一、Stable Diffusion 與 UI 工具概述
Stable Diffusion 是當前最主流的開源 AI 繪畫模型，通過文本描述生成高質量圖像。為降低使用門檻，開發者推出了多種圖形界面（UI）工具，其中AUTOMATIC1111 webUI（簡稱 “webUI”）和ComfyUI是最受歡迎的兩款。二者基于相同的模型內核，但設計理念截然不同：webUI 以直觀易用為核心，適合新手快速上手；ComfyUI 則以節點式工作流為特色，提供極致的定制化能力，滿足專業用戶需求。
二、webUI 與 ComfyUI 核心差異對比
2.1 設計理念與適用人群
| 維度 | AUTOMATIC1111 webUI | ComfyUI |
|---|---|---|
| 界面形式 | 網頁式交互（瀏覽器訪問），按鈕 + 表單布局 | 節點式圖形界面，通過連接模塊構建工作流 |
| 操作邏輯 | 預設功能模板，參數填空式調節 | 模塊化拼接，支持自定義數據流向和算法組合 |
| 適用人群 | 新手、設計師、內容創作者（追求效率和易用性） | 進階用戶、開發者、科研人員（需要精細控制） |
| 核心優勢 | 插件生態豐富（數千款擴展）、社區教程完善 | 工作流可視化、參數透明化、支持復雜任務串聯 |
| 典型場景 | 快速文生圖、風格遷移、日常創作 | 多模型混合推理、ControlNet 堆疊控制、科研實驗 |
2.2 關鍵功能對比
- 出圖效率：webUI 通過預設模板實現 “一鍵生成”，平均出圖時間比 ComfyUI 快 10%-20%（相同硬件下）；
- 可控性：ComfyUI 支持逐步驟調整采樣器、VAE、LoRA 權重等底層參數，例如可單獨控制 “降噪強度隨步數動態變化”；
- 可復現性：ComfyUI 工作流文件（.json）可直接分享，他人加載后能 100% 復現結果；webUI 需手動記錄種子、模型、插件參數。
三、安裝方法詳解
3.1 webUI 安裝（推薦新手）
3.1.1 硬件要求
- GPU：NVIDIA 顯卡（RTX 2060 6GB 顯存以上，推薦 RTX 3060 8GB+），AMD / 集顯需用 CPU 渲染（速度慢 3-5 倍）；
- 內存：16GB 以上（8GB 可運行但易卡頓）；
- 存儲：至少 20GB 空閑空間（含模型和插件）。
3.1.2 安裝步驟（Windows 系統）
方法一：整合包安裝（最簡單）
- 下載秋葉整合包（sd-webui-aki-v4.2），解壓至無中文路徑的文件夾（如
D:\SD）； - 運行 “啟動器運行依賴 - dotnet-6.0.11.exe” 安裝依賴；
- 雙擊 “A 啟動器”，點擊 “一鍵啟動”，自動下載基礎模型（如 v1-5-pruned-emaonly.safetensors，3.9GB）；
- 瀏覽器訪問
http://127.0.0.1:7860進入界面。
方法二：手動安裝（適合進階用戶）
- 安裝 Python 3.10.6（官網下載，勾選 “Add Python to PATH”）；
- 安裝 Git（官網下載），默認下一步；
- 打開 cmd，輸入以下命令克隆項目：
bash
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git - 進入
stable-diffusion-webui文件夾，雙擊webui-user.bat，等待依賴安裝完成，自動啟動界面。
3.1.3 Mac 系統安裝
- 安裝 Homebrew：
bash
/bin/zsh -c "$(curl -fsSL https://gitee.com/cunkai/HomebrewCN/raw/master/Homebrew.sh)" - 安裝依賴：
bash
brew install cmake protobuf rust python@3.10 git wget - 克隆項目并啟動：
bash
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git cd stable-diffusion-webui ./webui.sh
3.2 ComfyUI 安裝（推薦進階用戶）
3.2.1 硬件要求
- GPU：NVIDIA 顯卡（顯存 4GB+，推薦 RTX 3060 12GB+），支持 CPU 運行（需添加
--cpu參數）； - 內存：8GB 以上（復雜工作流建議 16GB+）；
- 存儲：SSD 優先（模型加載速度提升 50%），至少 40GB 空間。
3.2.2 安裝步驟（Windows 系統）
方法一：秋葉整合包（新手友好）
- 下載整合包（鏈接），解壓至無中文路徑；
- 雙擊 “繪世啟動器.exe”，選擇 “ComfyUI”，點擊 “一鍵啟動”；
- 自動安裝依賴并啟動，瀏覽器訪問
http://127.0.0.1:8188。
方法二：手動安裝（原生版）
- 下載壓縮包（官網鏈接）；
- 解壓后，根據顯卡類型雙擊啟動腳本：
- NVIDIA 顯卡：
run_nvidia_gpu.bat - CPU 運行：
run_cpu.bat
- NVIDIA 顯卡：
- 安裝必備插件（ComfyUI-Manager）：
bash
cd ComfyUI/custom_nodes git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git - 重啟后，通過 Manager 安裝漢化插件（搜索 “translation”），設置界面語言為中文。
四、模型類型與應用
4.1 核心模型分類及作用
| 模型類型 | 功能描述 | 文件格式 | 典型大小 | 存放路徑 |
|---|---|---|---|---|
| Checkpoint（大模型） | 基礎生成模型，決定圖像風格（如寫實、二次元） | .safetensors/.ckpt | 2-8GB | models/Stable-diffusion/ |
| VAE（變分自編碼器） | 優化色彩和細節（如提亮畫面、修復模糊） | .safetensors/.ckpt | 300-800MB | models/VAE/ |
| LoRA（低秩適配） | 微調特定風格 / 元素（如 “賽博朋克頭盔”“梵高畫風”），需搭配大模型使用 | .safetensors/.pt | 10-200MB | models/Lora/ |
| Embedding（文本嵌入） | 打包提示詞（如 “完美手部”“高清皮膚”），優化關鍵詞權重 | .pt/.bin | 10-100KB | embeddings/ |
| ControlNet | 控制圖像結構（如線稿轉插畫、姿態檢測），需對應預處理器模型 | .safetensors | 1-3GB | models/ControlNet/ |
4.2 2025 年熱門模型推薦
- Checkpoint：
- 寫實類：
Realistic Vision V6（8K 分辨率支持，皮膚質感突出）； - 二次元：
MeinaMix V10（線條流暢，角色表情生動）； - 通用類：
Stable Diffusion 3.5 Large（81 億參數，支持多模態輸入）。
- 寫實類：
- LoRA：
Forest Jelly Glow（添加發光森林水母效果，觸發詞jellyfishforest）、Detail Tweaker XL（提升金屬 / 布料紋理細節）。 - VAE：
kl-f8-anime2（二次元專用，色彩鮮艷）、vae-ft-mse-840000-ema-pruned（寫實類通用）。
五、常用插件推薦
5.1 webUI 必備插件
| 插件名稱 | 核心功能 | 安裝地址 |
|---|---|---|
| ControlNet | 通過線稿 / 姿態 / 深度圖控制生成（如 “根據草圖生成人物”） | https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet |
| After Detailer | 自動修復人臉 / 手部瑕疵（支持 9 種修復模型，解決 “六指”“面部扭曲” 問題） | https://github.com/Bing-su/adetailer |
| Ultimate SD Upscale | 分塊放大圖像（顯存占用降低 40%，支持 4K/8K 輸出） | https://github.com/Coyote-A/ultimate-upscale-for-automatic1111 |
| TagComplete | 提示詞自動補全（支持中文輸入，聯想 “masterpiece”“8k” 等高頻詞） | https://github.com/DominikDoom/a1111-sd-webui-tagcomplete |
5.2 ComfyUI 核心插件
| 插件名稱 | 核心功能 | 安裝方式 |
|---|---|---|
| ComfyUI-Manager | 插件 / 模型管理中心（一鍵安裝 / 更新節點，檢測缺失依賴） | 克隆至custom_nodes目錄 |
| AIGODLIKE-ComfyUI-Translation | 界面漢化（支持多語言切換，節點名稱 / 參數提示中文顯示） | 通過 Manager 搜索 “translation” 安裝 |
| ComfyUI-Advanced-ControlNet | 多 ControlNet 堆疊（支持 Canny+Depth+Openpose 同時控制，精度提升 30%） | https://github.com/Kosinkadink/ComfyUI-Advanced-ControlNet |
| SDXL Prompt Styler | 內置 70 + 風格模板（如 “蒸汽朋克”“折紙藝術”，自動生成對應提示詞） | https://github.com/twri/sdxl_prompt_styler |
六、核心功能深度解析
6.1 webUI 功能亮點
- 文生圖（txt2img）：支持批量生成（最多 16 張 / 批），內置 “高清修復（Hires.fix）” 一鍵提升分辨率至 2K/4K；
- 局部重繪（Inpainting）：通過畫筆涂抹需修改區域，結合提示詞精準替換（如 “將背景替換為星空”）；
- 模型快速切換：下拉菜單選擇大模型 / LoRA，支持 “模型混合”（如 50% 寫實 + 50% 二次元風格）。
6.2 ComfyUI 高級功能
- 工作流嵌套：將常用節點組合為 “超級節點”（如 “文生圖 + ControlNet+Upscale” 打包為一個模塊），簡化復雜界面；
- 潛空間操作：直接編輯 Latent（潛變量）數據，實現 “風格插值”（如從 “寫實” 平滑過渡到 “動漫”）；
- 多模型串聯推理：例如 “SDXL 基礎模型生成草圖 → Flux 模型細化細節 → StableSR 放大至 8K”，全流程節點化控制。
七、總結與選擇建議
- 優先選 webUI：如果你是新手、需要快速出圖、依賴豐富插件（如換臉、二維碼生成），或主要用于社交媒體內容創作；
- 優先選 ComfyUI：如果你需要精細控制生成流程、復現科研實驗、分享標準化工作流，或從事專業設計（如游戲原畫、影視概念圖）。
二者并非對立關系，許多用戶會同時安裝：用 webUI 處理日常創作，用 ComfyUI 調試復雜效果。隨著 Stable Diffusion 3.5 等新版本發布，兩款工具的生態正逐步融合，例如 ComfyUI 已支持直接加載 webUI 的插件和模型。
