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新来同学的知识背景可能都大不相同，本教学按照我自身的学习路线进行了总结，对于学习过程中遇到的问题我都会记录下来，如果大家在学习的过程中遇到哪些问题欢迎在对应章节处、语句处进行评论，我都会及时回复并改进的！！

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文章末尾处

学习路径

首先你能把程序运行起来，否则都是纸上谈兵。所以能熟练地启动ComfyUI应用是学习这项技术的第一个门槛。

新人建议先熟悉一下Liblib中的“在线工作流”功能（Liblib在线工作流），熟悉一下操作。

或者使用云服务器OnethingAI、仙宫云等。

当你能顺利地启动ComfyUI后，需要搭建工作流了，基础工作流的搭建不难，对着教程拖拽和连接节点、调节参数、写好提示词，最终运行工作流。

随着学习的深入，发现ComfyUI中自带的节点不能满足所需的使用场景，这时需要安装自定义节点。自定义节点的安装需要用到科学上网来访问Github，就是第二个门槛。

节点本质上是一些代码，这些代码被作者上传到Github上（就像博主把视频上传上到抖音、B站上）供大家下载使用。但是对于非计算机专业的同学，一方面，不了解github的使用机制；另一方面，在国外无法直接访问github.com。

对于模型同样如此，需要在https://huggingface.co/ 、 https://civitai.com/、等网站中下载。

不过这些问题，我都可以通过网盘的方式帮大家解决。

对于小白来说，可能只知道ComfyUI是一个图像生成应用，但是不知道到底如何生成图像。不同于Midjourney生成一个图像主要通过提示词（现在也提供类似ControlNet的功能了），ComfyUI的功能都是以组合各种节点、搭建工作流的形式完成。这时，我们就需要熟悉ComfyUI有哪些功能了。

在实操章节里，我总结了基本功能包括：文生图、图生图、局部重绘、扩图、图像的放大与缩小、LoRA、ControlNet等。

通过组合这些功能，我们可以复现网络上的大多数作品。

能够独立复现一些作品后，我们已经可以使用ComfyUI做一些定制化的功能了。在这个过程中，我们不可避免地会遇到各种问题，通过上网查找、寻求他人帮助、实验验证等方式解决问题是成为高手的必经之路。

在灵活应用各种节点的前提是对Stable Diffusion的各种知识的熟练掌握，需要了解图像处理、深度学习、美工/设计等领域的相关知识。

这里所指的高手其实有2条路线，一条是技术流；另一条是设计流。

技术流可以自己训练模型，自己编写节点来完成自己想要的作品。

设计流则是利用自己的审美，利用现有的节点加上设计工具（PS、Krita等）来实现作品。

当然，同时拥有两项技能的同学，在这个时代无疑是王者了！