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先弄清 2026 年本地生成式 AI 的全景:云端与本地怎么选、扩散模型能干什么、哪些场景值得自己部署。看完再决定要不要往下走,避免买了显卡吃灰。
不为讲概念,只为让你跑起来。这条路线按「先跑通、再搞懂、最后玩出花」排序,每一步都配了本站现成的教程文章与可直接下载的工作流,跟着走完就能独立出图、出视频。
前四步解决「装得上」,第五步学会「拿来用」,后三步进入「自己改」。跳过任何一步都可能卡在第 5 步。
先弄清 2026 年本地生成式 AI 的全景:云端与本地怎么选、扩散模型能干什么、哪些场景值得自己部署。看完再决定要不要往下走,避免买了显卡吃灰。
显存决定你能跑什么:4GB 能跑 73 个工作流,8GB 覆盖 264 个,视频生成建议 16GB 起。这一步把显卡、系统、磁盘、驱动一次理清,避免装到一半发现跑不动。
新手走整合包(解压即用、依赖齐全),进阶走源码 + 虚拟环境(便于多版本共存与自定义节点)。两种方式都给出目录结构与首次启动验证方法。
模型该放哪个目录、ComfyUI Manager 怎么用、缺失节点怎么补、启动参数怎么调。本站 616 个工作流用到的底模与自定义节点,在这一步一次性讲清楚。
不用自己搭:下载现成 .json 拖进画布即可跑。这一步教你怎么看懂一个工作流(节点规模、连线、输入输出)、怎么替换素材、怎么判断缺哪些模型。
文生图与图生图的完整链路:底模怎么选(SDXL / FLUX / Qwen-Image 各有擅场)、采样器与步数怎么配、提示词怎么写才稳定。站内 506 个工作流属于这一类。
把静态图变成视频:图生视频的工作流结构、Wan / LTX / HunyuanVideo 三个系列怎么选、时长与显存的取舍。站内 110 个视频工作流,92 个需要 16GB 以上显存。
把别人的工作流改成自己的:连线与断线、节点编组与注释、批跑与队列、常用快捷键、报错定位。真正从「会用」到「会改」的一步。
数据来自本站 616 个工作流的实测建议显存。先对号入座,再决定装哪个底模。
| 建议显存 | 工作流数 | 可覆盖的典型玩法 |
|---|---|---|
| 4GB 起 | 73 | SD 1.5 系出图、基础放大、简单抠图 |
| 8GB 起 | 264 | SDXL 全流程、换脸换装、局部重绘、去水印 |
| 12GB 起 | 185 | FLUX / Qwen-Image 系编辑、视角控制、产品精修 |
| 16GB 起 | 92 | 图生视频(Wan / LTX / HunyuanVideo)、大分辨率放大 |
统计自站内工作流实际引用次数。装模型前先看这张表,能少走很多弯路。
| 底模 / 技术 | 被引用 | 主要用途 |
|---|---|---|
| SDXL | 181 | 通用出图主力,生态最全、LoRA 最多 |
| ControlNet | 159 | 姿势 / 线稿 / 深度控制,精准控形 |
| FLUX | 90 | 画质与文字渲染强,编辑类任务常用 |
| SD 1.5 | 87 | 轻量快速,低显存机器友好 |
| Qwen-Image | 83 | 图像编辑与多视角生成,中文场景友好 |
| IPAdapter | 74 | 参考图风格 / 人脸迁移 |
| Wan 2.2 / 2.1 | 70 | 图生视频主力,质量与时长均衡 |
| FLUX Kontext | 54 | 上下文感知的图像编辑 |
| LTX-Video | 30 | 轻量视频模型,出片快 |
路径之外的单篇教程,按发布时间倒序自动更新。
以下主题在站内工作流里被大量使用,但还没有系统的文字教程。它们会按热度陆续补进这条路径。
连线规范、编组、批跑队列、快捷键、报错定位——从「会用」到「会改」的关键一课,覆盖第 8 步。
站内 159 个工作流用到它,却还没有一篇讲清预处理器、权重与多 ControlNet 叠加的教程。
74 个工作流使用。讲清参考图怎么选、权重怎么调、与 LoRA 如何配合。
90 + 83 个工作流依赖。版本差异、fp8 / GGUF 量化、显存优化一次讲透。
110 个视频工作流里 92 个要 16GB+。补充低显存方案:分块、量化、降分辨率策略。
27 个电商/产品类工作流,缺一条从白底图到场景图的完整实战线。