本库共 38 个知识点、6 个模块。矩阵核对"学习任意技术领域都应覆盖"的七个维度,并标注对应知识点,确保无重大空白。
维度 × 知识点映射
| 覆盖维度 | 覆盖情况 | 对应知识点 |
|---|---|---|
| 基础概念与术语 | ✅ 完整 | kp-001/002/003/004/007 + 术语表 |
| 核心原理与机制 | ✅ 完整 | kp-101/102/103/104/105/108 |
| 关键模型与方法 | ✅ 完整 | kp-204（SDXL/SD3）、kp-303（Flux）、kp-205（ControlNet）、kp-206（LoRA）、kp-302（IPAdapter）、kp-304（视频模型） |
| 实践案例与工具 | ✅ 完整 | kp-005/006、kp-201/202/203、kp-401/402/403、kp-501 |
| 进阶专题与前沿 | ✅ 完整 | kp-301/307、kp-304/305、kp-404/405、kp-504 |
| 历史脉络与流派 | ✅ 覆盖 | kp-001（起源）、kp-504（时间线与工具格局对比） |
| 误区、争议与伦理 | ✅ 完整 | 每个 kp 含"常见误区";kp-502（安全）、kp-503（版权与伦理）、kp-306（排障） |
模块 × 知识点清单
| 模块 | 知识点 | 数量 |
|---|---|---|
| 01-基础 | kp-001 ComfyUI 是什么 · kp-002 节点与工作流心智模型 · kp-003 安装与首次启动 · kp-004 界面导览 · kp-005 首个文生图工作流解剖 · kp-006 队列/种子与可复现性 · kp-007 模型文件与目录组织 | 7 |
| 02-核心机制 | kp-101 扩散模型直觉 · kp-102 潜空间与 VAE · kp-103 CLIP 与条件编码 · kp-104 KSampler 全参数解剖 · kp-105 采样器与调度器选型 · kp-106 提示词工程 · kp-107 图生图与重绘幅度 · kp-108 CFG 与负面引导 | 8 |
| 03-核心工作流 | kp-201 局部重绘 Inpainting · kp-202 外扩 Outpainting · kp-203 高清放大 Upscaling · kp-204 SDXL 与多编码器家族 · kp-205 ControlNet · kp-206 LoRA | 6 |
| 04-进阶 | kp-301 条件节点组与区域引导 · kp-302 IPAdapter 参考图控制 · kp-303 Flux 架构与工作流 · kp-304 视频与动画 · kp-305 性能优化与显存管理 · kp-306 故障排查手册 · kp-307 模型采样补丁 | 7 |
| 05-工具与生态 | kp-401 ComfyUI Manager · kp-402 必装自定义节点包 · kp-403 X/Y/Z 参数实验 · kp-404 工作流 JSON 与 API · kp-405 子图与模板复用 · kp-406 模型资源获取与社区 | 6 |
| 06-实践与视野 | kp-501 电商商品图管线案例 · kp-502 安全:不可信工作流与 pickle · kp-503 版权、许可与伦理 · kp-504 历史与生态格局 | 4 |
已知空白与扩展方向
以下主题有意留白,属于本库边界之外,需要时按此扩展：
- 自定义节点开发：Python 节点类、
INPUT_TYPES、execution.py注册机制 → 可作为"07-开发"模块（依赖 Python Web 框架与打包知识）。 - 模型训练：kohya_ss / OneTrainer 跑 LoRA 训练、数据集标注 → 独立领域。
- 音频与 3D 生成：Stable Audio Open、ACE-Step 音乐、Hunyuan3D → 随生态成熟再增补。
- ComfyUI 源码与执行引擎：图调度、显存管理器实现、前端 Vue 架构 → 面向贡献者的专题。
- 硬件选型深度：多卡、TensorRT 加速、RTX 显存分代实测 → 变动太快,按季度复核更合适。
维护约定
- 每个 kp 独立成文,十二段结构完整（定义→重要性→前置→概念→原理→图示→类比→案例→误区→自测→关系→延伸）。
- 时效敏感内容（版本号/界面/菜单）统一标注"以官方文档为准";机制性内容长期稳定。
- 新增 kp 时沿用编号段位:01×7 / 02×8 / 03×6 / 04×7 / 05×6 / 06×4,并向后递增（如 kp-505）。
前置知识
无