安装与启动
选择 Desktop 或便携版，确认 Python、CUDA 与显卡驱动。启动后检查浏览器地址、显存和队列状态。
- Windows / macOS / Linux
- NVIDIA 显卡与 CPU 模式
- 启动失败日志定位
Load Checkpoint
MODEL · CLIP · VAECLIP Text Encode
POSITIVE PROMPTKSampler
STEPS 24 · CFG 7.0VAE Decode
LATENT → IMAGEVideo Output
MP4 · 24 FPS01安装与启动
02理解核心节点
03导入工作流
04生成与排错
EXAMPLES
示例工作流
STEP BY STEP
ComfyUI 入门教程
界面与节点连接
掌握画布缩放、节点端口、数据类型、队列、历史记录以及节点组的组织方式。
- 输入端与输出端
- 连线颜色与数据类型
- 节点搜索与快捷键
模型与文件目录
理解 Checkpoint、VAE、LoRA、ControlNet 和视频模型的区别，并放入正确目录。
- models/checkpoints
- models/vae 与 loras
- 模型不显示的刷新方法
采样器与关键参数
理解 Seed、Steps、CFG、Sampler、Scheduler 与 Denoise 对画面稳定性和细节的影响。
- 新手推荐 Steps 20–30
- CFG 与提示词强度
- Denoise 控制变化幅度
图生视频流程
准备首帧、加载视频模型、设置帧数与分辨率，再完成采样、解码和视频合成。
- 首帧构图与主体稳定
- 帧数、FPS 与时长换算
- 显存不足时分辨率策略
缺失节点与排错
遇到红色节点、模型未找到、CUDA OOM 或输出闪烁时，按问题类型逐项检查。
- 安装缺失 Custom Nodes
- 检查模型名称与目录
- 降低批次、帧数和分辨率
NODE REFERENCE
核心节点与参数
Checkpoint Loader加载主模型并输出 MODEL、CLIP、VAE。
MODELCLIP Text Encode把正向或反向提示词编码为条件信息。
TEXTKSampler控制种子、步数、CFG、采样器与降噪强度。
SAMPLEControlNet用姿态、深度、边缘等条件约束构图。
CONTROLVAE Decode把潜空间结果解码为可预览、可保存图像。
DECODEVideo Combine设置 FPS、编码格式并合成为视频文件。
VIDEODOWNLOAD
工作流下载
RESOURCES