2025年下半年到2026年初，ComfyUI的生态发生了爆炸式进化：
- NVIDIA在CES 2026给出了NVFP4/NVFP8原生加速 + 异步卸载优化，RTX 40/50系列生成速度最高提升3倍，显存占用降低60%
- AMD ROCm 7.1.1让Ryzen AI + Radeon也能流畅跑4K视频生成
- LTX-2、WanX 2.1、Flux.2 等新模型纷纷原生支持ComfyUI
- Manager彻底内置，新手装插件难度直线下降
一句话总结：如果你还在用 AUTOMATIC1111 的 WebUI 点点点，那真的已经落后时代了。
下面这篇是给2026年全新入坑、或者从WebUI转过来的同学准备的最实用入门指南，目标是——当天安装，当天出图。
一、为什么要选ComfyUI？（对比WebUI三分钟读懂）
| 项目 | AUTOMATIC1111 WebUI | ComfyUI (2026现状) |
|---|---|---|
| 学习曲线 | 低 | 中（但懂了之后爽翻） |
| 生成速度 | 一般 | 最快（尤其RTX + 新优化后） |
| 显存占用 | 较高 | 可大幅降低（支持模型异步卸载到内存） |
| 工作流复用 | 只能保存设置预设 | 可保存完整工作流JSON，一键分享/复用 |
| 插件生态 | 丰富但开始老化 | 2025-2026年最活跃，很多新模型先支持Comfy |
| 视频/动画生成 | 需要额外扩展，兼容性差 | AnimateDiff、LTX-2、WanX 等原生友好 |
| 4K/长图/复杂重绘 | 经常爆显存 | 节点拆分 + 优化后轻松搞定 |
一句话：WebUI适合尝鲜，ComfyUI适合生产力。
二、2026年最推荐的安装方式（Windows为主）
方案优先级排序（由易到难）：
- 秋叶整合包（最推荐小白） 搜索“秋叶ComfyUI 2026整合包” 或访问常见AI资源站 优点：自带汉化、管理器、常用插件、PyTorch、Triton、SecretTension 解压 → 设置虚拟内存（建议SSD 64GB~96GB） → 双击run_nvidia_gpu.bat 就开跑
- 官方便携版 + ComfyUI-Manager（内置版） GitHub: https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 下载最新 portable Windows 包 → 解压 启动后右键菜单或侧边栏直接打开新版Manager（2025年底已内置）
- 手动git clone（适合开发者/想最干净）
Bash
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI cd ComfyUI # 推荐用 python 3.11 或 3.12 python -m venv venv .\venv\Scripts\activate pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 # 根据你的CUDA版本改 pip install -r requirements.txt python main.py
2026小Tips：强烈建议把模型全放移动固态硬盘或额外盘，ComfyUI模型文件夹一年轻松破1.5TB。
三、模型应该放在哪里？（2026最全路径对照表）
text
ComfyUI/
├─ models/
│ ├─ checkpoints/ ← 主模型（Flux.1、SDXL、Pony、Illustrious、LTX-2等）
│ ├─ loras/ ← 各种LoRA
│ ├─ vae/ ← vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors 最常用
│ ├─ controlnet/ ← ControlNet、OpenPose、Depth、Canny、Lineart 等
│ ├─ ipadapter/ ← IPAdapter v2 模型
│ ├─ upscale_models/ ← 4x-UltraSharp、SUPIR、4x_NMKD 等放大模型
│ └─ embeddings/ ← easynegative、badhand 等负面嵌入
├─ input/ ← 放参考图、重绘图
└─ output/ ← 生成结果默认在这四、第一个工作流：文生图（建议直接保存为JSON以后复用）
最基础但最常用的7个节点组合（2026依然有效）：
- Load Checkpoint（简易） 选择你最强的主模型（推荐Flux.2 dev fp8 或 NVFP4版如果有RTX50系列）
- CLIP Text Encode (Prompt) ×2 一个正向，一个负向
- Empty Latent Image 宽度&高度一般设1024×1024或832×1216（竖图）
- KSampler (Advanced)（最推荐）
- steps: 20~30
- cfg: 4.5~7（Flux系建议3.5~5）
- sampler_name: euler / dpmpp_2m_sde_gpu / uni_pc
- scheduler: normal / beta / sgm_uniform
- denoise: 1.0
- VAE Decode
- Save Image
把这几个节点框选 → 右键 → 保存为 workflow.json 下次直接拖入就能复用。
2026流行参数组合推荐（仅供参考）
- Flux系：euler + simple，steps 20~28，cfg 3.0~4.0
- Pony/Illustrious：dpmpp_2m_sde_gpu + karras，steps 30~40，cfg 6~7.5
- 高清重绘：denoise 0.35~0.55 + 两遍KSampler
五、2026年最值得装的10个插件（Manager一键搞定）
- ComfyUI-Manager（已内置）
- rgthree-comfy（超级实用节点合集）
- ComfyUI-Easy-Use（简化工作流神器）
- ComfyUI-IPAdapter_plus
- ComfyUI-AnimateDiff-Evolved
- ComfyUI-VideoHelperSuite
- ComfyUI-SUPIR（目前最强一键放大）
- ComfyUI-Impact-Pack（检测、遮罩、分区神器）
- ComfyUI-InstantID（一图搞定同人）
- ComfyUI-BiRefNet（2026最强抠图）
六、最后送你一句2026最真实的心得
ComfyUI真正的爽点不是“会用”，而是“能改”。
当你把一个公开的工作流JSON拖进来，删掉几个节点、加几个ControlNet、改改提示词权重、换个放大器……你会突然发现：我终于能做出“我想要的图”，而不是AI想给我的图。
欢迎留言你现在用的主模型和工作流方向，我可以帮你推荐优化路径～
（配图建议位置：
- ComfyUI界面截图
- 经典7节点基础工作流图
- Flux.2 vs SDXL 生成对比
- 一个用SUPIR放大前后的对比
- AnimateDiff短视频示例）
希望这篇对你有帮助！ 我们2026年一起用ComfyUI卷起来～