第 3 课：界面导航与核心概念

📌 学习目标：熟悉 ComfyUI 界面布局，理解节点、连线、工作流等核心概念 ⏱️ 预计时长：15 分钟 🎯 本节节奏：界面认识 → 核心概念 → 基本操作

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一、界面布局

启动 ComfyUI 后，你会看到这样的界面：

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  菜单栏：Load / Save / Queue / Extra Models         │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                     │
│                    ┌──────┐                         │
│                    │ CLIP │──┐                     │
│                    └──────┘  │                     │
│                              ▼                     │
│                    ┌──────────────┐                │
│   提示词 ───────→ │   KSampler    │──→ 图片      │
│   (文字)          │   (核心节点)   │     (输出)    │
│                    └──────────────┘                │
│                              ▲                     │
│                    ┌──────────────┐                │
│                    │  Unet模型    │                │
│                    └──────────────┘                │
│                                                     │
│                 【画布区域】                         │
│          （节点在这里排列，用线连接）                 │
│                                                     │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  右侧面板：参数调节 / 历史队列 / 模型管理           │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

三个核心区域

区域	位置	作用
画布	中间大面积区域	放置和连接节点，搭建工作流
右侧面板	右边	选中节点后显示参数调节
顶部菜单栏	最上方	加载/保存工作流、提交生成队列

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二、核心概念

概念 1：节点（Node）

节点是 ComfyUI 的基本单元，每个节点完成一个特定的任务。

常见的节点类型：
┌──────────────┐   ┌──────────────┐   ┌──────────────┐
│  Prompt      │   │  KSampler    │   │  VAE Decode  │
│  (提示词)    │──→│  (采样生成)   │──→│  (解码为图)   │
└──────────────┘   └──────────────┘   └──────────────┘
      ↑                  ↑                  ↓
   输入文本           接收特征           输出图片

概念 2：连线（Connection）

节点之间用线连接，表示数据流向。

点击节点的输出端口（右侧小圆点），拖到另一个节点的输入端口（左侧小圆点）

Port A ●────────────────● Port B
        (数据线，传递数据)

概念 3：工作流（Workflow）

一组按逻辑连接的节点，完成一个完整的图像处理流程。

完整的工作流 = 多个节点 + 正确的连线

典型工作流：
提示词 → CLIP文本编码 → UNet → 添加噪声 → 迭代去噪 → VAE解码 → 图片

每个方框就是一个节点，线代表数据传递方向

概念 4：模型（Model）

模型是实际"大脑"，不同模型生成不同风格的图片。

常见模型类型：
- Checkpoint（主模型）：决定整体画风和质量
- CLIP（文本编码器）：理解你的提示词
- VAE（解码器）：把潜在空间转为可见图片
- LoRA（适配器）：微调风格或角色
- ControlNet（控制器）：精确控制构图/姿势

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三、基本操作

操作 1：添加节点

方法 A：右键画布空白处 → 搜索节点名称 → 点击添加

右键 → 添加 → 搜索 "KSampler" → 点击

方法 B：使用快捷键

Tab 键 → 弹出搜索框 → 输入节点名 → 回车

常用节点搜索关键词：

• KSampler — 核心生成节点
• CLIP Text Encode — 输入提示词
• VAE Decode — 将生成结果解码为图片
• Empty Latent Image — 设置图片尺寸
• Save Image — 保存图片

操作 2：连接节点

1. 点击节点右侧的输出端口（小圆点）
2. 拖动到目标节点的输入端口
3. 松开鼠标，连线完成

端口颜色含义：
- 灰色   = 未连接
- 蓝色   = 已连接（模型/特征）
- 绿色   = 已连接（图片）
- 黄色   = 已连接（条件/ControlNet）

操作 3：移动和调整节点

- 拖动节点 = 移动位置
- 双击节点 = 收起/展开
- 右键节点 = 删除 / 复制 / 置顶

操作 4：提交生成

1. 确保所有节点都已正确连接
2. 点击顶部菜单 "Queue Prompt"（或按 Ctrl+Enter）
3. 等待生成完成（进度条在右侧）
4. 生成的图片出现在节点的输出端口

操作 5：保存和加载工作流

保存：菜单 → Workflow → Save
加载：菜单 → Workflow → Load
分享：导出为 .json 文件，发给朋友后对方可以直接导入

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四、第一个工作流：文生图

让我们搭建最简单的文生图流程：

步骤：
1. 添加 "CLIP Text Encode" 节点 × 2（正负提示词）
2. 添加 "Empty Latent Image" 节点（设置尺寸）
3. 添加 "KSampler" 节点（核心生成）
4. 添加 "VAE Decode" 节点（解码）
5. 添加 "Save Image" 节点（保存）
6. 用线按顺序连接
7. 点击 Queue Prompt

连接顺序：

[正提示词CLIP] ──→ [KSampler] ──→ [VAE Decode] ──→ [Save Image]
[负提示词CLIP] ──→ ↑
[Empty Latent]  ──→ ↑
[模型节点]       ──→ ↑

详细的模型加载方法见 第 4 课：安装与启动

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五、本章小结

概念	说明
节点	完成单个任务的方块，每个节点有不同功能
连线	连接节点，传递数据（图片/文本/模型）
工作流	一组连接的节点，完成完整流程
模型	实际生成图像的大脑，不同类型决定风格
Queue Prompt	提交生成任务的按钮

记住：ComfyUI 的本质就是"搭积木"——把正确的积木（节点）用正确的方式（连线）拼起来。

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下节课进入模块二：环境搭建