ComfyUI 已经打开，画布上却不知道先放哪个节点，最稳妥的起点不是凭记忆手工连线，而是先加载官方文生图基础工作流，再逐个核对模型、提示词、画布、采样、解码和保存节点。完成后，画布会保留一条可继续修改的 SD1.5 文生图链路，点击运行即可在 Media Assets 和 Save Image 节点看到第一张结果图。

适用范围是已经能启动 ComfyUI，并准备使用 SD1.5 checkpoint 完成第一次文生图的 Windows、macOS 或 Linux 读者。开始前至少准备一个兼容的 checkpoint 文件，并把它放进 ComfyUI/models/checkpoints；官方示例使用 v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors，实际文件名可以不同，但节点中不能停在 null。

完成后的界面会像下图这样：左侧 Media Assets 有生成结果，右侧仍能看到可编辑的节点工作流，顶部 Run 按钮可再次执行。

先让 ComfyUI 识别模型文件

1. 入口位置：ComfyUI 安装目录中的 models/checkpoints 文件夹。主要动作：把准备好的 SD1.5 checkpoint 文件放入该目录，然后重新启动 ComfyUI 或刷新模型列表。成功标志：稍后打开 Load Checkpoint 节点时，ckpt_name 列表能显示该文件名。失败处理：列表为空或只显示 null 时，检查文件是否放错到 models 根目录、扩展名是否完整，以及当前启动的 ComfyUI 是否对应同一安装目录。

加载官方基础工作流

1. 入口位置：ComfyUI 官方的 ComfyUI Text to Image Workflow 教程页。主要动作：保存页面提供的工作流 PNG，把图片拖入 ComfyUI 画布；也可以从顶部 Workflows 菜单选择 Open，再打开该 PNG。成功标志：画布出现 Load Checkpoint、两个 CLIP Text Encode、Empty Latent Image、KSampler、VAE Decode 和 Save Image 节点，彩色连线已经建立。失败处理：拖入后只显示普通图片而没有节点时，确认保存的是带工作流元数据的原始 PNG，不是网页截图、压缩缩略图或转换后的 JPG。

下图把基础链路标成 A 到 F：模型与文本条件进入 KSampler，采样结果交给 VAE Decode，像素图最后进入 Save Image。此处只检查节点是否齐全，不急着修改参数。

按节点顺序完成第一次配置

1. 入口位置：画布左侧的 Load Checkpoint 节点。主要动作：点击 ckpt_name 文本区或两侧箭头，选择刚放入的 SD1.5 checkpoint。成功标志：节点显示实际模型文件名，并保留 MODEL、CLIP、VAE 三个输出连接。失败处理：文件名不出现时回到模型目录检查路径；选中后节点报错时，确认文件下载完整且不是仅有几 KB 的网页占位文件。

Load Checkpoint 的关键不是记住示例文件名，而是确认下拉框已经从 null 变成当前电脑中的真实 checkpoint。

2. 入口位置：两个 CLIP Text Encode (Prompt) 节点的文本框。主要动作：在连接 KSampler positive 的节点中写想要出现的主体、环境和画面特征，在连接 negative 的节点中写不希望出现的缺陷。成功标志：两个节点都有可读文本，橙色 CONDITIONING 输出分别接到 KSampler 的正向和负向端口。失败处理：结果与描述关系很弱时，先用简短英文词组和英文逗号重写，不要一次塞入多段长句；正负条件接反时重新连到对应端口。

提示词节点只负责把文字编码成条件。看不到图片并不代表失败，当前步骤的验收点是文本已填写且 CONDITIONING 连线正确。

3. 入口位置：Empty Latent Image 节点。主要动作：设置 width、height 和 batch_size；第一次运行可先保留官方示例中的 512 × 512、批次 1。成功标志：宽高是明确数字，紫色 LATENT 输出连接到 KSampler 的 latent_image。失败处理：显存不足或运行被中断时，先降低宽高并保持批次 1；画面比例不符时只调整宽高，不要同时改动采样参数，以便判断变化来源。

Empty Latent Image 定义的是潜空间画布，最终像素图的尺寸从这里开始确定。

4. 入口位置：画布中央的 KSampler 节点。主要动作：先保留基础参数，重点检查 model、positive、negative、latent_image 四个输入均已连线，并确认 steps、cfg、sampler_name、scheduler 和 denoise 都有值。成功标志：节点没有缺少输入的红色提示，右侧 LATENT 输出已连接 VAE Decode。失败处理：出现缺少模型或条件输入时，沿端口颜色回查上游节点；结果异常时一次只改一个参数，避免同时改变 seed、steps 和 cfg 后无法定位原因。

KSampler 是去噪采样的核心。第一次运行先追求链路正确，等结果稳定后再比较 seed、steps 或采样器的差异。

5. 入口位置：KSampler 右侧的 VAE Decode 节点。主要动作：确认 KSampler 的 LATENT 输出接入 samples，Load Checkpoint 的 VAE 输出接入 vae。成功标志：VAE Decode 右侧蓝色 IMAGE 输出已连接 Save Image。失败处理：运行到解码阶段报错时，先检查两条输入线是否缺失或接错颜色，再确认 checkpoint 本身包含可用 VAE。

VAE Decode 负责把 KSampler 产生的潜空间结果还原成能预览和保存的像素图像。

6. 入口位置：工作流末端的 Save Image 节点。主要动作：确认蓝色 images 输入已连接，并给 filename_prefix 填一个容易辨认的前缀。成功标志：节点能接收 VAE Decode 的 IMAGE 输出，运行后会预览结果并把文件写入 ComfyUI/output。失败处理：节点无预览时先检查上游 IMAGE 连线；运行成功却找不到文件时，检查当前 ComfyUI 实例对应的 output 目录和文件名前缀。

Save Image 的输入只有图像数据，文件名前缀用于在输出目录中区分不同测试。

执行工作流并判断结果

1. 入口位置：ComfyUI 顶部的 Queue 或 Run 按钮。主要动作：点击按钮执行一次，也可以按 Ctrl + Enter。成功标志：节点依次执行，Save Image 出现预览，Media Assets 新增生成图，ComfyUI/output 中能找到对应文件。失败处理：执行立即停止时从标红节点开始排查模型、连线和参数；运行很慢但没有报错时先等待当前队列完成，不要连续重复点击造成任务堆积。

2. 入口位置：生成结果和 KSampler 的 seed 设置。主要动作：确认第一张图可保存后，再重新执行一次，观察随机种子变化带来的结果差异。成功标志：第二次生成仍能完成，工作流结构没有丢失，结果图与上一张存在可解释的变化。失败处理：想复现同一张图时固定 seed，并保持提示词、尺寸和采样参数不变；对比参数时一次只改一项。

用九项结果确认基础链路已经搭好

• checkpoint 文件位于当前 ComfyUI 实例的 models/checkpoints 目录。
• 官方工作流 PNG 已加载成节点，而不是作为普通图片显示。
• Load Checkpoint 显示真实模型文件名，没有停在 null。
• 正向和负向提示词分别连接 KSampler 的 positive 与 negative。
• Empty Latent Image 有明确宽高，首次测试保持可承受的尺寸和批次。
• KSampler 的四个输入齐全，采样参数都有有效值。
• VAE Decode 同时接收 samples 与 vae，并输出 IMAGE。
• Save Image 已连接，运行后能在 Media Assets 和 ComfyUI/output 找到结果。
• 失败时能从标红节点、缺失连线、模型目录、显存和输出路径逐层回查。

基础链路稳定后，再尝试更换提示词、画布比例或采样参数。先保留一份能重复运行的工作流，只改一个变量并观察结果，后续学习 LoRA、ControlNet 或更复杂节点时会容易排错得多。