ComfyUI 本地文生图

解决什么问题

直接调用 ComfyUI API 做文生图，原理不难，但琐碎工作不少：组装请求体、提交生成任务、轮询进度、解析结果 JSON、处理失败重试。这个 Skill 把这些环节整体封装起来，不需要自己写 HTTP 调用，只需要关注两件事：写 Prompt 和调生成参数。

它如何工作

核心流程分四步：

• 从自然语言描述中解析出主体、风格、构图需求；
• 把需求转化为 ComfyUI 的 Prompt 与参数，包括 negative_prompt、width/height、steps、cfg_scale、seed、sampler_name、scheduler 等；
• 执行 scripts/comfyui_api.py 提交任务；
• 轮询进度，从返回 JSON 的 image_urls 字段提取图片 URL 并交给用户。

参数处理上有两个值得注意的点：prompt 是唯一必填项；checkpoint 可以省略，此时直接使用 ComfyUI 当前加载的模型；comfyui_url 默认 http://127.0.0.1:8188，服务不在本机默认端口时可改指地址。

Prompt 的写法直接决定出图质量：先描述主体，再补风格、光照、构图细节，最后加上 masterpiece, best quality, 8k 之类的质量标签；用 negative_prompt 排除低分辨率、肢体畸形、水印等常见瑕疵。

边界与注意点

• 前提是本地已启动 ComfyUI，连接被拒绝时先确认服务在运行；
• 分辨率越高、步数越多，出图越精细，但显存和耗时也随之增加，显存不足时降低 width/height 或减少 steps；
• checkpoint 名称与 models/checkpoints 目录不匹配会报模型不存在，核对名称或省略该参数即可；
• 图片质量差通常是 Prompt 不够具体，而不是 Skill 本身的问题；
• 更完整的 ComfyUI API 参数与工作流模板见技能内 references/ability-catalog.md。