ComfyUI 第一次出图：从空白画布到第一张 AI 图片

新手照着做的保姆级流程：确认模型、选择节点、写提示词、设置尺寸、点击 Queue Prompt，并知道成功和失败分别长什么样。

你会得到什么

照着本文做完，你应该能完成 4 件事：

1. 打开 ComfyUI 并知道画布、节点、Queue Prompt 在哪里。
2. 在 Load Checkpoint 里选中一个模型。
3. 用最小文生图工作流生成第一张图片。
4. 判断“成功出图”和“只是页面打开了但没跑通”的区别。

第一次出图的目标不是好看，而是跑通。只要能稳定生成一张图，后面学提示词、LoRA、ControlNet、工作流导入才有意义。

一句话结论

第一次只跑最小文生图流程：Load Checkpoint、两个 CLIP Text Encode、Empty Latent Image、KSampler、VAE Decode、Save Image。不要一上来导入复杂工作流，否则你分不清是模型、插件、参数还是环境问题。

适合谁

• 已经能打开 http://127.0.0.1:8188，但不知道下一步点哪里。
• Load Checkpoint 能看到模型，但还没有真正生成过图片。
• 想先跑通基础流程，再学复杂工作流、插件和 LoRA。

如果你连 ComfyUI 页面都打不开，先看 /guides/comfyui-windows-install/。如果模型下拉框为空，先看 /guides/model-file-paths/。

开始前检查

开始前请逐项确认：

先认 4 个关键位置

新手第一次只看这 4 个位置：

• 中间：节点画布，用来放工作流。
• 节点之间的线：数据流向，断线就不能正常生成。
• 右侧：Queue Prompt，点击后开始生成。
• 黑色控制台：真正的报错通常在这里，不在网页弹窗里。

如果页面里按钮和截图略有不同，不要慌。ComfyUI 前端版本会更新，但核心逻辑不变：选择模型、设置提示词、设置尺寸、点击 Queue。

最小工作流长什么样

一条最小文生图工作流的数据流是：

Load Checkpoint
  ├─ MODEL → KSampler
  ├─ CLIP → 正向 CLIP Text Encode → KSampler positive
  ├─ CLIP → 负向 CLIP Text Encode → KSampler negative
  └─ VAE → VAE Decode

Empty Latent Image → KSampler latent_image
KSampler samples → VAE Decode samples
VAE Decode IMAGE → Save Image

你不用背节点名，只要理解一句话：模型和提示词进 KSampler，KSampler 生成潜空间结果，VAE Decode 把它变成图片，Save Image 保存。

这张图是第一次出图的点击地图。照着 1 到 5 检查，不要在第一次就改一堆高级参数。

照做清单

第 1 步：选择 Checkpoint

在 Load Checkpoint 节点里选择一个模型，例如：

v1-5-pruned-emaonly.safetensors

新手建议：

• 第一次优先用 SD1.5 模型，尺寸更小，不容易 OOM。
• 模型文件最好是 .safetensors 或 .ckpt。
• 如果下拉框是空的，说明模型路径没有放对，不要继续调参数。

第 2 步：写正向提示词

正向提示词写你想要什么。第一次直接用这个：

a cute cat sitting on a wooden table, soft light, detailed, high quality

不要第一次就写几百字，也不要堆很多 LoRA。先确认基础流程能跑。

第 3 步：写负向提示词

负向提示词写你不想要什么：

low quality, blurry, bad anatomy, extra fingers, watermark, text

负向提示词不是万能修复。它能减少低质特征，但不能修复模型路径、显存、节点连接这些问题。

第 4 步：设置尺寸和 batch

SD1.5 新手推荐：

width: 512
height: 512
batch_size: 1

想生成竖图可以：

width: 512
height: 768
batch_size: 1

第一次不要这样设置：

width: 1024
height: 1536
batch_size: 4

这会明显增加显存占用，很容易刚点 Queue 就 CUDA out of memory。

第 5 步：设置 KSampler

保守参数如下：

seed: 任意；想复现就固定不变
steps: 20
cfg: 7
sampler_name: euler 或 dpmpp_2m
scheduler: normal 或 karras
denoise: 1.0

参数怎么理解：

• seed：随机种子。同一套参数 + 同一个 seed，可以复现接近结果。
• steps：采样步数。第一次 20 足够，不要迷信 80、100。
• cfg：提示词服从度。7 是安全起点，太高可能脏，太低可能不听话。
• denoise：文生图通常 1.0。图生图才经常调低。

第 6 步：点击 Queue Prompt

点击右侧：

Queue Prompt

正常现象：

• Queue 按钮附近出现队列/进度变化。
• 节点边框或进度条开始动。
• 黑色控制台显示采样进度。
• 完成后 Save Image 节点出现图片。

上图是生成成功状态标注图。小白判断“到底有没有成功”，不要只看网页有没有打开，还要看 Save Image 是否出现图、output 文件夹是否生成 PNG。

成功标准

你需要同时看到：

1. Queue 结束，没有红色报错。
2. Save Image 节点显示图片。
3. output 文件夹出现 PNG。
4. 改提示词或 seed 后，结果会跟着变化。

输出文件位置：

Windows Portable：

ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\output\

Linux：

~/ai/ComfyUI/output/

如果只打开了网页，但没有图片、没有输出文件，不算完成第一次出图。

如果卡住，先看这里

Load Checkpoint 下拉框为空

原因通常是模型没有放对。Checkpoint 必须放在：

ComfyUI\models\checkpoints\

不是 models\checkpoint，也不是 models\loras。看 /guides/model-file-paths/。

点击 Queue 后立刻 CUDA out of memory

先做 4 件事：

1. 尺寸降到 512 x 512。
2. batch_size 改成 1。
3. 关闭游戏、视频软件、其他 AI 软件。
4. 先用 SD1.5，不要一开始跑 SDXL。

继续失败再看 /guides/cuda-out-of-memory/。

报 No module named

这通常不是基础工作流问题，而是某个插件或自定义节点依赖缺失。第一次出图建议先不要依赖插件。看 /guides/no-module-named/。

Save Image 没有图片，但控制台没有明显报错

检查节点连接：

• KSampler 的 samples 是否接到 VAE Decode 的 samples。
• VAE Decode 的 IMAGE 是否接到 Save Image 的 images。
• 两个 CLIP Text Encode 是否分别接到了 KSampler 的 positive / negative。

图片很黑、发灰、颜色怪

可能是 VAE 或模型问题。第一次先用模型自带 VAE，不要混用奇怪 VAE。之后再看 /guides/vae-explained/。

图像完全不听提示词

检查：

• 正向提示词是不是接到 positive。
• 负向提示词是不是接到 negative。
• CFG 是否过低。
• Checkpoint 是否符合目标风格。

新手推荐参数表

验证你真的掌握了

完成第一次出图后，做 3 个小实验：

1. 固定 seed，只改提示词，看主体是否变化。
2. 固定提示词，只改 seed，看构图是否变化。
3. 固定其他参数，把尺寸从 512×512 改成 512×768，看输出比例是否变化。

能解释这三件事，就说明你不是只会点按钮，而是理解了最小文生图流程。

下一步推荐

• 不知道节点是什么：/guides/what-are-nodes/
• 想理解采样器和尺寸：/guides/sampler-and-size/
• 想装插件：/guides/comfyui-manager-install/
• 显存不够：/guides/cuda-out-of-memory/
• 想按路线继续学：/topics/comfyui-beginner/