從零開始建立 ComfyUI 工作流程，並學會排除常見問題

用節點的方式理解 AI 繪圖：從 Load Checkpoint、KSampler，到 LoRA、ControlNet 與 Manager 疑難排解。

ComfyUI 把 AI 繪圖拆成一條看得見的生產線

它以節點與連線呈現整個運算流程，在自己的 GPU 上執行，免費且開源。起點是 Load Checkpoint，一個檔案裡包著三個模型。

MODEL（U-Net / DiT）

主繪畫家

預測雜訊的核心。在潛在空間（Latent Space）一步步去噪，決定畫面的結構與細節。

CLIP（文字編碼器）

翻譯員

把提示詞轉成嵌入向量（Embedding），作為條件送進 MODEL，告訴它要畫什麼。

VAE

後期解碼

在像素空間與潛在空間之間轉換，把去噪後的 Latent 解碼成完整的彩色圖片。

建議把介面語言切換成英文，才能和國際技術文件的名詞對得上。

文字生圖的基本流程：四步完成連線

先看整體資料流，再依序接線。

Load CheckpointMODEL・CLIP・VAE

Empty Latent Image空白潛在畫布

CLIP Text EncodePositive（綠）

CLIP Text EncodeNegative（紅）

KSampler取樣與去噪

VAE DecodeLatent 轉圖片

Preview / Save Image預覽或存檔

1

條件節點

建立兩個 CLIP Text Encode，分別標為 Positive 與 Negative，並接上 Checkpoint 的 CLIP。

2

空白 Latent

SD 1.5 用 512×512；SDXL 與 Flux 用 1024×1024。Batch Size 預設 1。

3

接 KSampler

接上 model、positive、negative、latent_image 四個輸入。連線太亂時用 Reroute 或改成直線。

4

解碼輸出

KSampler 的 LATENT 接 VAE Decode，VAE 來自 Checkpoint，IMAGE 再接 Save Image。

掌握 KSampler 參數，畫面風格就在你手上

先用 Euler + Normal 求穩定，想要更細緻再換 DPM++ 2M + Karras。

參數	作用	建議設定
Seed	起始雜訊，決定整體構圖。Seed、模型、提示詞相同，結果就幾乎一樣。	想微調細節時用 Fixed
Steps	去噪的迭代次數。	SD 1.5 / SDXL：20–30；Flux Schnell：4
CFG	AI 遵循提示詞的強度。過高會過曝，過低會偏題。	約 7.0；Flux 固定 1.0
Sampler / Scheduler	取樣演算法與去噪排程。	Euler + Normal；DPM++ 2M + Karras
Denoise	要移除的雜訊比例。	1.0 全新生成；0.3–0.6 用於圖生圖、Inpaint

想固定剛好滿意的那張圖：把 control after generate 的時機從 After 改成 Before，下一次執行就會直接使用畫面上顯示的 Seed，不會多算一張。

用 LoRA、ControlNet 與 Flux 擴充工作流程

基本骨架穩了，再往上加控制風格與構圖的模組。

LoRA：加入風格

不必重新訓練整個模型，就能加入特定畫風或角色。Load LoRA 放在 Checkpoint 之後、提示詞節點與 KSampler 之前，MODEL 與 CLIP 兩條線都要經過它。

多數 LoRA 需要在 Positive 提示詞加入觸發詞，例如 Sticker。

ControlNet：控制構圖

先用 Load Image 載入參考圖，再用 ControlNet Aux 取出 Openpose 骨架或 Depth Map，經 Apply ControlNet 注入 Positive 條件，最後接到 KSampler。

Start / End Percent 設 0.0–0.5，只在前半段管構圖，後半段讓 AI 自由補細節。

Flux：Dual CLIP

Dual CLIP Loader 同時載入 clip_l（視覺屬性）與 t5（長句文法與空間關係）。

Flux Fill 這類未打包的模型要放在 models/diffusion_models/，並用 Load Diffusion Model 載入。

遇到紅色節點或缺檔案，用 Manager 處理

匯入社群的 .json 或內嵌資料的 .png 時最常遇到。

狀況	處理方式
節點變紅、Missing Nodes	Manager → Install Missing Custom Nodes → Select All → Install → Restart
Missing Models	Model Manager 搜尋安裝，或在警告視窗按 Download All，裝完按 R 重新整理
連線太雜亂	Reroute 節點、Ctrl + G 分組、連線樣式改 Straight
Inpaint 邊界模糊	加入 Differential Diffusion，並用 Flux Guidance 提高提示詞引導
LoRA 沒效果	確認 MODEL 與 CLIP 都有經過 LoRA，並補上觸發詞

手動放檔案的位置

Checkpoint：models/checkpoints/
LoRA：models/loras/
放大模型：models/upscale_models/
獨立 Diffusion：models/diffusion_models/
VAE：models/vae/
CLIP / 文字編碼器：models/clip/

用快捷鍵加速，再讓 AI 助理幫你接線

幾個最常用的操作。

Ctrl + Shift + V複製節點並保留輸入連線

Ctrl + G把選取的節點打包成群組

Alt + 拖曳快速複製節點

R重新載入模型清單，不必重啟

.縮放到選取節點或整個工作流程

Bypass暫時停用 LoRA、ControlNet 但保留連線

讓 Claude 透過 MCP 操作 ComfyUI

安裝 Comfy MCP Server 並授權工作資料夾後，用自然語言就能查詢工作流程、調整 KSampler 參數、改寫提示詞並直接出圖。做好的工作流程記得存成 .json，或存成內嵌資料的 PNG 與大家分享。