ComfyUI 还值不值得学？一次把话说清楚

这两年，只要你稍微关注 AI 生图，就绕不开 ComfyUI。

有人把它捧成“AI 工作流的终极形态”，也有人吐槽它是“程序员玩具”。
很多人心里其实只有一个疑问：

“我就是想好好用 AI 画点东西、做点项目，现在再去啃 ComfyUI，还值吗？”

下面这篇，就换一种说法，把同一件事讲清楚：
ComfyUI 到底是什么、擅长做什么、门槛在哪、适合什么样的人，以及在 2025 年之后还该不该投入时间。

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一、ComfyUI 是个什么玩意？

先用一句话概括：

ComfyUI 是一个基于节点的 Stable Diffusion / AIGC 工作流编辑器。

传统 WebUI 的交互方式很直接：

• 界面是一堆输入框、下拉框和按钮
• 模型、采样器、VAE、后处理被封装在背后
• 你能调的参数有限，完整流程也不容易复现

ComfyUI 把这一整条流程拆开了：

• 每一步都是一个节点（Node）
  • 载入基础模型
  • 加载 LoRA / ControlNet
  • 编码提示词
  • KSampler 采样
  • VAE 解码
  • 保存结果
• 节点之间用连线表示数据流
• 最终形成的是一张「工作流图」

一条最简单的图，可能就是：

Load Checkpoint → Encode Prompt → KSampler → VAE Decode → Save Image

你可以在任意地方插、删、替换节点，
也可以把整张图保存为一个工作流文件，下次直接打开继续用，或者分享给别人一键复现。

本质上，ComfyUI 把“AI 生图”变成了“搭节点图”：
流程透明，可控、可复制。

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二、ComfyUI 到底解决了哪些痛点？

要不要学 ComfyUI，关键取决于：你遇到的问题，它能不能明显帮上忙。

结合实际使用体验，大概可以归纳出几块它特别擅长的方向。

1. 让工作流真正可复现

在传统 WebUI 里，你偶尔能调出一个惊艳效果，但过几天再想重现，很难完整复刻当时那一套：

• 模型版本换了几个
• LoRA 叠加顺序记不清
• ControlNet 配置过几次，参数全糊在脑子里

而在 ComfyUI 里：

• 所有操作被写在节点和连线里
• 模型、LoRA、ControlNet、采样方式、步数、CFG 等全部保存在工作流文件中
• 这张图本身就是“工程记录”

对要做课程项目、毕设、论文复现的人来说，
你给出的不再只是几张结果图，而是整条可执行的生成链路。

2. 多模型、多阶段串联更自然

当你不满足于“单模型出一张图”，而是想要多模型协同输出时，ComfyUI 的优势会被放得很大。

比如这样的流程：

• 主模型生成大致构图
• LoRA 负责风格、角色设定
• ControlNet 控人物骨骼、线稿或深度信息
• 最后再接一层修复、放大、后处理节点

在 WebUI 里，这意味着：

• 在几个标签页来回切换
• 不断改模型、改预处理器
• 靠记忆维持一个复杂配置组合

在 ComfyUI 里，就是多拉几条线，多接几个节点。
对需要稳定批量出图、按模板生产内容的工作室或团队，这种「可视化工作流」是刚需。

3. 低成本显卡 + 云算力，更好组合

现在哪怕你没有高端显卡，也不一定和 ComfyUI 无缘。
直接上算力云租用 GPU，同样能跑完整工作流。

比如在算力云平台 晨涧云 开一个带 ComfyUI 的云容器环境，就可以：

• 把重任务丢到云端完成
• 本地只做轻量预览与调试
• 利用节点控制，把显存和时间「花在刀刃上」

ComfyUI 本身不会神奇地减少显存占用，但它给了你更细颗粒度的控制方式，
对于只有 8GB～16GB 显卡，或者依赖云算力的用户来说，这种“精打细算”非常重要。

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三、ComfyUI 的门槛：并不适合所有人

优点说完，不得不承认：ComfyUI 的学习曲线确实不算浅。

1. 概念门槛：需要一点底层理解

如果你对 Stable Diffusion 的基本概念几乎一无所知，上来看到满屏节点，很容易当场劝退。

想用顺手，至少要搞清：

• Prompt / Negative Prompt 的基本思路
• Sampler、Steps、CFG 等参数大致干什么
• LoRA、ControlNet、VAE 这些组件分别负责哪一段工作

换句话说，ComfyUI 不太适合“完全不想了解原理，只想点按钮出图”的人。

2. 工程门槛：生态活跃，更新快，也意味着要折腾

ComfyUI 的生态非常热闹：

• 各路作者在写新的节点和插件
• 同一功能可以有多个不同实现
• 插件版本更新快，有时还会出现兼容问题

实际使用时，你需要：

• 接受「用 Git 拉代码、更新插件」这件事
• 思考“别人给的工作流为什么在自己机器上跑不通”
• 偶尔排查一下依赖和版本问题

如果你对这些工程层面的事情完全没有耐心，那 ComfyUI 体验会大打折扣。

3. 时间成本：熟悉到“得心应手”需要积累

会打开 ComfyUI 并不难，
真正难的是：

• 看懂复杂工作流里每一个节点的意义
• 知道哪里可以删，哪里不能乱动
• 遇到问题时，知道从哪一段开始排查

从“能跑起来”到“能自己搭一条完整流程”，
通常需要一个逐步积累的过程，不是刷一两篇教程就能解决。

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四、谁适合认真学，谁可以暂时放一放？

把前面的内容收束一下，可以大致分成两类人群。

1. 暂时不推荐从 ComfyUI 开始的人

• 完全 AI 小白，对 SD 和生图一无所知
• 只是想偶尔出几张图玩玩，没有长期打算
• 对环境配置、命令行、依赖管理完全没耐心

对你来说，更合理的路线是：

• 先用一键包、网页版生图服务或者传统 WebUI
• 把 Prompt、基本参数和常用模型玩熟
• 等真的遇到“这个工具做不到我想要的效果了”，再考虑上 ComfyUI

2. 值得投入时间学 ComfyUI 的人

• 已经玩过 WebUI/MJ/SD，对生图有一定基础
• 计划长期做 AI 绘画、视频、内容生产，而不是一时跟风
• 有清晰的流程化需求：例如批量出图、模板化生成、项目交付可复现
• 接受适度折腾，最好有一点工程或编程背景

另外还有一类非常适合：

• 做课程项目、毕设、科研，需要把工作流完整给别人复现
• 有把生图流程搬到云端、做服务化 / 产品化的打算

对这些人来说，ComfyUI 更像是一种底层能力，而不是单纯的“画图软件”。

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五、2025 年之后，还值得把时间砸在 ComfyUI 上吗？

工具一直在变，这是很多人纠结的点：
“万一我刚学会，它就被新东西替代了怎么办？”

换个角度看这个问题：

1. 你在学的不只是一个软件，而是一种「工作流思维」

   • 无论是 SD、生视频还是多模态，背后都是一串有顺序的处理步骤
   • ComfyUI 让你用节点和数据流来理解这套流程
   • 这种思维可以迁移到其他工具和框架上

2. ComfyUI 的生态目前仍然活跃

   • 新模型、新玩法几乎都能立刻看到对应节点
   • 社区不断产出各种可直接执行的工作流模板
   • 对于内容生产者来说，这是现成的工具库

3. 中长期在 AIGC 领域深耕，工作流能力迟早要补

   • 不管未来出现什么新工具，
   • 能把模型、算法、参数和流程串在一起的人，永远是中枢角色

因此，与其纠结 ComfyUI 会不会被替代，不如回到一个更根本的问题：

你是否打算在 AI 生成领域长期投入？

• 如果答案是否定的，那任何工具学到一半都可能嫌重
• 如果答案是肯定的，那把 ComfyUI 当作一门工作流“基础课”，仍然是划算的选择

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六、如果准备学，建议这样开始

很多人在 ComfyUI 这里卡壳，是因为第一步就选错了方法——上来就想从零搭一条大而全的工作流。

更现实的路线是分三步走：

1. 先跑起来一条现成工作流

   • 找一条别人分享的通用工作流（比如 SDXL 人像）
   • 按说明把缺的节点和模型补齐
   • 确保在自己机器上能完整出图

2. 在既有工作流基础上做小改动

   • 换基础模型、LoRA、ControlNet
   • 调 Prompt 和采样参数
   • 每次只动一两个地方，观察效果变化

3. 最后再尝试自己从零搭建

   • 从最简单的“加载模型→采样→解码→保存”开始
   • 再逐渐添加放大、局部重绘、多阶段细化等节点

当你能够独立拆解别人给的复杂工作流，并搭出自己的版本时，
其实就已经完成了从“ComfyUI 用户”向“ComfyUI 创作者”的转变。

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结语：ComfyUI 不是必修课，但对某些人很关键

回到开头那个问题：

“现在学 ComfyUI，还值吗？”

更贴近现实的回答是：

• 对只是偶尔玩玩 AI 的人，它确实有点重，没必要强行上
• 对打算长期在 AIGC 方向深耕、需要稳定工作流和流程控制的人，它依然是一门值得投入的“基础工具课”

如果你已经对“靠运气调参数”这件事感到厌烦，
想真正掌握 AI 生成背后的那条隐形流水线，
那么花时间把 ComfyUI 学明白，仍然是一件划算的事。

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转载自：https://www.mornai.cn/news/aigc/comfyui-is-worth-learning/