Stable Diffusion ComfyUI 从入门到放弃

作者： AI反应堆更新时间：2024-10-25 11:05:11 分类：AI绘画

在众多用于生成 AI 艺术的 Stable Diffusion 用户界面中，ComfyUI 因其独特的节点式设计脱颖而出，为 AI 艺术家提供了丰富的创作可能性。尽管初看可能让人望而却步，但在掌握了这些节点的操作逻辑后，你会发现 ComfyUI 比其他 UI 更灵活易用。本篇文章将深入探讨 ComfyUI 的方方面面，从如何安装基础节点到优化复杂工作流，我们将手把手带你走向精通（虽然表面上看起来是从入门到放弃）。

什么是 ComfyUI？

ComfyUI 是一个基于节点的 Stable Diffusion Web UI，使用直观的拖拽操作来建立图像生成工作流。与其他 UI （例如 Automatic1111）相比，ComfyUI 不涉及多重复杂设置，使新用户更容易上手。不过，由于节点间的网络关系相对复杂，刚开始可能会感到困惑，但习惯后你会发现它比很多 UI 更加直观和简便。

ComfyUI 的最大亮点在于它通常会首先获得与新研究项目相关的更新，使得用户能够领先一步体验最新的 Diffusion 研究成果。

基础节点详解

CheckPointLoader 节点

CheckPointLoader 是最常见的节点之一，用于加载 Stable Diffusion 的基础模型。可以通过在画布上右键点击，选择 Add node > Loaders > Load checkpoints 来添加。这个节点需要一个模型检查点文件作为输入，例如 ".ckpt" 或 ".safetensors" 文件，模型文件通常需要放置在 ComfyUI_windows_portable\models\checkpoints 文件夹内。

该节点的输出分为三种：Clip、VAE 和 Model，它们将在后续节点中使用。

Primitive Node 节点

Primitive Node 用于影响当前选择的模型检查点的值。用户可以通过右键点击 CheckPointLoader，然后选择 Add Node > Utils > Primitive 来创建该节点。此节点的 Control Auto Generate 选项可以在生成艺术作品时自动切换模型，不过这只是一个实验性功能，日常使用中较少用到。

Ksampler 节点及采样设置

Ksampler 节点是图像生成过程中至关重要的一部分，负责采样和去噪过程。每一步的采样都会让生成的图像质量更上一层楼。

Ksampler 的重要参数

Seed：这是生成图像的随机初始点，通过固定 Seed，可以保证每次生成的图像风格一致，达到一致性效果。
Steps：表示生成图像的步骤数，通常值越高，生成的图像细节越丰富。
CFG（Classifier Free Guidance）：这个参数用于控制模型对提示词的遵从度，一般设置在 7 到 8 之间，能够获得比较理想的结果。
Sampler Name：定义采样算法的类型，例如 Euler、DPM++ 等，这些算法各有不同的特点和速度表现。

VAE 与 Latent 空间的转换

VAE (Variational Auto Encoder) 是将像素图像转换为潜在空间的重要节点。在机器学习的世界里，模型无法像人类一样直观理解图像，因此需要将图像数据转换为机器可理解的数值形式。通过 VAE 编码器/解码器，图像可以在像素和潜在空间之间相互转换。

不过需要注意的是，在每次转换过程中会有一些图像数据的丢失，因此在进行多次节点连接时，需要权衡数据损失和结果的需求，以达到最佳效果。

高级节点与 Webcam 节点

Ksampler Advanced

这是一个较少使用的节点，适用于需要进行大量采样步骤的深度工作流，例如使用 SDXL1.0 基础模型时，可以结合 Refiners 模型以获得更精细的图像生成结果。在选择采样器方法时，每种扩散模型表现都不同，因此在使用 Hugging Face 或 CivitAI 下载模型时，应特别留意其描述，以获得最佳性能。