【AI绘画】Stable Diffusion webUI 与 ComfyUI 全解析：安装、模型、插件及功能对比

一、Stable Diffusion 与 UI 工具概述

Stable Diffusion 是当前最主流的开源 AI 绘画模型，通过文本描述生成高质量图像。为降低使用门槛，开发者推出了多种图形界面（UI）工具，其中AUTOMATIC1111 webUI（简称 “webUI”）和ComfyUI是最受欢迎的两款。二者基于相同的模型内核，但设计理念截然不同：webUI 以直观易用为核心，适合新手快速上手；ComfyUI 则以节点式工作流为特色，提供极致的定制化能力，满足专业用户需求。

二、webUI 与 ComfyUI 核心差异对比

2.1 设计理念与适用人群

2.2 关键功能对比

• 出图效率：webUI 通过预设模板实现 “一键生成”，平均出图时间比 ComfyUI 快 10%-20%（相同硬件下）；
• 可控性：ComfyUI 支持逐步骤调整采样器、VAE、LoRA 权重等底层参数，例如可单独控制 “降噪强度随步数动态变化”；
• 可复现性：ComfyUI 工作流文件（.json）可直接分享，他人加载后能 100% 复现结果；webUI 需手动记录种子、模型、插件参数。

三、安装方法详解

3.1 webUI 安装（推荐新手）

3.1.1 硬件要求

• GPU：NVIDIA 显卡（RTX 2060 6GB 显存以上，推荐 RTX 3060 8GB+），AMD / 集显需用 CPU 渲染（速度慢 3-5 倍）；
• 内存：16GB 以上（8GB 可运行但易卡顿）；
• 存储：至少 20GB 空闲空间（含模型和插件）。

3.1.2 安装步骤（Windows 系统）

方法一：整合包安装（最简单）

1. 下载秋叶整合包（sd-webui-aki-v4.2），解压至无中文路径的文件夹（如D:\SD）；
2. 运行 “启动器运行依赖 - dotnet-6.0.11.exe” 安装依赖；
3. 双击 “A 启动器”，点击 “一键启动”，自动下载基础模型（如 v1-5-pruned-emaonly.safetensors，3.9GB）；
4. 浏览器访问http://127.0.0.1:7860进入界面。

方法二：手动安装（适合进阶用户）

1. 安装 Python 3.10.6（官网下载，勾选 “Add Python to PATH”）；
2. 安装 Git（官网下载），默认下一步；
3. 打开 cmd，输入以下命令克隆项目：

   bash

   git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
   

4. 进入stable-diffusion-webui文件夹，双击webui-user.bat，等待依赖安装完成，自动启动界面。

3.1.3 Mac 系统安装

1. 安装 Homebrew：

   bash

   /bin/zsh -c "$(curl -fsSL https://gitee.com/cunkai/HomebrewCN/raw/master/Homebrew.sh)"
   

2. 安装依赖：

   bash

   brew install cmake protobuf rust python@3.10 git wget
   

3. 克隆项目并启动：

   bash

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

3.2 ComfyUI 安装（推荐进阶用户）

3.2.1 硬件要求

• GPU：NVIDIA 显卡（显存 4GB+，推荐 RTX 3060 12GB+），支持 CPU 运行（需添加--cpu参数）；
• 内存：8GB 以上（复杂工作流建议 16GB+）；
• 存储：SSD 优先（模型加载速度提升 50%），至少 40GB 空间。

3.2.2 安装步骤（Windows 系统）

方法一：秋叶整合包（新手友好）

1. 下载整合包（链接），解压至无中文路径；
2. 双击 “绘世启动器.exe”，选择 “ComfyUI”，点击 “一键启动”；
3. 自动安装依赖并启动，浏览器访问http://127.0.0.1:8188。

方法二：手动安装（原生版）

1. 下载压缩包（官网链接）；
2. 解压后，根据显卡类型双击启动脚本：
   • NVIDIA 显卡：run_nvidia_gpu.bat
   • CPU 运行：run_cpu.bat
3. 安装必备插件（ComfyUI-Manager）：

   bash

   cd ComfyUI/custom_nodes
   git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git
   

4. 重启后，通过 Manager 安装汉化插件（搜索 “translation”），设置界面语言为中文。

四、模型类型与应用

4.1 核心模型分类及作用

4.2 2025 年热门模型推荐

• Checkpoint：
  • 写实类：Realistic Vision V6（8K 分辨率支持，皮肤质感突出）；
  • 二次元：MeinaMix V10（线条流畅，角色表情生动）；
  • 通用类：Stable Diffusion 3.5 Large（81 亿参数，支持多模态输入）。
• LoRA：Forest Jelly Glow（添加发光森林水母效果，触发词jellyfishforest）、Detail Tweaker XL（提升金属 / 布料纹理细节）。
• VAE：kl-f8-anime2（二次元专用，色彩鲜艳）、vae-ft-mse-840000-ema-pruned（写实类通用）。

五、常用插件推荐

5.1 webUI 必备插件

5.2 ComfyUI 核心插件

六、核心功能深度解析

6.1 webUI 功能亮点

• 文生图（txt2img）：支持批量生成（最多 16 张 / 批），内置 “高清修复（Hires.fix）” 一键提升分辨率至 2K/4K；
• 局部重绘（Inpainting）：通过画笔涂抹需修改区域，结合提示词精准替换（如 “将背景替换为星空”）；
• 模型快速切换：下拉菜单选择大模型 / LoRA，支持 “模型混合”（如 50% 写实 + 50% 二次元风格）。

6.2 ComfyUI 高级功能

• 工作流嵌套：将常用节点组合为 “超级节点”（如 “文生图 + ControlNet+Upscale” 打包为一个模块），简化复杂界面；
• 潜空间操作：直接编辑 Latent（潜变量）数据，实现 “风格插值”（如从 “写实” 平滑过渡到 “动漫”）；
• 多模型串联推理：例如 “SDXL 基础模型生成草图 → Flux 模型细化细节 → StableSR 放大至 8K”，全流程节点化控制。

七、总结与选择建议

• 优先选 webUI：如果你是新手、需要快速出图、依赖丰富插件（如换脸、二维码生成），或主要用于社交媒体内容创作；
• 优先选 ComfyUI：如果你需要精细控制生成流程、复现科研实验、分享标准化工作流，或从事专业设计（如游戏原画、影视概念图）。

二者并非对立关系，许多用户会同时安装：用 webUI 处理日常创作，用 ComfyUI 调试复杂效果。随着 Stable Diffusion 3.5 等新版本发布，两款工具的生态正逐步融合，例如 ComfyUI 已支持直接加载 webUI 的插件和模型。