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关于
“写笔记”支持四种格式——Word 文档、Excel 表格、Markdown、纯文本，起稿或二次编辑时都能随时切换，同一篇笔记想用哪种形态来记，都由你说了算。
md、txt、csv、json 这类纯文本则原样载入，不做多余加工。拿一张现成的表倒进来、改几笔、再导出去，等于白用一台免费的格式转换器。
要带走就在右上角点“下载”，可导出 PDF、Word、Markdown、Excel、TXT 等格式；列表卡片“⋯”菜单里，也有同样的下载入口。
在“工具”页点“＋ 上传工具”即可发布：填好名称与链接，再用 Markdown 把使用方法写清楚——能解决什么问题、怎么装、怎么用，比堆介绍实在。
要分发安装包就一并上传压缩包（ZIP、RAR、7Z、TAR.GZ，最大 35MB），别人在详情页一键下载；只放链接不带附件也可以。
工具按大家的收藏热度排序，好用的自然会被顶上来。发布后可在详情页或卡片菜单里编辑、下架。
写笔记时勾上“隐藏”，这篇就只存在于你自己的账号里：不进列表、不进搜索、不上首页精选，也不会出现在任何公开的页面，链接发给别人同样打不开。
适合放密码、草稿、日记这类只给自己看的内容；想公开，去“发布”打开它，把“隐藏”的勾去掉再保存，之后编辑会默认保持原状态，不会悄悄变回公开。
不想公开、只想临时给人看：点“分享”生成一条带密码和有效期的链接，到期自动失效，你也能随时撤销。
你的内容会同时保存在多个副本上，系统定期做备份与完整性校验，再配合异地容灾机制：就算某台机器出问题，数据也不会丢，可以长期放心存放；特别重要的资料，仍建议你另外再留一份备份。
全站跑在容器化、模块化的现代架构上，更新、部署、回滚都很快，扩展性和稳定性都按长期运营的标准来设计（Built for reliability, designed to scale）。
这个网站最早只是一个人的笔记仓库，后来慢慢长成现在的知识中枢。设计上很克制——没有广告、没有追踪、没有推荐算法，只是干干净净地存放一些东西；既然做好了，就公开出来，万一有人用得上呢。
不做大而全，不做平台梦，保持简单、保持克制、保持好奇。所有内容都由用户贡献、由用户维护：不会突然冒出付费墙，不会在角落塞广告位，也不会把你的数据卖给第三方。
产品会持续迭代，站内日志页记录着每一次改动，改了什么都有迹可循；想了解这个站是怎么一步步走到今天的，翻翻日志就能看到来龙去脉。
如果在这里看到涉嫌违规的内容，点对应卡片右侧的“举报”按钮就能提交，我们会尽快核实处理；也谢谢你花一点时间，一起把这里维护干净。
趋势
ComfyUI
ComfyUI — 一个把AI绘画拆成乐高积木的节点式工具，让Stable Diffusion的每一步都看得见、改得动。
先别急着关页面，我知道你心里可能在想：“又是AI绘画工具？WebUI不香吗？” 说实话，我一开始也这么想，直到我花了一个周末把ComfyUI从“看不懂”到“真香”，现在它已经是我日常出图的主力工具了，尤其是做工作流复用和复杂修图的时候，WebUI完全没法比。
它到底干了啥？
简单粗暴地说，ComfyUI是一个基于节点的Stable Diffusion图形界面。你不需要写一行代码，但你需要像拼电路图一样，把“加载模型”、“写提示词”、“采样器”、“解码图片”这些模块用线连起来。
它解决的痛点很明确：
- 流程透明：在WebUI里，你点一下“生成”，背后发生了什么全靠猜。在ComfyUI里，每一步都是可见的节点，哪个环节出问题，一眼就能揪出来。
- 显存占用极低：因为它只加载你当前工作流需要的模块，不像WebUI那样把全家桶都塞进显存。我同样的显卡，WebUI跑512x512都费劲，ComfyUI能轻松跑768x768还带ControlNet。
- 工作流可复用：你调好的一套复杂参数（比如“线稿上色+局部重绘+高清放大”三连），可以保存成一个json文件。下次直接拖进去，一键跑完整个流水线，分享给别人也超方便。
怎么下载？
直接去官网，别去第三方下什么“整合包”，官网更新最快，也最干净。
页面往下拉，找到“Install”按钮，里面有Windows一键包（直接解压能用）、Mac版（需要自己装点依赖），还有Linux的脚本。如果你跟我一样用Windows，直接下那个“Windows portable”版，解压后双击run_nvidia_gpu.bat就能跑起来。
安装和第一次启动
下载完解压后，你会看到一堆文件夹，别慌，核心就两个：
models：你的大模型、LoRA、VAE、ControlNet都放这里对应的子文件夹。custom_nodes：第三方插件（比如后文要说的管理器）装这里。
启动后浏览器会自动打开127.0.0.1:8188，这就是ComfyUI的界面。第一次打开你会看到一个默认的“文生图”工作流，上面有绿色的“加载模型”、紫色的“CLIP文本编码”、橙色的“采样器”等等。别怕，这就是它的风格。
关键一步：你需要把模型放进models/checkpoints文件夹（如果你用SD1.5就放SD1.5的，SDXL放SDXL的）。然后在界面上点“加载模型”节点，点“选择”按钮，选你刚放进去的模型。
基础使用：从零搭一个文生图
别直接用默认的流程，咱们自己动手搭一遍，很快就能上手。
- 右键空白处，选择“新建节点” -> “加载器” -> “加载Checkpoint”。这就是你的模型节点。
- 再新建一个“CLIP文本编码器”（提示词节点），把它的
clip输入口（左边的小圆点）连接到模型节点的CLIP输出口（右边的小圆点）。记得建两个，一个正向提示词，一个负向提示词。 - 新建“采样器”（KSampler），连接方式：
model连到模型节点的MODEL输出positive连到正向提示词的CONDITIONINGnegative连到负向提示词的CONDITIONINGlatent_image连到一个“空Latent”（新建节点 -> 高级 -> 空Latent，设置宽度、高度）
- 最后新建“VAE解码”和“保存图像”节点。VAE解码的
vae连到模型节点的VAE输出，samples连到采样器的LATENT输出。保存图像连VAE解码的IMAGE输出。
连好线后，点一下“执行”按钮（那个像播放键的图标），看到图片出来，恭喜你，你已经会用ComfyUI了。
小技巧：采样器里的denoise（降噪强度）很关键。1.0是纯文生图，0.5-0.7适合图生图/重绘，0.3以下基本只改细节。
进阶技巧：让自己像个老手
用熟基础后，这几个功能能让你效率翻倍：
1. 装个“管理器”（必装）
在custom_nodes文件夹里，打开命令行（cmd）输入：
git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git
重启ComfyUI，界面上会出现“Manager”按钮。点开它，你可以直接在里面搜索安装各种节点包（比如ControlNet、AnimateDiff），再也不用手动去GitHub下载了。
2. 用“工作流”偷懒
你在网上看到别人分享的复杂工作流（比如那种“一键生成光影文字”的），下载json文件后，直接拖进ComfyUI窗口，它会自动加载所有节点和连线。你只需要检查一下模型路径对不对（一般会变红），然后点执行就行。这是ComfyUI最爽的地方——别人的脑子，你直接用。
3. 局部重绘不用PS
用“加载图像”节点导入图片，然后用“VAE编码”转成latent，再用“遮罩”（Mask）节点画个区域，最后在采样器里把denoise调到0.6左右，就能只重绘你画的地方，背景完全不动。这比WebUI的inpaint好用多了，因为你可以叠加多个遮罩节点做复杂蒙版。
4. 显存不够？用“分块VAE”
如果你跑大图爆显存，搜一下“Tiled VAE”节点，装上后，解码大图时会自动切成小块处理，显存占用直接减半。我跑2048x2048的图，以前必爆，现在稳如老狗。
最后说点大实话
ComfyUI的学习曲线比WebUI陡峭，但一旦你习惯了节点思维，你会觉得WebUI像个黑盒。尤其是当你需要批量处理（比如给100张图统一加特定LoRA风格）、或者做视频生成（AnimateDiff）时，ComfyUI的稳定性和可控性无可替代。
别怕连线，多拖几次就熟了。遇到问题，去GitHub的Issues里搜，或者B站搜“ComfyUI 教程”，现在中文资源已经很多了。
工具是死的，人是活的。祝你玩得开心，产出好图。有问题评论区见，我尽量回。