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comfyui

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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/python-3119/ ，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://git-scm.com/download/win 。
      4. 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 。
    • 安装步骤： 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 https://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。
    • 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 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[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

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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有没有换人物背景相关的comfyui工作流
ComfyUI 视频背景替换工作流主要包括以下几个方面： 1. 前景处理： 使用 SAM 之前的版本来分割视频背景，提示词和阈值可根据实际情况调整。 移除背景后，使用图像遮罩复合生成灰色背景的图像批次，以在后续与背景融合时过渡更自然顺滑。灰色背景有助于柔化前景对象（如人物）的边缘，减少锯齿或硬边缘的视觉效果，改善抠图质量，为后续处理做准备，减少背景干扰，增加深度感，便于视觉检查。 在网盘里可以找到对应的模型，下载后按文件夹目录地址放置。 2. 边缘的处理： 核心是优化和改善前景对象的边缘，使其能够与新背景无缝融合，同时保持前景细节的完整性和自然性。 通过遮罩模糊生长（growMaskWithBlur），调整扩展和模糊半径来控制边缘的遮罩。 边缘处理的主要目的包括改善前景和背景之间的过渡效果、消除锯齿和不自然的硬边缘、使整体合成效果更加自然和平滑。 遮罩的白色区域（人物轮廓）是需要重点处理和优化的区域，灰色过渡区域是创造平滑过渡的关键区域。 SetLatentNoiseMask 在 latent space 中指导模型关注和处理特定区域，主要关注白色和灰色区域。 处理过程中模型在白色和灰色区域进行精细处理，包括边缘平滑、消除锯齿、调整像素等操作，特别注重前景和背景交界处的自然过渡。 最终效果是人物轮廓边缘变得更加平滑自然，减少或消除锯齿和硬边缘，在前景（人物）和新背景之间创造更自然的 blend 效果。 3. 模型与 lora： 模型部分，选一个现有和视频画风对应的即可。 lora 用了一个 animate lcm，加速生成的时间。 4. 背景： 背景部分，可以是图片或者视频，为了有视觉效果，加了一个图像的模糊，让生成的视频有种景深的效果。 5. 前景与背景的初步融合： 图像遮罩复合（ImageCompositeMasked）用于将前景（人物）精确地与新背景合并，使用遮罩决定哪些部分保留前景，哪些部分显示背景。 图像混合（ImageBlend）具有微调和平滑化、颜色协调、细节增强、灵活性等额外作用，允许对最终效果进行更精细的控制。
2025-03-11
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
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