# 图像生成：ComfyUI vs SD WebUI vs Fooocus 在 CLORE.AI 上为您的图像生成工作流程选择合适的界面。 {% hint style="success" %} 所有界面均可在 [CLORE.AI 市场](https://clore.ai/marketplace). {% endhint %} {% hint style="info" %} **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](#flux1-support-comparison) 下面的部分。 {% endhint %} ## 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 | *** ## 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）： ```bash 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）： ```bash 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 ``` {% hint style="warning" %} **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。 {% endhint %} ### 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 ✅ | *** ## 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 | *** ## - 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 ```bash 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 ``` *** ## 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 ```bash 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 ``` *** ## 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 ```bash 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 ```bash # 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] ``` *** ## 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 | *** ## 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 | *** ## 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 *** ## 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 | *** ## Docker 快速参考 ### - 将重光图像转换为 3D ```yaml 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 ```yaml 镜像：universonic/stable-diffusion-webui:latest 端口：22/tcp, 8080/http ``` ### ComfyUI ```yaml 镜像：yanwk/comfyui-boot:cu126-slim 端口：22/tcp, 8188/http 环境：CLI_ARGS=--listen 0.0.0.0 ``` *** ## 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 *** ## 使用以下方式支付 * [ComfyUI 指南](https://docs.clore.ai/guides/guides_v2-zh/tu-xiang-sheng-cheng/comfyui) * [SD WebUI 指南](https://docs.clore.ai/guides/guides_v2-zh/tu-xiang-sheng-cheng/stable-diffusion-webui) * [Fooocus 指南](https://docs.clore.ai/guides/guides_v2-zh/tu-xiang-sheng-cheng/fooocus-simple-sd) * [FLUX 指南](https://docs.clore.ai/guides/guides_v2-zh/tu-xiang-sheng-cheng/flux)