Stable Diffusion WebUI 的落幕
2022 年末至 2023 年初，Stable Diffusion 系列模型的开源浪潮席卷 AI 行业时，Stable Diffusion WebUI 是当之无愧的推波助澜者。
在那个 AIGC 图像生成技术还停留在实验室和少数极客圈的年代，Automatic1111 开发的这款 Web 界面，以'表单式参数 + 轻量化部署'的组合，第一次把看似遥远的 AIGC 图像生成大模型推向了普罗大众。
笔者至今记得 2023 年春天的深夜，部署好 Stable Diffusion WebUI 后屏幕上显示的那个朴素甚至略显粗糙的界面：顶部是 Prompt 和 Negative Prompt 输入框，中间排列着采样方法、迭代步数、CFG Scale 等密密麻麻的参数，底部是生成、图生图、局部重绘等核心功能按钮。
就是这样一个看似简陋的 AI 绘画框架工具，让无数非技术背景的创作者们第一次触摸到了'AIGC 的魔法'。设计师用它快速生成灵感草图，插画师靠它拓展风格边界，普通人也能通过调整几个参数，产出足以惊艳朋友圈的图像。
秋叶的整合包更是让 Stable Diffusion WebUI 的普及度达到前所未有的顶峰。"解压即用、防爆显存、三分钟入门"的口号，让 4060 乃至 2080Ti 这类消费级显卡也能流畅生成图像，这是千万 AI 创作者的集体狂欢。那些日子里，论坛里最热闹的话题永远是'最佳采样器之争'，有人坚守 Euler a 的快速高效，有人痴迷 DPM++ 2M Karras 的细节表现；大家会为了一段精准的 Prompt 辗转分享，会为了 Seed 值的细微差异反复测试，会为了 LoRA 模型的训练效果通宵达旦。
如果时光停止在这里，那么无疑 Stable Diffusion WebUI 是足够伟大的。它打破了 AIGC 创作的技术壁垒，用表单化的设计，把复杂的大模型参数转化为可直接调整的选项，让'什么是 VAE'、'如何设置 Clip 跳过层'等这类专业 AI 技术问题，变成了普罗大众也能摸索的 AIGC 应用实践。在那个 AI 开源生态蓬勃生长的年代，Stable Diffusion WebUI 无疑是 AIGC 图像生成领域的"Windows 系统"，它构建了第一个真正意义上的普惠性 AIGC 创作平台，见证了无数 AI 创作者和爱好者的启蒙与成长。
挑战者 ComfyUI 带来的节点革命
但现实是，时光不会停下脚步。竞争对手也不会手下留情。
Stable Diffusion WebUI 的荣光未能持续太久。2023 年中，ComfyUI 的横空出世，如同一场悄无声息的革命，彻底改写了 AIGC 绘画框架工具的竞争格局。如果说 Stable Diffusion WebUI 是'把复杂 AIGC 技术简化为表单'，那么 ComfyUI 则是'把 AIGC 创作逻辑重构拆解为一个个解耦的功能节点'，这种顶层设计思想的差异，注定了两者截然不同的命运轨迹。
ComfyUI 最核心的创新，就是创造性地提出了可视化和节点化的 AIGC 工作流架构。它摒弃了 Stable Diffusion WebUI 的线性表单设计，将每一个 AIGC 功能模块（比如主模型、文本编码器、采样器、VAE、ControlNet 控制、LoRA 加载、可控生成模块、超分模块、图像预处理模块等）都转化为独立的工作流节点（Node），创作者通过拖拽连接需要的功能节点，就能搭建出千变万化的自定义创作流程（Workflow）。
