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Mflux-ComfyUI 插件保姆级教程
1. 插件简介
插件地址： https://github.com/raysers/Mflux-ComfyUI
Mflux-ComfyUI 是一个专门为 Mac 用户设计的 AI 图片生成插件，就像给你的 Mac 装了一个超级强大的"AI 画师"。这个插件可以让你：
- 在 Mac 上高效生成 AI 图片 - 专门针对 Mac 的 M 系列芯片优化，速度飞快
- 使用各种 AI 模型 - 支持 FLUX.1 系列模型，包括 schnell（快速版）和 dev（开发版）
- 节省硬盘空间 - 支持压缩版模型，比原版小很多但效果差不多
- 图生图功能 - 可以基于现有图片生成新图片
- LoRA 风格控制 - 就像给 AI 画师换不同的画笔和风格
- ControlNet 精确控制 - 可以控制图片的构图和线条
这个插件特别适合想要在 Mac 上体验最新 AI 绘画技术，但又不想折腾复杂命令行操作的朋友。
2. 如何安装
方法一：通过ComfyUI管理器安装（推荐）
- 打开ComfyUI
- 点击右侧的"Manager"按钮
- 搜索"Mflux-ComfyUI"
- 点击安装即可
方法二：手动安装
- 打开终端
- 进入你的ComfyUI安装目录
- 运行以下命令：
cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/raysers/Mflux-ComfyUI.git
安装核心依赖（重要！）
安装完插件后，还需要安装 mflux 核心包：
pip install mflux==0.4.1
重启ComfyUI
安装完成后重启ComfyUI即可使用。
3. 节点详细解析
3.1 Quick MFlux Generation - 快速AI图片生成节点
这个节点就像一个"万能AI画师"，是整个插件的核心，能够根据你的文字描述生成各种风格的图片。
参数详解：
| 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| prompt | prompt | 文本输入 | "Luxury food photograph" | 告诉AI你想画什么 | 文本提示词输入 | 输入"一只可爱的小猫在花园里玩耍" |
| model | model | dev/schnell | schnell | 选择AI画师的类型 | 选择使用的基础模型 | schnell速度快，dev质量高但慢 |
| quantize | quantize | None/4/8 | 4 | 模型压缩程度 | 量化位数设置 | 4表示压缩到4位，节省内存 |
| seed | seed | -1到很大的数 | -1 | 随机种子控制 | 随机数生成种子 | -1表示随机，固定数字可重现相同结果 |
| width | width | 整数 | 512 | 图片宽度像素 | 生成图像的宽度 | 512表示512像素宽，可调整为1024等 |
| height | height | 整数 | 512 | 图片高度像素 | 生成图像的高度 | 512表示512像素高，可调整为1024等 |
| steps | steps | 1以上整数 | 2 | AI绘画步数 | 推理迭代步数 | 数字越大质量越好但越慢，2-4步通常够用 |
| guidance | guidance | 0.0以上小数 | 3.5 | AI听话程度 | 引导强度系数 | 数字越大AI越严格按提示词画 |
| metadata | metadata | True/False | True | 是否保存绘画信息 | 是否保存元数据 | True会保存所有参数到文件，方便复现 |
| Local_model | Local_model | 路径 | 可选 | 使用本地下载的模型 | 本地模型路径 | 连接模型加载器节点的输出 |
| Loras | Loras | LoRA管道 | 可选 | 风格控制器 | LoRA模型管道 | 连接LoRA加载器来改变画风 |
| img2img | img2img | 图生图管道 | 可选 | 基于图片生成 | 图像到图像管道 | 连接图生图节点来基于现有图片创作 |
| ControlNet | ControlNet | 控制网管道 | 可选 | 精确构图控制 | ControlNet控制管道 | 连接ControlNet节点来控制构图 |
3.2 MFlux Models Loader - 模型加载节点
这个节点就像一个"模型仓库管理员"，帮你从本地已下载的模型中选择要使用的AI画师。
参数详解：
| 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| model_name | model_name | 下拉选择 | 第一个可用模型 | 选择要用的模型 | 本地模型名称选择 | 从列表中选择已下载的模型 |
| free_path | free_path | 文本路径 | 空 | 自定义模型路径 | 自由路径输入 | 可以手动输入模型文件夹路径 |
3.3 MFlux Models Downloader - 模型下载节点
这个节点就像一个"模型商店"，能自动从网上下载各种压缩版的AI模型到你的电脑。
参数详解：
| 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| model_version | model_version | 4种选择 | flux.1-schnell-mflux-4bit | 选择要下载的模型版本 | 模型版本选择 | schnell-4bit是最小最快的版本 |
model_version选项说明：
- flux.1-schnell-mflux-4bit：最快最小的版本，适合新手
- flux.1-dev-mflux-4bit：质量更高的4位压缩版
- MFLUX.1-schnell-8-bit：8位压缩的快速版，质量比4位好
- MFLUX.1-dev-8-bit：8位压缩的高质量版
3.4 MFlux Custom Models - 自定义模型创建节点
这个节点就像一个"模型定制工厂"，可以把完整版模型压缩成小文件，或者把LoRA风格"烘焙"到模型里。
参数详解：
| 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| model | model | dev/schnell | schnell | 选择基础模型类型 | 基础模型选择 | schnell速度快，dev质量高 |
| quantize | quantize | 4/8 | 4 | 压缩程度 | 量化位数 | 4压缩更多，8质量更好 |
| Loras | Loras | LoRA管道 | 可选 | 要融合的风格 | LoRA模型管道输入 | 连接LoRA加载器把风格融入模型 |
| custom_identifier | custom_identifier | 文本 | 空 | 自定义模型名称 | 自定义标识符 | 给你的定制模型起个名字，如"我的动漫风格" |
3.5 Mflux Img2Img - 图生图节点
这个节点就像一个"图片改造师"，可以基于现有图片生成新的变化版本。
参数详解：
| 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| image | image | 文件选择 | - | 选择要改造的图片 | 输入图像文件选择 | 从input文件夹选择图片 |
| image_strength | image_strength | 0.0到1.0 | 0.4 | 改造程度控制 | 图像影响强度 | 0.1改动很小，0.8改动很大 |
3.6 MFlux Loras Loader - LoRA风格加载节点
这个节点就像一个"风格调色盘"，可以给AI画师添加各种绘画风格，比如动漫风、写实风等。
参数详解：
| 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Lora1 | Lora1 | LoRA文件选择 | None | 第一个风格文件 | 第一个LoRA模型选择 | 选择动漫风格的LoRA文件 |
| scale1 | scale1 | 0.0到1.0 | 1.0 | 第一个风格强度 | 第一个LoRA权重 | 1.0是满强度，0.5是一半强度 |
| Lora2 | Lora2 | LoRA文件选择 | None | 第二个风格文件 | 第二个LoRA模型选择 | 可以叠加第二种风格 |
| scale2 | scale2 | 0.0到1.0 | 1.0 | 第二个风格强度 | 第二个LoRA权重 | 控制第二种风格的影响程度 |
| Lora3 | Lora3 | LoRA文件选择 | None | 第三个风格文件 | 第三个LoRA模型选择 | 可以叠加第三种风格 |
| scale3 | scale3 | 0.0到1.0 | 1.0 | 第三个风格强度 | 第三个LoRA权重 | 控制第三种风格的影响程度 |
| Loras | Loras | LoRA管道 | 可选 | 来自其他LoRA节点 | 上游LoRA管道输入 | 可以连接多个LoRA节点形成链条 |
3.7 MFlux ControlNet Loader - 精确控制节点
这个节点就像一个"构图导演"，可以精确控制生成图片的线条和构图结构。
参数详解：
| 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| model_selection | model_selection | ControlNet模型选择 | InstantX/FLUX.1-dev-Controlnet-Canny | 选择控制模型 | ControlNet模型选择 | 目前只支持Canny边缘检测 |
| image | image | 文件选择 | - | 用来提取构图的图片 | 控制图像输入 | 选择一张图片来提取线条结构 |
| control_strength | control_strength | 0.0到1.0 | 0.5 | 构图控制强度 | 控制强度系数 | 1.0严格按构图，0.1只是参考 |
| save_canny | save_canny | True/False | False | 是否保存边缘图 | 是否保存Canny处理结果 | True会保存提取的线条图 |
4. 使用技巧和建议
4.1 新手入门流程
- 先用模型下载器下载一个小模型 - 推荐 flux.1-schnell-mflux-4bit
- 用模型加载器加载下载的模型
- 在快速生成节点中写简单的提示词 - 比如"一只猫"
- 设置小尺寸测试 - width和height都设为512
- steps设为2-4 - 够用且速度快
4.2 模型选择建议
- 新手练习：使用4bit压缩模型，速度快占用少
- 追求质量：使用8bit模型或完整版模型
- schnell vs dev：schnell速度快适合快速出图，dev质量高适合精品创作
- 内存不足时：优先选择4bit量化版本
4.3 LoRA使用技巧
- 不能和压缩模型同时使用 - 这是硬性限制
- 想用LoRA就必须用完整版模型 - 或者先用自定义模型节点"烘焙"
- 多个LoRA叠加时注意权重 - 总权重不要超过2.0
- LoRA文件放在专门文件夹 - 建议在loras下创建Mflux子文件夹
4.4 图生图使用建议
- image_strength控制改动程度 - 0.1-0.3小改动，0.5-0.8大改动
- 配合提示词使用效果更好 - 描述你想要的改动方向
- 原图尺寸会影响生成速度 - 建议先缩放到合适大小
4.5 ControlNet使用技巧
- 目前只支持Canny边缘检测 - 适合控制线条和轮廓
- control_strength建议0.3-0.7 - 太高会过于死板，太低没效果
- 配合清晰的线稿效果最好 - 模糊的照片效果可能不理想
5. 常见问题解答
Q1: 为什么安装后找不到节点？
A: 确保已经安装了mflux核心包：pip install mflux==0.4.1，然后重启ComfyUI。
Q2: 下载模型时出现网络错误怎么办？
A: 模型下载需要访问Hugging Face，可能需要科学上网。也可以手动下载模型文件放到指定文件夹。
Q3: 为什么LoRA和压缩模型不能同时使用？
A: 这是mflux的技术限制。如果想用LoRA效果，可以先用自定义模型节点把LoRA"烘焙"到压缩模型中。
Q4: 生成图片很慢怎么办？
A:
- 使用4bit压缩模型
- 减少steps数量（2-4步通常够用）
- 降低图片尺寸
- 选择schnell而不是dev模型
Q5: 生成的图片质量不好怎么办？
A:
- 增加steps数量
- 使用dev模型而不是schnell
- 使用8bit或完整版模型
- 调整guidance参数（3.5-7.5）
- 优化提示词描述
Q6: metadata功能有什么用？
A: 开启后会保存所有生成参数到JSON文件，可以用原版mflux命令行工具重现相同结果，也方便分享参数设置。
Q7: 自定义模型节点的custom_identifier有什么用？
A: 给你创建的模型起个容易识别的名字，比如"动漫风格-4bit"，方便后续在模型加载器中选择。
6. 进阶应用示例
6.1 创建专属风格模型
- 下载完整版dev或schnell模型（通过Hugging Face）
- 用LoRA加载器加载你喜欢的风格LoRA
- 用自定义模型节点创建融合了LoRA的压缩模型
- 以后直接用模型加载器调用这个专属模型
6.2 高质量人像生成流程
- 使用完整版dev模型
- 加载人像专用LoRA（权重0.7-0.8）
- steps设为10-20
- guidance设为5-7
- 尺寸设为768x1024或更高
6.3 快速批量出图设置
- 使用schnell-4bit模型
- steps设为2
- 尺寸512x512
- 关闭metadata节省时间
- 准备多个不同的seed值
6.4 精确构图控制流程
- 准备一张线条清晰的参考图
- 用ControlNet节点加载，strength设为0.5
- 配合详细的提示词描述
- 使用dev模型获得更好效果
7. 文件路径说明
模型存放位置
- 压缩模型：
ComfyUI/models/Mflux/ - 完整模型：
~/.cache/huggingface/(自动下载) - LoRA文件：
ComfyUI/models/loras/(建议创建Mflux子文件夹)
输入输出路径
- 输入图片：
ComfyUI/input/ - 输出图片：
ComfyUI/output/MFlux/ - 元数据文件：与输出图片同目录的JSON文件
8. 总结
Mflux-ComfyUI插件是Mac用户体验最新FLUX AI绘画技术的最佳选择，包含7个功能完整的节点，涵盖了从模型管理到高级控制的全部功能。通过合理组合这些节点，你可以：
- 快速生成高质量AI图片
- 灵活管理和使用各种模型
- 通过LoRA实现风格控制
- 使用图生图功能改造现有图片
- 通过ControlNet实现精确构图控制
记住，这个插件专为Mac优化，充分利用了M系列芯片的优势。从简单的文字生图开始，逐步探索更高级的功能，你会发现AI绘画的无限可能。
特别提醒：本插件仅支持macOS系统，需要M系列芯片以获得最佳性能。