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ComfyUI 是什麼？節點式 AI 繪圖工具介紹
一句話說明
ComfyUI 是一個用節點拼出 AI 生圖流程的開源工具。每個節點負責一件事（載入模型、處理提示詞、取樣、儲存圖片），用線把它們連起來，就是一個「工作流程（workflow）」。
為什麼要用節點？
一般的 AI 繪圖介面把所有選項放在一頁表單裡，按下「生成」就好。這樣很容易上手，但流程是固定的。
ComfyUI 則把流程拆開，讓你自由組合：
- 先生成一張小圖 → 放大 → 再對局部重繪
- 同時用兩個 ControlNet 控制姿勢和構圖
- 生成圖片後自動去背、加上文字、存成不同尺寸
- 把一張圖片轉成影片
這些在 ComfyUI 中都只是多接幾個節點。
和其他工具的比較
| ComfyUI | Stable Diffusion WebUI（A1111 / Forge） | 線上 AI 繪圖服務 | |
|---|---|---|---|
| 介面 | 節點圖 | 表單 | 輸入框 |
| 上手難度 | 較高 | 中 | 最低 |
| 彈性 | 最高 | 中（靠擴充功能） | 低 |
| 新模型支援 | 最快 | 較慢 | 依服務 |
| 顯示卡記憶體效率 | 佳 | 中 | 不需要 |
| 可重複 / 分享流程 | 工作流程檔 | 參數 | 有限 |
| 費用 | 免費 | 免費 | 訂閱或按次 |
近年來大多數新的開源圖像與影片模型，都會優先提供 ComfyUI 的支援與範例工作流程，ComfyUI 因此成為本機 AI 生成的主流工具。
AI 生圖的基本原理
了解原理，才知道每個節點在做什麼。目前主流的圖像模型都是擴散模型（Diffusion model）：
純雜訊 ──去噪──▶ 有點輪廓 ──去噪──▶ …… ──去噪──▶ 清晰的圖片
（每一步都參考提示詞的方向）- 文字編碼器（Text Encoder / CLIP）：把提示詞轉成模型看得懂的向量。
- 擴散模型（UNet / Diffusion Transformer）：從一張雜訊開始，依照提示詞一步步「去除雜訊」。
- 取樣器（Sampler）：決定每一步怎麼去噪、總共幾步。
- VAE：模型實際上在一個壓縮過的「潛在空間（latent）」中運算，最後由 VAE 把 latent 解碼成看得到的圖片。
ComfyUI 的基本工作流程，就是把這四個部分各自做成節點並連接起來。下一節安裝完成後，你會在預設的工作流程中看到它們。
常見名詞
| 名詞 | 說明 |
|---|---|
| Checkpoint | 包含擴散模型、文字編碼器、VAE 的完整模型檔 |
| LoRA | 小型的附加模型，用來加入特定風格、角色或物品 |
| ControlNet | 用參考圖（線稿、姿勢、深度）控制構圖的模型 |
| Latent | 模型運算時使用的壓縮圖像表示 |
| Seed | 隨機種子，相同的種子與參數會產生相同的圖片 |
| CFG | 提示詞的影響強度 |
| Workflow | 工作流程，可存成 JSON 或嵌在 PNG 圖片中 |
授權與使用注意
- ComfyUI 本身是開源軟體（GPL-3.0）。
- 每個模型都有自己的授權，有些限制商業使用。下載模型時請閱讀模型頁面上的授權說明。
- 生成的內容請遵守法律與平台規範，不要用於冒充他人或侵害他人權益。
下一節開始安裝 ComfyUI。
更新於 2026年10月12日