WorkBuddy + 本地 ComfyUI 完全使用手册：从出图到视频生成

love530love2026-07-04 9:06

WorkBuddy + 本地 ComfyUI 完全使用手册：从出图到视频生成

在本地 MCP 链路跑通后，WorkBuddy 能做什么？怎么做？本文用真实测试案例告诉你------从文生图、文生视频到工作流调用、多阶段管道，每个场景都有可直接复制的提示词和参数。

本系列持续更新中......

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目录

一、能力总览

WorkBuddy 连接本地 ComfyUI 后，你拥有以下能力：

能力 说明 典型耗时
文生图 文字描述 → 图片（SDXL/SD3.5/Flux 等） 8-30 秒
文生视频 文字描述 → 视频（Wan2.1 t2v） 2-5 分钟
图生视频 图片 + 提示词 → 视频（Wan2.2 Animate） 5-15 分钟
图片放大 ESRGAN 超分辨率（2x/4x） 5-15 秒
背景移除 BiRefNet 智能抠图 10-30 秒
工作流调用 加载已保存的工作流并执行 取决于工作流
工作流分析 可视化工作流结构 即时
模型管理 列出/搜索本地模型 即时

硬件基础：RTX 3090 24GB + 320 个自定义节点 + 57 个 checkpoint + 177 个 LoRA + 45 个 ControlNet

二、使用前的准备

2.1 确保两个进程都在运行

bash

复制代码 
# 终端 1：启动 ComfyUI（保持窗口开着）
cd H:\PythonProjects3\Win_ComfyUI
python main.py --enable-manager --enable-assets --enable-triton-backend --async-offload --use-flash-attention --enable-dynamic-vram

# 终端 2：启动 MCP 服务器（保持窗口开着）
npx -y comfyui-mcp --http --port 9100

2.2 在 WorkBuddy 中确认连接器状态

  • 打开 WorkBuddy → 右上角连接器管理
  • comfyui-local 开关应为绿色（已信任）
  • 显示 113 个工具已启用

2.3 验证连接

直接对 WorkBuddy 说：

"检查一下本地 ComfyUI 的系统状态"

WorkBuddy 会调用 get_system_stats 工具，返回 GPU 型号、显存、队列状态等信息。

三、场景一：文生图（SDXL）

3.1 基本用法

直接用自然语言告诉 WorkBuddy：

"用本地 ComfyUI 生成一张赛博朋克城市的图片，霓虹灯，雨天，1024x1024"

3.2 推荐参数组合

风格 模型 采样器 步数 CFG 调度器
快速测试 sdxl_lightning_4step euler 4 1.0 normal
标准生成 sd_xl_base_1.0 dpmpp_2m 20 7.5 karras
高质量 sd_xl_base_1.0 dpmpp_2m_sde 30 7.0 karras
动漫风格 （你的动漫 SDXL 模型） euler_ancestral 25 7.0 normal

3.3 实测案例

提示词：

复制代码 
masterpiece, best quality, a red vintage sports car parked on a coastal 
highway at sunset, ocean waves in background, golden hour lighting, 
cinematic, highly detailed, 8k uhd

参数：sd_xl_base_1.0 / dpmpp_2m / karras / 20 步 / CFG 7.5 / 1024x1024

结果：8 秒出图，质量清晰

3.4 ⚠️ Lightning 模型避坑

SDXL Lightning 4-step 模型必须使用以下参数，否则出白图：

复制代码 
采样器：euler（不是 dpmpp_2m_sde！）
调度器：normal（不是 karras！）
CFG：1.0（不是 7.5！）
步数：4

四、场景二：文生视频（Wan2.1 t2v）

4.1 基本信息

项目 值
模型 wan2.1_t2v_1.3B_fp16.safetensors
文本编码器 UMT5-XXL bf16
VAE Wan2_1_VAE_bf16.safetensors
默认分辨率 832×480
默认帧数 81 帧 @ 20fps ≈ 4 秒
采样步数 20 步
RTX 3090 生成时间 约 3 分钟

4.2 使用方法

直接告诉 WorkBuddy：

"用 Wan 生成一段猫咪追球的 4 秒视频"

或者更具体：

"用本地 ComfyUI 的 Wan2.1 t2v 模型生成一段 4 秒视频：一只橘猫在花园里追红色小球，阳光明媚，动态运动，832x480 分辨率"

4.3 实测案例

提示词：

复制代码 
a cute orange cat chasing a red ball across a green garden lawn, 
running playfully, dynamic motion, sunny day, vivid colors, 4k, high quality

负面提示词：

复制代码 
low quality, blurry, deformed, ugly, watermark, text, static, 
no motion, worst quality, jpeg artifacts

参数：

  • 分辨率：832×480
  • 帧数：81（@ 20fps = ~4 秒）
  • 采样器：euler
  • 步数：20
  • CFG：3.5
  • Shift：5.0
  • Seed：42

结果：174 秒生成，输出 MP4 文件 1.3MB

4.4 视频参数调整

需求 修改
更长视频 num_frames 改为 121（6 秒）/ 161（8 秒），帧数必须是 4 的倍数+1
更高分辨率 width/height 改为 1280×720（显存需求大增）
更快生成 steps 改为 15（质量略降）
更高质量 steps 改为 30（时间翻倍）
不同风格 修改 positive_prompt
固定种子 保持 seed 不变可复现结果

4.5 工作流节点结构

复制代码 
LoadWanVideoT5TextEncoder ──→ WanVideoTextEncode ──→ WanVideoSampler ──→ WanVideoDecode ──→ VHS_VideoCombine
                                                      ↑                    ↑
WanVideoModelLoader ─────────────────────────────────┘                    │
WanVideoEmptyEmbeds ─────────────────────────────────→ ┘                  │
WanVideoVAELoader ──────────────────────────────────────────────────────→┘

节点说明：

节点 作用 关键参数
LoadWanVideoT5TextEncoder 加载 UMT5-XXL 文本编码器 model_name, precision, load_device
WanVideoModelLoader 加载视频扩散模型 model, base_precision, quantization
WanVideoTextEncode 编码文本提示词 positive_prompt, negative_prompt
WanVideoEmptyEmbeds 创建空图像嵌入（文生视频用） width, height, num_frames
WanVideoVAELoader 加载 VAE 解码器 model_name, precision
WanVideoSampler 核心采样器 steps, cfg, shift, seed, scheduler
WanVideoDecode 将潜空间解码为视频帧 enable_vae_tiling, tile_x/y
VHS_VideoCombine 合成视频文件 frame_rate, format

五、场景三：调用已有工作流

5.1 查看已有工作流

你本地保存了 68 个工作流。告诉 WorkBuddy：

"列出我本地 ComfyUI 的所有视频相关工作流"

5.2 可用工作流示例

工作流文件 功能
video_wan2_2_14B_animate.json Wan2.2 动作迁移视频
Wan-Animate【动作迁移】换人-高质量+高细节.json 高质量换人动画
Kandinsky 5.0 Video Lite 图生视频video_kandinsky5_i2v.json Kandinsky 图生视频
image_qwen_image_edit_2509.json 千问图片编辑
flux_kontext_dev_basic.json Flux 上下文编辑
whisper_video_subtitles_workflow.json 视频自动字幕
扩图flux_fill_outpaint.json 图片扩边

5.3 调用方式

"运行我的 Wan2.2 Animate 工作流，用这张图片作为输入"

WorkBuddy 会：

  1. list_workflows --- 找到工作流
  2. analyze_workflow --- 分析参数需求
  3. 提示你提供必要输入（如参考图片、提示词）
  4. enqueue_workflow --- 提交执行
  5. 轮询等待完成

六、场景四：多阶段管道

6.1 概念

把多个生成阶段串起来，前一步的输出作为后一步的输入。

6.2 示例管道

"生成一只猫的图 → 放大 4 倍 → 抠去背景"

WorkBuddy 会编排：

复制代码 
阶段 1: generate_image("a cute cat") → output/cat.png
    ↓
阶段 2: upscale_image(cat.png, scale=4) → output/cat_4x.png
    ↓
阶段 3: remove_background(cat_4x.png) → output/cat_cutout.png

6.3 更复杂的管道

"生成一只猫 → 用 Wan2.2 Animate 做成视频 → 加上字幕"

复制代码 
阶段 1: generate_image → cat.png
阶段 2: animate_image(cat.png) → cat.mp4
阶段 3: add_subtitles(cat.mp4, "A cat playing") → cat_subtitled.mp4

七、场景五：图生视频（Wan2.2 Animate）

7.1 前提条件

你有以下 Wan2.2 模型：

  • Wan2_2-Animate-14B_fp8_e4m3fn_scaled_KJ.safetensors --- 动作迁移
  • Wan2.2-Animate-14B-Q4_K_S.gguf --- GGUF 量化版
  • Wan2.2-Fun-A14B-Control_HighNoise/LowNoise-Q5_K_S.gguf --- 控制生成

7.2 使用方式

Wan2.2 Animate 需要参考视频来提取动作，然后将动作迁移到新生成的角色上。

"用 Wan2.2 Animate 把这个跳舞视频的动作迁移到一只猫身上"

7.3 注意事项

  • Wan2.2 Animate 是 14B 模型，RTX 3090 24GB 需要使用 block swap
  • 建议使用 GGUF 量化版（Q4_K_S）以减少显存占用
  • 参考视频建议 5-10 秒，分辨率不超过 720p
  • 生成时间约 10-30 分钟（取决于帧数和分辨率）

八、自然语言指令速查表

8.1 图片生成

说法 WorkBuddy 会做什么
"生成一张描述的图片" 选择合适模型，构建 txt2img 工作流
"用 SDXL 生成描述，1024x1024" 指定模型和分辨率
"用 Flux 生成描述" 切换到 Flux 模型
"换一个种子重新生成" 修改 seed 值重新提交
"把这张图放大 4 倍" 使用 ESRGAN 放大
"去掉这张图的背景" 使用 BiRefNet 抠图

8.2 视频生成

说法 WorkBuddy 会做什么
"用 Wan 生成一段描述的 4 秒视频" 构建 Wan2.1 t2v 工作流
"生成一段更长的视频（8 秒）" 增加 num_frames 到 161
"提高视频分辨率到 720p" 修改 width/height
"用我的 Wan2.2 Animate 工作流" 加载已有工作流执行

8.3 工作流操作

说法 WorkBuddy 会做什么
"列出我的所有工作流" 调用 list_workflows
"分析我的换头工作流" 调用 analyze_workflow + 可视化
"检查这个工作流用的模型" 分析节点参数
"修改这个工作流的采样步数为 30" 调用 modify_workflow

8.4 系统管理

说法 WorkBuddy 会做什么
"检查 ComfyUI 状态" 调用 get_system_stats
"查看当前队列" 调用 get_queue
"列出本地所有模型" 调用 list_local_models
"取消正在运行的任务" 调用 cancel_job

九、参数调优指南

9.1 图片生成参数

参数 作用 推荐值
steps 采样步数，越多越精细但越慢 20-30（标准）/ 4（Lightning）
cfg 提示词权重，越高越忠实提示词 7-8（标准）/ 1.0（Lightning）
sampler_name 采样算法 dpmpp_2m（通用）/ euler（Lightning）
scheduler 噪声调度 karras（通用）/ normal（Lightning）
seed 随机种子 任意整数，固定可复现
denoise 去噪强度 1.0（完整生成）/ 0.3-0.7（图生图）

9.2 视频生成参数

参数 作用 推荐值
num_frames 视频帧数（4n+1） 81（4秒）/ 121（6秒）/ 161（8秒）
frame_rate 帧率 16-24
width/height 分辨率 832×480（快速）/ 1280×720（高清）
steps 采样步数 15-25
cfg 提示词权重 3.0-5.0
shift 噪声偏移 3.0-7.0
scheduler 采样器 euler / unipc

9.3 显存优化

RTX 3090 24GB 的显存管理策略：

策略 设置 适用场景
T5 编码器卸载 load_device: offload_device 所有视频生成
VAE 分块解码 enable_vae_tiling: True 高分辨率视频
Block Swap blocks_to_swap: 20-35 14B 大模型
模型精度 bf16 或 fp8_e4m3fn 大模型省显存
force_offload True 采样后释放显存

十、常见问题与避坑

10.1 视频生成相关

Q: T5 编码器报错 "fp8 scaled is not supported"

A: LoadWanVideoT5TextEncoder 不支持 fp8 scaled 模型。使用 bf16 版本的 UMT5-XXL。

Q: VAE 加载报错 "missing precision argument"

A: WanVideoVAELoader 必须显式提供 precision 参数（如 bf16），即使文档标记为 Optional。

Q: 生成时间太长

A: 1.3B 模型 81 帧 20 步约 3 分钟。如需更快：减少步数到 15、降低分辨率到 832×480、减少帧数到 65。

Q: 视频质量模糊

A: 增加 steps 到 25-30，提高 CFG 到 4.0-5.0，使用更好的提示词描述。

10.2 图片生成相关

Q: Lightning 模型出白图

A: 必须用 euler + normal + CFG 1.0 + 4 steps。不能用 dpmpp_2m_sde 或 karras。

Q: 中文提示词效果差

A: ComfyUI 的 CLIP/T5 编码器主要训练于英文数据。建议用英文提示词。

10.3 连接相关

Q: WorkBuddy 调用 MCP 工具失败

A: 重启 MCP 服务器后，WorkBuddy 需要重新连接。去连接器页面关掉再开 comfyui-local。

Q: EADDRINUSE 端口占用

A: netstat -ano | findstr :9100 找到 PID，taskkill /PID <PID> /F 结束，再重启。

十一、视频生成工作流 JSON 模板

以下是实测成功的完整 Wan2.1 t2v 文生视频工作流 JSON，可直接通过 ComfyUI API 提交：

json

复制代码 
{
  "1": {
    "class_type": "LoadWanVideoT5TextEncoder",
    "inputs": {
      "model_name": "models_eddy大佬_t5_umt5-xxl-enc-bf16_fully_uncensored.safetensors",
      "precision": "bf16",
      "load_device": "offload_device"
    }
  },
  "2": {
    "class_type": "WanVideoModelLoader",
    "inputs": {
      "model": "wan2.1_t2v_1.3B_fp16.safetensors",
      "base_precision": "bf16",
      "quantization": "disabled",
      "load_device": "main_device"
    }
  },
  "3": {
    "class_type": "WanVideoTextEncode",
    "inputs": {
      "positive_prompt": "YOUR_POSITIVE_PROMPT_HERE",
      "negative_prompt": "low quality, blurry, deformed, ugly, watermark, text, static, no motion, worst quality",
      "t5": ["1", 0],
      "force_offload": true,
      "model_to_offload": ["2", 0]
    }
  },
  "4": {
    "class_type": "WanVideoEmptyEmbeds",
    "inputs": {
      "width": 832,
      "height": 480,
      "num_frames": 81
    }
  },
  "5": {
    "class_type": "WanVideoVAELoader",
    "inputs": {
      "model_name": "Wan2_1_VAE_bf16.safetensors",
      "precision": "bf16"
    }
  },
  "6": {
    "class_type": "WanVideoSampler",
    "inputs": {
      "model": ["2", 0],
      "image_embeds": ["4", 0],
      "text_embeds": ["3", 0],
      "steps": 20,
      "cfg": 3.5,
      "shift": 5.0,
      "seed": 42,
      "force_offload": true,
      "scheduler": "euler",
      "riflex_freq_index": 0
    }
  },
  "7": {
    "class_type": "WanVideoDecode",
    "inputs": {
      "vae": ["5", 0],
      "samples": ["6", 0],
      "enable_vae_tiling": true,
      "tile_x": 256,
      "tile_y": 256,
      "tile_stride_x": 128,
      "tile_stride_y": 128
    }
  },
  "8": {
    "class_type": "VHS_VideoCombine",
    "inputs": {
      "images": ["7", 0],
      "frame_rate": 20,
      "loop_count": 0,
      "filename_prefix": "wan_video_output",
      "format": "video/h264-mp4",
      "pingpong": false,
      "save_output": true
    }
  }
}

使用方法：

  1. 将 YOUR_POSITIVE_PROMPT_HERE 替换为你的提示词
  2. 通过 ComfyUI API 提交：POST http://127.0.0.1:8188/prompt，body 为 {"prompt": <上述JSON>}
  3. 轮询 GET http://127.0.0.1:8188/history/{prompt_id} 等待完成
  4. 完成后视频保存在 output/ 目录

附录：测试记录汇总

测试 类型 模型 参数 耗时 结果
#1 文生图 sdxl_lightning_4step dpmpp_2m_sde/karras/CFG1.5/4步 8s 白图（参数错误）
#2 文生图 sdxl_lightning_4step euler/normal/CFG1.0/4步 6s 成功（偏离提示词）
#3 文生图 sd_xl_base_1.0 dpmpp_2m/karras/CFG7.5/20步 8s 成功
#4 文生视频 wan2.1_t2v_1.3B euler/20步/CFG3.5/81帧 174s 成功

写在最后：本地 ComfyUI + WorkBuddy 的组合，让你在 Claude 封禁中国账号、Comfy Cloud MCP 不可用的情况下，依然拥有完整的 AI 图像/视频生成能力。零订阅费、完全离线、全隐私------你的 RTX 3090 就是最好的云端 GPU。

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