作为当前最流行的基于节点的生成式 AI 界面和推理引擎，ComfyUI让用户可以通过节点组合各种 AI 模型和操作，实现高度可定制和可控的内容生成。但是它的工作界面如下：

一个简单的文生图工作流：

一个相对复杂的数字人工作流：

不难看出ComfyUI的用户还是偏向于有专业领域知识的人群，对于普通用户来说上手难度还是灾难性的。

好在ComfyUI提供了原生的restful接口，作为程序员，可以复用工作流，封装接口来构建利于普通用户的操作界面，以下将详细拆解如何通过api的方式来调用ComfyUI工作流并获取工作流产物。

1.通过ComfyUIweb界面导出可复用的工作流模板（prompt内部结构体）

2.通过POST /prompt提交任务

POST /prompt HTTP/1.1
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer <key>   # 若启用

Body
{
  "client_id": "a1b2c3",
  "prompt": {
        "3": {
        "inputs": {
        "seed": 779352177009476,
        "steps": 20,
        "cfg": 8,
        "sampler_name": "euler",
        "scheduler": "normal",
        "denoise": 1,
        "model": [
            "4",
            0
        ],
        "positive": [
            "6",
            0
        ],
        "negative": [
            "7",
            0
        ],
        "latent_image": [
            "5",
            0
        ]
        },
        "class_type": "KSampler",
        "_meta": {
        "title": "K采样器"
        }
    },
    "4": {
        "inputs": {
        "ckpt_name": "anything-v5-PrtRE.safetensors"
        },
        "class_type": "CheckpointLoaderSimple",
        "_meta": {
        "title": "Checkpoint加载器（简易）"
        }
    },
    "5": {
        "inputs": {
        "width": 512,
        "height": 512,
        "batch_size": 1
        },
        "class_type": "EmptyLatentImage",
        "_meta": {
        "title": "空Latent图像"
        }
    },
    "6": {
        "inputs": {
        "text": "beautiful scenery nature glass bottle landscape, , purple galaxy bottle,",
        "speak_and_recognation": {
            "__value__": [
            false,
            true
            ]
        },
        "clip": [
            "4",
            1
        ]
        },
        "class_type": "CLIPTextEncode",
        "_meta": {
        "title": "CLIP文本编码"
        }
    },
    "7": {
        "inputs": {
        "text": "text, watermark",
        "speak_and_recognation": {
            "__value__": [
            false,
            true
            ]
        },
        "clip": [
            "4",
            1
        ]
        },
        "class_type": "CLIPTextEncode",
        "_meta": {
        "title": "CLIP文本编码"
        }
    },
    "8": {
        "inputs": {
        "samples": [
            "3",
            0
        ],
        "vae": [
            "4",
            2
        ]
        },
        "class_type": "VAEDecode",
        "_meta": {
        "title": "VAE解码"
        }
    },
    "9": {
        "inputs": {
        "filename_prefix": "ComfyUI",
        "images": [
            "8",
            0
        ]
        },
        "class_type": "SaveImage",
        "_meta": {
        "title": "保存图像"
        }
    }
  },
  "number": 0
}

3.通过GET /queue获取任务队列

curl http://localhost:8188/queue

4.通过GET /history/{prompt_id} 获取任务执行结果

curl http://localhost:8188/history/uuid-here

5.通过GET /view获取任务的所有产物

curl "http://localhost:8188/view?filename=ComfyUI_00001_.png&type=output"

ComfyUI完整路由参考https://docs.comfy.org/zh-CN/development/comfyui-server/comms_routes