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comfyui教程

Answer

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ComfyUI 官方文档网站获取相关信息。
  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,教程地址是优设网的 ComfyUI 入门教程
  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,可在知乎的 ComfyUI 介绍找到相关教程。
  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Bilibili 的 ComfyUI 系列教程找到。

此外,还有以下教程:

  1. 一个全面的 ComfyUI 教程:https://www.comflowy.com/zh-CN
  2. 超有意思的 ComfyUI 教程:https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_tutorial_vn/

ComfyUI 基础教程中 KSampler 相关内容: 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:值一般设置在 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,可选择不同的调度算法。
  7. denoise:表示要增加的初始噪声,文生图一般默认设置成 1。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问: 有没有comfy ui相关的学习资料?

是的,根据搜索结果,有几个网站提供了关于ComfyUI的学习教程:1.ComfyUI官方文档:提供了ComfyUI的使用手册和安装指南,适合初学者和有经验的用户。你可以在[ComfyUI官方文档网站](https://www.comfyuidoc.com/zh/)找到相关信息。2.优设网:提供了一篇详细的ComfyUI入门教程,这篇教程适合初学者,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[优设网的ComfyUI入门教程](https://www.uisdc.com/comfyui-3)。3.知乎:有用户分享了ComfyUI的部署教程和使用说明,这篇介绍适合那些已经有一定基础并希望进一步了解ComfyUI的用户。可以在[知乎的ComfyUI介绍](https://zhuanlan.zhihu.com/p/662041596)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。这些视频教程可以帮助用户更直观地学习ComfyUI的使用。可以在[Bilibili的ComfyUI系列教程](https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1d7r8/)找到视频教程。这些资源为用户提供了丰富的学习材料,从基础操作到高级技巧,可以帮助用户更好地掌握ComfyUI的使用。内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

ComfyUI:入门教程

一个全面的ComfyUI教程https://www.comflowy.com/zh-CN发现一个超有意思的comfyui教程https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_tutorial_vn/

小田:ComfyUI基础教程—小谈

KSampler,Sampler中文名称是采样器,如果你想详细了解采样器,可以阅读相关进阶教程,而基础教程只会告诉你如何使用。KSampler包含以下参数:seed:这个是随机种子,它主要用于控制潜空间的初始噪声。如果你想重复生成一模一样的图片。就需要用到这个随机种子。需要注意种子和Prompt都要相同,才能生成一模一样的图。control_after_generate:每次生成完图片后,上面的seed数字都会变化,而这个配置项,则是设置这个变化规则:randomize(随机)、increment(递增1)、decrement(递减1)、fixed(固定)。step:采样的步数。一般步数越大,效果越好,但也跟使用的模型和采样器有关。cfg:这个值设置一般设置为6~8之间会比较好。sampler_name:采样器名称。你可以通过这个来设置采样器算法。scheduler:调度器主要是控制每个步骤中去噪的过程。你可以通过它选择不同的调度算法,有些算法是选择每一步减去相同数量的噪声,有些则是每一步都尽可能去掉多的噪声。denoise:表示要增加多少初始噪声,1表示全部。一般文生图你都可以默认将其设置成1。

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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),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
comfyui 教程
以下是一些关于 ComfyUI 的教程资源: 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。 5. 关于 ComfyUI 中的 Redux 使用: 将 ComfyUI 更新到最新。 下载 sigclip_vision_patch14_384.safetensors 模型并放在 ComfyUI/models/clip_vision 文件夹中。夸克网盘:链接:https://pan.quark.cn/s/739f71d42b87 ;百度网盘:见前文。 下载 flux1reduxdev.safetensors 并放在 ComfyUI/models/style_models 文件夹中。夸克网盘:链接:https://pan.quark.cn/s/32c8291c1c72 ;百度网盘:见前文。 确保 ComfyUI/models/unet/文件夹中有 flux dev 或 flux schnell。 导入工作流:使用 flux_redux_model_example 工作流。夸克网盘:链接:https://pan.quark.cn/s/4ec9d4cfce89 ;百度网盘:链接:https://pan.baidu.com/s/1qK_2kUojF6nsha9cD2Eg2Q?pwd=ris5 提取码:ris5 。 6. 全面的 ComfyUI 教程:https://www.comflowy.com/zhCN 。 7. 超有意思的 ComfyUI 教程:https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_tutorial_vn/ 。 请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-09
请你用简单易懂的语言告诉我comfyui和SD的区别
ComfyUI 和 SD(Stable Diffusion)主要有以下区别: 1. UI 界面:SD WebUI 的 UI 更接近传统产品,有很多输入框和按钮;ComfyUI 的 UI 界面复杂,除输入框外,还有很多块状元素和复杂的连线。 2. 学习成本:ComfyUI 的学习成本比 SD WebUI 高。 3. 工作流方式:ComfyUI 主要通过连线搭建自动化工作流,从左到右依次运行;SD WebUI 则通过输入框和按钮配置参数。 4. 灵活性和拓展性:ComfyUI 具有更高的自由和拓展性,可以根据自身需求搭建、调整甚至改造工作流,无需依赖开发者,还能开发并改造节点;SD WebUI 在这方面相对较弱。 5. 功能实现:从功能角度看,两者提供的功能本质相同,但 ComfyUI 通过改变节点方式能实现不同功能,如一个节点是直接加载图片,另一个是通过画板绘制图片,从而实现导入图片生图和绘图生图等不同功能。
2025-03-08
COMfyui的文本联结节点怎么添加text3、text4
要在 ComfyUI 中添加 text3 和 text4 ,可以参考以下步骤: 1. 新建采样器:右键搜索找到 SDXL Sampler 点击即可。 2. 点击从 SDXL Sampler 采样器中的 Base_model 拖拽出选择 Load Checkpoint 节点,改名为 SDXL,并复制一个改名为 Refiner 连接到 SDXL Sampler 采样器中的 Refiner_model 。 3. 点击从 SDXL Sampler 采样器中的 Base_positive 拖拽出选择 Clip Text Encode 节点,改名为 Prompt ,复制一个并改名为 Negaive Prompt 。 4. 将 Text 改为输入 Convert text to input ,并复制出来 4 个,左边将 2 个连接 SDXL 的 Clip ,两个连接 Refiner ,右边依次连接 Base_Positive 、Base_Negaive 、Refiner_Positive 、Refiner_Negaive 。 5. 从节点中拉出一个通用节点并连接 text 。 6. 在文本节点上单击右键,选择【转换文本为输入】,此时,文本节点上就多了一个文本的连接点。 7. 加入一个新节点,右键点击 【新建节点】 【实用工具】 【Primitive 元节点】。 8. 将元节点与文本节点相连接,这时元节点就变成了正向提示词的输入框。同理,可以将负向提示词框也用元节点代替。 9. 再复制出一套正负提示词节点,一套给 base 模型,一套给 refiner 模型。然后,base 模型的那一套输出给第一个采样器节点,refiner 模型的那一套输出给第二个采样器节点。
2025-03-07
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
comfyui提示词验证异常怎么解决
如果 ComfyUI 提示词验证异常,您可以尝试以下解决方法: 1. 对于翻译失效的问题: 双击“embedded_instail”进行安装。 用记事本打开 BaiduTranslate.py,填入在百度翻译开发平台申请的 ID 和密码,以实现正常翻译。 2. 注意如果想要引用负向 embedding,要确保文件夹路径中没有中文,否则可能导致路径错误。 此外,ComfyUI 本身自带的【clip 文本编码器】对权重的识别可能不够准确,您可以使用插件提供的更高级的编码器,并选择不同的权重插值方式。例如,当从别的网址复制提示词过来效果不一样时,可能是因为 ComfyUI 读不懂提示词中的权重表达。 在模型使用和工作流方面,可能会遇到诸如 inspire 节点安装问题、负向提示词和系数权重的疑问、添加提示词队列报错、工作流的保存和使用、放大图片未显示及节点未跑通、只跑工作流后面一段等问题,相应的解决方法包括更换并加载默认工作流尝试、将随机换成固定等。同时,还包括节点打包操作、报错处理、模型选择及参数设置、快捷键及资源获取等方面的内容。
2025-03-06
coze 最新最全教程
以下是一些最新最全的 Coze 教程资源: 此外,还有一泽 Eze 的教程:
2025-03-10
推荐下coze学习教程
以下为您推荐一些 Coze 学习教程: 1. 胎教级教程:万字长文带你理解 RAG 全流程 其中九、用 Coze 学习 RAG 部分提到,新知识学习可采用 Claude + Coze 的方法。Claude 是目前最强的 AI 大模型,Coze 是一款 AI Agent 的衍生产品,其最大价值在于跟进 AI Agent 工具发展情况、发现商业化机会以及做产品 Demo。还不知道 Coze 是什么的同学可以看公开分享:。在学习 RAG 过程中,可先通过 Claude 了解细节概念,再通过 Coze 搭建 Demo,且创建了产品资料问答机器人等 4 个 Bot,相关资料请参考上述公开分享。 2. 一泽 Eze:万字实践教程,全面入门 Coze 工作流|用 Coze 打造 AI 精读专家智能体,复刻 10 万粉公众号的创作生产力 可能是全网最好的 Coze 教程之一,即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学,一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建生成结构化内容的 AI Agent、开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路、10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。适合玩过 AI 对话产品的一般用户以及对 AI 应用开发平台(如 Coze、Dify)和 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。注:本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中,附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容,以供前置或拓展学习。
2025-03-09
Coze 智能体 教程 初学者
以下是为初学者提供的 Coze 智能体相关教程: 1. 可能是全网最好的 Coze 教程之一,能一次性带您入门 Coze 工作流。即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学,一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。 阅读指南:长文预警,请视情况收藏保存。 核心看点:通过实际案例逐步演示,用 Coze 工作流构建一个能够稳定按照模板要求,生成结构化内容的 AI Agent;开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路;10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。 适合人群:任何玩过 AI 对话产品的一般用户(如果没用过,可以先找个国内大模型耍耍);希望深入学习 AI 应用开发平台(如 Coze、Dify),对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。 注:本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中,附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容,以供前置或拓展学习。 2. 90 分钟从 0 开始打造您的第一个 Coze 应用: 智能纪要: 智能章节: 页面布局的常见方式与实际操作讲解:本章节主要介绍页面布局。先讲解常见的左右、上下布局及嵌套方法,演示如何设置容器实现左右布局、调整大小分割等,强调外层高度设置的重要性。接着说明溢出处理方式及内边距影响,建议初学者用固定宽高布局。最后介绍换行布局及元素分布设置,用于图片排版。 讲解证件照应用搭建过程及布局设置:本章节介绍证件照应用搭建。会魔法的大人让大家创建应用、清理页面,先设置第一个 div 容器方便后续操作。提到要 1:1 复刻其应用,讲解证件照基础界面为上下布局,分标题、示例、操作展示三块,需拖三个容器,因排列方向问题可能只看到两个,还提到顶部高度大概 100。 证件照应用的用户界面搭建与业务逻辑构建讲解:本章节主要讲解证件照应用的搭建。先介绍用户界面搭建,包括各部分尺寸、布局、组件设置,如文本、图片、表单等;后阐述业务逻辑搭建,创建工作流,添加图片理解、图像生成、智能换脸等插件,设置参数、提示词,并进行测试,还告知文档地址在社区智能体 1.3 共学里。
2025-03-09
dify 教程
以下是关于 Differential Diffusion 和 Dify 接入企业微信的教程: Differential Diffusion 教程 1. 技术特点 适用于保持图像整体一致性和自然感的场景,通过软填充技术平滑填补图像空白或损坏部分,并细微调整周围区域,实现新填充内容与原始图像无缝融合。 利用变化地图实现更自然、和谐的软填充效果,适用于精确控制填充过程和结果的场景。 强度扇是可视化不同编辑强度效果的工具,帮助用户直观比较并选择合适的编辑强度。 操作仅在推理阶段进行,无需训练或微调,可直接利用现有扩散模型进行高度自定义的图像编辑。 与现有扩散模型兼容,可集成到 Stable Diffusion XL、Kandinsky 和 DeepFloyd IF 等模型中,增强编辑和生成能力。 2. 主要功能特点 精细的编辑控制:通过引入变化地图,可对图像每个像素或区域指定不同变化程度,支持离散和连续编辑。 文本驱动的图像修改:通过文本提示指导图像修改方向,实现非专业用户的专业级图像创作。 软填充技术:在填补图像空白或修复部分时,细微调整周围区域,确保新内容与原图无缝融合。 3. 实际应用举例 假设作为艺术家创作从春天到冬天逐渐变化的风景画,可使用变化地图为图像各部分指定变化强度,结合文本提示进行精细编辑。 Dify 接入企业微信教程 1. 创建聊天助手应用:在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用,获取 API 密钥和 API 服务器地址。 2. 下载 Dify on WeChat 项目:下载并安装依赖。 3. 填写配置文件:在项目根目录创建 config.json 文件,填写 API 密钥和服务器地址。 4. 把基础编排聊天助手接入微信:快速启动测试,扫码登录,进行对话测试,可选择源码部署或 Docker 部署。 5. 把工作流编排聊天助手接入微信:创建知识库,导入知识库文件,创建工作流编排聊天助手应用,设置知识检索节点和 LLM 节点,发布更新并访问 API。 6. 把 Agent 应用接入微信:创建 Agent 应用,设置对话模型和添加工具,生成 API 密钥,填写配置文件,启动程序并进行测试。 更多内容请访问原文:https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat
2025-03-09
提示词教程
以下是关于提示词的教程: 1. 小七姐的 Prompt Engineering a Prompt Engineer 精读翻译: 提示词工程教程:为帮助大型语言模型更好理解任务,提供了在线教程。 两步任务描述:任务可分解为检查当前提示词和样本、编写改进提示词两步,元提示词中明确这两步并提前传达期望。 逐步推理模板:指导提案模型回答系列问题,如输出是否正确、提示词描述任务是否准确等。 上下文规定:提示词在输入序列中的位置灵活,可能在输入文本之前或之后,元提示词中明确其与输入的相互作用。 2. Pika 新功能“Pikadditions”的三步保姆级教程: 第一步:上传基础视频,点击页面下方的“Pikaddition”按钮,拖拽或点击上传本地视频,可使用官方示例视频做测试。 第二步:添加主角图片,点击“Upload Image”上传角色图片文件。 第三步:编写视频提示词,用英文描述期望效果(支持 Emoji 辅助),可参考角色在视频里的相关互动,建议在自己的提示词尾部加入官方提供的默认提示词,效果会更好。核心逻辑是用户上传实拍视频和角色图片,AI 将角色动态融入视频中,提示词需具体描述角色动作、互动和场景匹配。 提示词公式参考:,包括事件驱动句式、空间锁定技巧、动态呼应原则。 3. SD 新手入门图文教程中的提示词模板: Majinai: 词图: Black Lily: Danbooru 标签超市: 魔咒百科词典: AI 词汇加速器: NovelAI 魔导书: 鳖哲法典: Danbooru tag: AIBooru:
2025-03-09