【ComfyUI】藍耘元生代 | ComfyUI深度解析：高性能AI繪畫工作流實踐

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【作者主頁】Francek Chen
【專欄介紹】 $?$ 人工智能與大模型應用 $?$ 人工智能（AI）通過算法模擬人類智能，利用機器學習、深度學習等技術驅動醫療、金融等領域的智能化。大模型是千億參數的深度神經網絡（如ChatGPT），經海量數據訓練后能完成文本生成、圖像創作等復雜任務，顯著提升效率，但面臨算力消耗、數據偏見等挑戰。當前正加速與教育、科研融合，未來需平衡技術創新與倫理風險，推動可持續發展。

文章目錄

- 前言
- 一、ComfyUI簡介
- - （一）ComfyUI概述
  - （二）ComfyUI與WebUI的對比
  - （三）ComfyUI使用場景
- 二、藍耘元生代平臺簡介
- 三、藍耘元生代平臺工作流（ComfyUI）創建
- - （一）注冊藍耘智算平臺賬號
  - （二）部署ComfyUI工作流
  - （三）ComfyUI初始界面解析
  - （四）完成創建工作流
- 四、技術文檔說明
- - （一）平臺架構深度剖析
  - （二）功能模塊全面詳解
- 五、藍耘元生代平臺技術優勢對比
- 六、未來展望
- 小結

前言

在人工智能與云計算深度融合的第四次工業革命浪潮中，全球企業對工作流自動化與智能化的需求呈現指數級增長。Python憑借其動態類型系統、海量第三方庫（逾30萬PyPI軟件包）以及TensorFlow/PyTorch等AI框架的深度集成能力，已成為構建智能工作流的事實標準語言。

藍耘科技研發的元生代工作流引擎ComfyUI，基于Python 3.10異步編程模型和DAG動態編譯技術，在AI繪圖、數據分析等場景中展現出突破性性能。其獨創的節點式架構支持每秒百萬級事件處理能力，相較Apache Airflow等傳統方案提升3個數量級。該平臺通過可視化編程界面與代碼深度耦合的設計哲學，實現了從科研人員到工程師的無縫協作。

本文將全面介紹藍耘元生代工作流（ComfyUI）的使用方法，以及相較于其他常見平臺在Python領域的技術優勢。

一、ComfyUI簡介

（一）ComfyUI概述

ComfyUI（一款基于節點工作流穩定擴散算法的WebUI）是一個基于節點流程的Stable Diffusion（穩定擴散）操作界面，它將穩定擴散的流程拆分為各個節點，用戶可通過自定義節點、拖拽連線實現精準的工作流定制與可靠復現，以完成更復雜的、自由度更高的圖像生成工作。

2024年，ComfyUI發布V1.0桌面版本，這個軟件包只有200M，用戶下載后不需要再手動集成Python環境，也不需要再手動拉更新分支，它會自動更新。支持Windows / macOS / Linux平臺使用。

ComfyUI是把所有的工作步驟顯化、流程化，可以自定義拖拽組合，也可以理解為自己搭建一個全自動流水線。

ComfyUI最核心的功能在于它有著更高的自由度和拓展性，而在AI行業高速發展的階段，自由度是重點，不僅要學會如何使用AI，更要學會如何調整AI，讓AI定制化貼近用戶的需求場景、工作流程。

（二）ComfyUI與WebUI的對比

ComfyUI提供了極高的自由度和靈活性，支持高度的定制化和工作流復用，同時對系統配置的要求較低，并且能夠加快原始圖像的生成速度。然而，由于它擁有眾多的插件節點，以及較為復雜的操作流程，學習起來相對困難。?如表1所示。

表1 ComfyUI與WebUI的對比

名稱	ComfyUI	WebUI
界面操作	節點式操作界面	完整的可視化界面
安裝配置	Windows+[M系列芯片]Mac，AMD系列顯卡只能在Linux系統使用，顯卡要求最低是3GB顯存	Windows+Mac，AMD系列顯卡有整合包，顯卡要求最低是4GB顯存
性能對比	占用顯存資源更少，生成大圖時耗時更少且速度更快	相比之下，更占顯存，生成速度也相對較慢
上手難度	?????????	????
功能對比	都是基于 Stable Diffusion 開發的，因此基礎功能基本一致
使用推薦	如果你已經熟練掌握了WebUI，并希望進一步學習更高級的AI工作流，那么ComfyUI是一個不錯的選擇	對于初次接觸AI繪畫或正在使用AI在工作中降本增效、做副業收入的人群來說，WebUI的學習成本相對較低，可能更適合你

（三）ComfyUI使用場景

圖像生成與編輯：數字藝術家、設計師和攝影師可以利用ComfyUI進行復雜圖像生成和深度編輯。?
AI研究與實驗：AI研究人員和開發者可用ComfyUI構建和測試圖像生成模型和算法。?
個性化內容創作：視頻制作者、博客作者和社交媒體影響者可以快速生成個性化的視覺內容。?
教育與培訓：教育工作者可以利用ComfyUI幫助學生理解圖像處理和生成的基本概念。?
游戲開發與動畫制作：游戲和動畫制作人員可以使用ComfyUI生成游戲素材和角色設計。?
產品設計與模擬：產品設計師可以利用ComfyUI快速生成設計原型和視覺效果圖。?

二、藍耘元生代平臺簡介

藍耘科技作為行業內的關鍵力量，自2004年創立以來，便踏上了一段波瀾壯闊的轉型征程，成功實現了從傳統IT系統集成業務向GPU算力云服務業務的華麗轉身。在過往的發展軌跡中，藍耘科技憑借著對市場趨勢的敏銳嗅覺，精準洞察行業發展的每一個細微動向。當云計算與大數據技術如洶涌浪潮般席卷而來時，它以果敢的姿態調整戰略航向，毅然投身于算力領域的廣闊藍海。

歷經多年的潛心鉆研與不懈開拓，藍耘科技已成功構筑起規模突破萬P的強大算力資源體系。在算力資源的管理調度、性能優化以及運維運營等核心環節，形成了一套高度成熟且具備可復制性的工程化能力體系。其服務觸角廣泛延伸，深入高校科研、生命科學、人工智能、自動駕駛、工業設計、智慧城市等眾多前沿領域，為各行業的創新發展提供了堅實的算力支撐。藍耘元生代平臺主頁如圖1所示。

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圖1 藍耘元生代平臺主頁

三、藍耘元生代平臺工作流（ComfyUI）創建

（一）注冊藍耘智算平臺賬號

點擊注冊鏈接：https://cloud.lanyun.net//#/registerPage?promoterCode=0131

輸入手機號獲取驗證碼，輸入郵箱（這里郵箱會收到信息，要激活郵箱），設置密碼，點擊注冊。如圖2所示。

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圖2 注冊藍耘智算平臺賬號

新用戶福利：注冊后可領取免費試用時長（20元代金券，可直接當余額來使用）。

若已經注冊過帳號，點擊下方“已有賬號，立即登錄”即可。

（二）部署ComfyUI工作流

登錄后進入“應用市場”。這里我們就會看到許多AI大模型，包括DeepseekR1，阿里萬相2.1和GPT等等。搜索關鍵字“ComfyUI”，選擇部署ComfyUI基礎版（內置SAM）。如圖3所示。

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圖3 應用市場搜索“ComfyUI”

推薦選擇：計費方式：按量計費；GPU型號：(RTX 3090/RTX 4090) 顯存24GB；GPU卡數：1。最后點擊“立即購買”。如圖4所示。（新用戶送20元代金券，可直接當余額來使用)

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圖4 ComfyUI基礎版部署配置

點擊“快速啟動應用”。

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圖5 快速啟動應用

（三）ComfyUI初始界面解析

ComfyUI是一個基于Python的圖形界面工具，特別適用于交互式地探索和運行各種深度學習模型，尤其是文本到圖像生成模型。其界面主要由工作流繪制區域和操作面板組成。如圖6所示。

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圖6 ComfyUI界面

工作流繪制區域是核心部分，用于節點的添加、編輯、刪除和連接。一個個矩形塊的節點是工作流的主要組成元素。

CLIP文本編碼：
功能：用于將文本輸入編碼為模型可理解的向量，通常用于控制圖像生成的內容。
第一組：包含參數swap1(x)、memory mouse、class switch_backings等，是特定文本提示或自定義參數的占位符。
第二組：包含vote和webread2，表示通過投票機制或網絡讀取功能動態調整文本輸入。
文件名和地址：
功能：定義生成文件的基礎配置和存儲路徑。
包含VAE程序（變分自編碼器，用于圖像解碼）、Latent（潛在空間參數，可能重復出現）、Vote（可能關聯到結果篩選機制）。
保存圖像：
功能：設置生成圖像的保存選項。
包含圖片（輸出內容）、文件名和地址（存儲路徑）、CompAll（是“壓縮所有”或“組合所有”的縮寫，用于批量處理）。
空Latent圖像：
功能：定義生成圖像的潛在空間參數。
參數包括寬度、高度、長度、長度大小，用于控制生成圖像的分辨率或潛在向量的維度。

界面左側是功能區，其中的節點庫和模型庫如圖7和圖8所示。

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圖7 ComfyUI節點庫

節點庫包括utils、采樣、加載器、條件、Latent、圖像、遮罩、_用于測試、高級、模型微調、音頻、3d、API和segment _anything。

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圖8 ComfyUI模型庫

模型庫包括checkpoints、loras、vae、text_encoders、diffusion_models、clip_vision、style_models、embeddings、diffusers、vae_approx、controinet、gligen、upscale_models、hypernetworks、photomaker和classifers。

（四）完成創建工作流

點擊頁面左側的文件夾圖標（工作流），點擊face.json，即可打開Segment Anything的工作流。點擊左下角的圖像，上傳自己的圖像，然后點擊頁面下方的“執行”按鈕，既可以生產效果。生成結果如圖9所示。

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圖9 ComfyUI工作流結果圖

四、技術文檔說明

（一）平臺架構深度剖析

本平臺以Kubernetes為核心構建智能化容器編排體系，實現全生命周期管理閉環。該引擎通過聲明式API與控制器模式，精確執行容器化應用的部署編排、彈性伸縮、滾動升級及故障自愈等關鍵操作，平臺服務可用性達到99.99%。創新性調度算法實現跨可用區資源優化，有效提升整體資源利用率至85%以上。

計算基礎設施集成NVIDIA A100/H100 Tensor Core GPU、第三代Intel Xeon可擴展處理器等尖端硬件，形成異構算力資源矩陣。通過硬件抽象層實現：

GPU資源虛擬化：支持vGPU切分與時間片調度
拓撲感知調度：NUMA架構優化與PCIe通道親和性管理
彈性資源供給：按需動態分配CPU/GPU/Memory資源，配合Kubernetes Device Plugin框架，實現AI訓練任務與推理服務的精準資源匹配。

存儲架構采用存儲層采用分布式存儲系統，支持塊存儲、文件存儲及對象存儲等多種存儲模式。如表3所示。

表3 多模態存儲體系

存儲類型	協議支持	性能指標	適用場景
塊存儲	iSCSI/NVMe-oF	100μs延遲，200K IOPS	關系型數據庫、OLTP系統
并行文件存儲	NFSv4.1/pNFS	50GB/s吞吐，千萬級文件	代碼倉庫、訓練數據集
對象存儲	S3/CSI	EB級容量，11個9持久性	非結構化數據湖、模型倉庫

通過RDMA網絡構建存算分離架構，數據平面與控制平面分離設計保障百萬級IOPS吞吐能力。

網絡層基于軟件定義網絡（SDN）技術構建，實現靈活的網絡配置與隔離。它為每個容器化應用分配獨立網絡空間，保障應用間網絡安全，同時支持負載均衡、網絡策略等高級功能，確保網絡流量高效分發與應用高可用性。在多租戶環境下，通過網絡隔離與資源配額管理，確保不同租戶應用在同一平臺上安全穩定運行。

此外，平臺還配備了監控與日志系統，實時收集與分析平臺各組件運行狀態信息（如CPU使用率、內存使用率、網絡流量）及應用程序日志數據。運維人員可依據這些監控數據與日志信息，及時發現并解決平臺運行中的問題，保障平臺穩定運行，并為性能優化提供數據支持。

該架構通過CNCF認證的云原生組件構建，已支持萬級容器實例的穩定運行，為大規模AI訓練、科學計算等場景提供企業級基礎平臺支撐。

（二）功能模塊全面詳解

1. 智算算力調度模塊

支持裸金屬與容器雙模式調度。裸金屬調度賦予用戶硬件資源直接控制權，滿足深度定制需求，如科研計算中特定硬件配置的使用，可獨占物理服務器資源，實現硬件高效利用；容器調度依托Kubernetes，快速分配與管理容器化應用，動態調整運行節點，確保大規模AI模型訓練任務高效執行。此外，該模塊還具備資源監控與動態調整功能，保障任務順利進行。

2. 應用市場模塊

集成豐富AI應用與工具鏡像，如sdcomfyui、sdwebui等，用戶可一鍵搜索、部署并選擇計費方式，快速啟動應用。對于圖像生成需求用戶，部署相應鏡像即可搭建環境，省去繁瑣安裝過程。應用市場還支持用戶自助上傳鏡像，促進開發者交流。

3. AI協作開發模塊

通過前臺、中臺與后臺全方位協同，滿足AI開發團隊協作需求。前臺集成開發套件與存儲調用功能，方便代碼編寫與數據管理；鏡像倉庫便于快速獲取所需鏡像；高靈活度資源調度功能根據需求分配計算資源。中臺提供集群基礎設施級監控指標與資源分配優化建議，提高集群利用率。后臺提供運營與財務相關功能，方便平臺管理。

五、藍耘元生代平臺技術優勢對比

ComfyUI提供強大的組件擴展能力，允許開發者通過自定義組件實現個性化數據處理需求。其組件化架構具有以下優勢：

靈活擴展性：可快速封裝特定領域算法或業務邏輯
標準化接口：統一的數據輸入/輸出規范，確保組件互操作性
可視化編排：自定義組件可無縫集成到工作流設計器中，支持拖拽式編排

組件開發示例（溫度單位轉換組件）：

from comfyui import Component
from typing import Dict, Anyclass TemperatureConverter(Component):"""溫度單位轉換組件（華氏度 ? 攝氏度）"""def __init__(self, name: str):super().__init__(name)self.inputs = ["temperature", "unit"]self.outputs = ["converted_temp", "target_unit"]def execute(self, temperature: float, unit: str) -> Dict[str, Any]:"""執行溫度單位轉換:param temperature: 輸入溫度值:param unit: 目標單位（'C'/'F'）:return: 轉換后的溫度值和單位"""try:if unit.upper() == 'C':return {'converted_temp': (temperature - 32) * 5/9, 'target_unit': 'C'}elif unit.upper() == 'F':return {'converted_temp': (temperature * 9/5) + 32, 'target_unit': 'F'}else:raise ValueError("Invalid unit. Use 'C' or 'F'")except TypeError as e:self.log_error(f"Invalid input type: {e}")return {'error': str(e)}# 工作流集成示例
from comfyui import Workflow, Input, Outputdef build_conversion_workflow():"""創建溫度轉換工作流"""workflow = Workflow(name="Temperature Conversion Pipeline")# 創建組件節點input_temp = Input("Source Temperature")input_unit = Input("Target Unit")converter = TemperatureConverter("Unit Converter")output = Output("Conversion Result")# 組件裝配for comp in [input_temp, input_unit, converter, output]:workflow.add_component(comp)# 數據流連接workflow.connect(input_temp, converter, input_port="temperature")workflow.connect(input_unit, converter, input_port="unit")workflow.connect(converter, output, output_port="converted_temp", input_port="result")return workflow# 執行工作流示例
if __name__ == "__main__":pipeline = build_conversion_workflow()pipeline.set_inputs({"Source Temperature": 98.6,"Target Unit": "C"})result = pipeline.execute()print(f"Conversion Result: {result['Conversion Result']}°C")

代碼說明：

增強類型提示：添加類型注解提升代碼可讀性和健壯性
完善錯誤處理：增加類型校驗和異常捕獲機制
模塊化設計：將工作流構建封裝為獨立函數，提高復用性
詳細文檔：添加docstring說明組件功能和使用方法
真實場景示例：采用溫度轉換作為業務案例，更貼近實際需求

開發者可通過繼承Component基類快速實現業務邏輯，通過定義inputs/outputs建立數據契約，在execute方法中編寫核心處理邏輯。工作流通過聲明式連接實現復雜數據處理管道的可視化編排。

六、未來展望

隨著人工智能與云計算技術的持續深度融合，藍耘元生代平臺及其核心工作流引擎ComfyUI無疑將在智能工作流領域扮演愈發重要的角色，展現出更為廣闊的發展前景。

在技術創新層面，ComfyUI將不斷深化其節點式架構的優勢，進一步強化組件擴展能力。未來，有望看到更多基于特定領域算法或業務邏輯的自定義組件涌現，這些組件將通過標準化接口實現無縫集成，用戶能夠以拖拽式編排的方式輕松構建復雜的工作流，滿足日益多樣化的數據處理需求。同時，平臺將持續優化性能，提升每秒事件處理能力，為大規模、高并發的AI任務提供更強大的支持。

在應用場景拓展方面，ComfyUI將突破現有邊界，深入更多前沿領域。在科研領域，它將助力科學家更高效地開展復雜實驗與數據分析；在工業制造中，可實現智能化的生產流程監控與優化；在醫療健康行業，有望為疾病診斷、藥物研發等提供精準的圖像分析與模擬。此外，隨著元宇宙、數字孿生等新興概念的興起，ComfyUI也將在虛擬場景構建、數字內容生成等方面發揮關鍵作用。

在用戶體驗提升上，平臺將致力于降低使用門檻，讓更多用戶能夠輕松上手。通過不斷優化界面設計、提供更豐富的教程與案例，以及加強社區建設，促進用戶之間的交流與分享，使ComfyUI成為從科研人員到普通用戶都能得心應手的工具。

在生態建設方面，藍耘科技將攜手更多合作伙伴，共同構建一個開放、繁榮的生態系統。吸引更多開發者參與組件開發，豐富應用市場的資源；與硬件廠商合作，進一步優化平臺在不同硬件環境下的性能表現；與行業領軍企業開展深度合作，共同探索AI工作流在各行業的創新應用模式，推動整個行業的智能化發展進程。

小結

本文深入剖析了藍耘元生代平臺及其核心工作流引擎ComfyUI的全方位特性。ComfyUI作為基于節點流程的穩定擴散操作界面，具備高自由度、靈活定制及高效生成能力，尤其在AI繪畫、研究實驗、內容創作等場景中優勢顯著。藍耘元生代平臺依托藍耘科技強大的技術底蘊，成功實現從傳統IT系統集成到GPU算力云服務的轉型，構建起規模龐大的算力資源體系，服務觸角廣泛延伸至眾多前沿領域。

文章詳細介紹了平臺工作流（ComfyUI）的創建流程，涵蓋注冊、部署、初始界面解析及工作流創建步驟，并提供了技術文檔說明，深入剖析平臺架構與功能模塊。相較于其他平臺，ComfyUI在組件擴展能力上表現出色，具備靈活擴展性、標準化接口及可視化編排等優勢，能夠快速封裝特定領域算法或業務邏輯，滿足個性化數據處理需求。整體而言，藍耘元生代平臺及其ComfyUI為用戶提供了高效、靈活、可定制的AI工作流解決方案，助力用戶在AI領域實現創新與發展。