ComfyUI是一款基于Stable Diffusion的开源可视化工作流工具，它以节点式的操作逻辑（类似搭积木），将AI图像生成、处理的各个功能拆分为独立的"节点"，用户可以自由拖拽、连接节点来组合流程，相比更偏向"一键生成"的Stable Diffusion WebUI，它的自定义能力、灵活性和可扩展性更强，主要可以用于以下场景： 1. AI图像生成（核心基础用途） - 文生图：输入文字描述（提示词），结合选择的Stable Diffusion基础模型、风格模型（Lora）等，生成符合需求的图像，比如： - 创作者生成二次元角色插画、赛博朋克场景概念图 - 普通用户生成个性化头像、手机壁纸、社交平台配图 - 图生图：以一张现有图像为基础，输入文字提示词修改图像的风格、内容，比如将写实照片转换成水彩画风格，或者替换图像中的特定元素 2. 图像精细化处理与优化 - 局部重绘：仅选择图像的特定区域重新生成，比如修改人物的服装、修复图像的瑕疵、调整场景中的某个物体 - 高清修复：提升图像分辨率，修复模糊、低清的图像（比如老照片修复、低分辨率插画的高清化） - 风格迁移：将图像转换为特定艺术风格，比如照片转油画、水墨风格，或者参考某张图像的风格生成新内容 3. 自定义AI图像工作流搭建（特色功能） 这是ComfyUI最具优势的功能：用户可以将图像生成/处理的所有步骤（模型加载、提示词输入、参数调整、ControlNet控制、图像输出等）拆分为节点，自由组合连接，搭建专属的自动化工作流，比如： - 搭建 加载二次元Lora模型→输入提示词→ControlNet控制人物姿势→生成图像→局部重绘细节→高清修复 的流程，后续仅需修改提示词/姿势参考图，就能快速生成符合要求的插画 - 搭建批量生成图像的工作流，一次性生成几十张同风格的图像，用于素材储备 注：ControlNet是用于控制图像生成细节的模型（比如控制人物动作、构图）；Lora是轻量微调模型，用于添加特定风格/人物特征 4. AI图像模型的测试与调试 针对AI图像开发者、研究者，或是想要深入探索Stable Diffusion的用户： - 可以快速测试不同的Stable Diffusion基础模型、Lora模型、ControlNet模型的效果 - 直观调整采样步数、CFG系数、种子值等参数，实时查看参数变化对生成图像的影响，方便找到最优生成参数，或是调试自己训练的模型 5. 内容创作辅助工具 在多个行业的内容创作中，它可以作为高效的辅助工具： - 游戏/影视行业：生成游戏角色立绘、场景概念图、影视分镜草稿，节省前期美术设计成本 - 自媒体/设计行业：生成公众号封面、短视频配图、海报初稿、包装设计参考图 - 创意行业：为插画师、设计师提供灵感素材，快速将创意想法可视化 此外ComfyUI的拓展性很强，用户可以安装自定义节点、模型，或是和Python脚本、自动化工具结合，实现批量生成、自动分类图像等更多定制化功能。
