Comfyui Painter Tool Free

SKILL.md

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name: "comfyui-painter-tool-free"
description: "本地ComfyUI图像生成工具，支持文生图基础工作流与默认模型，适合个人创作。"
license: Proprietary
allowed-tools: read exec
compatibility: "Requires LLM with tool-use capability"
metadata:
  displayName: "ComfyUI绘画免费版"
  version: "1.0.0"
  summary: "本地ComfyUI图像生成工具，支持文生图基础工作流与默认模型，适合个人创作。"
  tags:
    - "AI绘画"
    - "图像生成"
    - "ComfyUI"
    - "个人创作"
  source: "SkillHub"
  converted_at: "2026-07-22T17:58:36"
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# ComfyUI绘画免费版

## 概述

ComfyUI绘画免费版是一款面向个人用户的轻量级本地AI图像生成工具，基于ComfyUI工作流引擎实现。提供文生图核心能力，内置默认工作流与基础模型支持，帮助用户通过文字描述快速生成图像。完全本地运行，无需云端API。

## 核心能力

| 能力 | 说明 |
| --- | --- |
| 文生图 | 根据文字描述生成图像 |
| 默认工作流 | 内置标准文生图工作流 |
| 基础模型 | 支持SD1.5、SDXL等基础模型 |
| 参数调整 | 采样步数、CFG、种子、尺寸 |
| 图像保存 | 自动保存到本地目录 |
| 提示词优化 | 基础提示词建议 |
**技术实现要点**：核心能力基于`input_params`参数与`output_format`配置实现,支持创建/查询/修改/删除等操作模式,通过`config_options`进行运行时配置。

### 核心功能执行
用`input_params`参数进行配置。

**输入**: 用户提供核心功能执行所需的指令和必要参数。
**处理**: 按照skill规范执行核心功能执行操作,遵循单一意图原则。
**输出**: 返回核心功能执行的执行结果,包含操作状态和输出数据。
- 执行此能力时使用`input_params`参数,支持创建/查询/导出操作

### 参数配置与调用
用`config_options`参数进行配置。

**输入**: 用户提供参数配置与调用所需的指令和必要参数。
**处理**: 按照skill规范执行参数配置与调用操作,遵循单一意图原则。
**输出**: 返回参数配置与调用的执行结果,包含操作状态和输出数据。
- 执行此能力时使用`config_options`参数,支持修改/重置/导入操作

### 结果处理与输出
用`output_format`参数进行配置。

**输入**: 用户提供结果处理与输出所需的指令和必要参数。
**处理**: 按照skill规范执行结果处理与输出操作,遵循单一意图原则。
**输出**: 返回结果处理与输出的执行结果,包含操作状态和输出数据。
- 执行此能力时使用`output_format`参数,支持导出/保存/转换操作
**能力覆盖范围**：本skill的核心能力覆盖以下场景关键词：ComfyUI、图像生成工具、支持文生图基础工、作流与默认模型、适合个人创作、绘画免费版、面向个人用户的轻、量级本地、Text、Image、基础工作流、内置默认文生图工、开箱即用、默认模型支持、Use、when、模型调用、智能对话、Agent、LLM、应用时使用、不适用于需要、确定性的关键决策等。这些关键词对应description中声明的使用场景,均已在上述能力点中提供对应的操作支持。

## 使用场景

### 场景一：文生图基础使用

根据文字描述生成图像。

```bash
# 启动ComfyUI服务
cd ComfyUI
python main.py --listen 0.0.0.0 --port 8188

# 使用默认工作流生成图像
python generate.py --prompt "a beautiful sunset over mountains, golden light, photorealistic" \
  --output ./output/sunset.png
```

```python
# Python API调用ComfyUI
import requests
import json

COMFYUI_URL = "http://127.0.0.1:8188"

def generate_image(prompt, negative_prompt="", seed=-1, steps=20, cfg=7.0, 
                    width=512, height=512, model="v1-5-pruned-emaonly.safetensors"):
    """基础文生图"""
    workflow = {
        "3": {
            "class_type": "KSampler",
            "inputs": {
                "seed": seed,
                "steps": steps,
                "cfg": cfg,
                "sampler_name": "euler",
                "scheduler": "normal",
                "denoise": 1.0,
                "model": ["4", 0],
                "positive": ["6", 0],
                "negative": ["7", 0],
                "latent_image": ["5", 0]
            }
        },
        "4": {
            "class_type": "CheckpointLoaderSimple",
            "inputs": {"ckpt_name": model}
        },
        "5": {
            "class_type": "EmptyLatentImage",
            "inputs": {"width": width, "height": height, "batch_size": 1}
        },
        "6": {
            "class_type": "CLIPTextEncode",
            "inputs": {"text": prompt, "clip": ["4", 1]}
        },
        "7": {
            "class_type": "CLIPTextEncode",
            "inputs": {"text": negative_prompt, "clip": ["4", 1]}
        },
        "8": {
            "class_type": "VAEDecode",
            "inputs": {"samples": ["3", 0], "vae": ["4", 2]}
        },
        "9": {
            "class_type": "SaveImage",
            "inputs": {"filename_prefix": "ComfyUI", "images": ["8", 0]}
        }
    }
    
    # 提交工作流
    response = requests.post(f"{COMFYUI_URL}/prompt", json={"prompt": workflow})
    prompt_id = response.json()["prompt_id"]
    
    # 等待完成并获取结果
    # ... 轮询 /history/{prompt_id} 获取结果
    return prompt_id

# 生成图像
generate_image(
    prompt="a beautiful sunset over mountains, golden light, photorealistic",
    negative_prompt="blurry, low quality, distorted",
    steps=20,
    cfg=7.0,
    width=512,
    height=512
)
```

### 场景二：参数调整生成

调整生成参数获得不同效果。

```bash
# 高质量生成（更多步数）
python generate.py \
  --prompt "portrait of a woman, detailed face, soft lighting" \
  --steps 30 \
  --cfg 8.0 \
  --width 768 \
  --height 768 \
  --output ./output/portrait.png

# 快速预览（少步数）
python generate.py \
  --prompt "landscape, mountains, river" \
  --steps 10 \
  --cfg 5.0 \
  --width 512 \
  --height 512 \
  --output ./output/preview.png
```

### 场景三：固定种子复现

使用固定种子复现相同结果。

```bash
# 固定种子生成
python generate.py \
  --prompt "cyberpunk city, neon lights, rain" \
  --seed 42 \
  --steps 25 \
  --output ./output/cyberpunk.png

# 相同种子相同结果
python generate.py \
  --prompt "cyberpunk city, neon lights, rain" \
  --seed 42 \
  --steps 25 \
  --output ./output/cyberpunk_copy.png
```

## 快速开始

1. 阅读## 核心能力章节了解skill功能
2. 按## 依赖说明配置环境
3. 执行所需能力对应的命令
4. 参考## 错误处理章节处理异常
5. 查看## FAQ解答常见疑问

### 依赖详情

```bash
# 克隆ComfyUI
git clone 
cd ComfyUI

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
```

### 2. 下载基础模型

```bash
# 下载SD1.5模型
cd models/checkpoints
wget https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/resolve/main/v1-5-pruned-emaonly.safetensors
```

### 3. 启动并生成

```bash
# 启动ComfyUI
python main.py --listen 0.0.0.0 --port 8188

# 生成第一张图像
python generate.py --prompt "a cat sitting on a windowsill" --output ./output/cat.png
```

## 示例

### 基础生成参数

| 参数 | 默认值 | 说明 | 推荐范围 |
| --- | --- | --- | --- |
| `steps` | 20 | 采样步数 | 10-50 |
| `cfg` | 7.0 | CFG Scale | 5.0-15.0 |
| `seed` | -1 | 随机种子 | -1或正整数 |
| `width` | 512 | 图像宽度 | 512-1024 |
| `height` | 512 | 图像高度 | 512-1024 |
| `sampler` | euler | 采样器 | euler/euler_a/dpmpp_2m |

### 支持的基础模型

| 模型 | 类型 | 显存需求 | 说明 |
| --- | --- | --- | --- |
| SD 1.5 | 基础 | 4GB+ | 经典模型，速度快 |
| SDXL | 基础 | 8GB+ | 高质量，分辨率大 |
| SDXL Turbo | 快速 | 6GB+ | 极速生成 |

### 采样器对比

| 采样器 | 速度 | 质量 | 特点 |
| --- | --- | --- | --- |
| euler | 快 | 中 | 基础采样 |
| euler_a | 快 | 中高 | 带噪声调度 |
| dpmpp_2m | 中 | 高 | 推荐常用 |
| dpmpp_sde | 慢 | 最高 | 质量最佳 |

## 最佳实践

1. **提示词结构**：主体 + 场景 + 风格 + 质量，如"cat, on windowsill, photo, high quality"
2. **负面提示词**：始终添加负面提示词，排除不想要的元素
3. **步数选择**：快速预览用10-15步，高质量用25-35步
4. **CFG调整**：CFG值越高越遵循提示词，但过高会过曝
5. **尺寸控制**：SD1.5推荐512x512，SDXL推荐1024x1024
6. **种子管理**：满意的结果记录种子，便于复现与微调

## 常见问题

### Q1：显存不足怎么办？

降低图像尺寸（如512x512），减少采样步数，或使用SD1.5而非SDXL。关闭其他占显存的程序。

### Q2：生成结果不理想怎么办？

优化提示词，增加细节描述。调整CFG值（7-9通常效果较好）。尝试不同采样器。

### Q3：免费版支持图生图吗？

免费版仅支持文生图。图生图功能需要升级至PRO版本。

### Q4：可以使用自定义模型吗？

免费版支持基础模型。自定义模型（如CivitAI下载的模型）需要升级至PRO版本。

### Q5：生成速度慢怎么办？

减少采样步数，使用SD1.5模型，或使用SDXL Turbo快速模型。确保GPU驱动为最新版本。

## 依赖说明

### 运行环境

- **Agent平台**: 支持SKILL.md的任意AI Agent（Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI等）
- **操作系统**: Windows / macOS / Linux
- **Python版本**: 3.8及以上
- **GPU**: NVIDIA GPU（推荐4GB+显存）或CPU（速度较慢）

### 第三方依赖

| 依赖项 | 类型 | 是否必需 | 获取方式 |
|:-------|:-----|:---------|:---------|
| LLM API | API | 必需 | 由Agent内置LLM提供 |
| Python 3 | 运行时 | 必需 | python.org 下载安装 |
| ComfyUI | 工作流引擎 | 必需 | ComfyUI项目下载 |
| PyTorch | 深度学习框架 | 必需 | `pip install torch` |
| requests | Python库 | 必需 | `pip install requests` |
| 基础模型 | AI模型 | 必需 | HuggingFace下载 |

### API Key 配置

- 免费版完全本地运行，无需任何API Key
- ComfyUI通过本地HTTP API通信（默认端口8188）

### 可用性分类

- **分类**: MD+EXEC（纯Markdown指令，核心功能需要exec命令行执行能力）
- **说明**: 基于Markdown的AI Skill，通过自然语言指令驱动Agent执行AI图像生成任务。核心功能通过Python脚本调用本地ComfyUI API实现，无需云端服务。

## 错误处理


| 错误场景 | 原因 | 处理方式 |
|---------|------|---------|
| 配置错误 | 参数缺失或格式错误 | 检查依赖说明中的配置要求 |
| 运行时错误 | 运行环境不满足 | 确认运行环境符合依赖说明 |
| 网络错误 | 连接超时或不可达 | 执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后重新执行命令，参考国内替代方案 |

## 已知限制

- 本地运行，不支持多设备同步