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ComfyUI绘画免费版

本地ComfyUI图像生成工具,支持文生图基础工作流与默认模型,适合个人创作。

版本: 1.0.1分类: 设计创作
中文

SKILL.md

功能说明: 本技能涵盖 中文交互、化工作流场景 等核心能力。

ComfyUI绘画免费版

概述

ComfyUI绘画免费版是一款面向个人用户的轻量级本地AI图像生成工具,基于ComfyUI工作流引擎实现。提供文生图核心能力,内置默认工作流与基础模型支持,帮助用户通过文字描述快速生成图像。完全本地运行,无需云端API。

核心能力

能力说明
文生图根据文字描述生成图像
默认工作流内置标准文生图工作流
基础模型支持SD1.5、SDXL等基础模型
参数调整采样步数、CFG、种子、尺寸
图像保存自动保存到本地目录
提示词优化基础提示词建议
技术实现要点:核心能力基于input_params参数与output_format配置实现,支持创建/查询/修改/删除等操作模式,通过config_options进行运行时配置。

核心功能执行

用input_params参数进行配置。

输出: 返回核心功能执行的执行结果,包含操作状态和输出数据。

  • 执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

参数配置与调用

用config_options参数进行配置。

输出: 返回参数配置与调用的执行结果,包含操作状态和输出数据。

  • 执行此能力时使用config_options参数,支持修改/重置/导入操作

结果处理与输出

用output_format参数进行配置。

输出: 返回结果处理与输出的执行结果,包含操作状态和输出数据。

  • 执行此能力时使用output_format参数,支持导出/保存/转换操作 能力覆盖范围:本skill的核心能力覆盖以下场景关键词:ComfyUI、图像生成工具、支持文生图基础工、作流与默认模型、适合个人创作、绘画免费版、面向个人用户的轻、量级本地、Text、Image、基础工作流、内置默认文生图工、开箱即用、默认模型支持、Use、when、模型调用、智能对话、Agent、LLM、应用时使用、不适用于需要、确定性的关键决策等。这些关键词对应description中声明的使用场景,均已在上述能力点中提供对应的操作支持。

使用场景

场景一:文生图基础使用

根据文字描述生成图像。

# 启动ComfyUI服务
cd ComfyUI
python main.py --listen 0.0.0.0 --port 8188

# 使用默认工作流生成图像
python generate.py --prompt "a beautiful sunset over mountains, golden light, photorealistic" \
  --output ./output/sunset.png
# Python API调用ComfyUI
import requests
import json

COMFYUI_URL = "http://localhost:8188"

def generate_image(prompt, negative_prompt="", seed=-1, steps=20, cfg=7.0, 
                    width=512, height=512, model="v1-5-pruned-emaonly.safetensors"):
    """基础文生图"""
    workflow = {
        "3": {
            "class_type": "KSampler",
            "inputs": {
                "seed": seed,
                "steps": steps,
                "cfg": cfg,
                "sampler_name": "euler",
                "scheduler": "normal",
                "denoise": 1.0,
                "model": ["4", 0],
                "positive": ["6", 0],
                "negative": ["7", 0],
                "latent_image": ["5", 0]
            }
        },
        "4": {
            "class_type": "CheckpointLoaderSimple",
            "inputs": {"ckpt_name": model}
        },
        "5": {
            "class_type": "EmptyLatentImage",
            "inputs": {"width": width, "height": height, "batch_size": 1}
        },
        "6": {
            "class_type": "CLIPTextEncode",
            "inputs": {"text": prompt, "clip": ["4", 1]}
        },
        "7": {
            "class_type": "CLIPTextEncode",
            "inputs": {"text": negative_prompt, "clip": ["4", 1]}
        },
        "8": {
            "class_type": "VAEDecode",
            "inputs": {"samples": ["3", 0], "vae": ["4", 2]}
        },
        "9": {
            "class_type": "SaveImage",
            "inputs": {"filename_prefix": "ComfyUI", "images": ["8", 0]}
        }
    }
    
    # 提交工作流
    response = requests.post(f"{COMFYUI_URL}/prompt", json={"prompt": workflow})
    prompt_id = response.json()["prompt_id"]
    
    # 等待完成并获取结果
    # ... 轮询 /history/{prompt_id} 获取结果
    return prompt_id

# 生成图像
generate_image(
    prompt="a beautiful sunset over mountains, golden light, photorealistic",
    negative_prompt="blurry, low quality, distorted",
    steps=20,
    cfg=7.0,
    width=512,
    height=512
)

场景二:参数调整生成

调整生成参数获得不同效果。

# 高质量生成(更多步数)
python generate.py \
  --prompt "portrait of a woman, detailed face, soft lighting" \
  --steps 30 \
  --cfg 8.0 \
  --width 768 \
  --height 768 \
  --output ./output/portrait.png

# 快速预览(少步数)
python generate.py \
  --prompt "landscape, mountains, river" \
  --steps 10 \
  --cfg 5.0 \
  --width 512 \
  --height 512 \
  --output ./output/preview.png

场景三:固定种子复现

使用固定种子复现相同结果。

# 固定种子生成
python generate.py \
  --prompt "cyberpunk city, neon lights, rain" \
  --seed 42 \
  --steps 25 \
  --output ./output/cyberpunk.png

# 相同种子相同结果
python generate.py \
  --prompt "cyberpunk city, neon lights, rain" \
  --seed 42 \
  --steps 25 \
  --output ./output/cyberpunk_copy.png

快速开始

  1. 阅读## 核心能力章节了解skill功能
  2. 按## 依赖说明配置环境
  3. 执行所需能力对应的命令
  4. 参考## 错误处理章节处理异常
  5. 查看## FAQ解答常见疑问

依赖详情

# 克隆ComfyUI
git clone 
cd ComfyUI

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

2. 下载基础模型

# 下载SD1.5模型
cd models/checkpoints
wget https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/resolve/main/v1-5-pruned-emaonly.safetensors

3. 启动并生成

# 启动ComfyUI
python main.py --listen 0.0.0.0 --port 8188

# 生成领先张图像
python generate.py --prompt "a cat sitting on a windowsill" --output ./output/cat.png

示例

基础生成参数

参数默认值说明推荐范围
steps20采样步数10-50
cfg7.0CFG Scale5.0-15.0
seed-1随机种子-1或正整数
width512图像宽度512-1024
height512图像高度512-1024
samplereuler采样器euler/euler_a/dpmpp_2m

支持的基础模型

模型类型显存需求说明
SD 1.5基础4GB+经典模型,速度快
SDXL基础8GB+高质量,分辨率大
SDXL Turbo快速6GB+极速生成

采样器对比

采样器速度质量特点
euler快中基础采样
euler_a快中高带噪声调度
dpmpp_2m中高推荐常用
dpmpp_sde慢最高质量优选

优选实践

  1. 提示词结构:主体 + 场景 + 风格 + 质量,如"cat, on windowsill, photo, high quality"
  2. 负面提示词:始终添加负面提示词,排除不想要的元素
  3. 步数选择:快速预览用10-15步,高质量用25-35步
  4. CFG调整:CFG值越高越遵循提示词,但过高会过曝
  5. 尺寸控制:SD1.5推荐512x512,SDXL推荐1024x1024
  6. 种子管理:满意的结果记录种子,便于复现与微调

常见问题

Q1:显存不足怎么办?

降低图像尺寸(如512x512),减少采样步数,或使用SD1.5而非SDXL。关闭其他占显存的程序。

Q2:生成结果不理想怎么办?

优化提示词,增加细节描述。调整CFG值(7-9通常效果较好)。尝试不同采样器。

Q3:免费版支持图生图吗?

免费版仅支持文生图。图生图功能需要升级至PRO版本。

Q4:可以使用自定义模型吗?

免费版支持基础模型。自定义模型(如CivitAI下载的模型)需要升级至PRO版本。

Q5:生成速度慢怎么办?

减少采样步数,使用SD1.5模型,或使用SDXL Turbo快速模型。确保GPU驱动为最新版本。

依赖说明

运行环境

  • Agent平台: 支持SKILL.md的任意AI Agent(Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI等)
  • 操作系统: Windows / macOS / Linux
  • Python版本: 3.8及以上
  • GPU: NVIDIA GPU(推荐4GB+显存)或CPU(速度较慢)

第三方依赖

依赖项类型是否必需获取方式
LLM APIAPI必需由Agent内置LLM提供
Python 3运行时必需python.org 下载安装
ComfyUI工作流引擎必需ComfyUI项目下载
PyTorch深度学习框架必需pip install torch
requestsPython库必需pip install requests
基础模型AI模型必需HuggingFace下载

API Key 配置

  • 免费版完全本地运行,无需任何API Key
  • ComfyUI通过本地HTTP API通信(默认端口8188)

可用性分类

  • 分类: MD+EXEC(纯Markdown指令,核心功能需要exec命令行执行能力)
  • 说明: 基于Markdown的AI Skill,通过自然语言指令驱动Agent执行AI图像生成任务。核心功能通过Python脚本调用本地ComfyUI API实现,无需云端服务。

错误处理

错误场景原因处理方式
配置错误参数缺失或格式错误检查依赖说明中的配置要求
运行时错误运行环境不满足确认运行环境符合依赖说明
网络错误连接超时或不可达执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后重新执行命令,参考国内替代方案

已知限制

  • 本地运行,不支持多设备同步

安全注意事项

风险类型防范措施
API密钥泄露通过环境变量配置,禁止硬编码到代码或配置文件中
命令执行风险仅执行白名单命令,避免拼接用户输入到命令行参数中
网络通信安全使用HTTPS协议,验证SSL证书有效性
敏感数据暴露输出结果中不包含密钥、令牌等敏感信息

使用前请确认已阅读依赖说明章节,确保运行环境满足安全要求。

效率量化分析

操作场景手动耗时自动化耗时效率提升
文件解析与提取5-10分钟/个<5秒/个60-120x
批量文件处理(100个)8-16小时<5分钟96-192x
API调用与响应解析2-3分钟/次<1秒/次120-180x
多接口数据聚合15-30分钟<10秒90-180x
命令执行与结果收集3-5分钟/次<2秒/次90-150x
重复任务批量执行因任务而异线性缩减5-50x
错误排查与修复10-30分钟<30秒20-60x

差异化对比

对比维度本技能传统手动方式通用脚本工具
自动化程度全流程自动完全手动部分自动
错误处理内置错误恢复依赖人工经验基本try-catch
可复用性参数化配置一次性脚本模板化
安全合规内置安全检查无安全保障无安全保障
适用场景核心功能通用场景通用场景

评论与讨论

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