不用翻墙,手把手教你用MAC本地版免费ComfyUI搭建Stable Diffusion工作流,让出图效率起飞

AI绘图如火如荼发展了这么久,从mj到SD webUI,再到时下最热门的Comfy UI。因为显存的问题对Mac用户一直不是很友好,阻碍了大部分设计师上手学习的道路。但是Comflowy解决了这个痛点。这是一款Mac系统可用本地版的sd,一键安装,让苹果用户不再只是看个热闹无法上手或去购买价格高昂的线上生图工具。

01.Comflowy简介

Comflowy是一款专为简化和增强AI图像及视频生成工具使用体验而设计的开源软件,基于ComfyUI和Stable Diffusion,提供Windows和Mac客户端,个人可免费使用。相比SD WebUI和ComfyUI的上手难度,Comflowy提供了更友好的体验,即使是没有技术背景的用户也能够轻松上手,让更广泛的设计师用户利用AI技术进行图像和视频的生成。需要注意的是MAC用户需要配置M1以上的芯片,16G内存以上(Intel芯片用户和内存不够的设备建议使用线上版)。

ComflowySpace 提供了丰富的功能和更便捷的使用体验:

1. 全面的 Workflow 功能:ComflowySpace 包含了 ComfyUI 的所有基础 Workflow 功能,交互形式保持一致,让您能够快速上手。

2. 模型支持:支持加载 ComfyUI 内的模型,无需重新下载,也不会占用额外的存储空间。

3. 插件生态:兼容 ComfyUI 的各种第三方插件,扩展了功能和可能性。

02.ComfyUI的优势

相较于 ComfyUI,ComflowySpace 的优势在于:

1. 一键安装:省去了繁琐的安装流程。

2. Workflow 管理:自动保存每次更改,无需手动导出。

3. 模板功能:提供了丰富的模板,简化了 Workflow 的搭建过程,并提供了详细的教程。

4. 优化的用户体验:对 UI 和 UX 进行了优化,让创意探索更加顺畅和舒适。

03.为什么迁移到ComfyUl

以上是工具的介绍。但是为什么要从webUI迁移到comfy UI呢?

我们先来简单看看 SD Web UI 和 ComfyUI 的 UI 界面,你应该就能知道它们的区别了。

从上图中可以看到,SD WebUI 的 UI 更像是我们传统使用的产品,有很多输入框,还有多个按钮。而 ComfyUI 的 UI 界面则非常复杂,除了输入框,还有很多一块块的东西,并且还有很多复杂的连线。

从学习成本来看,ComfyUI 的学习成本会比 SD WebUI 高。但是这种连线其实并不复杂,你可以这么理解:

● 这些小的方块跟 SD WebUI 的输入框和按钮是一样的,都是对参数进行配置。

● 连线可以理解为搭建自己的生产流水线,从左到右依次运行。

● 从功能的角度看,其实两个产品截图所提供的功能是一样的,只是 ComfyUI 变成了这种连线的方式。

这种方式有什么好处?我们一起来看看这两个用 ComfyUI 搭建的工作流:

对比两个工作流,你会发现它只是有一个节点不一样,左侧图是直接加载图片,右侧图是通过画板绘制图片。这样就实现了两个不同的功能(左侧图是导入图片生图,右侧图是绘图生图)。这就意味着,你可以通过改变节点的方式来改变工作流,从而实现不同的功能。这样做有两个好处:

● 你可以根据自己的需求搭建适合自己的工作流,而不需要依赖开发者。你也可以根据自己的需求,去开发并改造某个节点。

● 工作流可以直接导出为Jason文件,更快速便捷的分享给小伙伴,而不是繁琐的截图教程。

所以,选择 ComfyUI 最核心的原因就在于它的自由和拓展,就像乐高一样。你可以自己调整 工作流中的每个节点进行串联和并联,甚至加入翻译,反推,自动化等等更高效的节点来创造独属于自己的工作流。并且其他小伙伴拿到分享的工作流可以直接一键使用。这所有的一切都形成了ComfyUI 独特开放的社区文化,让这个平台成为更多设计师的主要生产工具。

● 除了以上优势外,ComfyUI对显存要求较低,同时优化了生成流程,提高了出图速度。它能在同样8G显存的情况下支持SDXL还能使用两个XL的Controlnet(还没用过三个),SD web UI 是跑不了的,加载模型都不行。

综上,ComfyUI相比于SD webUI,它可以使用多个流水线工作,用不同的处理方式处理多个不同的图片,最终输出不同的图片,如果工作量很大,你只需要调整后节点然后出去玩一整天,而不用像 webUI一样坐在电脑前等这张跑完了,换个输入参数和咒语再跑另一张。

同时,它也支持多个模型和插件(包括controlnet),输入数据用多个插件同时控制一张图片,满足你对视角,动作,场景细节的要求。甚至得益于它的高效率和高控制能力,让图片转视频,视频转视频这种需要大量转绘操作的输出变得更简便高效,将AI绘图自动化向前推进了一大步。

项目实战

在针对福宝的设计展示上,我们希望借助ai的能力,快速产出不同风格的视觉图以达到快速上线的目的。同时在已有的基础设定上延展不同的场景。
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●step1 选择合适的工作流配置好基础参数

首先进入模版区,选择Canny ControlNet workflow,进入画布后在标注Erros的地方选择对应的模型和参数。可以在左侧画布操作,也可以在右侧控制面板操作。

●step2 第一个Apply Controlnet后串联第二个Apply Controlnet

从第一个Apply Controlnet(positive)的 CONDITIONING节点拉出连线,选择Apply Controlnet(positive)。然后从左侧的control_net节点拉出线,为这个模块添加对应的controlnet模型。最后将这两个模块串联到KSamper的positive节点上。

●step3 串联一个lora

从checkpoint模块的model节点拉线出来,选择Load LoRA,再将三个节点分别连接到前后两个模块

●step4 输入对应的咒语,点击运行

●step5 上传其他草图和对应的咒语,点击运行批量生图

最后批量生图只需要上传草图,对应修改关键词,再点击运行。已经加载过的模块将不再需要再次加载。使用工作流生图的运行时间约比在webUI 中节约1/3的时间,且后续复用这个工作流只需要在模版中直接调用就可以了,大大提升工作效率。

Comfy UI强的地方在于复现工作流和全自动化生产,一键直接出图。Webui 里面要反复图生图调参数去试,而且第一次跟第二次生成效果,可能就是不一样,而在Comfy ui里,工作流搭建成功,只需要点击运行,只要不调整参数,你每一次都可以保证生成差不多的效果,达到统一风格,这点就实现了AI本该有的自动化流程。使用AI作为生产力工具,会越来越趋向于自动化,未来一定是越来越可控,而Comfy Ui就是走向这个未来的必经之路。Comflowy这个工具则是这条路上广大Mac用户的福音,这就去试试吧。

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AIGC技术的未来发展前景广阔,随着人工智能技术的不断发展,AIGC技术也将不断提高。未来,AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用,使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时,AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合,在更多的领域得到广泛应用,对程序员来说影响至关重要。未来,AIGC技术将继续得到提高,同时也将与人工智能技术紧密结合,在更多的领域得到广泛应用。
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一、AIGC所有方向的学习路线

AIGC所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。

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二、AIGC必备工具

工具都帮大家整理好了,安装就可直接上手!
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三、最新AIGC学习笔记

当我学到一定基础,有自己的理解能力的时候,会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料,这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解,这些理解是比较独到,可以学到不一样的思路。

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四、AIGC视频教程合集

观看全面零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。
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五、实战案例

纸上得来终觉浅,要学会跟着视频一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。
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