ComfyUI vs Stable Diffusion WebUI: ¿Cuál Elegir para tu Homelab? (Guía 2025)

Si tienes una GPU y quieres generar imágenes con IA local, probablemente te has encontrado con dos nombres: ComfyUI y Stable Diffusion WebUI (AUTOMATIC1111). Ambas son interfaces para ejecutar Stable Diffusion, pero son MUY diferentes en filosofía y uso.

En esta guía te cuento las diferencias clave, cuándo usar cada una, y cómo instalarlas con Docker en tu homelab.

¿Qué es ComfyUI?

ComfyUI es una interfaz basada en nodos y grafos para ejecutar modelos de difusión. En lugar de llenar formularios, diseñas flujos de trabajo visuales conectando bloques.

Ventajas de ComfyUI

✅ Flexibilidad total: Diseña workflows personalizados sin límites
✅ Optimización extrema: Funciona con apenas 1GB de VRAM
✅ Workflows reutilizables: Exporta/importa flujos completos en JSON
✅ Control granular: Ves cada paso del pipeline de generación
✅ Multi-modelo: SD1.5, SDXL, FLUX, video, audio, 3D

Desventajas de ComfyUI

❌ Curva de aprendizaje alta: Requiere entender samplers, VAE, latent space
❌ Complejidad visual: Los workflows grandes son difíciles de leer
❌ Sin presets: Todo debe configurarse manualmente

¿Cuándo usar ComfyUI?

• Workflows complejos repetibles (producción)
• Hardware limitado (optimización de VRAM)
• Experimentación avanzada con técnicas nuevas
• Automatización con API

¿Qué es Stable Diffusion WebUI (AUTOMATIC1111)?

AUTOMATIC1111 (o A1111) es la interfaz más popular para Stable Diffusion. Usa una UI tradicional tipo formulario con pestañas.

Ventajas de AUTOMATIC1111

✅ Fácil de usar: Interfaz intuitiva, curva de aprendizaje suave
✅ +1000 extensiones: ControlNet, Dynamic Prompts, Image Browser…
✅ Comunidad enorme: La mayoría de tutoriales usan A1111
✅ Plug and play: Funciona “out of the box” sin configuración

Desventajas de AUTOMATIC1111

❌ Workflows lineales: Difícil implementar pipelines multi-etapa
❌ Menos optimizado: Consume más VRAM que ComfyUI
❌ Debugging opaco: Cuando falla, no está claro qué pasó

¿Cuándo usar AUTOMATIC1111?

• Eres principiante con Stable Diffusion
• Generación rápida e iterativa (experimentar prompts)
• Workflow tradicional txt2img/img2img
• Quieres usar extensiones populares (ControlNet, etc.)

Comparativa Directa

Instalación con Docker Compose

La forma más limpia de probar ambas es usar Docker. Aquí tienes un docker-compose.yml que instala las dos interfaces compartiendo modelos:

version: '3.8'

services:
  # ComfyUI
  comfyui:
    image: yanwk/comfyui-boot:cu126  # CUDA 12.6
    container_name: comfyui
    ports:
      - "8188:8188"
    volumes:
      - ./models:/comfyui/models        # Modelos compartidos
      - ./comfyui_output:/comfyui/output
      - ./comfyui_workflows:/comfyui/user/default/workflows
    environment:
      - CLI_ARGS=--listen 0.0.0.0
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: all
              capabilities: [gpu]
    restart: unless-stopped

  # AUTOMATIC1111 WebUI
  automatic1111:
    image: universonic/stable-diffusion-webui:latest
    container_name: automatic1111
    ports:
      - "7860:7860"
    volumes:
      - ./models:/stable-diffusion-webui/models  # Modelos compartidos
      - ./a1111_output:/stable-diffusion-webui/outputs
      - ./a1111_extensions:/stable-diffusion-webui/extensions
    command: >
      --listen
      --xformers
      --enable-insecure-extension-access
      --api
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: all
              capabilities: [gpu]
    restart: unless-stopped

Instalar:

# Crear estructura de carpetas
mkdir -p models/Stable-diffusion models/VAE models/Lora
mkdir -p comfyui_output comfyui_workflows a1111_output a1111_extensions

# Descargar modelo base (ejemplo: Realistic Vision)
cd models/Stable-diffusion
wget https://civitai.com/api/download/models/130072 -O realistic_vision_v5.safetensors

# Iniciar contenedores
docker compose up -d

# Ver logs
docker compose logs -f

Acceder:

• ComfyUI: http://localhost:8188
• AUTOMATIC1111: http://localhost:7860

Requisitos de Hardware

Instalación con Docker en tu Homelab

Ambas herramientas se pueden ejecutar fácilmente con Docker. Aquí te muestro cómo instalar cada una.

Instalar ComfyUI con Docker

# docker-compose.yml para ComfyUI
version: '3.8'

services:
  comfyui:
    image: yanwk/comfyui-boot:latest
    container_name: comfyui
    ports:
      - "8188:8188"
    environment:
      - CLI_ARGS=--listen 0.0.0.0
    volumes:
      - ./models:/root/ComfyUI/models
      - ./output:/root/ComfyUI/output
      - ./input:/root/ComfyUI/input
      - ./custom_nodes:/root/ComfyUI/custom_nodes
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: 1
              capabilities: [gpu]
    restart: unless-stopped

# Levantar ComfyUI
docker-compose up -d

# Acceder a la interfaz
# http://localhost:8188

Instalar AUTOMATIC1111 con Docker

# docker-compose.yml para AUTOMATIC1111
version: '3.8'

services:
  stable-diffusion-webui:
    image: ghcr.io/AbdBarho/stable-diffusion-webui-docker:latest
    container_name: automatic1111
    ports:
      - "7860:7860"
    environment:
      - CLI_ARGS=--listen --no-half --precision full
    volumes:
      - ./data:/data
      - ./output:/output
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: 1
              capabilities: [gpu]
    restart: unless-stopped

# Levantar AUTOMATIC1111
docker-compose up -d

# Acceder a la interfaz
# http://localhost:7860

Consejo: Si tienes una GPU con menos de 8GB de VRAM, añade --lowvram o --medvram a CLI_ARGS.

Requisitos de Hardware

Nota: ComfyUI puede funcionar con menos VRAM que AUTOMATIC1111 gracias a su mejor optimización.

Casos de Uso Reales

Caso 1: Generación Batch para Producción

Mejor opción: ComfyUI

Si necesitas generar 1,000 imágenes con el mismo workflow (ej: producto + diferentes fondos), ComfyUI es ideal:

# Llamada API a ComfyUI
import requests
import json

workflow = {
    "3": {
        "class_type": "KSampler",
        "inputs": {
            "seed": 123456,
            "steps": 25,
            "cfg": 7.0,
            # ... resto del workflow
        }
    }
}

# Ejecutar 1000 veces con diferentes seeds
for i in range(1000):
    workflow["3"]["inputs"]["seed"] = i
    response = requests.post(
        "http://localhost:8188/prompt",
        json={"prompt": workflow}
    )

Caso 2: Experimentación Rápida de Prompts

Mejor opción: AUTOMATIC1111

Si estás probando diferentes prompts para encontrar el estilo perfecto, A1111 es más rápido:

1. Escribir prompt
2. Generar imagen
3. Ajustar prompt
4. Regenerar

Todo en una sola pantalla sin tocar nodos.

Caso 3: Workflow Complejo Multi-Etapa

Mejor opción: ComfyUI

Ejemplo: Generar imagen → upscale → inpainting → refinamiento → añadir detalles.

En ComfyUI diseñas el flujo una vez y lo reutilizas. En A1111 tendrías que hacer cada paso manualmente.

Troubleshooting Común

ComfyUI: Error «CUDA out of memory»

Solución:

# Opción 1: Reducir batch size en el nodo KSampler
# batch_size: 1

# Opción 2: Añadir flag de bajo VRAM
CLI_ARGS=--lowvram

# Opción 3: Usar VAE Tiled (divide en tiles)
# Añadir nodo "VAE Encode (Tiled)"

AUTOMATIC1111: Generación Muy Lenta

Solución:

# Verificar que usa GPU (no CPU)
# En Settings → System:
# "Use CPU as fallback" → OFF

# Habilitar xformers (más rápido)
CLI_ARGS=--xformers

# Reducir resolución si es muy alta
# 512x512 o 768x768 en lugar de 1024x1024

Modelos No Aparecen

ComfyUI: Los modelos deben estar en /models/checkpoints/

A1111: Los modelos deben estar en /data/models/Stable-diffusion/

# Verificar permisos
chmod -R 755 ./models/

# Reiniciar contenedor
docker-compose restart

Mi Recomendación Final

Después de usar ambas herramientas durante meses en mi homelab, aquí está mi consejo:

Usa AUTOMATIC1111 si:

• ✅ Eres principiante con generación de imágenes IA
• ✅ Quieres resultados rápidos sin configuración compleja
• ✅ Usas ControlNet, Dynamic Prompts u otras extensiones populares
• ✅ Tu GPU tiene 8GB+ VRAM (no hay problema de memoria)
• ✅ Prefieres interfaz tradicional tipo formulario

Usa ComfyUI si:

• ✅ Tienes GPU con 4-6GB VRAM (necesitas optimización)
• ✅ Necesitas workflows repetibles para producción
• ✅ Quieres máximo control del pipeline de generación
• ✅ Planeas automatizar generación vía API
• ✅ Te gusta experimentar con técnicas avanzadas (LoRA, ControlNet, Multi-pass)

¿Puedes usar ambas?

¡Sí! De hecho, es lo que recomiendo:

• A1111 para experimentación rápida y aprender
• ComfyUI para workflows de producción y optimización

Ambas comparten los mismos modelos (checkpoints, LoRAs, VAEs), así que no duplicas almacenamiento.

Preguntas Frecuentes

¿Cuál consume menos VRAM?

ComfyUI consume significativamente menos VRAM que AUTOMATIC1111. Puede generar imágenes SDXL con solo 6GB de VRAM, mientras que A1111 necesita 8-10GB para lo mismo.

¿Puedo usar los mismos modelos en ambas?

Sí, ambas herramientas usan el mismo formato de modelos (.safetensors o .ckpt). Solo necesitas apuntar los volúmenes de Docker a la misma carpeta de modelos.

¿Cuál es más rápida?

En el mismo hardware, ComfyUI es ~10-20% más rápida gracias a su mejor gestión de memoria y optimizaciones. La diferencia es más notable en GPUs con poca VRAM.

¿ComfyUI tiene ControlNet?

Sí, ComfyUI soporta ControlNet nativamente. De hecho, ofrece más control que A1111 porque puedes encadenar múltiples ControlNets en el mismo workflow.

¿Cuál tiene más extensiones?

AUTOMATIC1111 tiene más de 1,000 extensiones en su ecosistema. ComfyUI tiene menos extensiones pero ofrece «custom nodes» que son más potentes.

¿Necesito saber programar para ComfyUI?

No, pero ayuda entender conceptos como samplers, schedulers, latent space. Hay workflows pre-hechos que puedes importar y modificar sin programar.

¿Funcionan en Windows?

Sí, ambas funcionan en Windows con Docker Desktop o instalación nativa. Sin embargo, Linux ofrece mejor rendimiento (~5-10% más rápido).

¿Puedo usar FLUX en ambas?

Sí, tanto ComfyUI como A1111 soportan modelos FLUX. ComfyUI tiene mejor soporte nativo, mientras que A1111 requiere extensiones.

¿Cuál usa menos disco?

Ambas usan el mismo espacio para modelos. La instalación base de A1111 es más pesada (~5GB) vs ComfyUI (~2GB), pero la diferencia es mínima comparada con los modelos (5-15GB cada uno).

¿ComfyUI tiene interfaz móvil?

No oficialmente, pero la interfaz web funciona en tablets. AUTOMATIC1111 tampoco está optimizado para móvil. Para ambas, usar desde PC es lo recomendado.

¿Puedo generar video?

ComfyUI soporta generación de video con modelos como AnimateDiff y Stable Video Diffusion. A1111 tiene soporte limitado vía extensiones.

¿Cuál es mejor para inpainting?

Ambas soportan inpainting. A1111 es más fácil de usar (dibujas máscara directamente en la UI). ComfyUI ofrece más control (múltiples máscaras, blending avanzado).

¿Necesito internet para usarlas?

No, una vez instaladas y con los modelos descargados, ambas funcionan 100% offline. Esto es ideal para homelabs sin acceso constante a internet.

¿Cuál consume más CPU?

Ambas usan principalmente GPU. El CPU se usa para cargar modelos y preprocesar imágenes. ComfyUI usa ~10% menos CPU en promedio.

¿Puedo automatizar con scripts?

Sí, ambas tienen API REST. ComfyUI tiene mejor API porque los workflows son JSON nativos. A1111 requiere más trabajo para automatización compleja.

Herramientas Relacionadas para tu Homelab IA

• Homelab con GPU 24GB+ – Configura tu servidor para ejecutar ComfyUI/A1111 con rendimiento óptimo
• Ollama vs LM Studio – Otras herramientas de IA local para tu homelab
• Portainer para Docker – Gestiona tus contenedores ComfyUI/A1111 desde una interfaz web
• Tailscale para Homelab – Accede a tu interfaz de generación desde cualquier lugar de forma segura
• Automatización con n8n – Automatiza la generación de imágenes con workflows n8n + ComfyUI API
• Whisper con Docker – Otra herramienta IA para ejecutar en tu homelab

Conclusión

No hay una respuesta universal. AUTOMATIC1111 es ideal para empezar, experimentar y uso casual. ComfyUI es superior para producción, optimización de recursos y workflows complejos.

Mi setup actual: uso ambas en paralelo. A1111 para probar ideas rápidamente, y cuando tengo un workflow que funciona, lo replico en ComfyUI para producción batch.

Si solo puedes elegir una: empieza con AUTOMATIC1111, domina los conceptos básicos, y luego migra a ComfyUI cuando necesites más control.

¿Tienes dudas sobre cuál usar para tu caso específico? Déjame un comentario con tu hardware y uso planeado, y te ayudo a decidir.

GPUs recomendadas:

• Mínimo: GTX 1060 6GB, RX 5700 XT
• Recomendado: RTX 3060 12GB, RTX 4060 Ti 16GB
• Óptimo: RTX 4070 Ti Super, RTX 5090

Alternativas: SwarmUI, InvokeAI, Fooocus

No son las únicas opciones:

SwarmUI

Híbrido entre ComfyUI y A1111. Tiene nodos pero también interfaz tradicional. Multi-GPU nativo.

InvokeAI

UI profesional con editor de nodos. Enfoque en calidad y control creativo.

Fooocus

Ultra simplificado. Solo escribes prompt y genera. Ideal para no técnicos.

Forge WebUI

Fork optimizado de A1111. Más rápido y con menos bugs.

Ejemplos Prácticos

Workflow Básico en ComfyUI

[Load Checkpoint] → [CLIP Text Encode (Prompt)] → [KSampler] → [VAE Decode] → [Save Image]

• Load Checkpoint: Selecciona modelo (ej: realistic_vision_v5.safetensors)
• CLIP Text Encode: Escribe prompt positivo y negativo
• KSampler: Configura steps (20-30), CFG scale (7), sampler (DPM++ 2M Karras)
• VAE Decode: Decodifica latent a imagen
• Save Image: Guarda resultado

Workflow Básico en AUTOMATIC1111

• Abre tab txt2img
• Escribe prompt: “a cyberpunk robot with mohawk, neon lights, detailed”
• Negative prompt: “blurry, low quality, distorted”
• Settings: Steps 25, CFG Scale 7, Sampler DPM++ 2M Karras
• Click Generate

Preguntas Frecuentes (FAQ)

¿Puedo usar ambas a la vez?

Sí, el docker-compose.yml de arriba las instala juntas compartiendo modelos. Usa ComfyUI para workflows complejos y A1111 para experimentación rápida.

¿Cuál consume menos VRAM?

ComfyUI está mucho más optimizado. Puede ejecutar SDXL en 6GB donde A1111 necesita 8GB+.

¿Cuál es más rápida?

ComfyUI genera imágenes 10-30% más rápido por su ejecución inteligente de grafos.

¿Puedo migrar workflows de A1111 a ComfyUI?

No directamente, pero puedes replicar los parámetros (prompt, sampler, steps, CFG) manualmente.

¿Funcionan en AMD o Intel Arc?

Sí, ambas soportan ROCm (AMD) y OneAPI (Intel). ComfyUI tiene mejor soporte multi-plataforma.

¿Qué extensiones de A1111 funcionan en ComfyUI?

ControlNet, LoRA, y la mayoría de modelos son compatibles. Las “extensiones” en ComfyUI se llaman “custom nodes”.

¿SwarmUI es mejor opción?

SwarmUI combina lo mejor de ambos pero es más reciente y tiene menos comunidad. Es buena opción si tienes varias GPUs.

¿Puedo usar modelos de Civitai?

Sí, ambas leen archivos .safetensors y .ckpt. Descarga modelos a la carpeta models/Stable-diffusion/.

Conclusión: ¿Cuál Elegir?

Elige AUTOMATIC1111 si:

• Eres principiante
• Quieres resultados rápidos sin complicarte
• Tu GPU tiene 8GB+ VRAM
• Vas a usar muchas extensiones populares

Elige ComfyUI si:

• Tienes experiencia con Stable Diffusion
• Tu GPU tiene poca VRAM (4-6GB)
• Necesitas workflows complejos repetibles
• Quieres automatizar con API

Mi recomendación:
Instala ambas con Docker Compose. Empieza con A1111 para aprender, y pasa a ComfyUI cuando necesites más control.

¿Ya usas alguna de estas interfaces? ¿Qué opinas de la comparativa? Cuéntame en los comentarios.