ComfyUI 是最强大的开源节点式 AI 创作引擎。在无限画布上连接模型、采样器、控制网，可视化构建图像/视频/3D/音频生成流水线。每个参数可见、可调、可复用，像搭乐高一样玩转生成式 AI。
GitHub 119K⭐ · 自定义节点 60,000+ · 社区工作流 10,000+ · 贡献者 1,300+
从 Stable Diffusion 到 Sora 级视频生成，ComfyUI 的节点架构让一切可能变得可见、可控、可复现。
每个模型加载、文本编码、采样步骤都是独立节点，拖拽连线即可构建复杂流水线。分支、合并、条件跳转全部可视化。不像线性 UI 那样黑盒操作，你能看到数据在每一步如何变换。支持缩放、平移、分组、折叠，百节点工程也不乱。
CKPT、Safetensors、Diffusers 格式通吃。SD1.x/SD2.x/SDXL/SD3/Flux 全系列支持，LoRA/LoCon/LoHA/Hypernetwork 即插即用。新增的 int8/int4 量化推理让低端显卡也能跑大模型。UNet、VAE、CLIP 任意组合混搭。
修改工作流时只重新计算变化的节点，未变更部分直接复用缓存。异步队列系统让批量生成、参数扫描、A/B 测试效率倍增。显存不足时自动启用 --lowvram 模式，2GB 显存也能跑 SD1.5。
不止是图像。通过合作伙伴节点支持 SeeDance 2.0（4K 视频）、ACE-Step（音乐生成）、SeedVR2（视频超分）、Hunyuan3D（3D 模型）。一个平台搞定多模态生成，工作流可以图像→视频→3D 串联处理。
所有推理在本地 GPU 完成，模型权重存在你的硬盘上。不会偷偷上传数据、不会强制联网验证、不会远程失效。断网也能用一辈子。对于企业合规和隐私敏感场景，这是不可替代的优势。
整个工作流保存为 JSON 文件，或嵌入到输出图片的元数据中。任何人拿到文件拖入 ComfyUI 即可完整复现你的生成流程。社区市场有上万个工作流模板，从写实人像到动漫风格一键加载。
社区贡献的即用型工作流，加载即跑，改参数即得。
SDXL Base → Hires Fix → Face Detailer → Upscale，一键出 2048px 高清人像
FLUX.1-dev 配合 Canny/Depth ControlNet，精确控制构图与姿态
静态图 + 动作提示词 → 4K 短视频，支持唇形同步和动作控制
单张图片 → 3D Mesh + 纹理，支持 GLB 导出到 Blender/Unity
int8 量化 + 增量执行，让中端显卡也能流畅创作。
从本地运行到云端协作，从个人创作到企业部署，ComfyUI 提供完整解决方案。
在你的硬件上运行，完全离线，数据不出本机，最快速度
云端 GPU 实例，按需付费，免配置，团队协作共享工作流
将工作流转化为 REST API 端点，生产环境部署模型推理服务
企业级基础设施，SSO、审计日志、模型治理、专属支持
60,000+ 社区节点，覆盖 ControlNet、IP-Adapter、AnimateDiff 等
社区工作流市场，浏览、下载、一键加载数千个模板
安装、配置、模型管理和常见故障排查。
如果你追求简单易用、快速出图，A1111 的网页界面更友好。但如果你需要精确控制每个生成步骤、构建复杂流水线、复用工作流、做批量实验，ComfyUI 是不二之选。节点式架构让你可以看到数据流的全貌，调试参数像调试代码一样直观。很多专业创作者先用 A1111 上手，再迁移到 ComfyUI 做精细控制。
最低配置：NVIDIA GPU 4GB 显存（GTX 1650 级别），能跑 SD1.5 512px。推荐配置：RTX 3060 12GB 或更高，可以流畅跑 SDXL 和 FLUX。CPU 模式也能用但极慢（一张图几分钟）。不支持 AMD GPU 的 ROCm 仍在实验阶段。Mac 用户可以用 M系列芯片，但性能约为同级别 NVIDIA 的 1/3。
ComfyUI 通过配置文件指定模型目录。默认在 `ComfyUI/models/checkpoints/` 下放主模型（.safetensors/.ckpt），`models/loras/` 下放 LoRA，`models/vae/` 下放 VAE，`models/controlnet/` 下放 ControlNet 模型。可以通过 `--models-directory` 启动参数指定统一模型库路径，多个 ComfyUI 实例共享同一套模型。
三种方案：1）使用 `--lowvram` 或 `--novram` 启动参数，ComfyUI 会自动将中间结果卸载到系统内存，代价是速度变慢；2）使用 int8/int4 量化模型（v0.27+ 支持），显存占用降低 40-50%；3）使用 `--cpu` 模式把部分计算放到 CPU，适合有 32GB+ 内存的机器。6GB 显存跑 SDXL 完全可行，4GB 显存建议只跑 SD1.5。
两种方式：1）下载 .json 工作流文件，在 ComfyUI 中按 Ctrl+O 加载；2）直接拖拽 PNG 图片到 ComfyUI 窗口——如果图片是用 ComfyUI 生成的，工作流元数据会嵌入其中，自动还原完整节点图。社区网站（如 OpenArt、CivitAI）上的工作流通常提供 .json 下载或图片拖拽。
在 `ComfyUI/custom_nodes/` 目录下用 git clone 克隆节点仓库，重启 ComfyUI 即可。也可以通过 ComfyUI-Manager（社区维护的节点管理工具）在界面内搜索、安装、更新节点。60,000+ 节点覆盖了 ControlNet、IP-Adapter、AnimateDiff、SUPIR 超分、RIFE 插帧等几乎所有主流功能。
几乎感知不到。int8 量化在 SDXL 上 PSNR 损失小于 0.5dB，肉眼基本无差异。int4 在极端情况下可能出现轻微色彩偏移或细节丢失，但对于草图生成、概念探索、缩略图预览等场景完全够用。v0.27+ 的 convrot int4 实现针对 Turing 架构 GPU 做了优化，速度提升明显。建议正式出图用 fp16，快速预览用 int8。
ComfyUI 本体 100% 免费开源（GPL-3.0）。Comfy Cloud 和 Comfy Enterprise 是商业产品，提供云端 GPU、团队协作、企业治理等功能，按使用量或订阅收费。本地运行的 ComfyUI 永远免费，不限制任何功能。模型权重由社区和厂商提供，部分商业模型（如 Flux Pro）需要单独授权。
来自 GitHub、Reddit、Twitter 的真实反馈
"从 A1111 迁移到 ComfyUI 是我做过最好的决定。之前调 ControlNet + LoRA + Hires Fix 的组合要在网页上点十几个下拉框，现在一条节点链清清楚楚。工作流保存成 JSON 后，我可以精确复现任何一次生成结果。对于做 AI 视觉的从业者，这是必备工具。"
"在 RTX 3070 笔记本上跑 SDXL，之前 A1111 经常 OOM。ComfyUI 的 lowvram 模式 + int8 量化让我能稳定出 1024px 图。增量执行是杀手锏——改了个提示词不用从头跑，只重算 KSampler 那一段，省了大量时间。学习曲线陡但值得。"
"我们用 ComfyUI API 模式做电商产品图批量生成。每个 SKU 跑同一套工作流，输入不同文案和产品图，输出标准化主图+详情图。JSON 工作流保证了输出一致性，API 端点让前端系统可以直接调用。比外包拍摄省了 90% 成本。"