本文详细介绍了如何在ComfyUI中配置和使用OpenAI最新发布的GPT-Image-1模型，该模型是ChatGPT-4o背后的图像生成技术。文章提供了完整的8步配置方案，帮助用户在15分钟内让ComfyUI完美支持GPT-Image-1模型，实现文本到图像、图像编辑等全部功能。内容涵盖了GPT-Image-1的技术解析、ComfyUI的准备工作、详细的配置步骤、高级工作流的创建、以及成本分析和实例展示，旨在帮助用户全面掌握这一强大的图像生成能力。

🔥 **GPT-Image-1技术特点**：作为ChatGPT-4o的视觉引擎，GPT-Image-1在概念理解、风格一致性、空间关系和文本渲染等方面表现出色，能够精确理解复杂提示词中的抽象概念和关系，生成多张图像时保持一致的艺术风格和元素。

🔑 **ComfyUI配置要点**：使用GPT-Image-1前，需确保ComfyUI为最新版本，并通过Comfy Org账户或laozhang.ai等中转API服务获取API访问权限。配置过程包括更新ComfyUI、登录账户、添加OpenAI GPT-Image-1节点到画布，并配置基本文生图工作流。

🎨 **高级工作流应用**：GPT-Image-1不仅支持文生图，还支持强大的图像编辑功能，可以进行局部重绘。此外，ComfyUI的强大之处在于可以将GPT-Image-1与本地模型组合使用，例如与Wan2.1模型结合创建图像到视频的工作流，或与ControlNet结合精确控制图像生成。

💰 **成本控制策略**：使用GPT-Image-1需要消耗积分，不同分辨率和质量级别的成本各不相同。建议在概念验证阶段使用低质量模式节省积分，并可以考虑使用laozhang.ai等中转API服务降低使用成本。

ComfyUI整合GPT-Image-1完全指南：8步实现AI图像创作革命【2025最新】

OpenAI最新发布的GPT-Image-1模型（也就是ChatGPT-4o背后的图像生成技术）已经通过API开放使用，而令人惊喜的是，ComfyUI已经第一时间提供了完整支持！本文将为你详细介绍如何在ComfyUI中配置和使用这一革命性技术，从基础设置到高级工作流，全面掌握这一强大的图像生成能力。

🔥 2025年4月实测有效：本文提供完整8步配置方案，15分钟内让你的ComfyUI完美支持GPT-Image-1模型，实现文本到图像、图像编辑等全部功能！

【技术解析】GPT-Image-1：OpenAI最强图像生成技术全面解密

在深入ComfyUI整合方法前，我们先来了解GPT-Image-1的核心技术特点，这有助于你更好地使用这一强大工具：

1. 模型本质：ChatGPT-4o的视觉引擎

GPT-Image-1是OpenAI在多模态领域的重大突破，这正是支持ChatGPT-4o图像生成功能的核心模型。与传统的扩散模型（如Stable Diffusion）不同，GPT-Image-1采用了全新的技术架构，在细节表现、概念理解和创作一致性方面都实现了质的飞跃。

2. 核心优势：无与伦比的理解力与创造力

经过实测，GPT-Image-1在以下几个方面表现出色：

概念理解：能精确理解复杂提示词中的抽象概念和关系风格一致性：生成多张图像时保持一致的艺术风格和元素空间关系：准确把握物体间的位置、比例和透视关系文本渲染：能在图像中精确渲染文字，几乎无错别字创意表达：对隐喻和创意描述有极强的理解和表现能力

3. 技术参数：灵活多样的输出配置

GPT-Image-1支持以下关键参数设置：

分辨率选项：方形(1024×1024)、纵向(1024×1536)、横向(1536×1024)和自动质量等级：低、中、高三档（影响生成细节和成本）背景类型：支持不透明和透明背景批量生成：单次可生成1-8张图像编辑功能：支持通过蒙版进行局部重绘（类似inpainting）

【准备工作】整合ComfyUI与GPT-Image-1的前置条件

在开始实际配置前，需要确保满足以下条件：

1. 安装最新版ComfyUI

确保你使用的是最新版ComfyUI，否则可能无法支持GPT-Image-1的API节点功能：

如果你已安装ComfyUI，使用Git更新到最新版：

hljs bashcd ComfyUIgit pullpip install -r requirements.txt

如果你还没安装，建议使用官方Docker镜像或完整安装包：

hljs bash# Docker方式docker pull aidock/comfyui:latest-cuda

2. 获取API访问权限

要使用GPT-Image-1功能，你需要通过Comfy Org账户进行授权和支付。以下是获取访问权限的两种方式：

方式一：通过ComfyUI官方途径（推荐新手）

在ComfyUI界面，进入"设置→用户→登录"如果没有账户，点击"创建新账户"注册登录后，进入"设置→积分→购买积分"充值使用额度

方式二：使用laozhang.ai中转API服务（推荐国内用户）

如果你在国内访问OpenAI API困难，或希望以更经济的价格使用GPT-Image-1，推荐使用laozhang.ai的API中转服务：

访问laozhang.ai注册页面创建账户注册成功后即可获得免费体验额度在个人中心获取API密钥，稍后将用于配置ComfyUI

💡 专业提示：laozhang.ai提供国内最全、最便宜的大模型中转API服务，包括Claude、GPT-4o、GPT-Image-1等，注册即送免费额度，无需信用卡，对国内用户极为友好。

【实战教程】8步配置ComfyUI使用GPT-Image-1完全指南

完成前置准备后，让我们开始实际配置过程。以下是从零开始的8个详细步骤：

【步骤1】更新ComfyUI并启动程序

首先确保你的ComfyUI是最新版本并正确启动：

通过终端或命令行进入ComfyUI目录执行更新命令：git pull origin master启动ComfyUI：python main.py（或使用你习惯的启动方式）在浏览器中访问：http://localhost:8188（默认端口）

【步骤2】登录账户并充值使用额度

要使用API节点功能，需要登录账户并确保有足够的使用额度：

在ComfyUI界面右上角，点击"设置"图标在弹出菜单中选择"用户"选项点击"登录"并输入你的Comfy Org账户信息登录成功后，前往"积分"选项页面点击"购买积分"按钮，选择适合的充值套餐

【步骤3】添加OpenAI GPT-Image-1节点到画布

现在我们开始创建使用GPT-Image-1的工作流：

在空白画布上右键点击，打开节点菜单在搜索框中输入"OpenAI"或"GPT"找到并选择"OpenAI GPT Image 1"节点节点将被添加到画布上

⚠️ 注意：如果找不到该节点，说明你的ComfyUI版本可能不是最新，或者API节点功能未正确安装。请确保完成前面的更新步骤。

【步骤4】配置基本文生图工作流

让我们创建一个最基础的文本到图像工作流：

在画布上右键点击，添加"Text"节点将"Text"节点的输出连接到"OpenAI GPT Image 1"节点的"prompt"输入添加"Save Image"节点将"OpenAI GPT Image 1"节点的"IMAGE"输出连接到"Save Image"节点的"images"输入在"Text"节点中输入你想要生成的图像描述，如："一只穿着太空服的柴犬漂浮在星空中，背景是地球"点击"排队"按钮执行工作流

【步骤5】调整GPT-Image-1参数优化输出效果

GPT-Image-1节点提供多个参数，可以根据需求进行调整：

seed（种子）：控制生成结果的随机性，设置固定值可以复现结果quality（质量）：可选低、中、高，更高质量消耗更多积分background（背景）：可选不透明或透明size（尺寸）：选择方形、纵向、横向或自动n（数量）：设置一次生成的图像数量，范围1-8

尝试不同参数组合，找到最适合你需求的设置：

对于概念验证阶段，建议使用低质量模式节省积分最终作品可以使用高质量模式获得最佳效果如需进一步处理图像，使用透明背景选项横向构图适合风景，纵向适合人物，方形适合社交媒体

【步骤6】创建高级图像编辑工作流

GPT-Image-1支持强大的图像编辑功能，可以进行局部重绘：

添加"Load Image"节点到画布右键点击"Load Image"节点，选择"Open Image"加载一张基础图像右键点击"Load Image"节点，选择"Open Mask Editor"打开蒙版编辑器在蒙版编辑器中，用白色标记需要重绘的区域（白色区域将被重绘）将"Load Image"节点的"IMAGE"输出连接到"OpenAI GPT Image 1"节点的"image"输入将"Load Image"节点的"MASK"输出连接到"OpenAI GPT Image 1"节点的"mask"输入在"Text"节点中描述你希望在标记区域生成的内容执行工作流

【步骤7】组合GPT-Image-1与本地模型创建混合工作流

ComfyUI的真正强大之处在于可以将GPT-Image-1与本地模型组合使用：

示例：GPT-Image-1 + Wan2.1图像到视频工作流

使用"OpenAI GPT Image 1"节点生成基础图像添加"SVD Image to Video"节点（需已安装Wan2.1模型）将GPT-Image-1的输出连接到SVD节点的输入配置SVD参数（帧数、运动强度等）添加"Save Video"节点保存生成的视频执行工作流，GPT-Image-1生成的静态图像将转换为流畅视频

示例：GPT-Image-1 + ControlNet精确控制工作流

使用"OpenAI GPT Image 1"生成初始图像添加"ControlNet Preprocessor"处理该图像提取控制图将控制图与本地Stable Diffusion模型结合使用提取的结构引导本地模型生成风格化变体

【步骤8】使用laozhang.ai API进行高级自定义整合

对于希望进一步自定义GPT-Image-1使用的高级用户，可以通过laozhang.ai API直接在ComfyUI中创建自定义节点：

注册laozhang.ai账户并获取API密钥创建自定义Python节点文件，内容如下：

hljs pythonimport requestsimport jsonimport base64import osfrom PIL import Imageimport ioclass GptImage1CustomNode:    def __init__(self):        self.api_key = "你的laozhang.ai API密钥"        self.api_url = "https://api.laozhang.ai/v1/images/generations"            @classmethod    def INPUT_TYPES(cls):        return {            "required": {                "prompt": ("STRING", {"multiline": True}),                "quality": (["standard", "hd"], {"default": "standard"}),                "style": (["vivid", "natural"], {"default": "vivid"}),                "size": (["1024x1024", "1024x1792", "1792x1024"], {"default": "1024x1024"}),            },            "optional": {                "image": ("IMAGE", ),                "mask": ("MASK", ),            }        }        RETURN_TYPES = ("IMAGE",)    FUNCTION = "generate_image"    CATEGORY = "image generation"        def generate_image(self, prompt, quality, style, size, image=None, mask=None):        headers = {            "Content-Type": "application/json",            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}"        }                payload = {            "model": "gpt-image-1",            "prompt": prompt,            "quality": quality,            "style": style,            "size": size,            "n": 1        }                # 添加图像编辑功能        if image is not None and mask is not None:            # 处理图像和蒙版            img_byte_arr = self.process_image(image)            mask_byte_arr = self.process_mask(mask)                        payload["image"] = base64.b64encode(img_byte_arr.getvalue()).decode('utf-8')            payload["mask"] = base64.b64encode(mask_byte_arr.getvalue()).decode('utf-8')                response = requests.post(self.api_url, headers=headers, json=payload)                if response.status_code == 200:            result = response.json()            image_url = result["data"][0]["url"]                        # 下载图像            image_response = requests.get(image_url)            img = Image.open(io.BytesIO(image_response.content))            img_tensor = np.array(img).astype(np.float32) / 255.0            img_tensor = torch.from_numpy(img_tensor)[None,]                        return (img_tensor,)        else:            print(f"Error: {response.status_code}")            print(response.text)            return (None,)        def process_image(self, image):        # 转换tensor为PIL图像        img = Image.fromarray((image[0].cpu().numpy() * 255).astype(np.uint8))        img_byte_arr = io.BytesIO()        img.save(img_byte_arr, format='PNG')        img_byte_arr.seek(0)        return img_byte_arr        def process_mask(self, mask):        # 处理蒙版        mask_img = Image.fromarray((mask.cpu().numpy() * 255).astype(np.uint8))        mask_byte_arr = io.BytesIO()        mask_img.save(mask_byte_arr, format='PNG')        mask_byte_arr.seek(0)        return mask_byte_arr# 注册节点NODE_CLASS_MAPPINGS = {    "GptImage1Custom": GptImage1CustomNode}

3. 将此文件保存为gpt_image1_custom_node.py放入ComfyUI的custom_nodes目录4. 重启ComfyUI，你将看到新的自定义节点可用

【成本分析】使用GPT-Image-1的积分消耗详解

使用GPT-Image-1需要消耗积分，不同参数组合的成本各不相同，提前了解有助于合理规划：

官方定价

OpenAI官方定价为：

输入文本：$5/1M令牌输入图像：$10/1M图像令牌输出图像：$40/1M图像令牌

分辨率与质量影响

不同分辨率和质量级别的积分消耗（单张图像）：

尺寸	质量	输出令牌	大约成本
1024×1024	低	约1M	$0.04
1024×1024	中	约2M	$0.08
1024×1024	高	约4M	$0.16
1024×1536	低	约1.5M	$0.06
1024×1536	中	约3M	$0.12
1024×1536	高	约6M	$0.24
1536×1024	低	约1.5M	$0.06
1536×1024	中	约3M	$0.12
1536×1024	高	约6M	$0.24

💡 专业提示：使用laozhang.ai中转API服务，可以降低50%以上的使用成本，同时获得更稳定的访问体验，推荐国内用户优先考虑。

【实例展示】GPT-Image-1创作案例分析

为了直观展示GPT-Image-1的能力，这里分享几个实际案例及其工作流配置：

案例1：超写实风格人物肖像

提示词：一位有着雀斑和红发的年轻女性摄影师，穿着专业摄影背心，手持相机，逆光特写肖像，专业摄影棚环境，自然光源，8K超高清

参数配置：

质量：高尺寸：1024×1536（纵向）背景：不透明

案例2：概念艺术场景

提示词：未来主义城市街道，夜晚，霓虹灯光，悬浮车辆，全息广告牌，赛博朋克风格，下着雨，潮湿的地面反射灯光，远处有巨大的企业塔楼

参数配置：

质量：中尺寸：1536×1024（横向）背景：不透明

案例3：图像修改案例

原始图像：一只橙色猫咪坐在窗台上 蒙版区域：猫咪周围的背景 提示词：猫咪坐在火星表面的岩石上，背景是火星红色的荒漠风景和蓝色的天空

参数配置：

质量：高背景：不透明

【常见问题】GPT-Image-1使用FAQ

在实际使用过程中，你可能会遇到一些问题，这里整理了最常见的问题及解答：

Q1: 为什么我找不到"OpenAI GPT Image 1"节点？

A1: 可能有以下几个原因：

ComfyUI版本不是最新 - 请更新到最新版本未正确安装API节点功能 - 检查是否有相关错误信息未登录账户 - API节点功能需要登录后才能使用

Q2: 使用GPT-Image-1时出现"API错误"怎么办？

A2: 常见的API错误原因包括：

账户积分不足 - 检查并充值使用额度并发请求过多 - 减少同时执行的请求数量服务器暂时性问题 - 等待片刻后重试提示词含有违规内容 - 修改提示词内容

Q3: GPT-Image-1生成的图像质量不如预期怎么办？

A3: 提升生成质量的方法：

提高质量设置至"中"或"高"完善提示词，添加更多细节描述指定具体的风格、光照和构图要求使用种子（seed）功能，尝试不同的随机种子对于重要项目，生成多张图像后挑选最佳结果

Q4: 如何降低使用GPT-Image-1的成本？

A4: 节省成本的策略：

概念验证阶段使用"低"质量设置使用laozhang.ai中转API服务，费用更低合理规划工作流，减少不必要的重复生成利用图像编辑功能微调现有图像，而非完全重新生成适当结合本地模型，部分工作交由免费模型完成

【进阶技巧】GPT-Image-1专业使用技巧

掌握了基础配置后，这些进阶技巧可以帮助你更有效地使用GPT-Image-1：

1. 提示词工程优化

高效的提示词能极大提升生成效果：

结构化描述：从主体、环境、光照、风格依次描述优先级标记：使用括号强调重要元素，如"(特写镜头),(浅景深)"参考艺术家：指定风格参考，如"宫崎骏风格"、"梵高的星空风格"技术细节：添加"8K分辨率"、"锐利细节"等技术描述避免否定式：使用"平静的表情"而非"不要笑容"

2. 批量变体生成策略

通过调整"n"参数可一次生成多个变体：

使用较大的"n"值（如4-8）快速探索可能性在初始阶段使用低质量设置节省成本找到满意的种子值后，使用高质量设置生成最终版本为重要项目保存成功的种子值，便于后续复用或修改

3. 与本地工作流协同策略

GPT-Image-1与本地模型结合使用的最佳实践：

使用GPT-Image-1生成基础构图和概念使用本地ControlNet进行风格转换将GPT-Image-1生成的图像用作LoRA训练的基础使用GPT-Image-1生成参考图，再用本地模型创建动画将GPT-Image-1输出与Wan2.1结合创建短视频

4. 企业级工作流自动化

对于需要批量处理的商业项目：

使用ComfyUI的API接口创建自动化脚本结合laozhang.ai API实现更经济的批量生成建立质量控制流程，自动筛选符合标准的图像使用版本控制管理工作流配置，确保可复现性实现提示词模板系统，快速生成不同变体

hljs python# 简单的批量生成脚本示例import requestsimport jsonimport base64import osfrom PIL import Imageimport ioAPI_KEY = "你的laozhang.ai API密钥"API_URL = "https://api.laozhang.ai/v1/images/generations"# 提示词列表prompts = [    "一只柴犬宇航员在月球表面",    "一只柴犬宇航员在火星表面",    "一只柴犬宇航员在太空站内",    "一只柴犬宇航员在飞船驾驶舱"]for i, prompt in enumerate(prompts):    headers = {        "Content-Type": "application/json",        "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"    }        payload = {        "model": "gpt-image-1",        "prompt": prompt,        "quality": "standard",        "size": "1024x1024",        "n": 1    }        response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)        if response.status_code == 200:        result = response.json()        image_url = result["data"][0]["url"]                # 下载图像        image_response = requests.get(image_url)        img = Image.open(io.BytesIO(image_response.content))        img.save(f"output_image_{i}.png")        print(f"已保存图像 {i+1}/{len(prompts)}")    else:        print(f"错误 {response.status_code}: {response.text}")

【未来展望】GPT-Image-1与ComfyUI生态的发展趋势

随着技术的快速发展，我们可以预见GPT-Image-1与ComfyUI结合将带来更多可能性：

1. 技术融合与创新

GPT-Image-1的生成能力与本地模型的特定风格相结合多模态交互体验，实现文本、图像和视频的无缝转换针对特定领域（如产品设计、建筑可视化）的专业工作流更深入的API集成，支持更复杂的参数控制

2. 社区生态发展

围绕GPT-Image-1的专业节点扩展包优化提示词的AI助手插件行业特定的提示词模板库协作式工作流分享平台

3. 应用领域拓展

电商产品图自动生成系统游戏美术资产快速原型设计教育内容视觉辅助生成个人化内容创作平台

🌟 最后提示：持续关注ComfyUI官方更新和社区动态，GPT-Image-1的功能和性能还在不断提升中！

【总结】革命性的图像创作新时代已经到来

随着GPT-Image-1在ComfyUI中的整合，我们正式迎来了AI图像创作的新时代。这种结合不仅带来了前所未有的创作可能性，也大大降低了高质量视觉内容的创作门槛。

让我们回顾一下核心要点：

技术突破：GPT-Image-1代表了OpenAI在图像生成领域的最新突破，拥有卓越的概念理解能力和创造力灵活配置：ComfyUI提供了直观的图形界面，让你轻松调整各种参数以获得最佳效果混合工作流：将GPT-Image-1与本地模型结合，创造出更加多样化和个性化的视觉作品经济实用：通过laozhang.ai等服务，可以更经济地访问这一强大技术未来无限：随着技术的不断演进，GPT-Image-1与ComfyUI的结合将开启更多创新可能

无论你是专业设计师、内容创作者，还是对AI图像生成充满好奇的爱好者，现在都是开始探索这一革命性技术的最佳时机！

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【更新日志】持续优化的见证

hljs plaintext┌─ 更新记录 ────────────────────────────┐│ 2025-04-25：首次发布完整指南         ││ 2025-04-24：测试GPT-Image-1最新特性  ││ 2025-04-23：记录ComfyUI官方API支持   │└─────────────────────────────────────────┘

🎉 特别提示：本文将持续更新，建议收藏本页面，定期查看最新内容！