Google Opal vs. ComfyUI：你我如何迎接生成式 AI 的新时代？

最近和同事深入討論了 Google Opal 平台，越聊越堅定一個觀點：Opal 的出現其實在預告 Google 更大規模的生成式 AI 策略。

而把這些線索結合到 Gemini、TPU v7（Ironwood）等最新技術上，我認為未來幾年內，下列趨勢高機率成真。

Opal：無程式碼 AI 應用平台的潛力解析（GEMINI推論兩年內實現機率為80%以上）

Opal 是 Google Labs 推出的實驗無程式碼 / 低程式碼平台，設計讓使用者可以透過自然語言與視覺介面快速構建迷你 AI 應用。就像你不用寫程式，也能快速生成客服機器人、文案工具、甚至簡單的文生圖／影片功能。

我相信這是 Google 為 Gemini 生態鋪路的前哨站，它極有可能整合以下趨勢：

• TPU 雲端算力服務化：依據最近 Google Cloud Next 2025 發表的資訊，Google 已推出第七代 Cloud TPU（Ironwood），並將其作為 AI 推理與訓練平台使用，提高效能與能效比 。未來很可能以訂閱或 API 模式提供，讓使用者透過 Opal 直接使用 Google TPU 算力，而不再依賴自建高端顯卡。

• Gemini 與生成多模態融合：據報導，Gemini 2.5 現已支持文字、圖像、甚至影片能力 。Opal 很可能成為這些模型的低門檻介面，讓使用者只要輸入提示詞，就能透過雲端生成多模態內容。

• 模板生態迅速擴張：Google 可能整合大量 Gemini 模型功能與現成應用模板，讓非技術使用者也能快速部署各類 AI 工具。

codewithsense.com

Cloud TPU 7 & Gemini 2.5: What Google’s Latest AI Platforms Mean for Your Backend - CodeWithSense

In today’s rapidly evolving AI landscape, breakthroughs often grab headlines for flashy demos or record-setting model sizes. But behind every impressive

ComfyUI：專業創作者的生成式實驗室現況與未來潛力

ComfyUI 是開源的節點式界面，強調對 Stable Diffusion 等模型的精細控制，適合喜歡調參與自訂流程的使用者。目前已有研究如 ComfyGen，利用 LLM 生成 prompt-adaptive workflow，以提升生成品質 。

當前現況：

• Prompt-adaptive 流程生成：ComfyGen 能依據提示詞自動挑選最佳節點流程，顯著提升圖像品質與提示的對齊度。

• 社群生態豐富：開源社群提供大量自訂節點與流程範例，生成能力不斷延展 。

未來趨勢（高機率）：

• LLM 驅動工作流自生成：基於 prompt 自動生成流程的技術將更普及。

• 雲端部署選項出現：即便是專注本地，也會出現雲端版 ComfyUI，方便使用者透過訂閱來運行流程。

• API 與插件生態擴張：ComfyUI 工具可能與其他應用整合成協作型 ecosystem。

Phantom Video：字節跳動的單圖生影片技術Comfy工作流

Opal 與 ComfyUI：會競爭還是互補？

短期來看不會取代，因兩者定位差異：

• Opal：目標是「快速部署・低門檻・廣泛多模態」；

• ComfyUI：訴求「極致控制・精細參數・專業創作」。

長期來看高機率形成互補關係：

• ComfyUI 成為技術實驗基地，打造最複雜與精緻的工作流。

• Opal 則把這些流程商品化，以模板方式普及給一般使用者。

最根本的變革在於：AI 創作計算將高機率從購硬體轉向訂閱雲端服務。依據 Cloud TPU v7/Ironwood 的效能與能效提升，Google 正加速 TPU 商業化應用。這意味著未來生圖／生影片的玩家與創作者，沒有太大需求再自建昂貴顯卡。

FAQ + 操作流程（新增 FAQ 與流程整合段落）

■ 我不懂程式，可以使用 Opal 做什麼？

你可以用自然語言定義功能（例如「生成一段行銷文案並附圖」，或「簡單客服自動回覆機器人」），Opal 會透過 Gemini 模型與雲端 TPU 運行，幾分鐘內生成應用。

■ 為什麼我不需要 RTX 顯卡也能創作 AI？

因為運算都由 Google 的雲端 TPU v7 提供。你只需訂閱算力服務，即可透過瀏覽器或 Opal 介面呼叫生成模型。

■ ComfyUI 的優勢在哪裡？

如果你追求對生成流程的極致掌控、創意風格調整與細節微調，ComfyUI 提供節點式控制、LoRA、ControlNet、Prompt-adaptive workflow（如 ComfyGen）支援，是專業創作者的首選。

可使用COMFYUI完成布署及執行的試穿應用，影片來源Phantom Video：字節跳動的單圖生影片技術

■ 使用 ComfyUI 如何開始？

1. 安裝 ComfyUI 最新版本（建議 Nightly 版以取得最新功能）；

2. 匯入或下載模型檔案與節點；

3. 設定工作流（可參考 Cosmos-Predict2 範例流程）；

4. 微調節點參數，執行生成圖片，調整輸出風格與細節。\

docs.comfy.org

ComfyUI Official Documentation - ComfyUI

ComfyUI Official Documentation

總結：AI 創作的算力格局已變，Opal 與 ComfyUI 各取所長

• Opal 預示了未來 AI 生態方向：算力服務化、低門檻、多模態，真正將生成工具民主化。

• ComfyUI 是專業創作者的傑出工具，尤其擅長細節控制與 workflow 模組化。

• 長線整合勢在必行：ComfyUI 可能成為實驗室級工作流設計平台，而 Opal 將把這些流程模組化並推向廣大用戶。

• 最根本的變革在於運算方式：從自建顯卡轉至訂閱雲端 TPU，即便是在專業領域也將同步發生。

未來的生成式創作將變得更加「由服務驅動」，核心不在是否懂 prompt，而在於設計流程、整合多模態、部署應用與數據導向。以上便是我對未來幾年生成式 AI 格局的高機率推論與觀點分析。

如欲深入探討 Gemini 模型應用、Opal 模板設計策略或 ComfyUI workflow 自動化實踐，歡迎再度交流！