在人工智能飛速發(fā)展的當(dāng)下，視覺生成技術(shù)已經(jīng)取得了令人矚目的成就。來自香港科技大學(xué)（廣州）的研究團(tuán)隊最近發(fā)表了一項突破性研究——ComfyMind，這是一個建立在ComfyUI平臺上的協(xié)作式AI系統(tǒng)，旨在解決目前開源通用生成系統(tǒng)面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。這篇發(fā)表于2025年5月23日的論文《ComfyMind: Toward General-Purpose Generation via Tree-Based Planning and Reactive Feedback》由郭立濤、許心力、王洛洲等研究人員共同完成，提出了一種全新的視覺內(nèi)容創(chuàng)建方法，讓我們一起深入了解這項創(chuàng)新研究吧。

一、研究背景：為什么我們需要更好的通用生成系統(tǒng)？

想象一下，你正在使用一款圖像生成軟件來創(chuàng)建一張?zhí)囟▓鼍暗膱D片。有時候它能很好地完成任務(wù)，但有時卻會出現(xiàn)各種奇怪的問題：手指畸形、物體位置錯亂、或者完全無法按照你的要求生成圖像。這些問題在當(dāng)前的開源通用生成系統(tǒng)中相當(dāng)常見，特別是當(dāng)你想完成復(fù)雜的創(chuàng)作任務(wù)時。

隨著視覺生成模型的快速發(fā)展，我們已經(jīng)看到了在文本到圖像生成、圖像編輯和視頻生成等多個領(lǐng)域的顯著進(jìn)步。近年來，研究逐漸轉(zhuǎn)向端到端的通用生成模型，試圖在單一系統(tǒng)中處理各種不同的任務(wù)。然而，現(xiàn)有的開源通用生成模型仍然面臨一系列挑戰(zhàn)，包括生成質(zhì)量不穩(wěn)定以及缺乏處理復(fù)雜多階段視覺工作流所需的結(jié)構(gòu)化規(guī)劃和組合機制。

相比之下，最近發(fā)布的OpenAI的GPT-Image-1因其在統(tǒng)一圖像生成方面的卓越能力而備受關(guān)注。然而，GPT-Image-1的閉源特性以及主要專注于圖像生成任務(wù)限制了它在更廣泛的多模態(tài)生成任務(wù)中的應(yīng)用和可擴展性。

ComfyUI平臺提供了實現(xiàn)開源通用生成方法的潛在途徑。它是一個開源平臺，旨在創(chuàng)建和執(zhí)行生成工作流，提供基于節(jié)點的界面，允許用戶根據(jù)需要構(gòu)建以JSON表示的視覺生成工作流。該平臺的模塊化設(shè)計在構(gòu)建工作流方面提供了高度靈活性。然而，盡管具有靈活性，從頭開始構(gòu)建復(fù)雜工作流仍然是一項挑戰(zhàn)，特別是在處理定制或復(fù)雜的任務(wù)需求時，這需要大量專業(yè)知識和相當(dāng)多的試錯時間。

最近的研究開始探索使用大型語言模型（LLMs）構(gòu)建定制工作流，從而實現(xiàn)通用視覺生成。ComfyAgent就是這樣一個基于ComfyUI的自動化解決方案，用于從自然語言指令生成工作流。但ComfyAgent也揭示了兩個核心問題：首先，它將工作流構(gòu)建視為平面的、基于標(biāo)記的解碼任務(wù)，難以有效建模模塊化和層次結(jié)構(gòu)；其次，系統(tǒng)缺乏執(zhí)行級別的反饋機制，無法在生成過程中獲取任何反饋或錯誤信息。

香港科技大學(xué)的研究團(tuán)隊從人類用戶構(gòu)建工作流的方式中汲取靈感，提出了ComfyMind框架。他們觀察到，人類用戶通常不會從頭開始構(gòu)建復(fù)雜工作流，而是將任務(wù)分解為更小的子任務(wù)，并基于更高層次的語義為每個子任務(wù)選擇適當(dāng)?shù)哪０骞ぷ髁鳌＿@種模塊化、逐步規(guī)劃的過程，結(jié)合本地化反饋策略，使他們能夠增量細(xì)化和適應(yīng)。當(dāng)失敗發(fā)生時，調(diào)整是局部而非全局進(jìn)行的。這種分層規(guī)劃和反饋策略增強了解決復(fù)雜問題的能力并提高了穩(wěn)健性。

二、ComfyMind：像搭積木一樣構(gòu)建視覺生成系統(tǒng)

ComfyMind的核心思想是將工作流生成表示為模板工作流的語義組合，而不是節(jié)點配置的基于標(biāo)記的合成。具體來說，ComfyMind將模板工作流視為原子語義模塊，每個模塊都有明確定義的功能、輸入/輸出接口和自然語言描述。通過對這些高級組件進(jìn)行推理，ComfyMind實現(xiàn)了更穩(wěn)定和可控的任務(wù)組合。

ComfyMind由兩個核心機制組成。首先是語義工作流接口（Semantic Workflow Interface，簡稱SWI），它將低級節(jié)點圖抽象為帶有結(jié)構(gòu)化輸入、輸出和自然語言說明的可調(diào)用語義函數(shù)。這種抽象允許語言模型在語義層面上操作工作流，減少對平臺特定語法的暴露，并最小化結(jié)構(gòu)錯誤。第二個機制是帶有本地反饋執(zhí)行的搜索樹規(guī)劃（Search Tree Planning with Local Feedback Execution），它將任務(wù)執(zhí)行建模為分層決策過程。規(guī)劃樹中的每個節(jié)點代表一個子任務(wù)，每條邊對應(yīng)一個選定的SWI模塊。在執(zhí)行過程中，失敗會觸發(fā)當(dāng)前樹層的本地化糾正，避免全鏈重新生成，顯著提高了穩(wěn)健性。

與之前基于ComfyUI的工作（如ComfyAgent）相比，ComfyMind采用了全新的方法。ComfyAgent使用多代理系統(tǒng)將自然語言指令轉(zhuǎn)換為可執(zhí)行工作流，但它在低級工作流生成中存在問題。它將工作流構(gòu)建視為平面的、基于標(biāo)記的解碼任務(wù)，難以有效建模模塊化和層次結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致節(jié)點遺漏、語義不匹配和脆弱的組合，難以跨任務(wù)泛化。此外，它缺乏執(zhí)行級別的反饋機制，一旦工作流構(gòu)建完成，系統(tǒng)就無法獲取任何反饋或錯誤信息，阻礙了增量糾正并降低了整體穩(wěn)健性。

相比之下，ComfyMind模擬人類策略，提出了一種新穎的框架。如圖1所示，該框架展示了強大的通用性，支持廣泛的圖像和視頻生成及編輯任務(wù)。ComfyMind通過樹狀規(guī)劃和本地反饋機制解決了這些問題，大大提高了系統(tǒng)的魯棒性和靈活性。它將工作流生成表示為模板工作流的語義組合，而不是節(jié)點配置的基于標(biāo)記的合成。

三、語義工作流接口：簡化復(fù)雜工作流的秘密武器

想象一下廚房里的一系列電器——烤箱、攪拌機、榨汁機等。每個電器都有特定功能，但如果你想制作一道復(fù)雜菜肴，需要知道如何組合使用這些工具。語義工作流接口（SWI）就像是為這些"電器"（即工作流）創(chuàng)建的簡單說明書，讓你不必了解每個電器的內(nèi)部構(gòu)造，只需知道它的功能和如何使用即可。

ComfyMind不同于ComfyAgent的底層構(gòu)建整個工作流的范式，采用了一種類似人類構(gòu)建工作流的方法，將生成任務(wù)分解為模塊化子任務(wù)，每個子任務(wù)由規(guī)劃代理獨立處理。在每個子任務(wù)中，規(guī)劃代理從工作流庫中選擇最合適的原子工作流作為工具。與復(fù)雜工作流不同，每個原子工作流負(fù)責(zé)一個簡單的單步生成過程，如文本到圖像生成或掩碼生成。換句話說，ComfyMind用原子工作流替代了ComfyAgent中的單個標(biāo)記，作為工作流構(gòu)建中的最小單元。

基于這種方法，研究團(tuán)隊引入了語義工作流接口，它使用自然語言函數(shù)而不是低級JSON規(guī)范作為工作流構(gòu)建的中間表示。每個原子工作流，封裝一個功能，都帶有一個簡單的自然語言描述，概述其目的、所需參數(shù)和用法?；谶@些元數(shù)據(jù)，ComfyMind中的規(guī)劃代理選擇最合適的函數(shù)進(jìn)行調(diào)用。調(diào)用過程中，將所需參數(shù)（如提示或參考圖像）和可選的高級約束傳遞給函數(shù)。然后，執(zhí)行代理將選定的函數(shù)映射到其對應(yīng)的JSON表示，注入?yún)?shù)。最后，大型語言模型（LLM）對JSON進(jìn)行自適應(yīng)參數(shù)級調(diào)整以滿足額外約束。生成的工作流通過ComfyUI平臺執(zhí)行，從而完成各個子任務(wù)的生成。

這種抽象允許LLM完全在語義層面上操作，繞過低級語法語法和有效建模模塊化和層次結(jié)構(gòu)的難題。通過消除這一瓶頸，ComfyMind顯著增強了執(zhí)行的穩(wěn)健性。SWI還最小化了對細(xì)粒度節(jié)點文檔的依賴。雖然ComfyAgent的操作依賴于包含3,205個不同節(jié)點描述的精心制作的數(shù)據(jù)集，但ComfyMind只需要一個統(tǒng)一文檔來描述可用的原子工作流。無需RAG（檢索增強生成），ComfyMind可以直接將工作流元數(shù)據(jù)注入LLM的上下文窗口，確保完全可見并消除對外部查找的依賴。最終，這種文檔簡化有利于無縫集成新開發(fā)或特定任務(wù)的工作流。這種設(shè)計使ComfyMind能夠快速整合更廣泛ComfyUI社區(qū)的新興工作流，同時允許用戶靈活定制工作流文檔和存儲庫以滿足特定需求。

四、搜索樹規(guī)劃與本地反饋執(zhí)行：智能規(guī)劃的關(guān)鍵

如前所述，SWI使LLM能夠使用自然語言函數(shù)調(diào)用調(diào)用社區(qū)驗證的原子工作流。然而，系統(tǒng)仍然必須確定：如何將多個SWI調(diào)用組合成一個連貫且完成任務(wù)的程序。為了解決這個問題，如圖3所示，ComfyMind引入了一種稱為搜索樹規(guī)劃與本地反饋執(zhí)行的機制，它將工作流構(gòu)建形式化為對語義規(guī)劃樹的搜索過程。在這個結(jié)構(gòu)中，每個節(jié)點代表負(fù)責(zé)特定子任務(wù)的本地規(guī)劃代理，而每條邊表示調(diào)用SWI函數(shù)并傳播結(jié)果的執(zhí)行代理。從根到葉的完整路徑產(chǎn)生滿足用戶指令的最終視覺輸出。

在每個規(guī)劃節(jié)點，代理檢查當(dāng)前層次工作空間狀態(tài)——包括文本、圖像、上下文和可用的工作流文檔。基于這些信息，它生成一系列SWI函數(shù)，旨在推進(jìn)當(dāng)前任務(wù)。在這個階段，只執(zhí)行鏈中的第一個函數(shù)，其參數(shù)傳遞給執(zhí)行代理。這個轉(zhuǎn)換相當(dāng)于在規(guī)劃樹中沿著一條邊前進(jìn)。

執(zhí)行代理將選定的函數(shù)轉(zhuǎn)換為SWI定義的標(biāo)準(zhǔn)JSON形式，基于更高級的約束應(yīng)用輕量級參數(shù)調(diào)整，并使用ComfyUI平臺執(zhí)行工作流。在整個過程中，保留底層DAG結(jié)構(gòu)以確保語法正確性。執(zhí)行后，視覺語言模型（VLM）解析并注釋生成的視覺內(nèi)容。結(jié)果輸出、語義描述和更新的任務(wù)規(guī)范共同定義下一個規(guī)劃節(jié)點的工作空間。

如果規(guī)劃代理確定其子任務(wù)可以通過單個操作完成，它會發(fā)出終止信號并調(diào)用評估代理來評估最終輸出的語義對齊和感知質(zhì)量。如果結(jié)果通過評估，搜索成功結(jié)束。否則，將失敗信號和診斷反饋傳遞給父節(jié)點，后者記錄結(jié)果并相應(yīng)修改其規(guī)劃策略。如果當(dāng)前層級沒有可行選項，錯誤信號向上傳播。至關(guān)重要的是，所有反饋嚴(yán)格限制在當(dāng)前層次級別，防止全局回滾并保留有效的部分結(jié)果。

與ReAct規(guī)劃器的逐步觀察-行動執(zhí)行風(fēng)格相比，ComfyMind的方法提供了完整的歷史跟蹤和結(jié)構(gòu)化回溯能力。這允許系統(tǒng)在失敗時只回滾到最近的可行決策點，而不是重新啟動整個過程——從而避免冗余重新計算。同時，它通過防止由于缺乏穩(wěn)定中間狀態(tài)而導(dǎo)致的重復(fù)重新規(guī)劃周期來提高規(guī)劃穩(wěn)定性，否則這可能導(dǎo)致策略震蕩和收斂失敗。

五、實驗驗證：全面評估ComfyMind的性能

為了評估ComfyMind的生成能力，研究團(tuán)隊進(jìn)行了三重評估。第一個是ComfyBench，用于量化系統(tǒng)自主構(gòu)建工作流和通用生成的能力；第二個是GenEval，評估系統(tǒng)的文本到圖像生成能力；第三個是Reason-Edit，衡量復(fù)雜編輯指令的執(zhí)行程度。實驗表明，ComfyMind在所有三個基準(zhǔn)測試中都大幅超越了最強的開源基線，并取得了與GPT-Image-1相當(dāng)?shù)男阅堋?/p>

### 自主工作流構(gòu)建評估

研究團(tuán)隊首先在ComfyBench上評估了ComfyMind的自主工作流構(gòu)建能力。ComfyBench包含200個分級難度的生成和編輯任務(wù)，涵蓋圖像和視頻模態(tài)。對于每個任務(wù)，代理必須合成可由ComfyUI執(zhí)行的工作流?；鶞?zhǔn)測試報告了兩個指標(biāo)：通過率，反映工作流是否可運行；以及解決率，反映輸出是否滿足所有任務(wù)要求。

如表1所示，得益于SWI，ComfyMind在所有難度層級上都實現(xiàn)了100%的通過率。這消除了仍然阻礙最強基線ComfyAgent的JSON級別失敗。更重要的是，提出的帶有本地反饋執(zhí)行的搜索樹規(guī)劃在任務(wù)解決率方面取得了顯著提升：相對于ComfyAgent，在Vanilla、Complex和Creative子集上的解決率分別增加了100%、292%和283%。這一強大的泛化能力和輸出質(zhì)量表明，基于ComfyUI的多代理系統(tǒng)是通向通用生成AI的一條有前途的道路。

### 文本到圖像生成評估

研究團(tuán)隊使用GenEval評估了ComfyMind在文本到圖像生成方面的能力。GenEval測量了六個維度上的組合保真度，包括單一或兩個物體、計數(shù)、顏色準(zhǔn)確性、空間定位和屬性綁定。他們將ComfyMind與三類強大的基線進(jìn)行了比較：凍結(jié)文本編碼器映射方法（如SD3）、LLM/MLLM增強方法（如Janus和GoT）以及OpenAI最近發(fā)布的GPT-Image-1。

如表2所示，ComfyMind實現(xiàn)了0.90的總體得分，得益于其整合了提示優(yōu)化工作流和本地反饋執(zhí)行。這一結(jié)果超過了所有基線，比SD3高出+0.16，比Janus-Pro-7B高出+0.10。此外，ComfyMind在六個維度中的五個和總體得分上超過了GPT-Image-1。這些結(jié)果表明，基于ComfyUI的系統(tǒng)不僅提供了強大的通用性，還能夠整合多樣化開源模型的優(yōu)勢，在圖像合成方面實現(xiàn)最先進(jìn)的性能。

圖4展示了來自GenEval的代表性和具有挑戰(zhàn)性的案例。ComfyMind按照提示進(jìn)行，在核心約束如計數(shù)、顏色、位置和屬性綁定方面優(yōu)于現(xiàn)有模型。在計數(shù)任務(wù)中，只有ComfyMind系統(tǒng)生成了精確的四個鍵盤，并有清晰的視覺分離。對于非典型的顏色和位置，ComfyMind展示了卓越的圖像質(zhì)量和指令一致性。在屬性綁定方面，SD3和Janus-Pro等模型經(jīng)?；煜龑傩圆o法正確定位它們。雖然GPT-Image-1總體上能夠遵循指令，但它經(jīng)常產(chǎn)生碎片化和視覺不連貫的組合。相比之下，ComfyMind不僅滿足細(xì)粒度指令，還將它們整合到美學(xué)連貫、上下文合理的場景中。這些定性結(jié)果證實了前面報告的定量收益。

### 圖像編輯評估

研究團(tuán)隊進(jìn)一步在Reason-Edit上評估了ComfyMind的圖像編輯能力。根據(jù)基準(zhǔn)設(shè)置，他們采用GPT-score作為評估指標(biāo)。該分?jǐn)?shù)量化了對編輯指令的語義保真度和非編輯區(qū)域的視覺一致性。

他們將ComfyMind與最先進(jìn)的開源基線進(jìn)行比較，包括GoT、SmartEdit、CosXL-Edit、SEED-X、MGIE、MagicBrush和IP2P，以及最強大的閉源模型GPT-Image-1。如圖5所示，ComfyMind實現(xiàn)了0.906的分?jǐn)?shù)——所有開源框架中最高的。這一結(jié)果比之前的開源SOTA SmartEdit（0.572）提高了+0.334。

此外，ComfyMind實現(xiàn)了與GPT-Image-1（0.929）相當(dāng)?shù)男阅?，縮小了開源和閉源模型之間的差距。這一收益來自系統(tǒng)的規(guī)劃和反饋機制，使其能夠合成和組合ComfyUI社區(qū)貢獻(xiàn)的最有效的編輯工作流。通過推理和迭代糾正，ComfyMind代理可以自適應(yīng)選擇多樣化的工作流，提高跨各種場景的編輯穩(wěn)定性和精確性。這些結(jié)果突顯了ComfyMind的推理驅(qū)動編輯能力，并為通過集成更強大的工作流和模型實現(xiàn)未來性能提升提供了強大潛力。

研究團(tuán)隊還提供了定性結(jié)果，以評估ComfyMind在具有挑戰(zhàn)性的編輯指令下的語義理解和視覺保真度。如圖6所示，ComfyMind在兩個代表性任務(wù)中一貫展示出最忠實和視覺連貫的結(jié)果。與現(xiàn)有的開源基線相比，ComfyMind不僅能識別正確的語義目標(biāo)（如蘋果與面包與橙汁），還能以最小干擾相鄰區(qū)域的方式執(zhí)行編輯。

雖然GPT-Image-1成功執(zhí)行了編輯指令，但它難以在非編輯區(qū)域保持視覺一致性。如圖6所示，GPT-Image-1在非編輯區(qū)域丟失了細(xì)節(jié)（如放大視圖中的果汁盒、酸奶容器和果醬罐上的圖案），改變了色調(diào)和圖像風(fēng)格，不準(zhǔn)確地保留了材質(zhì)（如木紋），并改變了原始的寬高比。相比之下，ComfyMind以最小的編輯完成了指令，有效保留了視覺細(xì)節(jié)、圖像風(fēng)格、材質(zhì)特性和比例。這些觀察強調(diào)了ComfyMind執(zhí)行精確和連貫編輯的卓越能力。

### 消融研究

為了分離關(guān)鍵設(shè)計組件的貢獻(xiàn)，研究團(tuán)隊在ComfyBench基準(zhǔn)上進(jìn)行了消融研究（如表3所示）。他們評估了三個變體：完整系統(tǒng)、沒有搜索樹規(guī)劃的版本和沒有反饋執(zhí)行的版本。得益于語義工作流接口，所有變體都實現(xiàn)了100%的通過率；主要差異在于解決率。

移除搜索樹規(guī)劃模塊導(dǎo)致任務(wù)解決率顯著下降，特別是在復(fù)雜任務(wù)上（從85.0%降至43.4%），突顯了它在分解多步指令和選擇合適工作流方面的作用。同樣，禁用本地反饋機制顯著降低了性能，特別是在創(chuàng)意任務(wù)上（從57.5%降至17.5%），突顯了它對迭代糾正和自適應(yīng)細(xì)化的重要性。這些結(jié)果證實了關(guān)鍵組件對實現(xiàn)自主工作流構(gòu)建的高成功率至關(guān)重要。

研究團(tuán)隊還進(jìn)行了進(jìn)一步的消融研究，在ComfyMind中使用不同的大型語言模型。如表4所示，Deepseek-V3和GPT-4o在作為主要LLM使用時都取得了強大的性能。具體來說，兩個模型都達(dá)到了100%的任務(wù)通過率和約80%的整體任務(wù)完成率。這些結(jié)果進(jìn)一步證實了ComfyMind系統(tǒng)在不同底層LLM之間的穩(wěn)定性和可靠性。

六、世界知識驅(qū)動的語義合成能力

為了評估ComfyMind在復(fù)雜語義理解、推理和整合世界知識進(jìn)行文本到圖像生成的能力，研究團(tuán)隊在最近的WISE基準(zhǔn)上進(jìn)行了評估。該基準(zhǔn)包含三個主要類別：文化常識、時空推理（包括空間和時間子類別）和自然科學(xué)（包括物理、化學(xué)和生物學(xué)子領(lǐng)域），總共25個專業(yè)領(lǐng)域，1000個具有挑戰(zhàn)性的提示。

評估指標(biāo)WiScore結(jié)合了一致性、真實性和美學(xué)質(zhì)量，通過加權(quán)歸一化，最高分為1。更高的WiScore表示更強的能力，使用世界知識準(zhǔn)確描繪對象和概念。如表5所示，ComfyMind實現(xiàn)了卓越的0.85分，超過了所有模型，包括GPT-Image-1（0.80）。ComfyMind的方法顯著增強了開源解決方案的世界知識集成，比FLUX.1-dev（0.50）高出0.35分，使開源模型能夠匹配GPT-Image-1的性能。在WISE上的卓越表現(xiàn)證實了ComfyMind在生成任務(wù)中的泛化能力和高質(zhì)量輸出。

七、總結(jié)與展望：開源通用生成的新篇章

在這項研究中，香港科技大學(xué)的研究團(tuán)隊提出了ComfyMind，一個建立在ComfyUI平臺上的新穎框架，解決了通用視覺生成AI中的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。通過將視覺內(nèi)容創(chuàng)建概念化為模塊化、語義結(jié)構(gòu)化的規(guī)劃過程，并整合樹狀規(guī)劃與本地反饋執(zhí)行，ComfyMind提高了多階段工作流的穩(wěn)定性和穩(wěn)健性。

研究團(tuán)隊在三個公共基準(zhǔn)上評估了ComfyMind：ComfyBench、GenEval和Reason-Edit，涵蓋了生成、編輯和推理任務(wù)。結(jié)果表明，ComfyMind始終優(yōu)于現(xiàn)有的開源方法，并實現(xiàn)了與GPT-Image-1相當(dāng)?shù)男阅?。ComfyMind為開源通用生成AI系統(tǒng)的發(fā)展開辟了一條有前途的道路。

研究的局限性在于，雖然ComfyMind支持模塊化工作流組合和自動規(guī)劃，但當(dāng)前系統(tǒng)缺乏用戶友好的界面，無法手動定制或修改原子工作流調(diào)用的序列。用戶能夠調(diào)整規(guī)劃策略、覆蓋中間步驟或通過UI指定特定于任務(wù)的首選項的能力有限。這可能阻礙非技術(shù)用戶或具有特定領(lǐng)域需求的從業(yè)者更廣泛地采用該系統(tǒng)。未來的研究方向可能包括增強界面以支持更靈活和用戶可控的規(guī)劃定制。

總的來說，ComfyMind展示了通過語義工作流接口和層次化反饋規(guī)劃，開源系統(tǒng)也能實現(xiàn)高質(zhì)量通用生成。這為研究人員和開發(fā)者提供了一個強大的框架，可以構(gòu)建更加健壯、靈活和用戶友好的視覺生成系統(tǒng)，推動AI創(chuàng)意工具的普及和應(yīng)用。

ComfyMind是實現(xiàn)開源通用AI生成系統(tǒng)的重要一步，它不僅表明了語義工作流抽象的價值，還展示了如何通過模塊化組合和層次反饋實現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)的執(zhí)行。隨著社區(qū)貢獻(xiàn)更多專業(yè)工作流和工具，我們可以預(yù)期這類系統(tǒng)的能力將繼續(xù)增長，最終可能為創(chuàng)意專業(yè)人士和普通用戶提供強大且易于使用的生成工具。有興趣深入了解ComfyMind的讀者可以訪問項目頁面：https://github.com/LitaoGuo/ComfyMind。