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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：对显存要求相对较低，启动速度快，出图速度快；具有更高的生成自由度；可以和 webui 共享环境和模型；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；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（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：
      • 系统：Windows7 以上。
      • 显卡要求：NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。
      • 硬盘留有足够的空间，最低 100G 起步（包括模型）。
      • 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。
    • 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。
      • 安装 Python：https://www.python.org/downloads/release/python-3119/ ，安装的时候选中“将 Python 添加到系统变量”。
      • 安装 VSCode：https://code.visualstudio.com/Download 。
      • 安装 Git：https://git-scm.com/download/win 。
      • 安装 CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda-12-2-0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_network 。
    • 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：
      • 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 。
    • 模型共用：已经安装了 SD-WebUI 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。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问：ComfyUI 是什么？

ComfyUI是一个基于节点流程式的stable diffusion AI绘图工具WebUI，你可以把它想象成集成了stable diffusion功能的substance designer，通过将stable diffusion的流程拆分成节点，实现了更加精准的工作流定制和完善的可复现性。[heading2]优劣势[content]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。[heading2]官方链接[content]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[heading2]截图示例[heading2]延伸阅读：[content]内容由AI大模型生成，请仔细甄别。

1、安装部署ComfyUI 副本

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.ziphttps://github.com/comfyanonymous/ComfyUI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。[heading1]五、节点存放目录[content]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[heading1]五、模型存放目录[content]1、大模型：D:\COMFYUI\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\models\checkpoints2、Lora：D:\COMFYUI\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\models\loras3、Vae：D:\COMFYUI\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\models\vae[heading1]六、模型共用[content]已经安装了SD-WebUI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。找到你已经安装好的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，[heading1]七、快捷键

1、安装部署ComfyUI 副本

今天主要介绍StableDiffusion的另一种UIComfyUI的实际操作方法，完全从0开始安装。以及如何在ComfyUI中使用SDXL模型，希望通过本文能够降低大家对StableDiffusion ComfyUI的学习成本，更快速的体验到AIGC图像生成的魅力。[heading1]一、电脑硬件要求[content]1.系统：Windows7以上（就不要为难XP老师傅了）。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/[heading1]二、下载并安装所需要环境[content]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/python-3119/file:python-3.11.9-amd64.exe安装的时候选中“将Python添加到系统变量”1.安装VSCode https://code.visualstudio.com/Downloadfile:VSCodeUserSetup-x64-1.90.0.exe3、安装Git https://git-scm.com/download/winfile:3-Git-2.39.2-64-bit.exe4、安装CUDAhttps://developer.nvidia.com/cuda-12-2-0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_networkfile:cuda_12.2.0_536.25_windows.exe

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ComfyUI教程
以下是一些关于 ComfyUI 的学习教程资源： 1. 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，可在获取相关信息。 2. 优设网：有详细的 ComfyUI 入门教程，适合初学者，介绍了特点、安装方法及生成图像等内容，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：提供了从新手入门到精通各个阶段的系列视频教程，可在查看。 此外，还有以下教程： 1. 一个全面的 ComfyUI 教程：https://www.comflowy.com/zhCN 2. 超有意思的 ComfyUI 教程：https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_tutorial_vn/ ComfyUI 基础教程中关于 KSampler 的部分： KSampler 即采样器，包含以下参数： 1. seed：随机种子，用于控制潜空间的初始噪声，若要重复生成相同图片，需种子和 Prompt 相同。 2. control_after_generate：设置每次生成完图片后 seed 数字的变化规则，有 randomize（随机）、increment（递增 1）、decrement（递减 1）、fixed（固定）。 3. step：采样的步数，一般步数越大效果越好，但与使用的模型和采样器有关。 4. cfg：一般设置在 6 8 之间较好。 5. sampler_name：可通过此设置采样器算法。 6. scheduler：控制每个步骤中去噪的过程，可选择不同调度算法。 7. denoise：表示要增加的初始噪声，文生图一般默认设置为 1。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-07
comfyui 官网
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，您可以把它想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点，实现了更加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。 劣势在于： 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。 ComfyUI 的官方链接为：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。 关于 ComfyUI 的学习资料，有以下几个网站提供相关教程： 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。网站为：https://www.comfyuidoc.com/zh/ 。 2. 优设网：提供了详细的入门教程，适合初学者。教程地址是：https://www.uisdc.com/comfyui3 。 3. 知乎：有用户分享了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。地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/662041596 。 4. Bilibili：提供了一系列从新手入门到精通的视频教程。地址：https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1d7r8/ 。 此外，在知乎的“深入浅出完整解析 Stable Diffusion（SD）核心基础知识”中，也有关于零基础使用 ComfyUI 搭建 Stable Diffusion 推理流的内容。
2025-01-23
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： 对显存要求相对较低，启动速度快，出图速度快。 具有更高的生成自由度。 可以和 webui 共享环境和模型。 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。 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（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： 系统：Windows7 以上。 显卡要求：NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。 硬盘留有足够的空间，最低 100G 起步（包括模型）。 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。 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。 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”。 安装 VSCode：https://code.visualstudio.com/Download 。 安装 Git：https://gitscm.com/download/win 。 安装 CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda1220downloadarchive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_network 。 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： 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 。 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。
2025-01-23
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： 对显存要求相对较低，启动速度快，出图速度快。 具有更高的生成自由度。 可以和 webui 共享环境和模型。 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。 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（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： 系统：Windows7 以上。 显卡要求：NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。 硬盘留有足够的空间，最低 100G 起步（包括模型）。 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。 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。 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”。 安装 VSCode：https://code.visualstudio.com/Download 。 安装 Git：https://gitscm.com/download/win 。 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： 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 。 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。
2025-01-23
如何学习comfyui
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 ComfyUI 共学快闪的飞书学习群，其中包含了众多如 Stuart 风格迁移、红泥小火炉基础课程等各类课程和讲解，如郑个小目标针对于某个插件的深入讲解、波风若川报错解决等。 另外，有人因为以下原因学习使用 ComfyUI：更接近 SD 的底层工作原理；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，还能根据定制需求开发节点或模块。例如，有人为了工作室获取抠图素材的需求，基于创建了工作流，不仅能用于绿幕素材抠图，还能自动生成定制需求的抠图素材，全程仅需几秒。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-01-23
ComfyUI_LayerStyle
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/ZHOZHOZHO/ComfyUIWorkflowsZHO ，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。
2025-01-15