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ComfyUI

Answer

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 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。

此外，还可以直接在 Comfy UI 中训练 LoRA 模型。

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[content][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

直接在Comfy UI中训练LoRA模型

原作者：**原作者联系方式：原文链接：***发表时间：***发表平台：****嗨，大家！前几天在ComfyUI的subreddit上，我发布了我的LoRA字幕定制节点，非常适用于直接从ComfyUI创建字幕。但字幕只是LoRA训练过程的一半。缺少另一半，我的定制节点会感觉有点孤独。所以我又创建了一个节点，可以直接从ComfyUI训练LoRA模型！默认情况下，它直接保存在你的ComfyUI lora文件夹中。这意味着训练后，你只需刷新（...并选择LoRA）就可以测试它了！这就是进行LoRA训练所需的全部步骤了。制作LoRA从未如此简单！

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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 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。
2025-03-10
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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。
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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