在 ComfyUI 中执行 K 值采样器报错可能有多种原因。以下是一些常见的情况及相关设置步骤：
如果您能提供更具体的报错信息，将更有助于准确判断报错原因。
虽然现在已经有很多大佬分享了自己的工作流，但我还是建议大家能自己先手搓一下，一是为了搞懂SD的工作原理；二是因为自己连的工作流出图的那一刻，这个成就感是无与伦比的。就好像开汽车时，手动挡和自动挡的区别。下图就是我们之前做好的第一个文生图工作流，我们今天就在这个基础上进行改进，创造一个适合SDXL的双模型工作流。首先看到“K采样器”这里，我们点击“右键”-“新建节点”-“采样器”，可以看到有两个选项，今天我们要使用的是“K采样器（高级）”。相比较而言，高级采样器会多一些调整参数，这些参数是我们今天要用到的。因为SDXL需要用到base和refiner两套模型，所以我们要将模型节点和采样器节点分别复制一份下来。我们先来添加第一个base模型的采样器，参数设置如下：添加噪波：enable。确保打开，添加噪声。步数：30。迭代的总步数，比如我们设置为30步。结束降噪步数：20。这个代表的意思就是，前面20步将采用base模型进行运算。返回噪波：enable。这样就可以将剩下的噪声传递给下一个refiner模型。接着，将这个base的采样器传递到下一个refiner的采样器，参数设置如下：
就可以生成这样一个节点，可以选择我们安装好的大模型，并且后面还有三个连接点，可以指向下一个模块。我们按住clip后面的点进行拖拽，点击【CLIPTextEncode】，得到一个提示词输入框。同理，我们可以再加一个提示词框，形成了一个正向提示词和一个负向提示的架构。为了后面更方便使用，我们还可以点击右键，给节点添加颜色。比如，正向提示词为绿色，负向提示词为红色。为了方便管理，我们可以再添加一个组，放在组里的节点可以一起移动，方便了我们后面做一些模组管理。接下来，我们需要使用采样器来给提示词内容添加噪声。从提示词节点后面再次拉出一根线，选择【KSampler】。这里面可以看到我们熟悉的参数：种子数、迭代步数、CFG、采样器等等。我就不做过多解释了，学过webUI的理解起来都很容易。这时，我们就可以将模型和负向提示词全部连上了。接下来，设置输出图片尺寸，从【latent image】中拉出一个节点，选择【EmptyLatentImage】。