为何要学习 ComfyUI？
在 AI 生图领域，有非常多的产品，比如 Midjourney，Stability AI 等等。为何要学习 ComfyUI 呢？
Midjourney VS ComfyUI
在回答这个问题之前，我觉得有必要介绍下目前市面上的各种 AI 生图产品，或者是 AI 生视频产品。在我的眼里，他们主要分成两大类：
- 模型与产品融合的产品，比如 Midjourney，Stability AI 等等。
- 模型与产品分离的产品，比如 SD Web UI、ComfyUI 等等。
这两类产品的优劣势如下：
| 融合产品（如 Midjourney，Stability AI 等） | 分离产品（如 SD WebUI，ComfyUI 等） | |
|---|---|---|
| 学习成本 | 低，产品一般对 UX 进行优化，且会配套各种教程。 | 高，产品一般多为开源产品，涉及多个开发者。UX 可能没有优化，且缺少教程。 |
| 迁移成本 | 高，当你切换一个产品时，需要重新学习产品的使用方法，同时还需要重新学习与模型相关的知识。 | 低，只需要重新学习模型相关的知识。 |
| 自由度 | 低，产品一般都是封闭的，你只能使用产品提供的功能。 | 高，产品一般都是开源的，你可以自由地修改产品，甚至可以自己开发产品。 |
| 费用 | 高，一般没有本地运行版本，都需要付费。 | 中，一般都会提供本地版本，如果你使用的是本地版就不需要付费，但你可能需要购置 GPU。 |
不难发现，这两类产品没有哪类产品拥有绝对的优势。选择哪款产品，完全取决于你的需求。
如果你只是当成娱乐，想要时不时制作一些图片或视频，那么，我推荐你选择融合产品。 因为它的学习成本低，你可以很快地学会如何使用，而且它的产品功能也比较完善，你可以很快地制作出一些图片或视频。
但如果你是设计师，或者你想靠 AI 这个新的技术赚钱，那么，我推荐你选择分离产品。 为什么呢？我觉得很多人选择学习何种软件时，很容易忽略两个原因。
首先是迁移成本。
如果我们选择学习第一种融合产品，那就意味着我们在学习软件的同时，还会跟模型绑定。拿 Midjourney 为例，当你学习 Midjourney 的时候，你需要学习软件如何使用，同时还要学习如何更好地使用模型，即如何写好 prompt。同时，它的产品功能也跟模型融合得比较深，有些功能是它这个模型特有的，当你学会后，你就只能在 Midjourney 上使用，而不能在其他产品上使用。
这会导致了一个非常高的学习迁移成本。当你想要更换产品的时候，你需要重新学习新产品的使用方法，同时还需要重新学习与模型相关的知识。
如果这个行业发展的速度比较慢的话，这个成本还可以接受（因为你有足够的时间去学习）。但是，现在 AI 行业发展非常快，每个月都会有新的产品，亦或者新的模型出现。你很难有时间去学习每一个产品。举个实际的例子，如果你选择学习融合产品，意味着：
- 当你看到 AI 能通过输入文字的方式生成图片，你可能会去学习 Midjourney，Stability AI，甚至 Adobe 的 AI 产品。
- 然后你又发现好像又有新的产品可以通过画图的方式生成图片，你可能又会去学习 Krea。
- 接着你发现 AI 还能生成视频，你又跑去学习 Runway、Pika。
最后你会发现，你好像学会了一堆软件，但又好像什么都没学会。因为每一款软件你都需要付出足够长的时间，才有可能真正学会，纯粹探索性的学习是不会有任何的积累（除非你只想娱乐一下）。
而学习分离产品，则能大大地降低这个迁移成本。当有一个新的模型出现时，你只需要切换模型就好了，而不需要重新学习产品的使用方法。比如，你学会了类似 SD WebUI 或者 ComfyUI 这类产品，你学会了如何文生图，当你需要通过画图的方式生成图片，你也只需要切换一些模型，或者在产品里操作一下就能实现与 Krea 类似的效果。
另一个关键是自由度。
我一直有这样的一个观点：AI 不会淘汰人类，但它会淘汰不会使用它们的人类。
你如果想要从 AI 这波浪潮里脱颖而出，你就需要学会如何使用 AI。而且不是单纯地使用 AI。你还需要学会如何调整 AI，从而让它切合你的工作流，甚至改造你的工作流。
因为它的自由度高，你可以自由地修改产品，甚至可以自己开发产品。这意味着你可以将产品与你的工作流结合，从而提高你的工作效率，甚至改造你的工作流。
SD Web UI VS ComfyUI
那市面上也有很多分离型产品，为何选择 ComfyUI？
我们先来简单看看 SD Web UI 和 ComfyUI 的 UI 界面，你应该就能知道它们的区别了。
从上图中可以看到，SD WebUI 的 UI 更像是我们传统使用的产品，有很多输入框，还有多个按钮。而 ComfyUI 的 UI 界面则非常复杂，除了输入框，还有很多一块块的东西，并且还有很多复杂的连线。
的确，从学习成本来看，ComfyUI 的学习成本会比 SD WebUI 高。但是这种连线其实并不复杂，你可以这么理解：
- 这些小的方块跟 SD WebUI 的输入框和按钮是一样的，都是对参数进行配置。
- 连线有点像在搭建一个自动化的工作流，从左到右依次运行。
- 从功能的角度看，其实两个产品截图所提供的功能是一样的，只是 ComfyUI 变成了这种连线的方式。
这种方式有很什么好处了？我们一起来看看这两个用 ComfyUI 搭建的工作流：
对比两个工作流，你会发现它只是有一个节点不一样，一个是直接加载图片，一个是通过画板绘制图片。这样就实现了两个不同的功能（一个是导入图片生图，一个是绘图生图）。这就意味着，你可以通过改变节点的方式来改变工作流，从而实现不同的功能。这样做有两个好处：
- 你可以根据自己的需求搭建适合自己的工作流，而不需要依赖开发者。
- 你也可以根据自己的需求，去开发并改造某个节点。
所以，选择 ComfyUI 最核心的原因就在于它的自由和拓展。那这就意味着你可以自己调整 ComfyUI 从而让它切合你的工作流，甚至改造你的工作流。
在现在这种 AI 发展如此迅猛的时代，我认为保持灵活才是最重要的。
如果你看各种对比评测，还会发现 ComfyUI 在性能上会比 SD WebUI 更好，但在能力的覆盖上会比 SD WebUI 要差，比如 ComfyUI 的 Inpainting 的编辑器就比 SD WebUI 的编辑器要差。但是，这些都不是问题，这些问题未来会依托开源生态逐步完善，或者说互有优势。但是我认为 SD WebUI 不进行非常大的改变的情况下，是无法实现 ComfyUI 那样的自由度的。