📌 为什么选择 ComfyUI？
ComfyUI 是基于节点式工作流的 Stable Diffusion 图形界面工具，相比 WebUI 更灵活、更高效，特别适合需要精细控制生成流程的用户。无论你是想做动漫风格绘图、线稿上色、姿态控制，还是尝试 AI 视频生成，ComfyUI 都能提供强大支持。
在 幽络源，我们持续更新 ComfyUI 最新玩法与实用教程，全部免费开源、附带资源下载，助力开发者与创作者快速上手！
📘 一、ComfyUI 基础入门
✅ ComfyUI的下载与AI绘图使用 | 一篇文章即可学会（基础）
- Windows / macOS / Linux 安装指南
- 模型放置路径详解（Checkpoint、VAE、Lora）
- 基础工作流搭建：文生图（txt2img）、图生图（img2img）
- 提示词（Prompt）与反向提示词（Negative Prompt）优化技巧
👉 适合完全零基础用户，10 分钟快速跑通第一个 AI 图像！
🎨 二、进阶图像控制技巧
1. Lora 模型实战
🔗 ComfyUI 使用 Lora 节点教程：SD1.5 动漫模型 + Lora 对比实测 | 幽络源
- 如何加载 Lora 模型并调节权重
- SD1.5 + 不同 Lora 风格对比（二次元、写实、赛博朋克）
- 避免过拟合与崩坏的小技巧
2. ControlNet 精准控制
🔗 ComfyUI ControlNet 作用详解与分类推荐｜12类模型使用指南 | 幽络源
全面解析以下常用 ControlNet 模型适用场景：
- Canny（边缘检测）
- Depth（深度图）
- NormalMap（法线贴图）
- Lineart / Lineart Anime（动漫线稿）
- OpenPose（人体姿态）
- Scribble（涂鸦转图）
- Tile（高清修复）等
🔗 ComfyUI 使用 ControlNet 动漫线稿生成教程｜lineart_anime 模型实战 | 幽络源
- 上传手绘线稿 → 自动上色生成完整插画
- 参数调优建议（预处理器、模型强度、分辨率）
🔗 ComfyUI + OpenPose 实现人物姿态控制｜ControlNet 精确生成教程 | 幽络源
- 用 OpenPose 节点锁定人物动作
- 适用于角色设计、动画分镜、虚拟偶像生成
3. IP-Adapter 风格迁移
🔗 ComfyUI 使用 IPAdapter 实现动漫风格迁移｜模型加载 + 对比实测教程 | 幽络源
- 仅需一张参考图，即可迁移其风格到新图像
- 支持 SD1.5 与 SDXL 模型
- 对比传统 LoRA 与 IP-Adapter 的效果差异
🎥 三、AI 视频生成方案（ComfyUI 插件整合）
⚠️ 注：AI 视频生成仍在快速发展中，部分方案效果/稳定性有限，建议根据需求选择。
✅ 推荐方案
🔗 ComfyUI整合MimicMotion教程：单图+视频生成动态人物视频（附插件与模型下载） – 幽络源
- 输入一张静态人像 + 一段参考动作视频
- 输出高一致性动态视频（口型、肢体同步较好）
- 目前效果最佳、社区反馈最稳的方案之一
🔗 ComfyUI最强视频生成-通义万象图片替换视频人物生成新的视频 | 幽络源
- 利用阿里 通义万象 API + ComfyUI 工作流
- 实现“换脸+动作迁移”一体化生成
- 适合短视频创作、虚拟主播场景
⚠️ 其他探索性方案（可选了解）
以下方案因硬件要求高、生成质量不稳定或已逐步被替代，暂不主推，但为完整性仍收录供研究：
- ComfyUI视频生成方式之一 LTX Video – 幽络源（不是很推荐）：早期实验性模型，帧间连贯性较差
- ComfyUI生成AI视频最佳方式：AnimateDiff完整安装使用教程 – 幽络源（不是很推荐）：曾是主流，但对显存要求高，新版本兼容性问题较多
- ComfyUI进行AI视频生成方式之一：StableVideoDiffusion教程 – 幽络源（不是很推荐）：官方模型，但生成速度慢、细节模糊
💡 建议优先尝试 MimicMotion 或 通义万象 方案，体验更佳！
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