ComfyUI 参数完全解读：每调一个参数，看一张对比图
CFG、步数、采样器、seed……这些参数到底是什么意思？改一个数画面会怎么变？这篇文章用同一提示词、只改单个参数的实测对比图，把 ComfyUI 最核心的参数一次讲透。
标签：AI 绘图
ComfyUI 常见坑与避坑指南：从安装到出图的 10 个坑
ComfyUI 系列的收官篇。把从安装到出图最常见的 10 个坑系统整理成一份排查手册：模型放错目录、内存不足、VAE 缺失画面发灰、尺寸畸形、ControlNet 版本不匹配、采样参数不当、提示词写法、节点连线、CSV 乱码、输出文件管理。每个坑讲现象、原因、解决。
用 ComfyUI 接单赚钱：5 个真实变现场景
掌握了 ComfyUI 全流程之后，怎么把它变成收入？这篇文章讲 5 个真实变现场景：电商商品图、头像写真定制、设计辅助、本地化配置与教程、内容素材。每个场景讲清楚做什么、卖给谁、怎么定价、怎么交付。先说结论：AI 画图接单不是躺赚，是技能加定价加渠道加交付的综合活。
ComfyUI 批量出图与工作流自动化实战：从一张到一千张
接批量单（电商上千张商品图、批量头像、批量封面）时，一张一张生成根本忙不过来。这篇把 ComfyUI 从手工修图工具升级为批量图片生产线：四种批量方式、CSV 参数化输入、工作流模板化、队列与 API 自动化，以及 Mac 上实测的避坑经验。
ControlNet 实战：让 AI 严格按你画的来——按姿势出图、线稿上色、深度控图
图生图、局部重绘能改图，但都靠提示词「碰运气」。ControlNet 解决了这个问题：让 AI 严格按你指定的姿势、线稿、深度结构出图。这篇用表格讲清楚 OpenPose、Canny/Lineart、Depth 三种控制方式的操作、参数和避坑，是接商稿的关键一步。
ComfyUI 修图实战：图生图、局部重绘与放大，从「能出图」到「能交付」
会文生图只是第一步，真正能交付的是「改图」。这篇详细拆解 AI 修图接单的三个核心技能——图生图（Img2Img）、局部重绘（Inpaint）、放大（Upscale），从原理、操作步骤到参数设置，再用一个老照片修复的完整例子串起来，帮你在实际交付中真正用起来。
从零跑通一个「文生图」工作流：6 个核心节点逐步拆解
环境搭好之后，真正的主角是工作流。这篇把 ComfyUI 默认的文生图工作流逐节点、逐参数拆开讲透——Load Checkpoint、CLIP Text Encode、Empty Latent、KSampler、VAE Decode、Save Image 六个核心节点，每个参数为什么这么设，再加上完整的连线实战、提示词示例和避坑指南。
ComfyUI 出图人物总缺胳膊少腿？问题不在你，在 SD1.5
用 ComfyUI 画人物，常出现多指、缺肢、肢体与背景融合等问题。很多新手归因于提示词或硬件，实际根源在 SD1.5 这个模型本身的上限。这篇文章分析原因、给出排查思路，并说明为什么升级到 SDXL 是更实际的解法。