ComfyUI

功能強大的開源節點式生成式AI應用，支援影象、影片、音訊和3D內容生成

影片生成

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ComfyUI 是一款功能強大的開源節點式生成式 AI 應用程式，支援影象、影片、音訊和 3D 內容的生成。產品由 comfyanonymous 開發，採用圖形化節點工作流設計，使用者可以透過連線不同節點來構建自定義的 AI 生成流程。ComfyUI 完全免費開源，使用者可以在本地裝置上執行，也可以透過 Comfy Cloud 雲服務使用。截至目前，ComfyUI 已成為 AI 影象生成領域最受歡迎的工作流工具之一，在全球擁有大量專業使用者和開發者社群。
ComfyUI 是由匿名開發者 comfyanonymous 建立的開源專案，專注於為 Stable Diffusion 等生成式 AI 模型提供視覺化工作流介面。與傳統線性使用者介面不同，ComfyUI 採用節點式架構，使用者可以在畫布上自由連線節點，構建複雜且高度定製化的 AI 生成流程。從技術架構來看，ComfyUI 基於 Python 開發，提供了模組化的節點系統，支援使用者自定義節點擴充套件。產品最初主要面向影象生成場景，隨著版本迭代，逐漸擴充套件到影片生成、音訊生成和 3D 內容建立等領域。
節點式工作流系統是 ComfyUI 的核心特性。使用者透過在畫布上連線不同的節點來構建 AI 生成流程，每個節點代表一個特定的功能模組。實時預覽功能允許使用者在調整工作流引數時即時檢視生成結果，大幅提升了迭代效率。工作流複用與分享功能使得使用者可以儲存、匯出和分享自己的工作流。多模態內容生成支援影象、影片、音訊和 3D 內容的建立。 ComfyUI 提供強大的自定義節點功能，使用者可以開發自己的節點來擴充套件產品功能。產品支援本地 API 呼叫，便於開發者將 ComfyUI 整合到自己的應用中。從使用者體驗來看，ComfyUI 提供了兩種主要的執行方式：本地部署和雲端服務。本地部署需要使用者具備一定的技術能力，但執行成本更低且資料完全自主可控。雲端服務（Comfy Cloud）則提供了即開即用的體驗。
ComfyUI 核心程式完全免費開源，使用者可以自由下載、使用和修改程式碼，無需支付任何授權費用。這一開源策略使 ComfyUI 在全球開發者社群中獲得了廣泛支援。 ComfyUI 官方提供了雲端服務 Comfy Cloud，採用訂閱制和按量計費相結合的收費模式。免費版$0/月提供400點月度積分，標準版$20/月提供4,200點，創作版$35/月提供7,400點，專業版$100/月提供21,100點，企業版定製收費。計費特點：僅在工作流實際執行（GPU 計算）時消耗積分，空閒時間不計費。每個訂閱方案還包含每月 $10 的 API 餘額，可用於呼叫閉源商業模型。雖然 ComfyUI 本身免費，但第三方開發者提供的部分自定義節點和工作流可能需要付費購買。
專業使用者高度認可：資深使用者普遍對 ComfyUI 給出積極評價，認為其是"唯一真正可控的 AI 影象生成方案"。使用者反饋顯示，一旦建立了自己的工作流庫，日常出圖效率可以提升數倍，部分使用者表示"再也回不去"使用其他工具。虛擬偶像製作團隊使用者反饋："我們團隊以前用 WebUI 做角色圖，每次換髮型或服裝都要重新試十幾遍引數。現在我們把整個生成鏈路固化成了標準工作流。" AI 藝術工作室技術負責人表示："我們現在有超過 50 個定製化工作流，覆蓋電商主圖、角色概念設計、建築渲染等多個場景。效率提升了至少三倍。" 新手使用者抱怨：入門使用者普遍反映 ComfyUI "太難上手"，主要問題包括文件太少、報錯資訊看不懂、節點連線邏輯複雜等。
行業媒體和開發者社群普遍認為 ComfyUI 在以下方面具有明顯優勢：高度可控性、工業化潛力、記憶體效率優秀、生態擴充套件性。在主流 AI 繪圖工具中，ComfyUI 與 Stable Diffusion WebUI、Midjourney 等產品形成差異化競爭。ComfyUI 的核心競爭力在於工作流的靈活性和可控性，適合需要批次處理和標準化流程的專業場景。隨著 AIGC 進入深水區，ComfyUI 正是瞄準了規模化、標準化利用 AI 能力的這一需求，在專業創作和企業應用領域建立了穩固的市場地位。
2025 年，國家網路安全通報中心釋出預警，指出 ComfyUI 存在多個高危安全漏洞。ComfyUI 存在的安全漏洞包括 CVE-2024-10099（任意檔案讀取）、CVE-2024-21574至CVE-2024-21577（均為遠端程式碼執行）。這些漏洞可被攻擊者利用實施遠端程式碼執行攻擊，獲取伺服器許可權，進而竊取系統資料。已有境外駭客組織利用 ComfyUI 漏洞對中國網路資產實施攻擊。風險應對建議：及時更新 ComfyUI 到最新版本，安裝官方安全補丁；企業部署時做好安全加固，避免將服務暴露在公網；關注官方安全公告，發現問題及時處置。 ComfyUI 的高學習門檻是其面臨的主要爭議之一。節點式操作介面對於非技術背景使用者不夠友好，需要一定的學習成本。
適合人群包括：專業數字藝術家（需要精確控制生成結果的創作者）、AI 開發者和技術愛好者（希望深入瞭解 AI 模型工作原理）、內容創作團隊（需要批次生成和標準化工作流程）、電商設計師（需要快速生成大量產品圖）、遊戲開發者（需要生成大量角色概念圖、場景素材）。不適合人群：完全新手使用者（對 AI 繪畫一無所知）、追求快速出圖的使用者（如果只是偶爾需要生成影象）、沒有 GPU 資源的使用者（本地執行需要較強的 GPU 配置）。使用建議：循序漸進學習；從官方文件和基礎教程開始；利用社群資源；建立個人工作流庫；關注安全更新。
ComfyUI 作為當前最強大的開源節點式生成式 AI 應用，在 AI 影象生成領域佔據了重要地位。產品透過視覺化工作流設計，實現了 AI 生成過程的完全可控和可復現，為專業創作者和企業團隊提供了高效的生產力工具。核心優勢包括：完全免費開源、節點式高度定製、記憶體效率優秀、工作流可複用等。與此同時，產品面臨的學習門檻較高、安全漏洞風險等問題也需要使用者關注。從市場定位來看，ComfyUI 更適合具備一定技術基礎的專業使用者，而非完全新手。隨著 AIGC 產業的持續發展，ComfyUI 有望在工業化生產和企業級應用場景中發揮更大價值。

使用者評論

Raymond.Clark_77

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ComfyUI 的 App Mode 推出來的時候我挺興奮的，結果用了幾次發現，本質上就是把節點圖藏起來了而已。給客戶交付確實方便了，但我自己除錯的時候還是得切回完整模式。而且那個 ComfyHub 上的工作流質量參差不齊，很多都是半成品，下載下來還得自己改半天。

Helen_Johnson_Pro04

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用了半年 ComfyUI，最深的感受就是：入門是真的難，但上手之後是真的香。現在讓我回去用 WebUI 我反而不習慣了，總覺得控制力不夠。最近在搞電商產品圖批次生成，搭好一條流水線直接跑，效率翻了好幾倍。

WilliamHernandezII

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ComfyUI 外掛生態太活躍了，但也意味著相容性問題層出不窮。每次更新完核心版本，總有幾個自定義節點會掛掉，得等作者更新。這點挺煩的。我現在養成習慣了，升級之前先備份整個 ComfyUI 目錄，不然出了問題哭都來不及。

Victoria.WilliamsX

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剛把 ComfyUI 部署到公司的工作站上，RTX 4090 跑 SDXL 是真的快，冷啟動比 WebUI 快了將近一半。而且連續跑了 50 張高解析度的圖，一次 OOM 都沒出。不過搭建複雜工作流的時候還是得小心視訊記憶體管理，ControlNet 加多了照樣會崩。

KimberlyScottZ

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第一次開啟 ComfyUI 的時候真的懵了，滿屏的節點和線，完全不知道從哪下手。後來找了個現成的工作流拖進去，跑通了第一張圖，才慢慢理解節點邏輯。給新手的建議：別一上來就想自己搭工作流，先抄別人的，跑通了再慢慢改。

George.Foster_20235

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ComfyUI 工作流可以儲存成 JSON 分享，這個設計太棒了。團隊協作的時候直接傳檔案，對方拖進來就能復現，省去了無數口舌解釋。而且我們用 Git 來管理工作流的不同版本，誰改了什麼一目瞭然，比之前口頭溝通高效太多。

Isabella.MartinIII

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顯示卡 8G 視訊記憶體，一開始覺得跟 ComfyUI 無緣了。後來加了 --lowvram --force-fp16 啟動引數，又用了 FP8 版本的模型，居然能跑 SDXL 了，雖然慢了點但能出圖！現在又發現 GGUF 量化版本更省視訊記憶體，Q8 畫質幾乎無損，強烈推薦視訊記憶體緊張的同學試試。

wef3bkdk

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custom nodes 是 ComfyUI 最大的雙刃劍。功能強是真強，但經常踩坑。昨天裝了一個新節點，結果整個工作流都崩了，排查了半天才發現是版本衝突。建議用 ComfyUI Manager 管理節點，裝之前先看 GitHub 上的最近更新日期，超過半年沒更新的儘量別碰。

Gary_Gomez098

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看到有人吐槽 ComfyUI 介面醜，我倒覺得無所謂。工具是拿來用的不是拿來看的，節點圖清晰可讀就行，沒必要花裡胡哨。不過複雜工作流確實容易變得雜亂，我後來學會了用 Reroute 節點和分組功能，畫布整潔多了。

EMitchell520

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用 ComfyUI 跑 ControlNet + IP-Adapter 的多模型串聯，WebUI 根本做不到這種精細度。雖然搭建工作流花了一下午，但之後每次出圖都是穩定的，不用靠運氣跑。現在我一條工作流跑了將近兩個月沒改過，每天批次出圖完全自動化。

Jose.Harris_77955

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ComfyUI 官方桌面版出來了，下載安裝特別簡單，I 卡核顯居然都能無痛部署。以前找 I 卡版本的啟動器找半天，現在官方直接內建了。不過桌面版有些高階功能還不支援，比如自定義節點的安裝路徑管理，期待後續版本完善。

كيانگلشن

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跑影片生成的時候，5 秒的片段在 4090 上都要等十幾分鍾，實在是折磨。ComfyUI 做圖沒問題，做影片效率還是太低了。而且影片的角色一致性很差，同一個 prompt 跑出來的兩段影片，主角的臉可能完全不一樣，這問題目前好像還沒什麼好辦法。

SWalker5202

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夏天跑圖簡直是噩夢。機箱摸上去能煎雞蛋，風扇起飛的聲音像飛機引擎。雖然有空調但還是心驚膽戰的，建議冬天再折騰影片生成。我買了個筆記本散熱架墊高，溫度能降個幾度，算是花小錢辦大事了。

ThomasMartinez_Max

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從 A1111 遷移到 ComfyUI 花了兩週時間，但遷移完生產力提升明顯。同樣的工作流，ComfyUI 速度更快，視訊記憶體佔用更少，而且能做的事情多太多了。我現在一條工作流裡串了 SDXL、兩個 ControlNet、IP-Adapter 和放大節點，A1111 根本搞不定這麼複雜的管線。

ZacharyYoung

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FLUX 模型在 ComfyUI 上跑得比 A1111 流暢多了。不過第一次跑的時候忘了換 FLUX 專用的 VAE，出來的圖顏色怪怪的，踩了個經典坑。後來學會了用 GGUF Q8 版本的 FLUX，12G 視訊記憶體就能流暢執行，畫質損失幾乎看不出來。

MAtay

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ComfyUI 官方更新太頻繁了，有時候真希望他們慢一點。前腳剛適配了新版本，後腳又出了個新版本，工作流失效好幾次了。尤其是那些依賴特定節點版本的複雜工作流，一更新就得重新除錯大半天，心累。

BlockVentures517

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工作流搭多了之後發現，節點圖越來越像地鐵線路圖，密密麻麻的。後來學會了用子圖（Subgraph）來組織，整潔多了。把常用的功能模組封裝成子圖，主畫布清爽很多，而且子圖可以跨工作流複用，效率提升很明顯。

دیناقاسمی

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最喜歡 ComfyUI 的一點是透明性。每一步都在幹什麼、資料流怎麼走的，看得清清楚楚。不像其他工具，出問題了都不知道是哪個環節出了岔子。在 ComfyUI 裡，節點變紅了我一眼就知道是哪個環節出了問題，定位效率高很多。

vICTORIAwATSON

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昨天裝 ComfyUI-Manager 的時候發現安裝自定義節點是真的方便，一鍵安裝。但有些節點裝上後功能重複，分類也亂，幾個名字差不多的節點不知道該用哪個。後來發現社群有篇文章整理了常用節點的對比，照著選省了不少試錯時間。

SHarris_7

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用 5060 Ti 跑 ComfyUI，FP4 版本的模型簡直是我的救星。畫質損失不明顯但速度提升巨大，低視訊記憶體卡也能愉快玩耍了。現在我白天用公司雲 GPU 跑複雜工作流，晚上回家用自己的卡跑簡單任務，組合起來效率還不錯。

Joan_LongJr

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搞電商產品圖批次生成，ComfyUI 的節點式工作流太適合了。搭好一條流水線，換產品圖直接跑，引數都不用改，效率翻了好幾倍。我們工作室現在三個人維護了十幾條不同的工作流，覆蓋服裝、美妝、食品幾個品類，客戶滿意度提升了不少。

EtherEagleAdams

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我是完全零基礎入門的，一開始連 checkpoint 和 safetensors 是啥都不知道。照著網上的教程一步步來，花了一週時間終於能自己搭簡單的工作流了。成就感滿滿。建議其他小白先從秋葉的整合包開始，別一上來就折騰手動安裝，太容易勸退了。

Lisa_Johnson_Plus

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Reddit 上 r/ComfyUI 社群的氛圍很好，遇到問題發帖很快就有人回覆。但官方文件確實不夠完善，很多東西得自己去 GitHub issue 裡翻。而且作為一個開源專案，很多新功能出來的時候連基本的教程都沒有，全靠社群自己摸索和分享。

ZHarris_88

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講真，ComfyUI 不適合只想點一下就出圖的普通使用者。如果你只是偶爾玩玩 AI 繪畫，用 Midjourney 或者 WebUI 就夠了。但如果你是認真的創作者，追求可控性和復現性，那 ComfyUI 值得投入時間去學。別被剛開始的難度嚇到，熬過去就是另一片天。

NMyers369020

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ComfyUI 對視訊記憶體的管理真的比 A1111 好太多。同樣的 SDXL + ControlNet 組合，A1111 跑到一半就容易崩，ComfyUI 穩穩的。而且我注意到 ComfyUI 社群對 FLUX 和最新的模型支援總是最快的，這點領先其他平臺很多。

Sarah.Stephens_Max12

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KSampler 的每一步都能看到 latents 的實時預覽，這對於調參太有用了。能直觀看到去噪過程，在合適的時機停下來調整方向。對比 WebUI 那種黑箱操作，ComfyUI 的除錯體驗簡直是從矇眼到睜眼的飛躍。

Douglas.RiveraX

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GitHub 上已經 107k stars 了，這個數字說明一切。ComfyUI 不再是邊緣工具了，已經是 AI 影象生成的事實標準之一。從去年到現在，社群增長了將近一倍，每天都有新的工作流和節點發布，生態越來越成熟。

Thomas_ReyesSr

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自定義節點的安全隱患確實值得警惕。畢竟節點本質上是 Python 程式碼，可以讀寫檔案、聯網。建議只裝知名開發者的節點，來歷不明的儘量別碰。我一般安裝之前會先掃一眼程式碼，看看有沒有可疑的網路請求或者檔案操作，安全第一。

bigbear265

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裝置遷移功能有點坑，MPS 加速下的速度跟 NVIDIA GPU 沒法比。Mac 使用者想認真玩 ComfyUI，還是建議搞個 eGPU 或者直接用雲 GPU。我現在就是本地 Mac 寫 prompt 搭建工作流，遠端連一臺 4090 的雲伺服器跑圖，分工明確。

AlexanderRuiz168

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最近發現 ComfyUI 的 API 介面很好用，可以直接整合到自己的應用裡。後端起一個 ComfyUI 服務，前端調 API 生成圖片，生產環境部署起來很順暢。而且支援並行任務執行，同時跑多個工作流，吞吐量非常可觀。

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