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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:
      • 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/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[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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ComfyUI的文档在哪里
以下是一些可以获取 ComfyUI 相关文档和学习资料的途径: 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。您可以在找到相关信息。 2. 优设网:提供了一篇详细的 ComfyUI 入门教程,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。 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 ComfyUI 的用户。可以在找到相关教程。 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。可以在找到视频教程。 此外,还有以下相关资料: 1. 关于 ComfyUI 节点的详细文档,由卡卡布使用 AI 分析整理,包括了 200+官方节点和 1000+第三方节点的详细信息,涵盖每个节点的功能、选项作用及代码实现,便于用户搜索和了解 ComfyUI 节点。 2. 在使用 ComfyUIAdvancedLivePortrait 这个节点时,可能会遇到少了 landmark_model.pth 这个文件的错误,在网盘里可以找到完整的。相关资料链接: 百度网盘:通过网盘分享的文件:图片换背景 链接:https://pan.baidu.com/s/1jN_0R791QmjxbIEgzRyv9w?pwd=cycy 提取码:cycy 说明文档:https://xiaobot.net/post/4ad59e7546e443cba0d270eab7e0da98 更多内容收录在:https://xiaobot.net/p/GoToComfyUI 网盘:https://pan.quark.cn/s/a4b94677ce99 工作流:https://www.liblib.art/modelinfo/cc6d850d24f6462084c0bc1eb5374e3c?from=personal_page 视频:https://www.bilibili.com/video/BV1FzsbeTEQV/?vd_source=ecb7194379e23ea8b1cb52e3bd5d97ef workflow:https://www.shakker.ai/modelinfo/cc6d850d24f6462084c0bc1eb5374e3c?from=personal_page video:https://youtu.be/W0x3VjwWnAQ 请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。由于 AI 技术更新迭代,请以文档更新为准。
2025-03-22
comfyUI能干什么?不能干什么?
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI,具有以下特点: 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。 应用场景包括: 1. 作为一个强大的可视化后端工具,可以实现 SD 之外的功能,如调用 api 及本文所讲的内容等。 2. 可根据定制需求开发节点或模块。 3. 用于抠图素材的制作,如绿幕素材的抠图,还可以自动生成定制需求的抠图素材。 官方链接:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
2025-03-21
comfyUI能干什么?
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI,具有以下特点和功能: 简介:可以将 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。 优势: 对显存要求相对较低,启动和出图速度快。 生成自由度更高。 可以和 webui 共享环境和模型。 可以搭建自己的工作流程,能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(但常用的都有),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,按照官方文档安装即可:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 学习使用的原因: 更接近 SD 的底层工作原理。 实现自动化工作流,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,如调用 api 等。 可根据定制需求开发节点或模块。 例如有人因工作室需要抠图素材,传统途径存在问题,而基于 ComfyUI 可以快速自动生成定制需求的抠图素材。 此外,8 月 13 日的 ComfyUI 共学中,包含了对其功能及相关课程内容的介绍,还有关于建筑设计师兼职做 ComfyUI 生态建设、相关模型与工作流的应用案例、内容分享的调整与筹备安排等方面的讨论。
2025-03-21
什么是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: 1. 对显存要求相对较低,启动和出图速度快。 2. 生成自由度更高。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 能搭建自己的工作流程,可导出流程并分享,报错时能清晰发现错误所在。 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(但常用的都有),也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 生图原理: Pixel Space(像素空间):图的左边表示输入图像的像素空间,在 ComfyUI 中,对应于通过“图像输入”模块或直接从文本提示生成的随机噪声图像,生成过程结束时会将处理后的潜在表示转换回像素空间生成最终图像。 Latent Space(潜在空间):ComfyUI 中的许多操作都在潜在空间中进行,如 KSampler 节点执行采样过程,图像被映射到潜在空间后,扩散过程在这个空间中进行,可通过节点调整对潜在空间的操作。 扩散过程(Diffusion Process):噪声的生成和逐步还原,通常通过调度器控制,可通过“采样器”节点选择不同调度器控制在潜在空间中处理噪声及逐步去噪回归到最终图像,生成图像时扩散模型会进行多个去噪步,可通过控制步数影响图像生成的精细度和质量。 基础教程: 应用场景和不可替代性:SD WebUI 的 UI 有很多输入框和按钮,ComfyUI 的 UI 界面复杂,有很多方块和连线。从学习成本看,ComfyUI 较高,但连线可理解为搭建自动化工作流,从左到右依次运行。从功能角度看,两者提供的功能相同,只是 ComfyUI 是连线方式。这种方式的好处是可以根据需求搭建适合自己的工作流,无需依赖开发者,也可根据需求开发并改造某个节点。选择 ComfyUI 最核心的原因在于它的自由和拓展,能保持灵活适应 AI 发展。 官方链接:从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包,按照官方文档安装即可:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
2025-03-21
我现在是学了一段时间的comfyui+flux,接下来准备学Python开发comfyui节点、对接模型,这样学下去方向有没有问题呢
您学习 ComfyUI 和 Flux 一段时间后准备学习 Python 开发 ComfyUI 节点并对接模型,这个方向是可行的。以下是一些相关的知识和要点供您参考: 工作流方面: 工作流节点可直接拖动单个节点到任意位置,也可按住 Control 键并用鼠标左键滑框选中多个节点,再按 Shift 键一起拖动。 选中节点后右键新建组,可修改组名、颜色等,组被覆盖时可直接拖动组。 选中节点后右键选择对齐方式,如顶部对齐、左边对齐等。 第三方节点的安装方式包括在 customer NODE manager 中安装、在 GitHub 上复制链接安装、通过终端输入指令安装、在秋叶启动器的版本管理中安装。 可通过 group by Parser 节点控制组,也可通过按住节点按 control b 跳过或按 control m 终止执行。 模型方面: 噪声强度由种子调节,种子固定噪声分布方式,噪声与 CLIP 无关,增大噪声设置值会增强模型对图片重绘的程度。 模型版本的提示词差异:1.5 以 tag 为主,XL 论文称以自然语言为主,但实际使用中因模型微调情况可能仍需用 tag。 Flux 模型有时生成黑图,可能有修复方案,需自行查询。图像生成结果为空,可能是 VAE 编码器与大模型未连接,调整连接后问题解决。 安装方面: 自动打标 joy_caption 副本的节点安装地址为 D:\\ComfyUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes。 安装步骤包括:(Comfyui evn python.exe)python m pip install rrequirements.txt 或点击 install_req.bat,注意 transformers 版本不能太低。 下载模型或者运行 ComfyUI 自动下载模型到合适文件夹,如从 https://huggingface.co/unsloth/MetaLlama3.18Bbnb4bit 下载并放到 Models/LLM/MetaLlama3.18Bbnb4bit 文件夹内。 新版的 PuLID 解决了模型污染的问题,使用新版的节点需要禁用或者删除之前的 PuLID 节点,不然可能会有冲突问题。模型放在 ComfyUI\\models\\pulid 文件夹里面,注意用新版的。 如果使用 PuLID,还需要安装 EVA CLIP 等模型。
2025-03-21
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: 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/python3119/ ,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://gitscm.com/download/win 。 4. 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: 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 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。 快捷键:(未提供相关内容)
2025-03-18