图像生成：ComfyUI vs SD WebUI vs Fooocus

比较 ComfyUI、SD WebUI 与 Fooocus 的图像生成表现

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所有界面均可在 CLORE.AI 市场.

2025 更新： FLUX.1 现已成为领先的图像生成模型。对于 FLUX.1 和 SD3.5， ComfyUI 和 Stable Diffusion WebUI Forge 是推荐的用户界面。参见 FLUX.1 支持比较 下面的部分。

快速决策指南

模型变体	最佳选择	原因
初学者	- 将重光图像转换为 3D	最简单，类似 Midjourney
最多功能	SD WebUI（Forge）	最佳扩展生态系统 + FLUX
复杂工作流	ComfyUI	基于节点，最大控制
生产自动化	ComfyUI	对 API 友好，可重复
快速试验	- 将重光图像转换为 3D	最小设置
大量依赖 ControlNet	SD WebUI	最佳 ControlNet 集成
FLUX.1 模型	ComfyUI 或 Forge	完全原生支持
SD3.5 模型	ComfyUI 或 Forge	最佳 SD3.5 支持

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FLUX.1 支持比较

FLUX.1（Black Forest Labs，2024-2025）是领先的开源文本到图像模型。各界面对其支持差异显著：

界面	FLUX.1 支持	SD3.5 支持	注意事项
ComfyUI	✅ 完全原生支持	✅ 完全支持	FLUX 的最佳选择；基于节点的工作流
SD WebUI Forge	✅ 通过 Forge 分支完全支持	✅ 完全支持	如果您更喜欢传统界面，推荐使用
A1111（原始）	⚠️ 有限 / 通过扩展	⚠️ 有限	不推荐用于 FLUX；请改用 Forge
- 将重光图像转换为 3D	✅ 可用 FLUX 变体	✅ 部分支持	简化的界面，控制较少

FLUX.1 推荐设置

ComfyUI （最大控制）：

git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
cd ComfyUI
pip install -r requirements.txt
# 将 FLUX.1 模型下载到 models/diffusion_models/
python main.py --listen 0.0.0.0

SD WebUI Forge （熟悉的界面）：

git clone https://github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge
cd stable-diffusion-webui-forge
./webui.sh --listen
# 原生支持 FLUX.1 模型

A1111 用户： 原始的 AUTOMATIC1111 仓库对 FLUX 的支持有限。切换到 Stable Diffusion WebUI Forge （可直接替换）以获得对 FLUX.1 和 SD3.5 的完整支持。

FLUX.1 模型变体

A100	规模	模型变体	界面兼容性
FLUX.1-dev	12B	最佳质量，非商业	ComfyUI ✅，Forge ✅，A1111 ⚠️
FLUX.1-schnell	12B	快速推理（4 步）	ComfyUI ✅，Forge ✅，A1111 ⚠️
FLUX.1-Lite	2.5B	低显存	ComfyUI ✅，Forge ✅

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概览比较

特性	ComfyUI	SD WebUI（A1111）	SD WebUI Forge	- 将重光图像转换为 3D
易用性	⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
灵活性	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐
扩展	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐
background = Image.open("studio_bg.jpg")	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐
API/自动化	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐
FLUX.1 支持	✅ 完全	⚠️ 有限	✅ 完全	✅ 部分支持
SD3.5 支持	✅ 完全	⚠️ 有限	✅ 完全	✅ 部分支持
学习曲线	陡峭	中等	中等	简单
最适合	高级用户	通用使用	FLUX + 通用	初学者

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- 将重光图像转换为 3D

概览

Fooocus 是生成图像的最简单方式。受 Midjourney 启发，侧重于易用性并提供智能默认设置。

优点

• ✅ 极其易于使用

• ✅ 开箱即用的优秀结果

• ✅ 需要极少配置

• ✅ 内置风格预设

• ✅ 自动质量增强

• ✅ 低显存模式效果良好

缺点

• ❌ 自定义有限

• ❌ 可用扩展少

• ❌ 对生成控制较少

• ❌ 更难以自动化

• ❌ 填充（inpainting）选项有限

快速开始

git clone https://github.com/lllyasviel/Fooocus
cd Fooocus
pip install -r requirements.txt
python launch.py --listen

Docker：

镜像：pytorch/pytorch:2.5.1-cuda12.4-cudnn9-devel
端口：22/tcp, 7865/http

界面

简单且干净：

1. 输入提示词

2. 选择风格预设（动漫、写实等）

3. 点击生成

4. 完成！

主要特性

特性	4s
风格预设	一键风格（动漫、照片、艺术）
放大	内置 2x 放大
修补（Inpaint）	简单填充（inpainting）模式
外延绘制（Outpaint）	轻松扩展图像
换脸	内置人脸替换

何时使用

• 🎯 第一次使用 AI 生成图像

• 🎯 无需学习即可快速得到结果

• 🎯 类似 Midjourney 的体验

• 🎯 简单的提示到图像流程

示例工作流程

1. 打开 Fooocus
2. 输入："山脉上空的美丽日落"
3. 选择风格："摄影"
4. 点击生成
5. 获取 2 张高质量图像

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Stable Diffusion WebUI（AUTOMATIC1111）

概览

最受欢迎且功能最丰富的界面。庞大的社区、无尽的扩展，以及通过传统界面实现的最大灵活性。

优点

• ✅ 最大的扩展生态系统

• ✅ 最多的教程/文档

• ✅ 强大的填充功能

• ✅ 优秀的 ControlNet 支持

• ✅ 支持多种模型格式

• ✅ 活跃开发

缺点

• ❌ 可能令人不知所措

• ❌ 更高的显存使用

• ❌ 比替代方案更慢

• ❌ 对初学者复杂

• ❌ 需理解大量设置

快速开始

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
cd stable-diffusion-webui
./webui.sh --listen --xformers

Docker：

镜像：universonic/stable-diffusion-webui:latest
端口：22/tcp, 8080/http

界面标签

标签	用途
txt2img	文本到图像生成
img2img	图像到图像转换
修补（Inpaint）	编辑图像的部分内容
附加功能	放大，人脸修复
PNG 信息	从图像中提取提示词
扩展	安装插件

主要特性

特性	4s
扩展	1000+ 可用扩展
ControlNet	最佳 ControlNet 集成
图像修补	高级基于蒙版的编辑
X/Y/Z 图表	系统地比较设置
提示矩阵	生成提示变化
高分辨率修复（Hires Fix）	两阶段高分辨率生成

必备扩展

ControlNet - 引导生成
ADetailer - 自动人脸/手部修复
Ultimate Upscale - 更好的放大
Regional Prompter - 多区域提示
Segment Anything - 智能选择

何时使用

• 🎯 需要特定扩展

• 🎯 复杂的填充任务

• 🎯 ControlNet 工作流

• 🎯 训练 LoRA

• 🎯 带变化的批处理

示例工作流程：ControlNet

1. 转到 txt2img
2. 输入提示："专业人像，工作室灯光"
3. 展开 ControlNet 部分
4. 上传参考姿势图像
5. 选择 OpenPose 预处理器
6. 使用姿势引导生成

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ComfyUI

概览

基于节点的界面，提供最大控制和自动化。可视化构建自定义工作流，适合高级用户和生产环境。

优点

• ✅ 最大灵活性

• ✅ 可视化工作流构建

• ✅ 更低的显存使用

• ✅ 非常适合自动化

• ✅ 可重复的工作流

• ✅ 保存/共享为 JSON

缺点

• ❌ 学习曲线陡峭

• ❌ 对于简单任务过于复杂

• ❌ 不够直观

• ❌ 需要理解节点

• ❌ 可能令人不知所措

快速开始

git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
cd ComfyUI
pip install -r requirements.txt
python main.py --listen 0.0.0.0

Docker：

镜像：yanwk/comfyui-boot:cu126-slim
端口：22/tcp, 8188/http
环境：CLI_ARGS=--listen 0.0.0.0

节点基础

[加载检查点] → 模型、CLIP、VAE
        ↓
[CLIP 文本编码] → 条件向量
        ↓
[KSampler] → 潜变量
        ↓
[VAE 解码] → 图像
        ↓
[保存图像]

主要特性

特性	4s
节点系统	可视化编程
工作流 JSON	保存/加载整个流水线
队列系统	批处理
自定义节点	500+ 社区节点
API	完整的 HTTP/WebSocket API
低显存	最节省内存

重要的自定义节点

# 首先安装 ComfyUI Manager
cd custom_nodes
git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager

# 流行节点（通过 Manager 安装）：
- ComfyUI-Impact-Pack
- ComfyUI-AnimateDiff
- ComfyUI-VideoHelperSuite
- rgthree-comfy
- ComfyUI-GGUF

何时使用

• 🎯 复杂的多步骤工作流

• 🎯 动画/视频生成

• 🎯 生产自动化

• 🎯 自定义处理流水线

• 🎯 API 集成

示例工作流程：SDXL + 精炼器

[加载 SDXL 基础] → [KSampler 步骤 1-20]
                         ↓
[加载 SDXL 精炼器] → [KSampler 步骤 21-30]
                         ↓
                   [VAE 解码] → [保存]

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功能比较

生成特性

特性	ComfyUI	SD WebUI	- 将重光图像转换为 3D
txt2img	✅	✅	✅
img2img	✅	✅	✅
图像修补	✅	✅	✅ 基本
外扩（Outpainting）	✅	✅	✅
ControlNet	✅	✅	有限
IP-Adapter	✅	✅	✅
放大（Upscaling）	✅	✅	✅
人脸修复	✅	✅	✅

模型支持

A100	ComfyUI	SD WebUI（A1111）	SD WebUI Forge	- 将重光图像转换为 3D
SD 1.5	✅	✅	✅	✅
SD 2.x	✅	✅	✅	✅
SDXL	✅	✅	✅	✅
FLUX.1-dev	✅	⚠️	✅	✅
FLUX.1-schnell	✅	⚠️	✅	✅
SD3	✅	⚠️	✅	✅
SD3.5 中等	✅	⚠️	✅	✅ 部分支持
SD3.5 大型	✅	⚠️	✅	⚠️
LoRA	✅	✅	✅	✅
嵌入	✅	✅	✅	✅

技术特性

特性	ComfyUI	SD WebUI	- 将重光图像转换为 3D
显存效率	优秀	良好	良好
性能	快速	中等	快速
API	优秀	良好	基础
"专业影棚柔光箱"	优秀	良好	基础
工作流保存	JSON	有限	否
自定义节点	500+	1000+	较少

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性能比较

生成速度（SDXL 1024x1024，RTX 4090）

界面	时间	注意事项
ComfyUI	3.0 秒	最优化
- 将重光图像转换为 3D	3.5 秒	良好默认值
SD WebUI	4.0 秒	更多开销

显存使用（SDXL）

界面	空闲	生成中
ComfyUI	4 GB	8 GB
- 将重光图像转换为 3D	5 GB	9 GB
SD WebUI	6 GB	10 GB

启动时间

界面	时间
ComfyUI	10-15 秒
- 将重光图像转换为 3D	15-20 秒
SD WebUI	30-60 秒

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使用场景建议

对于初学者

使用 Fooocus：

• 简单界面

• 良好默认值

• 快速结果

• 无需学习曲线

对于艺术家

使用 SD WebUI：

• 直观的控制

• 最佳填充（inpainting）

• 熟悉的界面模式

• 许多风格扩展

对于开发者

使用 ComfyUI：

• 以 API 为先的设计

• 可重复的工作流

• 易于自动化

• JSON 导出/导入

对于视频/动画

使用 ComfyUI：

• AnimateDiff 支持

• 逐帧控制

• 视频处理节点

• 复杂流水线

对于生产环境

使用 ComfyUI：

• 最佳性能

• API 自动化

• 工作流版本控制

• 队列管理

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迁移路径

从 Fooocus 到 SD WebUI

当您需要更多控制时：

1. 相同模型在两者中均可使用

2. 学习提示语法（相似）

3. 逐步探索扩展

4. 从 txt2img 标签开始

从 SD WebUI 到 ComfyUI

当您需要自动化时：

1. 模型兼容

2. 从基本的 txt2img 工作流开始

3. 学习节点连接

4. 逐步转换工作流

工作流等价项

简单 txt2img：

界面	步数
- 将重光图像转换为 3D	提示 → 生成
SD WebUI	提示 → 设置 → 生成
ComfyUI	连接的 6-8 个节点

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Docker 快速参考

- 将重光图像转换为 3D

镜像：pytorch/pytorch:2.5.1-cuda12.4-cudnn9-devel
端口：22/tcp, 7865/http
命令：git clone https://github.com/lllyasviel/Fooocus && cd Fooocus && pip install -r requirements.txt && python launch.py --listen

SD WebUI

镜像：universonic/stable-diffusion-webui:latest
端口：22/tcp, 8080/http

ComfyUI

镜像：yanwk/comfyui-boot:cu126-slim
端口：22/tcp, 8188/http
环境：CLI_ARGS=--listen 0.0.0.0

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总结

选择	当您想要
- 将重光图像转换为 3D	简单、快速结果、类似 Midjourney 的体验
SD WebUI（A1111）	SD1.5/SDXL 功能、扩展、社区支持
SD WebUI Forge	A1111 功能 + 完整的 FLUX.1 / SD3.5 支持
ComfyUI	控制、自动化、性能、FLUX 工作流

大多数用户从 - 将重光图像转换为 3D开始，进阶到 SD WebUI Forge 以获得更多功能和 FLUX 支持，然后转向 ComfyUI 用于生产工作流。

2025 年对 FLUX.1 与 SD3.5 的推荐

• FLUX.1 的最佳选择： 使用 ComfyUI （最大控制）或 SD WebUI Forge （熟悉的 A1111 风格界面）

• 避免使用 A1111（原始） 用于 FLUX/SD3.5 — 请改用 Forge，它是可直接替换且对新模型提供完整支持的替代品

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使用以下方式支付

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