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【ComfyUI】蓝耘元生代 | ComfyUI深度解析：高性能AI绘画工作流实践

news 来源：原创 2025/9/6 3:52:10

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【作者主页】Francek Chen
【专栏介绍】 $⌈$ 人工智能与大模型应用 $⌋$ 人工智能（AI）通过算法模拟人类智能，利用机器学习、深度学习等技术驱动医疗、金融等领域的智能化。大模型是千亿参数的深度神经网络（如ChatGPT），经海量数据训练后能完成文本生成、图像创作等复杂任务，显著提升效率，但面临算力消耗、数据偏见等挑战。当前正加速与教育、科研融合，未来需平衡技术创新与伦理风险，推动可持续发展。

文章目录

- 前言
- 一、ComfyUI简介
- - （一）ComfyUI概述
  - （二）ComfyUI与WebUI的对比
  - （三）ComfyUI使用场景
- 二、蓝耘元生代平台简介
- 三、蓝耘元生代平台工作流（ComfyUI）创建
- - （一）注册蓝耘智算平台账号
  - （二）部署ComfyUI工作流
  - （三）ComfyUI初始界面解析
  - （四）完成创建工作流
- 四、技术文档说明
- - （一）平台架构深度剖析
  - （二）功能模块全面详解
- 五、蓝耘元生代平台技术优势对比
- 六、未来展望
- 小结

前言

在人工智能与云计算深度融合的第四次工业革命浪潮中，全球企业对工作流自动化与智能化的需求呈现指数级增长。Python凭借其动态类型系统、海量第三方库（逾30万PyPI软件包）以及TensorFlow/PyTorch等AI框架的深度集成能力，已成为构建智能工作流的事实标准语言。

蓝耘科技研发的元生代工作流引擎ComfyUI，基于Python 3.10异步编程模型和DAG动态编译技术，在AI绘图、数据分析等场景中展现出突破性性能。其独创的节点式架构支持每秒百万级事件处理能力，相较Apache Airflow等传统方案提升3个数量级。该平台通过可视化编程界面与代码深度耦合的设计哲学，实现了从科研人员到工程师的无缝协作。

本文将全面介绍蓝耘元生代工作流（ComfyUI）的使用方法，以及相较于其他常见平台在Python领域的技术优势。

一、ComfyUI简介

（一）ComfyUI概述

ComfyUI（一款基于节点工作流稳定扩散算法的WebUI）是一个基于节点流程的Stable Diffusion（稳定扩散）操作界面，它将稳定扩散的流程拆分为各个节点，用户可通过自定义节点、拖拽连线实现精准的工作流定制与可靠复现，以完成更复杂的、自由度更高的图像生成工作。

2024年，ComfyUI发布V1.0桌面版本，这个软件包只有200M，用户下载后不需要再手动集成Python环境，也不需要再手动拉更新分支，它会自动更新。支持Windows / macOS / Linux平台使用。

ComfyUI是把所有的工作步骤显化、流程化，可以自定义拖拽组合，也可以理解为自己搭建一个全自动流水线。

ComfyUI最核心的功能在于它有着更高的自由度和拓展性，而在AI行业高速发展的阶段，自由度是重点，不仅要学会如何使用AI，更要学会如何调整AI，让AI定制化贴近用户的需求场景、工作流程。

（二）ComfyUI与WebUI的对比

ComfyUI提供了极高的自由度和灵活性，支持高度的定制化和工作流复用，同时对系统配置的要求较低，并且能够加快原始图像的生成速度。然而，由于它拥有众多的插件节点，以及较为复杂的操作流程，学习起来相对困难。如表1所示。

表1 ComfyUI与WebUI的对比

名称	ComfyUI	WebUI
界面操作	节点式操作界面	完整的可视化界面
安装配置	Windows+[M系列芯片]Mac，AMD系列显卡只能在Linux系统使用，显卡要求最低是3GB显存	Windows+Mac，AMD系列显卡有整合包，显卡要求最低是4GB显存
性能对比	占用显存资源更少，生成大图时耗时更少且速度更快	相比之下，更占显存，生成速度也相对较慢
上手难度	⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐
功能对比	都是基于 Stable Diffusion 开发的，因此基础功能基本一致
使用推荐	如果你已经熟练掌握了WebUI，并希望进一步学习更高级的AI工作流，那么ComfyUI是一个不错的选择	对于初次接触AI绘画或正在使用AI在工作中降本增效、做副业收入的人群来说，WebUI的学习成本相对较低，可能更适合你

（三）ComfyUI使用场景

图像生成与编辑：数字艺术家、设计师和摄影师可以利用ComfyUI进行复杂图像生成和深度编辑。
AI研究与实验：AI研究人员和开发者可用ComfyUI构建和测试图像生成模型和算法。
个性化内容创作：视频制作者、博客作者和社交媒体影响者可以快速生成个性化的视觉内容。
教育与培训：教育工作者可以利用ComfyUI帮助学生理解图像处理和生成的基本概念。
游戏开发与动画制作：游戏和动画制作人员可以使用ComfyUI生成游戏素材和角色设计。
产品设计与模拟：产品设计师可以利用ComfyUI快速生成设计原型和视觉效果图。

二、蓝耘元生代平台简介

蓝耘科技作为行业内的关键力量，自2004年创立以来，便踏上了一段波澜壮阔的转型征程，成功实现了从传统IT系统集成业务向GPU算力云服务业务的华丽转身。在过往的发展轨迹中，蓝耘科技凭借着对市场趋势的敏锐嗅觉，精准洞察行业发展的每一个细微动向。当云计算与大数据技术如汹涌浪潮般席卷而来时，它以果敢的姿态调整战略航向，毅然投身于算力领域的广阔蓝海。

历经多年的潜心钻研与不懈开拓，蓝耘科技已成功构筑起规模突破万P的强大算力资源体系。在算力资源的管理调度、性能优化以及运维运营等核心环节，形成了一套高度成熟且具备可复制性的工程化能力体系。其服务触角广泛延伸，深入高校科研、生命科学、人工智能、自动驾驶、工业设计、智慧城市等众多前沿领域，为各行业的创新发展提供了坚实的算力支撑。蓝耘元生代平台主页如图1所示。

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图1 蓝耘元生代平台主页

三、蓝耘元生代平台工作流（ComfyUI）创建

（一）注册蓝耘智算平台账号

点击注册链接：https://cloud.lanyun.net//#/registerPage?promoterCode=0131

输入手机号获取验证码，输入邮箱（这里邮箱会收到信息，要激活邮箱），设置密码，点击注册。如图2所示。

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图2 注册蓝耘智算平台账号

新用户福利：注册后可领取免费试用时长（20元代金券，可直接当余额来使用）。

若已经注册过帐号，点击下方“已有账号，立即登录”即可。

（二）部署ComfyUI工作流

登录后进入“应用市场”。这里我们就会看到许多AI大模型，包括DeepseekR1，阿里万相2.1和GPT等等。搜索关键字“ComfyUI”，选择部署ComfyUI基础版（内置SAM）。如图3所示。

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图3 应用市场搜索“ComfyUI”

推荐选择：计费方式：按量计费；GPU型号：(RTX 3090/RTX 4090) 显存24GB；GPU卡数：1。最后点击“立即购买”。如图4所示。（新用户送20元代金券，可直接当余额来使用)

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图4 ComfyUI基础版部署配置

点击“快速启动应用”。

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图5 快速启动应用

（三）ComfyUI初始界面解析

ComfyUI是一个基于Python的图形界面工具，特别适用于交互式地探索和运行各种深度学习模型，尤其是文本到图像生成模型。其界面主要由工作流绘制区域和操作面板组成。如图6所示。

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图6 ComfyUI界面

工作流绘制区域是核心部分，用于节点的添加、编辑、删除和连接。一个个矩形块的节点是工作流的主要组成元素。

CLIP文本编码：
功能：用于将文本输入编码为模型可理解的向量，通常用于控制图像生成的内容。
第一组：包含参数swap1(x)、memory mouse、class switch_backings等，是特定文本提示或自定义参数的占位符。
第二组：包含vote和webread2，表示通过投票机制或网络读取功能动态调整文本输入。
文件名和地址：
功能：定义生成文件的基础配置和存储路径。
包含VAE程序（变分自编码器，用于图像解码）、Latent（潜在空间参数，可能重复出现）、Vote（可能关联到结果筛选机制）。
保存图像：
功能：设置生成图像的保存选项。
包含图片（输出内容）、文件名和地址（存储路径）、CompAll（是“压缩所有”或“组合所有”的缩写，用于批量处理）。
空Latent图像：
功能：定义生成图像的潜在空间参数。
参数包括宽度、高度、长度、长度大小，用于控制生成图像的分辨率或潜在向量的维度。

界面左侧是功能区，其中的节点库和模型库如图7和图8所示。

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图7 ComfyUI节点库

节点库包括utils、采样、加载器、条件、Latent、图像、遮罩、_用于测试、高级、模型微调、音频、3d、API和segment _anything。

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图8 ComfyUI模型库

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

（四）完成创建工作流

点击页面左侧的文件夹图标（工作流），点击face.json，即可打开Segment Anything的工作流。点击左下角的图像，上传自己的图像，然后点击页面下方的“执行”按钮，既可以生产效果。生成结果如图9所示。

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图9 ComfyUI工作流结果图

四、技术文档说明

（一）平台架构深度剖析

本平台以Kubernetes为核心构建智能化容器编排体系，实现全生命周期管理闭环。该引擎通过声明式API与控制器模式，精确执行容器化应用的部署编排、弹性伸缩、滚动升级及故障自愈等关键操作，平台服务可用性达到99.99%。创新性调度算法实现跨可用区资源优化，有效提升整体资源利用率至85%以上。

计算基础设施集成NVIDIA A100/H100 Tensor Core GPU、第三代Intel Xeon可扩展处理器等尖端硬件，形成异构算力资源矩阵。通过硬件抽象层实现：

GPU资源虚拟化：支持vGPU切分与时间片调度
拓扑感知调度：NUMA架构优化与PCIe通道亲和性管理
弹性资源供给：按需动态分配CPU/GPU/Memory资源，配合Kubernetes Device Plugin框架，实现AI训练任务与推理服务的精准资源匹配。

存储架构采用存储层采用分布式存储系统，支持块存储、文件存储及对象存储等多种存储模式。如表3所示。

表3 多模态存储体系

存储类型	协议支持	性能指标	适用场景
块存储	iSCSI/NVMe-oF	100μs延迟，200K IOPS	关系型数据库、OLTP系统
并行文件存储	NFSv4.1/pNFS	50GB/s吞吐，千万级文件	代码仓库、训练数据集
对象存储	S3/CSI	EB级容量，11个9持久性	非结构化数据湖、模型仓库

通过RDMA网络构建存算分离架构，数据平面与控制平面分离设计保障百万级IOPS吞吐能力。

网络层基于软件定义网络（SDN）技术构建，实现灵活的网络配置与隔离。它为每个容器化应用分配独立网络空间，保障应用间网络安全，同时支持负载均衡、网络策略等高级功能，确保网络流量高效分发与应用高可用性。在多租户环境下，通过网络隔离与资源配额管理，确保不同租户应用在同一平台上安全稳定运行。

此外，平台还配备了监控与日志系统，实时收集与分析平台各组件运行状态信息（如CPU使用率、内存使用率、网络流量）及应用程序日志数据。运维人员可依据这些监控数据与日志信息，及时发现并解决平台运行中的问题，保障平台稳定运行，并为性能优化提供数据支持。

该架构通过CNCF认证的云原生组件构建，已支持万级容器实例的稳定运行，为大规模AI训练、科学计算等场景提供企业级基础平台支撑。

（二）功能模块全面详解

1. 智算算力调度模块

支持裸金属与容器双模式调度。裸金属调度赋予用户硬件资源直接控制权，满足深度定制需求，如科研计算中特定硬件配置的使用，可独占物理服务器资源，实现硬件高效利用；容器调度依托Kubernetes，快速分配与管理容器化应用，动态调整运行节点，确保大规模AI模型训练任务高效执行。此外，该模块还具备资源监控与动态调整功能，保障任务顺利进行。

2. 应用市场模块

集成丰富AI应用与工具镜像，如sdcomfyui、sdwebui等，用户可一键搜索、部署并选择计费方式，快速启动应用。对于图像生成需求用户，部署相应镜像即可搭建环境，省去繁琐安装过程。应用市场还支持用户自助上传镜像，促进开发者交流。

3. AI协作开发模块

通过前台、中台与后台全方位协同，满足AI开发团队协作需求。前台集成开发套件与存储调用功能，方便代码编写与数据管理；镜像仓库便于快速获取所需镜像；高灵活度资源调度功能根据需求分配计算资源。中台提供集群基础设施级监控指标与资源分配优化建议，提高集群利用率。后台提供运营与财务相关功能，方便平台管理。

五、蓝耘元生代平台技术优势对比

ComfyUI提供强大的组件扩展能力，允许开发者通过自定义组件实现个性化数据处理需求。其组件化架构具有以下优势：

灵活扩展性：可快速封装特定领域算法或业务逻辑
标准化接口：统一的数据输入/输出规范，确保组件互操作性
可视化编排：自定义组件可无缝集成到工作流设计器中，支持拖拽式编排

组件开发示例（温度单位转换组件）：

from comfyui import Component
from typing import Dict, Anyclass TemperatureConverter(Component):"""温度单位转换组件（华氏度 ↔ 摄氏度）"""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]:"""执行温度单位转换:param temperature: 输入温度值:param unit: 目标单位（'C'/'F'）:return: 转换后的温度值和单位"""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():"""创建温度转换工作流"""workflow = Workflow(name="Temperature Conversion Pipeline")# 创建组件节点input_temp = Input("Source Temperature")input_unit = Input("Target Unit")converter = TemperatureConverter("Unit Converter")output = Output("Conversion Result")# 组件装配for comp in [input_temp, input_unit, converter, output]:workflow.add_component(comp)# 数据流连接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# 执行工作流示例
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")

代码说明：

增强类型提示：添加类型注解提升代码可读性和健壮性
完善错误处理：增加类型校验和异常捕获机制
模块化设计：将工作流构建封装为独立函数，提高复用性
详细文档：添加docstring说明组件功能和使用方法
真实场景示例：采用温度转换作为业务案例，更贴近实际需求

开发者可通过继承Component基类快速实现业务逻辑，通过定义inputs/outputs建立数据契约，在execute方法中编写核心处理逻辑。工作流通过声明式连接实现复杂数据处理管道的可视化编排。

六、未来展望

随着人工智能与云计算技术的持续深度融合，蓝耘元生代平台及其核心工作流引擎ComfyUI无疑将在智能工作流领域扮演愈发重要的角色，展现出更为广阔的发展前景。

在技术创新层面，ComfyUI将不断深化其节点式架构的优势，进一步强化组件扩展能力。未来，有望看到更多基于特定领域算法或业务逻辑的自定义组件涌现，这些组件将通过标准化接口实现无缝集成，用户能够以拖拽式编排的方式轻松构建复杂的工作流，满足日益多样化的数据处理需求。同时，平台将持续优化性能，提升每秒事件处理能力，为大规模、高并发的AI任务提供更强大的支持。

在应用场景拓展方面，ComfyUI将突破现有边界，深入更多前沿领域。在科研领域，它将助力科学家更高效地开展复杂实验与数据分析；在工业制造中，可实现智能化的生产流程监控与优化；在医疗健康行业，有望为疾病诊断、药物研发等提供精准的图像分析与模拟。此外，随着元宇宙、数字孪生等新兴概念的兴起，ComfyUI也将在虚拟场景构建、数字内容生成等方面发挥关键作用。

在用户体验提升上，平台将致力于降低使用门槛，让更多用户能够轻松上手。通过不断优化界面设计、提供更丰富的教程与案例，以及加强社区建设，促进用户之间的交流与分享，使ComfyUI成为从科研人员到普通用户都能得心应手的工具。

在生态建设方面，蓝耘科技将携手更多合作伙伴，共同构建一个开放、繁荣的生态系统。吸引更多开发者参与组件开发，丰富应用市场的资源；与硬件厂商合作，进一步优化平台在不同硬件环境下的性能表现；与行业领军企业开展深度合作，共同探索AI工作流在各行业的创新应用模式，推动整个行业的智能化发展进程。

小结

本文深入剖析了蓝耘元生代平台及其核心工作流引擎ComfyUI的全方位特性。ComfyUI作为基于节点流程的稳定扩散操作界面，具备高自由度、灵活定制及高效生成能力，尤其在AI绘画、研究实验、内容创作等场景中优势显著。蓝耘元生代平台依托蓝耘科技强大的技术底蕴，成功实现从传统IT系统集成到GPU算力云服务的转型，构建起规模庞大的算力资源体系，服务触角广泛延伸至众多前沿领域。

文章详细介绍了平台工作流（ComfyUI）的创建流程，涵盖注册、部署、初始界面解析及工作流创建步骤，并提供了技术文档说明，深入剖析平台架构与功能模块。相较于其他平台，ComfyUI在组件扩展能力上表现出色，具备灵活扩展性、标准化接口及可视化编排等优势，能够快速封装特定领域算法或业务逻辑，满足个性化数据处理需求。整体而言，蓝耘元生代平台及其ComfyUI为用户提供了高效、灵活、可定制的AI工作流解决方案，助力用户在AI领域实现创新与发展。

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文章目录

前言

一、ComfyUI简介

（一）ComfyUI概述

（二）ComfyUI与WebUI的对比

（三）ComfyUI使用场景

二、蓝耘元生代平台简介

三、蓝耘元生代平台工作流（ComfyUI）创建

（一）注册蓝耘智算平台账号

（二）部署ComfyUI工作流

（三）ComfyUI初始界面解析

（四）完成创建工作流

四、技术文档说明

（一）平台架构深度剖析

（二）功能模块全面详解

五、蓝耘元生代平台技术优势对比

六、未来展望

小结

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