Chat with Wiki - 想在comfyui搭建一个音频节奏生成ai抽象粒子视觉效果的工作流，应该使用哪些模型节点？如何搭建？

Answer

在 ComfyUI 搭建音频节奏生成 AI 抽象粒子视觉效果的工作流，您可以参考以下内容：

大模型节点：
- 您可以根据自己的风格选择不同的大模型，推荐使用：
  - AWPainting，链接：https://civitai.com/models/84476/awpainting
  - primemixanything，链接：https://civitai.com/models/75089/primemixanything
  - xxmix9realistic v40，链接：https://civitai.com/models/47274/xxmix9realistic
关键词节点：
- 可以使用工作流内的关键词，也可以输入自己的正负面关键词。
Lora 节点：
- 可根据自己风格搭配进行选择，如需多个 Lora 可进行串联。
ControlNet 节点：
- 选用 qrcode_monster V2 版本，相比于 V1 版本 V2 版本识别性更强。下载需要魔法，没有魔法的同学文末领取模型。下载链接：https://huggingface.co/monster-labs/control_v1p_sd15_qrcode_monster/tree/main/v2
采样器节点：
- 所有生图的老演员了，Step 要选择高步数，35 - 50 即可。采样器默认的 euler a /dpmpp - 2m - sde

基础节点介绍：

Checkpoint 基础模型（大模型/底模型）节点：
- 属于预调模型，决定了 AI 图片的主要风格。输出连接：Model 连接 KSampler 采样器的 Model；Clip 连接终止层数的 Clip；Vae 连接 VaeDecode 的 Vae。
Clip 终止层数（clip skip）节点：
- ComfyUI 的是负数的，webUI 的是正数。输出入点：Clip 连接 Checkpoint 基础模型的 Clip。输出节点：Clip 连接 Prompt 节点的 Clip。正向提示词和负面提示词各一个。
Prompt 节点：
- 输出入点：Clip 连接 Clip 终止层数节点的 Clip。输出节点：正向提示词和负面提示词各连接一个。
KSampler 采样器：
- 输出入点：Model 连接 Checkpoint 基础模型；Positive 连接正向提示词；negative 连接负面提示词；latent_imageL 连接 Empty Latent Image 潜空间图像的 Latent。输出节点：Latent 连接一个 VAE 的 Samples。
Empty Latent Image 潜空间图像：
- 设置出图尺寸，例如 1024*1024。输出入点：Latent 连接 KSampler 采样器的 Latent。

此外，还有一些根据插件整理的工作流，您可以先随便选择一个“文生图”中的“基础+自定 VAE”。选好之后，点击“替换节点树”。界面中就会出现已经连接好的工作流节点（如果没看到，就按一下 home 键），包括大模型、clip、vae、正反提示词、尺寸，采样器等所有在 webUI 中熟悉的参数，而且全都是中文面板。打开模型节点，可以看到 webUI 中的模型全部都在。这次先不更改参数，点击“运行节点树”，直接生成。此时会提醒您是否启用 ComfyUI，点击确定即可。等待一会，就能在最后一个节点预览图中看到生成的图片。点击这里就可以打开后台，看到出图时间。

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

References

只需2步小白也能制作自己专属的艺术二维码副本

打开ComfyUI导入我的工作流（本工作流在文末即可扫码领取）接下来给大家介绍一下本次工作流所用到的节点（基础文生图）[heading2]1、大模型节点：[content]大模型根据自己的风格可以选择不同的大模型，推荐使用：AWPainting链接：https://civitai.com/models/84476/awpaintingprimemixanything链接：https://civitai.com/models/75089/primemixanythingxxmix9realistic v40链接：https://civitai.com/models/47274/xxmix9realistic[heading2]2、关键词节点：[content]用我工作流内的关键词也可以输入自己的正负面关键词，[heading2]3、Lora节点：[content]Lora可根据自己风格搭配进行选择，如需多个Lora可进行串联即可。[heading2]4、ControlNet节点：[content]选用的qrcode_monster V2版本，相比于V1版本V2版本识别性更强了。（下载需要魔法，没有魔法的同学文末领取模型）下载链接：https://huggingface.co/monster-labs/control_v1p_sd15_qrcode_monster/tree/main/v2[heading2]5、采样器节点：[content]所有生图的老演员了，Step要选择高步数，35-50即可。采样器默认的euler a /dpmpp-2m-sde

5、基础工作流搭建副本

所有模型节点的左边为节点输入，右边为节点输出。[heading2]Checkpoint基础模型（大模型/底模型）节点：[content]属于预调模型，它决定了AI图片的主要风格。输出连接：Model连接KSampler采样器的Mdel；Clip连接终止层数的Clip；Vae连接VaeDecode的Vae。[heading2]Clip终止层数（clip skip）节点[content]comfyUI的是负数的，webUI的是正数。输出入点：Clip连接Checkpoint基础模型的Clip。输出节点：Clip连接Prompt节点的Clip。正向提示词和负面提示词各一个。[heading2]Prompt节点[content]输出入点：Clip连接Clip终止层数节点的Clip。输出节点：正向提示词和负面提示词各连接一个。[heading2]KSampler采样器[content]输出入点：Model连接Checkpoint基础模型;Positive连接正向提示词；negative连接负面提示词；latent_imageL连接Empty Latent Image潜空间图像的Latent。输出节点：Latent连接一个VAE的Samples。[heading2]Empty Latent Image潜空间图像[content]设置出图尺寸，我这里设置的1024*1024。输出入点：Latent连接KSampler采样器的Latent。

【ComfyUI】Blender+Stable Diffusion！少年啊，这盛世如你所愿！（附中文汉化插件）

还有一些根据插件整理的工作流，可谓是相当丰富了。我们就先随便选择一个“文生图”中的“基础+自定VAE”吧。选好之后，点击“替换节点树”。界面中就出现了已经连接好的工作流节点（如果没看到，就按一下home键），包括大模型、clip、vae、正反提示词、尺寸，采样器等所有我们在webUI中都已经熟悉的参数，而且全都是中文面板。打开模型节点，可以看到我们webUI中的模型全部都在。这个地方不知道怎么操作的朋友，可以看我的上一篇[【ComfyUI】本地部署ComfyUI上手指南，我就喜欢连连看](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzMzIwMDgxMQ==&mid=2247487895&idx=1&sn=aa21eede16dfe4bde7e0e93e353f7357&chksm=c2514753f526ce451175f654a93f48b526fc6de3e3b1564b218db41f7e3f99df5a84bb887043&scene=21#wechat_redirect)。我们这次先不更改参数，点击“运行节点树”，直接生成。此时会提醒你是否启用ComfyUI，点击确定即可。等待一会，就能在最后一个节点预览图中看到生成的图片了。点击这里就可以打开后台，看到出图时间，用时为2.15s。