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接：从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包，按照官方文档按照即可：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 安装部署： 电脑硬件要求： 1. 系统：Windows7 以上。 2. 显卡要求：NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。 3. 硬盘留有足够的空间，最低 100G 起步（包括模型）。 4. 注：mac 系统，AMD 显卡，低显卡的情况也可以安装使用，功能不全，出错率偏高，严重影响使用体验个人建议升级设备或者采用云服务器玩耍。 5. 下载并更新 Nvidia 显卡驱动下载地址 https://www.nvidia.cn/ geforce/drivers/ 下载并安装所需要环境： 依次下载并安装 python、Git、VSCode，安装过程中一直点击勾选对应选项，一直下一步。 1. 安装 Python https://www.python.org/downloads/release/python3119/ ，安装的时候选中“将 Python 添加到系统变量”。 2. 安装 VSCode https://code.visualstudio.com/Download 。 3. 安装 Git https://gitscm.com/download/win 。 4. 安装 CUDA https://developer.nvidia.com/cuda1220downloadarchive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_network 。 安装地址：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git 或者下载安装包 file:ComfyUI.zip ，下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动。启动完成即进入基础界面。 节点存放目录：comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下 D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 模型存放目录： 1. 大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints 。 2. Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras 。 3. Vae：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 。 模型共用：已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可，这样就不用重复下载模型了。找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。 快捷键：（未提供相关内容）

如果您想做一个 AI 社区，可以考虑以下方面： 1. 举办多轮比赛并发放高额奖金，例如设置第一名奖金 6000 多，第二名 4000 等，并制作动态海报。 2. 与小红书进行战略合作，鼓励成员在小红书开设自媒体账号，为优质作者提供流量扶持和问题解决帮助。 3. 在北京亚运村设置线下场地，例如赛博禅新的大聪明常驻，方便成员面基。 4. 规划酒吧相关事宜，比如准备开酒吧，名字叫 Bard AGI，并规划好相关细节，还可考虑在北京五道口附近开正式酒吧。 5. 注重社区搭建及成员互动，社区可由朋友圈发起，成员因兴趣相聚，线下见面能增强成员归属感，大家共同成长，一起创业。 6. 为学习者提供清晰的学习路径，从 AI 基础知识到进阶技术，逐步培养他们成为创作者和引领者。 7. 为创作者提供资源，帮助其创作出优质的内容与服务，满足企业需求，为社区发展注入活力。 8. 与企业合作，为其提供优质的 AI 内容与服务，从学习者中获取潜在的工具推广流量。 9. 组织各类活动，如线上线下的活动让对 AI 感兴趣的同学见面，拉近彼此距离，后续还有十几节课。 10. 建立高质量的交流社群，例如讨论话题仅围绕实际需求与 AI 创新应用玩法，持续探索人与 AI 共生新模式，审核门槛尽可能拉高，要求有发布过立足真实需求、有真价值的、让人兴奋的原创 AI 实践分享，群内时刻有脑暴，互相启发，开阔眼界，并整理日常价值讨论成内部总结文。

WaytoAGI 是一个由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库。 它具有以下特点和功能： 1. 是连接学习者、实践者和创新者的社区，让大家在这里碰撞思想，相互鼓舞，一同成长。 2. 2023 年 4 月 26 日诞生，在没有任何推广的情况下，一年时间已有超过 70 万用户和超千万次的访问量，是很多 AI 爱好者知识的源头。社群的 Slogan 是让更多的人因 AI 而强大，有很多学社和共学共建的活动。 3. 提供以下功能： 和 AI 知识库对话：可以在这里问任何关于 AI 的问题。 AI 网站：集合了精选的 AI 网站，按需求找到适合的工具。 AI 提示词：集合了精选的提示词，可以复制到 AI 对话网站来使用。 知识库精选：将每天知识库的精华内容呈现给大家。 打开“waytoagi.com”就可以找到社群。WaytoAGI 网站和 WaytoAGI 知识库各自独立又相互关联，希望成为您学习 AI 路上的好助手。

Manus 是一款由中国团队研发的全球首款通用型 AI 代理工具，于 2025 年 3 月 5 日正式发布。 它具备以下特点和功能： 1. 区别于传统聊天机器人，具备自主规划、执行复杂任务并直接交付完整成果的能力，被称为“首个真干活的 AI”。 2. 具体技术架构主要基于多智能体（Multiple Agent）架构，运行在独立的虚拟机中。通过规划、执行和验证三个子模块的分工协作，实现对复杂任务的高效处理。其核心功能由多个独立模型共同完成，分别专注于不同的任务或领域，如自然语言处理、数据分析、推理等。 3. 技术架构还包括以下关键组件： 虚拟机：运行在云端虚拟机中，用户可以随时查看任务进度，适合处理耗时任务。 计算资源：利用计算资源生成算法，用于筛选简历等具体任务。 生成物：能够生成各种类型的输出，如文本、表格、报告等。 内置多个 agents：通过内置多个智能体，实现任务的分解和协同工作。 4. 采用“少结构，多智能体”的设计哲学，强调在数据质量高、模型强大、架构灵活的情况下，自然涌现 AI 的能力。 5. 当前的 Manus 相当于 AI 操纵着一个没有图形界面的 Linux 虚拟机和浏览器，能感知电脑环境，执行各类操作。能跑各种 linux 下的指令、库、程序（cd、ls 指令、python 等），也能访问各种网页、获取一些 API 接口的数据，但因没有图形界面，无法运行图形程序。为方便用户通过键鼠介入，提供了用户可视的命令行视窗、浏览器、vscode 两种选项，方便查看运行指令、接管网页和修改文件。 6. 核心亮点包括： 自主执行：AI 可直接执行任务，而不仅仅是提供建议。 类人工作模式：可解压文件、浏览网页、阅读文档、提取关键信息。 云端异步运行：后台执行任务，完成后自动通知用户。 持续学习和记忆：从用户反馈中学习，提高未来任务准确性。 “心智与手”理念：Mens et Manus（拉丁语），象征 AI 实际执行能力。

以下是我能为您做的事情： 1. 关于拥有 AI 大模型的微信助手： 它能帮您解答任何问题，可接入微信或群聊提供自动答疑服务。 您能投喂它特定知识，使其成为您的客服、专业老师或知识备忘录。 无需技术知识，小白也能轻松搭建，全程只需复制粘贴。 可自定义知识库，满足不同需求，支持多场景应用，如客服、教育、个人知识管理等，且全程免费。 2. 关于 WaytoAGI 网站： 您可以和 AI 知识库对话，询问任何关于 AI 的问题。 网站集合了精选的 AI 网站，您能按需求找到适合您的工具。 提供了精选的 AI 提示词，可复制到 AI 对话网站使用。 会将每天知识库的精华内容呈现给大家。 3. 关于如何使用 AI 做事： 写东西：草拟任何东西的初稿，如博客文章、论文、宣传材料等。通过提高提示，让写作更出色。还能让 AI 改进您的文本，以不同风格创建草稿，使内容更生动，添加例子，帮助您完成任务，如写邮件、创建销售模板等。此外，AI 能让您在遇到困难挑战时保持动力。

Trae 是字节跳动旗下的 AI 原生编程工具，具有以下功能和特点： 1. 对国内用户友好：具有中国官网、中文界面、国内模型，稳定且快速。 2. 免费使用：无需购买会员，下载后可直接使用，支持豆包 1.5pro 和满血版 DeepSeek R1、V3 模型。 3. 内置预览插件：写完代码一键运行，所见即所得。 4. 功能丰富： 提供传统的 IDE 功能，如代码编写、项目管理、插件管理、源代码管理等。 具备智能问答功能，在编写代码时可随时与 AI 助手对话，获得代码解释、注释和错误修复等帮助。 提供实时代码建议，AI 助手能理解当前代码并实时提供建议，提升编程效率。 支持通过自然语言描述需求生成代码片段，甚至能编写项目级或跨文件的代码。 可以从 0 到 1 开发项目，告诉 AI 助手想开发的程序，它将提供相关代码或自动创建所需文件。 5. 提供两种模式：Chat 模式根据描述进行代码生成、解释、分析问题或解决问题；Builder 模式帮助从 0 开发一个完整的项目，对代码文件的任何更改都会自动保存。 下载地址：https://www.trae.ai/download ，支持 Mac 系统、Windows 系统，未来支持 Linux 系统。 使用方法： 1. 安装：下载完成后按照界面提示一步步安装。 2. 登录：安装完成后点击右侧登录按钮，若没有账号需先注册。登录时可能需要科学上网，网页登录成功后可关闭，再点击中间大按钮。 3. 进入客户端后，可在对话框右下角选择三种大模型：Claude3.5Sonnet、Claude3.7Sonnet、GPT4o 。 使用案例：如生成一个贪吃蛇游戏，在 Builder 模式下直接输入需求，排队完成后 Trae 进行思考和代码编写，期间需手动接入进行文件审查，全部接受后代码生成完成，Trae 自动运行命令启动页面，即可看到实现的游戏效果。