ComfyUI 文生图基础工作流搭建教程

很多新手第一次打开ComfyUI，面对空白的画布都会愣一下——到底该从哪里开始？一个比较稳妥的办法是，别急着凭记忆手工连线，先把它内置的官方文生图基础工作流加载出来。然后逐个核对模型、提示词、画布、采样、解码和保存这几个环节。完成后，画布上会保留一条完整的、可继续修改的SD1.5文生图链路。直接点击运行，就能在Media Assets和Sa ve Image节点看到你生成的第一张图了。

这篇文章适合已经能正常启动ComfyUI，并且准备用SD1.5的checkpoint跑第一次文生图的朋友——无论你用的是Windows、macOS还是Linux。开始之前，至少需要准备一个兼容的checkpoint文件，放到ComfyUI/models/checkpoints目录下。官方示例用的是v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors，你用其他名字也没问题，但节点里绝对不能停在null。

完成后，界面大概长这样：左侧Media Assets里能看到生成结果，右侧画布上仍然是可编辑的节点工作流，顶部的Run按钮随时可以再跑一次。

先让 ComfyUI 识别模型文件

1. 入口位置：

   ComfyUI安装目录下的models/checkpoints文件夹。

   主要动作：
   把准备好的SD1.5 checkpoint文件放进去，然后重新启动ComfyUI，或者刷新模型列表。

   成功标志：
   稍后打开Load Checkpoint节点时，ckpt_name下拉列表里能显示你放进去的文件名。

   失败处理：
   如果列表是空的，或者只显示null，先检查一下文件是不是放错了位置——别放到了models根目录，也要确认扩展名完整，以及当前启动的ComfyUI是不是对应同一个安装目录。

加载官方基础工作流

1. 入口位置：

   ComfyUI官方的

   ComfyUI Text to Image Workflow
   教程页。

   主要动作：
   把页面提供的那个工作流PNG保存下来，然后直接拖进ComfyUI画布；也可以从顶部的

   Workflows
   菜单选择

   Open
   ，再打开这个PNG文件。

   成功标志：
   画布上会出现Load Checkpoint、两个CLIP Text Encode、Empty Latent Image、KSampler、VAE Decode和Sa ve Image节点，而且彩色连线已经自动连好了。

   失败处理：
   如果拖进去之后只显示成普通图片，没有节点，那你保存的PNG可能不是带工作流元数据的原始文件——网页截图、压缩缩略图、或者转换过的JPG都不行。

下面这张图把基础链路标成了A到F：模型和文本条件送到KSampler，采样结果交给VAE Decode，像素图最后交给Sa ve Image。现在先确认节点齐全就行，不用急着改参数。

按节点顺序完成第一次配置

1. 入口位置：

   画布左侧的

   Load Checkpoint
   节点。

   主要动作：
   点击ckpt_name文本区或者两侧箭头，选择你刚放进去的那个SD1.5 checkpoint。

   成功标志：
   节点上会显示实际的模型文件名，并且保留

   MODEL
   、

   CLIP
   、

   VAE
   三个输出连接。

   失败处理：
   如果文件名不出现，回模型目录看看路径有没有弄错；选中后节点报错，那就确认一下文件下载完整——别只有几KB的网页占位文件。

Load Checkpoint的关键不是记住示例文件名，而是确认下拉框已经从null变成了你电脑上真实存在的checkpoint。

2. 入口位置：

   两个

   CLIP Text Encode (Prompt)
   节点的文本框。

   主要动作：
   在连接KSampler

   positive
   的那个节点里，写你想要的主体、环境和画面特征；在连接

   negative
   的节点里，写你不希望出现的缺陷。

   成功标志：
   两个节点都有可读的文本，橙色

   CONDITIONING
   输出分别接到KSampler的正向和负向端口。

   失败处理：
   如果生成结果和描述关系很弱，先用简短英文词组加英文逗号重写，别一次塞入多段长句；如果正负条件接反了，重新连到对应端口。

提示词节点只负责把文字编码成条件。看不到图片并不代表失败，当前步骤的验收标准是：文本已填写，CONDITIONING连线正确。

3. 入口位置：

   Empty Latent Image
   节点。

   主要动作：
   设置width、height和batch_size；第一次运行可以先保留官方示例中的512×512、批次1。

   成功标志：
   宽高是明确数字，紫色

   LATENT
   输出连接到KSampler的

   latent_image
   。

   失败处理：
   显存不足或者运行被中断？先降低宽高，保持批次1。画面比例不合适，就只调整宽高，别同时改动采样参数，这样容易判断问题来源。

Empty Latent Image定义的是潜空间里的画布，最终像素图的尺寸从这里开始确定。

4. 入口位置：

   画布中央的

   KSampler
   节点。

   主要动作：
   先保留基础参数，重点检查

   model
   、

   positive
   、

   negative
   、

   latent_image
   这四个输入是否都已经连线，并确认steps、cfg、sampler_name、scheduler和denoise都有值。

   成功标志：
   节点没有缺少输入的红色提示，右侧

   LATENT
   输出已连接VAE Decode。

   失败处理：
   出现缺少模型或条件输入的提示，沿着端口颜色回查上游节点；结果异常时，一次只改一个参数，别同时改变seed、steps和cfg，否则很难定位原因。

KSampler是去噪采样的核心。第一次运行，先把链路弄对，等结果稳定了再比较seed、steps或采样器的差异。

5. 入口位置：

   KSampler右侧的

   VAE Decode
   节点。

   主要动作：
   确认KSampler的

   LATENT
   输出接入了

   samples
   ，Load Checkpoint的

   VAE
   输出接入了

   vae
   。

   成功标志：
   VAE Decode右侧蓝色

   IMAGE
   输出已连接Sa ve Image。

   失败处理：
   运行到解码阶段报错，先检查两条输入线是否缺失或接错颜色，再确认checkpoint本身是否包含可用的VAE。

VAE Decode负责把KSampler产生的潜空间结果还原成可以预览和保存的像素图像。

6. 入口位置：

   工作流末端的

   Sa ve Image
   节点。

   主要动作：
   确认蓝色

   images
   输入已连接，并给filename_prefix填一个容易辨认的前缀。

   成功标志：
   节点能接收VAE Decode的IMAGE输出，运行后会预览结果，并把文件写入ComfyUI/output。

   失败处理：
   节点没有预览，先检查上游IMAGE连线；运行成功但找不到文件，检查当前ComfyUI实例对应的output目录和文件名前缀。

Sa ve Image的输入只有图像数据，文件名前缀用来在输出目录里区分不同测试。

执行工作流并判断结果

1. 入口位置：

   ComfyUI顶部的

   Queue
   或

   Run
   按钮。

   主要动作：
   点击按钮执行一次，也可以按

   Ctrl + Enter
   。

   成功标志：
   节点依次执行，Sa ve Image出现预览，Media Assets里新增了生成图，ComfyUI/output中能找到对应文件。

   失败处理：
   执行立即停止，从标红的节点开始排查模型、连线和参数；运行很慢但没有报错，先等当前队列完成，别连续重复点击，不然任务会堆积。

2. 入口位置：

   生成结果和KSampler的seed设置。

   主要动作：
   确认第一张图可以保存后，再重新执行一次，观察随机种子变化带来的结果差异。

   成功标志：
   第二次生成仍然能完成，工作流结构没有丢失，结果图和上一张之间存在可解释的变化。

   失败处理：
   想复现同一张图，固定seed，并保持提示词、尺寸和采样参数不变；对比参数时，一次只改一项。

用九项结果确认基础链路已经搭好

• checkpoint文件位于当前ComfyUI实例的models/checkpoints目录。
• 官方工作流PNG已加载成节点，而不是作为普通图片显示。
• Load Checkpoint显示真实模型文件名，没有停在null。
• 正向和负向提示词分别连接KSampler的positive与negative。
• Empty Latent Image有明确宽高，首次测试保持可承受的尺寸和批次。
• KSampler的四个输入齐全，采样参数都有有效值。
• VAE Decode同时接收samples与vae，并输出IMAGE。
• Sa ve Image已连接，运行后能在Media Assets和ComfyUI/output找到结果。
• 失败时能从标红节点、缺失连线、模型目录、显存和输出路径逐层回查。

基础链路稳定之后，再尝试更换提示词、画布比例或采样参数。先保留一份能重复运行的工作流，只改一个变量并观察结果，后续学习LoRA、ControlNet或更复杂的节点时，排查问题会容易得多。