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ComfyUI_LayerStyle

Answer

ComfyUI_LayerStyle 相关内容如下：

  • 加载模型部分：
    • 下好工作流中的所需三张图片“SeasonYou_Reference、BG、MASK”以及上传自己所需的照片到 Input 部分。右上角放自己的人像图片（非人像会报错提示“no face detected”）。
    • 对于 vae 加载器部分，选择 xl 版本（因为大模型用的 xl）的 vae 即可。
    • 对于 ipadater 部分，倘若加载器部分报错说 model 不存在，将文中画圈部分修改调整到不报错。
    • Pulid 部分，除了下载好对应的节点以及参考官方网站GitHub-cubiq/PuLID_ComfyUI:PuLID native implementation for ComfyUI最下面的安装对应要求外，还要注意对应安装一些内容，具体要求可查看云盘中命名为“pulid 插件模型位置.png”及对应的云盘链接：PulID 全套模型 链接:https://pan.baidu.com/s/1ami4FA4w9mjuAsPK49kMAw?pwd=y6hb 提取码:y6hb ，否则将会报错。
  • 爆肝博主 ZHO 的更新记录：
    • 3 月 7 日：ComfyUI 支持 Stable Cascade 的 Inpainting ControlNet，ComfyUI 作者在示例页面给出了说明和工作流：https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/stable_cascade/ ，博主自己也整理了一版，分享在：https://github.com/ZHO-ZHO-ZHO/ComfyUI-Workflows-ZHO ，说明第二个 inpainting+composite 是将原图帖回到重绘之后的效果，是非必要项，按需使用。
    • 3 月 6 日：国内作者把 ps 很多功能都迁移到了 ComfyUI 里，项目是：https://github.com/chflame163/ComfyUI_LayerStyle 。最新版 ComfyUI 支持了一系列图像形态学处理，包括 erode 腐蚀（去除小噪点/分离相邻对象）、dilate 膨胀（填补小洞/连接临近对象）、open 开（先腐蚀后膨胀）、close 闭（先膨胀后腐蚀）、gradient 梯度（膨胀与腐蚀之差）、top_hat 顶帽（原图与开之差）、bottom_hat 底帽（原图与闭之差）。使用方法为：1）更新 ComfyUI；2）右键 image/postprocessing/ImageMorphology；3）接上图像输入和输出即可。
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References

4-SeasonYou 工作流 副本

[GitHub-chflame163/ComfyUI_LayerStyle:A set of nodes for ComfyUI that can composite layer and mask to achieve Photoshop like functionality.](https://github.com/chflame163/ComfyUI_LayerStyle)④下好工作流中的所需三张图片“SeasonYou_Reference、BG、MASK”以及上传自己所需的照片到Input部分。如下图，右上角放自己的人像图片（非人像会报错提示“no face detected”）⑤对于vae加载器部分，选择xl版本（因为大模型用的xl)的vae即可。⑥对于ipadater部分，倘若加载器部分报错说model不存在，将文中画圈部分修改调整到不报错：⑦Pulid部分，除了下载好对应的节点以及参考官方网站[GitHub-cubiq/PuLID_ComfyUI:PuLID native implementation for ComfyUI](https://github.com/cubiq/PuLID_ComfyUI)最下面的安装对应要求外：还要注意上图中的第二要点，对应安装一些内容，具体要求如下图（在云盘中命名为“pulid插件模型位置.png”）及对应的云盘链接：PulID全套模型链接:https://pan.baidu.com/s/1ami4FA4w9mjuAsPK49kMAw?pwd=y6hb提取码:y6hb否则将会遇到以下的报错：Error occurred when executing PulidEvaClipLoader:

爆肝博主 ZHO-绘画

【Zho】今天ComfyUI也支持Stable Cascade的Inpainting ControlNet了！ComfyUI作者也在示例页面给出了说明和工作流：https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/stable_cascade/我自己也整理了一版，分享在：https://github.com/ZHO-ZHO-ZHO/ComfyUI-Workflows-ZHO说明：第二个inpainting+composite是将原图帖回到重绘之后的效果，是非必要项，按需使用[heading2]3月6日ComfyUI Layer style[content]这位国内的作者把ps很多功能都迁移到了ComfyUI里，已经有60多个节点了，项目是：https://github.com/chflame163/ComfyUI_LayerStyle[heading2]3月6日[content]【Zho】最新版ComfyUI支持了一系列图像形态学处理：erode腐蚀（去除小噪点/分离相邻对象）dilate膨胀（填补小洞/连接临近对象）open开（先腐蚀后膨胀）close闭（先膨胀后腐蚀）gradient梯度（膨胀与腐蚀之差）top_hat顶帽（原图与开之差）bottom_hat底帽（原图与闭之差）使用方法：1）更新ComfyUI2）右键image/postprocessing/ImageMorphology3）接上图像输入和输出即可

爆肝博主 ZHO

【Zho】今天ComfyUI也支持Stable Cascade的Inpainting ControlNet了！ComfyUI作者也在示例页面给出了说明和工作流：https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/stable_cascade/我自己也整理了一版，分享在：https://github.com/ZHO-ZHO-ZHO/ComfyUI-Workflows-ZHO说明：第二个inpainting+composite是将原图帖回到重绘之后的效果，是非必要项，按需使用[heading2]3月6日ComfyUI Layer style[content]这位国内的作者把ps很多功能都迁移到了ComfyUI里，已经有60多个节点了，项目是：https://github.com/chflame163/ComfyUI_LayerStyle[heading2]3月6日[content]【Zho】最新版ComfyUI支持了一系列图像形态学处理：erode腐蚀（去除小噪点/分离相邻对象）dilate膨胀（填补小洞/连接临近对象）open开（先腐蚀后膨胀）close闭（先膨胀后腐蚀）gradient梯度（膨胀与腐蚀之差）top_hat顶帽（原图与开之差）bottom_hat底帽（原图与闭之差）使用方法：1）更新ComfyUI2）右键image/postprocessing/ImageMorphology3）接上图像输入和输出即可

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ComfyUI
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，类似于集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点，实现了更精准的工作流定制和完善的可复现性。 其优势包括： 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。 劣势有： 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 。 安装部署方面： 1. 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。 2. 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 。 3. 模型存放目录： 大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints 。 Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras 。 Vae：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 。 4. 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。 此外，还可以直接在 Comfy UI 中训练 LoRA 模型。
2025-04-14
ComfyUI的文档在哪里
以下是一些可以获取 ComfyUI 相关文档和学习资料的途径： 1. 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。您可以在找到相关信息。 2. 优设网：提供了一篇详细的 ComfyUI 入门教程，适合初学者，详细介绍了 ComfyUI 的特点、安装方法以及如何使用 ComfyUI 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 ComfyUI 的用户。可以在找到相关教程。 4. Bilibili：提供了一系列的 ComfyUI 视频教程，涵盖了从新手入门到精通的各个阶段。可以在找到视频教程。 此外，还有以下相关资料： 1. 关于 ComfyUI 节点的详细文档，由卡卡布使用 AI 分析整理，包括了 200+官方节点和 1000+第三方节点的详细信息，涵盖每个节点的功能、选项作用及代码实现，便于用户搜索和了解 ComfyUI 节点。 2. 在使用 ComfyUIAdvancedLivePortrait 这个节点时，可能会遇到少了 landmark_model.pth 这个文件的错误，在网盘里可以找到完整的。相关资料链接： 百度网盘：通过网盘分享的文件：图片换背景 链接:https://pan.baidu.com/s/1jN_0R791QmjxbIEgzRyv9w?pwd=cycy 提取码:cycy 说明文档：https://xiaobot.net/post/4ad59e7546e443cba0d270eab7e0da98 更多内容收录在：https://xiaobot.net/p/GoToComfyUI 网盘：https://pan.quark.cn/s/a4b94677ce99 工作流：https://www.liblib.art/modelinfo/cc6d850d24f6462084c0bc1eb5374e3c?from=personal_page 视频：https://www.bilibili.com/video/BV1FzsbeTEQV/?vd_source=ecb7194379e23ea8b1cb52e3bd5d97ef workflow：https://www.shakker.ai/modelinfo/cc6d850d24f6462084c0bc1eb5374e3c?from=personal_page video：https://youtu.be/W0x3VjwWnAQ 请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。由于 AI 技术更新迭代，请以文档更新为准。
2025-03-22
我要学ComfyUI，我们有哪些学习资源？
以下是一些学习 ComfyUI 的资源： 1. 网站资源： ComfyUI 官方文档：提供使用手册和安装指南，适合初学者和有经验的用户。网站：https://www.comfyuidoc.com/zh/ 优设网：有详细的入门教程，介绍了 ComfyUI 的特点、安装方法及生成图像等内容。教程地址：https://www.uisdc.com/comfyui3 知乎：有用户分享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。教程地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/662041596 Bilibili：有一系列涵盖从新手入门到精通各个阶段的视频教程。教程地址：https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1d7r8/ 2. 飞书学习群资源： 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 Huolarr AI 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 Stuart 风格迁移 红泥小火炉 基础课程 大雨 换背景图 Anna 娜娜° 图生 3D ?柒小毓 基础课程 Ting 基础课程 郑个小目标 针对于某个插件的深入讲解 波风若川 报错解决 chen 工作流的研发 朱敏? 基础课程，工作流 王卓圻 基础课程 南城 基础课程 Zero one 工作流开发 梓阳 基础课程 蓝牙耍手机 工作流搭建思路 皮皮 Peter 工作流的设计规划和调优逻辑 Jāy Līn 锦鲤 工作流搭建逻辑和原理 K 如何本地部署基础生图参数选择工作流的基本应用 Adai 基础课程 镜生 视频 x 基础教程 梦飞 基础教程 ??? 各个节点讲解和参数含义 戴志伟 基础课程 雪娴_CC 基础课程，从安装开始 Joey 实时转绘工作流 倪星宇 22 换脸换背景实践落地 早点睡觉 CT 优秀案例 三思 基础教程 晓珍 Mr.大狐? 报错解决 Duo 多吉～ 基础课程 陈旭 常用节点讲解和简单的节点制作 长风归庭 基础教程+工作流创建 ヘヘ阿甘 采样器原理与优化 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-12
ComfyUI的生图原理
ComfyUI 的生图原理主要包括以下几个方面： 1. Pixel Space 和 Latent Space： Pixel Space（像素空间）：图的左边表示输入图像的像素空间，在 ComfyUI 中，可能通过“图像输入”模块或直接从文本提示生成随机噪声图像，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 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，如噪声添加、去噪步数等，通常由潜在空间操作模块实现。 2. 扩散过程（Diffusion Process）： 噪声的生成和逐步还原：扩散过程表示从噪声生成图像的过程，通常通过调度器（如 Normal、Karras 等）控制，可通过“采样器”节点选择不同调度器控制潜在空间中噪声处理及逐步去噪回归到最终图像。 时间步数：生成图像时，扩散模型会进行多个去噪步，在 ComfyUI 中可通过控制步数影响图像生成的精细度和质量。 3. Denoising UNet（去噪 UNet 结构）： UNet 模型：ComfyUI 底层依赖 Stable Diffusion，去噪过程由 UNet 网络完成，它是一种编码器解码器结构，能处理多尺度特征表示，在 ComfyUI 中去噪的每个步骤通过模型推理模块实现，调用训练好的 UNet 模型逐步将噪声图像还原成有意义的图像。 Cross Attention（交叉注意力）：交叉注意力机制在 Stable Diffusion 中尤为重要，允许模型在生成过程中融入文本提示、图像、语义信息等条件，在 ComfyUI 中通过“文本提示”和“条件输入”节点实现，可调整文本提示的权重影响生成图像的内容。 Skip Connection（跳跃连接）：是 UNet 的核心部分，能在不同尺度之间共享特征，在 ComfyUI 的节点网络中表示为中间过程数据的流转，可在不同推理步骤中查看中间生成结果并通过跳跃连接调整特定尺度上的生成效果。 Switch（切换器）：在去噪过程中的不同阶段对特征流进行控制，在 ComfyUI 中可通过修改模型的参数节点或自定义网络结构节点，对不同阶段的噪声去除策略进行微调。 4. 基础模型：ComfyUI 使用预训练的扩散模型作为核心，通常是 Stable Diffusion 模型，包括 SD1.5、SD2.0、SDXL、SD3、FLUX 等模型，这些模型通过大量图像和文本对的训练，学会将文本描述与视觉概念关联起来。 5. 文本编码：当用户输入文本提示时，ComfyUI 首先使用 CLIP 文本编码器将文本转换为向量表示，该向量捕捉文本的语义信息。
2025-03-12
ComfyUI
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，类似于集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点，实现了更精准的工作流定制和完善的可复现性。 其优势包括： 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。 劣势有： 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），但也有一些针对 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 。 安装部署方面： 1. 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。 2. 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 。 3. 模型存放目录： 大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints 。 Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras 。 Vae：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 。 4. 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。 此外，还可以直接在 Comfy UI 中训练 LoRA 模型。
2025-03-10
ERROR: Could not detect model type of: D:\AIruanjian\AIRUANJIAN\ComfyUI-aki(1)\ComfyUI-aki-v1.6\ComfyUI\models\checkpoints\flux1-dev-fp8.safetensors
很抱歉，根据您提供的错误信息“ERROR: Could not detect model type of: D:\AIruanjian\AIRUANJIAN\ComfyUIaki\ComfyUIakiv1.6\ComfyUI\models\checkpoints\flux1devfp8.safetensors”，暂时无法明确具体的问题原因。可能是模型文件格式不被识别，或者文件路径存在错误等。建议您检查文件的完整性和正确性，确保其符合相关软件的要求。
2025-03-07
Image Caption Font file does not exist: /dapao_ComfyUl/ComfyUl/custom_nodes/ComfyUl_LayerStyle
以下是关于 LayerStyle 副本（包括 TextImage 和 SimpleTextImage）的详细说明： TextImage： 从文字生成图片以及遮罩。支持字间距、行间距调整，横排竖排调整，可设置文字的随机变化，包括大小和位置的随机变化。 节点选项包括： size_as：输入图像或遮罩，将按其尺寸生成输出图像和遮罩，此输入优先级高于 width 和 height。 font_file：列出 font 文件夹中可用字体文件列表，选中的字体用于生成图像。 spacing：字间距，以像素为单位。 leading：行间距，以像素为单位。 horizontal_border：侧边边距，数值为百分比，横排时为左侧边距，竖排时为右侧边距。 vertical_border：顶部边距，数值为百分比。 scale：文字总体大小，以百分比表示，默认根据画面尺寸和文字内容自动计算。 variation_range：字符随机变化范围，大于 0 时字符产生大小和位置随机变化，数值越大变化幅度越大。 variation_seed：随机变化的种子，固定此数值每次产生的单个文字变化不变。 layout：文字排版，有横排和竖排可选。 width：画面宽度，若有 size_as 输入将被忽略。 height：画面高度，若有 size_as 输入将被忽略。 text_color：文字颜色。 background_color：背景颜色。 SimpleTextImage： 从文字生成简单排版的图片以及遮罩，参考了的部分功能和代码。 节点选项包括： size_as：输入图像或遮罩，将按其尺寸生成输出图像和遮罩，此输入优先级高于 width 和 height。 text：文字输入。 font_file：列出 font 文件夹中可用字体文件列表，选中的字体用于生成图像。 align：对齐选项，有居中、靠左和靠右三个选项。 char_per_line：每行字符数量，超过自动换行。 leading：行间距。 font_size：字体大小。 text_color：文字颜色。 stroke_width：描边宽度。 stroke_color：描边颜色。 x_offset：文字位置的水平偏移量。 y_offset：文字位置的垂直偏移量。 width：画面宽度，若有 size_as 输入将被忽略。 height：画面高度，若有 size_as 输入将被忽略。 注： 仅限输入 image 和 mask，如果强制接入其他类型输入，将导致节点错误。 font 文件夹在 resource_dir.ini 中定义，该文件位于插件根目录下，默认名字是 resource_dir.ini.example，初次使用需将文件后缀改为.ini。用文本编辑软件打开，找到“FONT_dir=”开头的行，编辑“=”之后为自定义文件夹路径名。该文件夹内所有的.ttf 和.otf 文件将在 ComfyUI 初始化时被收集并显示在节点的列表中。若 ini 中设定的文件夹无效，将启用插件自带的 font 文件夹。
2025-02-05