ComfyUI 是一个基于节点流程式的stable diffusion AI 绘图工具WebUI， 你可以把它想象成集成了stable diffusion功能的substance designer， 通过将stable diffusion的流程拆分成节点，实现了更加精准的工作流定制和完善的可复现性。但节点式的工作流也提高了一部分使用门槛。
同时，因为内部生成流程做了优化，生成图片时的速度相较于webui又10%~25%的提升（根据不同显卡提升幅度不同），生成大图片的时候不会爆显存，只是图片太大时，会因为切块运算的导致图片碎裂。
下载安装
https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
配置模型
将checkpoint模型放入ComfyUI\models\checkpoints目录
ComfyUI与WebUI之间共享模型
在ComfyUI目录中将extra_model_paths.yaml.example文件复制一份，重命名为将extra_model_paths.yaml
修改a111的base_path路径为WebUI路径
启动
运行run_nvidia_gpu.bat启动ComfyUI
更新
如果后面需要更新ComfyUI，可以直接使用update_comfyui.bat，就不需要重新下载和配置了
使用
鼠标右键呼出节点目录，可以直接在目录中选择节点。
鼠标双击呼出节点搜索窗口，知道节点名称的话，直接搜索比较快。
连接好节点网络，通过点击面板右侧的工具栏中的 Queue Prompt，就能开始图片生成了。
通过使用鼠标点击拖动节点上的输出输入点，即可创建连线。
一般的的节点网络包括：
- 输入阶段：模型输入，图片输入等。负责载入模型和图片。
- Clip阶段：clip跳过，clip编码器，lora，controlnet都在这个阶段。
- Unet阶段：ksampler节点，负责在潜空间生成图片。参数和webui中的生成参数基本上相同。
- Vae解码阶段：将生成的图片从潜空间转换成RGB色彩空间。Vae解码节点可以链接不同的VAE来得到不同的解码结果。
- 保存和后处理阶段：预览，保存，后处理
