comfyUI 工作流

ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，您可以将其视为集成了 stable diffusion 功能的 substance designer。通过把 stable diffusion 的流程拆分成节点，实现了更精准的工作流定制和良好的可复现性。 其具有以下优势： 1. 对显存要求相对较低，启动速度快，出图速度快。 2. 具有更高的生成自由度。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 可以搭建自己的工作流程，可以导出流程并分享给别人，报错时能清晰发现错误所在步骤。 5. 生成的图片拖进后会还原整个工作流程，模型也会选择好。 但也存在一些劣势： 1. 操作门槛高，需要有清晰的逻辑。 2. 生态没有 webui 多（常用的都有），不过也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 ComfyUI 是一个开源的图形用户界面，用于生成 AI 图像，主要基于 Stable Diffusion 等扩散模型。其工作原理包括： 1. Pixel Space（像素空间）：图的左边表示输入图像的像素空间，在 ComfyUI 中，对应于可能通过“图像输入”模块或直接从文本提示生成的随机噪声图像。生成过程结束时，系统会将处理后的潜在表示转换回像素空间，生成最终的图像。 2. Latent Space（潜在空间）：ComfyUI 中的许多操作都在潜在空间中进行，如 KSampler 节点就是在这个空间中执行采样过程。图像被映射到潜在空间后，扩散过程在这个空间中进行。在 ComfyUI 中，您可以通过节点调整对潜在空间的操作，如噪声添加、去噪步数等。 3. 扩散过程（Diffusion Process）：噪声的生成和逐步还原。扩散过程表示的是从噪声生成图像的过程。在 ComfyUI 中，这通常通过调度器（Schedulers）控制，典型的调度器有 Normal、Karras 等，它们会根据不同的采样策略逐步将噪声还原为图像。您可以通过 ComfyUI 中的“采样器”节点选择不同的调度器，来控制如何在潜在空间中处理噪声，以及如何逐步去噪回归到最终图像。时间步数在生成图像时，扩散模型会进行多个去噪步。 您可以从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包，按照官方文档安装即可：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。 此外，开源项目作者 ailm 在 ComfyUI 上搭建了一个可以接入飞书的 AI 女友麦洛薇（mylover），实现了稳定人设，无限上下文，永久记忆，无缝联动 SD 绘图等功能，适合完全没有代码基础的小伙伴们复现并且按自己的想法修改。

ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，具有以下特点： 优势： 1. 对显存要求相对较低，启动速度快，出图速度快。 2. 具有更高的生成自由度。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 可以搭建自己的工作流程，可以导出流程并分享给别人，报错的时候也能清晰的发现错误出在哪一步。 5. 生成的图片拖进后会还原整个工作流程，模型也会选择好。 劣势： 1. 操作门槛高，需要有清晰的逻辑。 2. 生态没有 webui 多（常用的都有），也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 应用场景包括： 1. 作为一个强大的可视化后端工具，可以实现 SD 之外的功能，如调用 api 及本文所讲的内容等。 2. 可根据定制需求开发节点或模块。 3. 用于抠图素材的制作，如绿幕素材的抠图，还可以自动生成定制需求的抠图素材。 官方链接：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI

ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，具有以下特点和功能： 简介：可以将 stable diffusion 的流程拆分成节点，实现更精准的工作流定制和完善的可复现性。 优势： 对显存要求相对较低，启动和出图速度快。 生成自由度更高。 可以和 webui 共享环境和模型。 可以搭建自己的工作流程，能导出流程并分享给别人，报错时能清晰发现错误所在步骤。 生成的图片拖进后会还原整个工作流程，模型也会选择好。 劣势： 操作门槛高，需要有清晰的逻辑。 生态没有 webui 多（但常用的都有），也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接：从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包，按照官方文档安装即可：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 学习使用的原因： 更接近 SD 的底层工作原理。 实现自动化工作流，消灭重复性工作。 作为强大的可视化后端工具，可实现 SD 之外的功能，如调用 api 等。 可根据定制需求开发节点或模块。 例如有人因工作室需要抠图素材，传统途径存在问题，而基于 ComfyUI 可以快速自动生成定制需求的抠图素材。 此外，8 月 13 日的 ComfyUI 共学中，包含了对其功能及相关课程内容的介绍，还有关于建筑设计师兼职做 ComfyUI 生态建设、相关模型与工作流的应用案例、内容分享的调整与筹备安排等方面的讨论。

ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，以下是关于它的详细介绍： 简介：可以想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点，实现更精准的工作流定制和完善的可复现性。 优劣势： 优势： 1. 对显存要求相对较低，启动和出图速度快。 2. 生成自由度更高。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 能搭建自己的工作流程，可导出流程并分享，报错时能清晰发现错误所在。 5. 生成的图片拖进后会还原整个工作流程，模型也会选择好。 劣势： 1. 操作门槛高，需要有清晰的逻辑。 2. 生态没有 webui 多（但常用的都有），也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 生图原理： Pixel Space（像素空间）：图的左边表示输入图像的像素空间，在 ComfyUI 中，对应于通过“图像输入”模块或直接从文本提示生成的随机噪声图像，生成过程结束时会将处理后的潜在表示转换回像素空间生成最终图像。 Latent Space（潜在空间）：ComfyUI 中的许多操作都在潜在空间中进行，如 KSampler 节点执行采样过程，图像被映射到潜在空间后，扩散过程在这个空间中进行，可通过节点调整对潜在空间的操作。 扩散过程（Diffusion Process）：噪声的生成和逐步还原，通常通过调度器控制，可通过“采样器”节点选择不同调度器控制在潜在空间中处理噪声及逐步去噪回归到最终图像，生成图像时扩散模型会进行多个去噪步，可通过控制步数影响图像生成的精细度和质量。 基础教程： 应用场景和不可替代性：SD WebUI 的 UI 有很多输入框和按钮，ComfyUI 的 UI 界面复杂，有很多方块和连线。从学习成本看，ComfyUI 较高，但连线可理解为搭建自动化工作流，从左到右依次运行。从功能角度看，两者提供的功能相同，只是 ComfyUI 是连线方式。这种方式的好处是可以根据需求搭建适合自己的工作流，无需依赖开发者，也可根据需求开发并改造某个节点。选择 ComfyUI 最核心的原因在于它的自由和拓展，能保持灵活适应 AI 发展。 官方链接：从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包，按照官方文档安装即可：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI

ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，以下是关于它的详细信息： 简介：可以想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点，实现更精准的工作流定制和完善的可复现性。 优劣势： 优势： 1. 对显存要求相对较低，启动速度快，出图速度快。 2. 具有更高的生成自由度。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 可以搭建自己的工作流程，可以导出流程并分享给别人，报错时能清晰发现错误所在步骤。 5. 生成的图片拖进后会还原整个工作流程，模型也会选择好。 劣势： 1. 操作门槛高，需要有清晰的逻辑。 2. 生态没有 webui 多（常用的都有），也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接：从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包，按照官方文档按照即可：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 安装部署： 电脑硬件要求： 1. 系统：Windows7 以上。 2. 显卡要求：NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。 3. 硬盘留有足够的空间，最低 100G 起步（包括模型）。 4. 注：mac 系统，AMD 显卡，低显卡的情况也可以安装使用，功能不全，出错率偏高，严重影响使用体验个人建议升级设备或者采用云服务器玩耍。 5. 下载并更新 Nvidia 显卡驱动下载地址 https://www.nvidia.cn/ geforce/drivers/ 下载并安装所需要环境： 依次下载并安装 python、Git、VSCode，安装过程中一直点击勾选对应选项，一直下一步。 1. 安装 Python https://www.python.org/downloads/release/python3119/ ，安装的时候选中“将 Python 添加到系统变量”。 2. 安装 VSCode https://code.visualstudio.com/Download 。 3. 安装 Git https://gitscm.com/download/win 。 4. 安装 CUDA https://developer.nvidia.com/cuda1220downloadarchive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_network 。 安装地址：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git 或者下载安装包 file:ComfyUI.zip ，下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动。启动完成即进入基础界面。 节点存放目录：comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下 D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 模型存放目录： 1. 大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints 。 2. Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras 。 3. Vae：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 。 模型共用：已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可，这样就不用重复下载模型了。找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。 快捷键：（未提供相关内容）

以下是一些学习 ComfyUI 的途径和资源： 1. 官方文档：ComfyUI 官方文档提供了使用手册和安装指南，适合初学者和有经验的用户，可在获取相关信息。 2. 优设网：有一篇详细的 ComfyUI 入门教程，适合初学者，详细介绍了其特点、安装方法及如何生成图像等内容，教程地址是。 3. 知乎：有用户分享了 ComfyUI 的部署教程和使用说明，适合有一定基础并希望进一步了解的用户，可在找到相关教程。 4. Bilibili：提供了一系列涵盖从新手入门到精通各个阶段的视频教程，可在找到。 此外，还有以下 ComfyUI 共学快闪的学习内容： 王蓉??Wang Easy 基础搭建和转绘 唯有葵花向日晴基础教程，工作流开发，实际应用场景 热辣 HuolarrAI 系统课私聊图生视频 咖菲猫咪基础教程/工作流搭建思路/各版本模型使用的优缺点 傅小瑶 Lucky 如何制作多人转绘视频 云尚工作流节点搭建思路 FǎFá 热门节点功能，搭建 森林小羊基本报错解决方式及基础工作流逻辑分析 苏小蕊基础教程 Sophy 基础课程 蜂老六装一百个最新常用插件后如何快速解决冲突问题 阿苏工作流框架设计 aflyrt comfyui 节点设计与开发 老宋&SD 深度解释虚拟环境部署和缺失模型的安装 Liguo 模型训练 啊乐福基础课程 塵优秀案例 风信基础课程➕平面设计应用场景 北南基础课程 视频工作流框架设计 Damon 基础课程 渔舟基础课程+工作流搭建思路 乔木船长工作流 ☘️基础教程 ☘基础教程 工作流设计+典型案例剖析 麒白掌工作流搭建 OutSider 风格迁移 吴鹏基础+工作流搭建 拾光工作流基础搭建从入门到精通 茶浅浅。视频转绘/节点工作流介绍 百废待.新（早睡版）工作流从入门到进阶 电商应用场景 学习使用 ComfyUI 的原因包括： 更接近 SD 的底层工作原理。 实现自动化工作流，消灭重复性工作。 作为强大的可视化后端工具，可实现 SD 之外的功能，如调用 api 及本文所讲的内容等。 可根据定制需求开发节点或模块。 例如，有人因工作室需要抠图素材，传统途径存在问题，近期在 github 上看到一个名为的项目，其中包含丰富的蒙版处理节点，于是基于此创建了 ComfyUI 工作流，不仅可用于绿幕素材的抠图，还能自动生成定制需求的抠图素材，全程只需几秒。

以下是为您整理的相关内容： 《促进创新的人工智能监管方法》：包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法：包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿：涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说，为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿，中国移动可能需要准备以下素材： 1. 本次大会的详细介绍，包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况，如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。

如果您已经学习了如何编写 prompt ，接下来可以学习以下内容： 1. 理解 Token 限制：形成“当前消耗了多少 Token”的自然体感，把握有效记忆长度，避免在超过限制时得到失忆的回答。同时，编写 Prompt 时要珍惜 Token ，秉承奥卡姆剃刀原理，精简表达，尤其是在连续多轮对话中。 熟练使用中英文切换，若 Prompt 太长可用英文设定并要求中文输出，节省 Token 用于更多对话。 了解自带方法论的英文短语或句子，如“Chain of thought”。 2. 学习精准控制生成式人工智能：重点学习提示词技术，编写更清晰、精确的指令，引导 AI 工具产生所需结果。 探索构建智能体（AI Agents），将工作单元切割开，赋予其特定角色和任务，协同工作提高效率。 在实际应用中遵循准则，如彻底变“懒人”、能动嘴不动手、能让 AI 做的就不自己动手、构建自己的智能体、根据结果反馈调整智能体、定期审视工作流程看哪些部分可用更多 AI 。 3. 若想进一步提升： 学习搭建专业知识库、构建系统知识体系，用于驱动工作和个人爱好创作。 注重个人能力提升，尤其是学习能力和创造能力。 您还可以结合自身生活或工作场景，想一个能简单自动化的场景，如自动给班级孩子起昵称、排版运营文案、安排减脂餐、列学习计划、设计调研问卷等。选一个好上手的提示词框架开启第一次有效编写，比如从基础的“情境:”开始。

学习 AI 在工作中使用以提高工作效率，不一定需要从技术原理开始学习。以下是一些相关的案例和建议： 案例一：GPT4VAct 是一个多模态 AI 助手，能够模拟人类通过鼠标和键盘进行网页浏览。其应用场景在于以后互联网项目产品的原型设计自动化生成，能使生成效果更符合用户使用习惯，同时优化广告位的出现位置、时机和频率。它基于 AI 学习模型，通过视觉理解技术识别网页元素，能执行点击和输入字符操作等，但目前存在一些功能尚未支持，如处理视觉信息程度有限、不支持输入特殊键码等。 案例二：对于教师来说，有专门的 AI 减负指南。例如“AI 基础工作坊用 AI 刷新你的工作流”，从理解以 GPT 为代表的 AI 工作原理开始，了解其优势短板，学习写好提示词以获得高质量内容，并基于一线教师工作场景分享优秀提示词与 AI 工具，帮助解决日常工作中的常见问题，提高工作效率。 建议：您可以根据自身工作的具体需求和特点，有针对性地选择学习方向。如果您只是想快速应用 AI 提高工作效率，可以先从了解常见的 AI 工具和应用场景入手，掌握基本的操作和提示词编写技巧。但如果您希望更深入地理解和优化 AI 在工作中的应用，了解技术原理会有一定帮助。

ComfyUI 工作流主要包括以下内容： FLUX 低显存运行工作流：目的是让 FLUX 模型能在较低的显存情况下运行。分阶段处理思路为：先在较低分辨率下使用 Flux 模型进行初始生成，然后采用两阶段处理，即先用 Flux 生成，后用 SDXL 放大，有效控制显存的使用，最后使用 SD 放大提升图片质量。工作流的流程包括初始图像生成（Flux）的一系列操作，如加载相关模型、处理输入提示词、生成初始噪声和引导等，以及初始图像预览；图像放大和细化（SDXL）的一系列操作，如加载 SDXL 模型、对初始图像进行锐化处理等，还有最终图像预览。 工作流网站： “老牌”workflow 网站 Openart.ai：https://openart.ai/workflows/ 。流量比较高，支持上传、下载、在线生成，免费账户总共有 50 个积分，加入 Discord 可以再加 100 积分，开通最低的每个月 6 美元的套餐后，每个月会有 5000 积分。 ComfyWorkflows 网站：https://comfyworkflows.com/cloud 。支持在线运行工作流，从 workflow 的实际下载量和访问量来看，略少于 openart。 Flowt.ai：https://flowt.ai/community 。 绿幕工作流：包含两个组，即生成绿幕素材和绿幕素材抠图。因为 SD 无法直接生成透明背景的 png 图片，所以要先生成一张素材图，前景是重要的主体素材，背景是纯色（方便识别），选择绿幕是为了方便抠图。工作流文件可通过链接 https://pan.quark.cn/s/01eae57419ce 提取（提取码：KxgB），下载拖入 ComfyUI 中自动加载工作流进行学习。

以下是一个关于自动化出视频工作流的详细介绍： 优势： 全自动化处理，解放双手。 40 秒快速出片，效率提升。 成本低廉，每条仅需 0.0x 元。 输出质量稳定专业。 DeepseekR1 保证文案质量。 还能改进，例如可以加入配套 BGM，让视频更有感染力；增加更丰富的画面内容和转场效果；使用免费节点替代付费插件，进一步降低成本；优化模板样式，支持更多展示形式；增加自动化程度，支持批量处理。 工作流程： 1. 可以在扣子商店体验，建议自己搭建。 2. 工作流调试完成后，加入到智能体中，可以选择工作流绑定卡片数据，智能体则通过卡片回复。 3. 选择发布渠道，重点如飞书多维表格，填写上架信息（为了快速审核，选择仅自己可用），确认发布等待审核，审核通过后即可在多维表格中使用。 4. 创建飞书多维表格，添加相关字段，配置选择“自动更新”，输入相关字段后，“文案视频自动化”字段捷径会自动调用工作流，生成视频。 5. 表单分享，实现“填写表单，自动创建文案短视频”的效果。 6. 全自动视频合成使用多视频融合插件，一键导出成品。但需注意节点产生的视频是异步生成，可能无法马上展现，需耐心等待几秒。 如果您还有其他疑问或需要进一步的帮助，请随时联系。

以下是将模型的输出存入到多维表中的步骤： 1. 逐步搭建 AI 智能体： 搭建整理入库工作流。 设置大模型节点提取稍后读元数据，使用 MiniMax 6.5s 245k，设置最大回复长度至 50000，以确保能完整解析长内容网页。 进行日期转时间戳，后续的飞书多维表格插件节点在入库日期字段时只支持 13 位时间戳，需要使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化。 把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式，飞书多维表格插件目前（2024 年 08 月）只支持带有转义符的 string，以 Array<Object>格式输入，所以必须将之前得到的元数据数组进行格式转换。 添加「飞书多维表格add_records」插件，只需要设置{{app_token}}与{{records}}参数，将元数据写入飞书表格。 2. 搭建 Coze 工作流： 打开 Coze 的主页，登录后，在【工作空间】创建一个智能体。 在编排页面，给智能体编辑好人设，可先写一个简单的，然后点右上角自动优化，系统会自动补全更精细的描述。点击工作流的+，创建一个工作流。 大模型节点把 input 给到 DeepSeek，让 DeepSeek 按照提前规定的输出框架生成对应文案。 生图节点将输出给到图像生成组件画图。 结束输出时，两个输出给到最终的 end 作为最终的输出。注意在编写系统提示词时，如果需要 input 可被 DeepSeek 调用，需要用{{input}}作为参数引入，不然大模型不知道自己需要生成和这个 input 相关的结果。编排完，点击【试运行】，调试至满意后点击发布。