comfyUI官方笔记整理

官网教程笔记ComfyUI_examples

1.ComfyUI基础教程ComfyUI Basic Tutorial VN

从网上下载下来的模型ckpt和safetensors包含有3个不同的模型，CLIP，主模型还有VAE
clip模型会和CLIPTextEncode进行连接，将文本编码为模型可以理解的向量形式。
在SD中，由采样器sampler来生成结果图像，其输入包括①模型②由CLIP编码的正负提示词③潜在的图像，如果是文生图，则③为一幅空图像，采样器针对输入的图像采用模型进行加噪和去噪的操作，正负提示词在每次采样时会被注入到模型中，用于引导去噪的过程，逐渐去噪的过程也就是SD不断生成图像的过程，Ksampler输出最终去噪的图像
VAE可以将图像从潜在空间转化到像素空间，在图生图时，也可以从像素空间转化到潜在空间，潜在空间是主模型可以理解的形式

2.雇佣修复“Hires Fix” aka 2 Pass Txt2Img

文生图后再进行超分辨，在文生图时，Ksampler中的噪声值设置为最大

两种方式

1.在潜在空间上采样

只会用到一个模型，文生图模型

先文生图(Ksampler1)，在潜在空间上采样后，在潜在空间图生图(Ksampler1)
Ksampler1和Ksampler2的正负提示词一样，模型一样，只是Ksampler的latent 为空，而Ksampler的latent为4倍的图像

升级版本

用到了两个模型，文生图和图生图用的是不同的模型，图生图可以对第一个阶段的图像进行细化

	第一阶段	第二阶段
正提示词	动漫快乐女孩（fennec:1.2）（耳朵：1.3）金发长（凌乱的头发：1.1）蓝眼睛，穿着塞拉福牛仔裤（坐在岩石上：1.15）	来自远方的动漫快乐女孩（耳廓：0.95）长（凌乱的头发：1.3）蓝眼睛，穿着塞拉福牛仔裤，坐在岩石铺展的腿上（运动鞋：0.95）在湖畔瑞士乡村的山腰天空云朵HDR日落
负提示词	低分辨率、不良解剖结构、不良手部、（文本：1.1）、模糊、变异的手和手指、变异、变形的脸、丑陋、（徽标：1.1），裁剪、质量最差、jpeg、（jpeg伪影）、删除、旧、最旧、（审查）、（审美不良）、（马赛克审查、酒吧审查、模糊审查）耳机	（手），（文本：1.1），字母，数字，错误，裁剪，（jpeg伪影：1.2），（签名：1.1）（水印：1.1）
模型	`wd-illusion-fp16.safetensors`	`cardosAnime_v10.safetensors`
模型说明	基于SD，增加动漫和人物训练得到的模型，其缩写为WD	- 此模型的风格与上世纪八九十年代的动画非常接近，但是更加精致。 - 非常适合生成大场景、大画幅图像。 - 它的阴影层次分明，线条清晰锐利，色彩呈现非常富有想象力。

2.在像素空间上采样

会用到两个模型，超像素模型(一次)和文生图模型(2次)

先基于正负提示词采用Ksampler1生成潜在图像，潜在图像转化到像素空间
应用超分辨的模型将上述生成图像超分到原来的4倍，通过VAE将其转化为潜在空间，进入Ksampler2生成最终的图像
Ksampler1和Ksampler2的正负提示词一样，模型一样，只是Ksampler的latent 为空，而Ksampler的latent为4倍的图像

3.图像重绘

输入图像为带alpha(透明度)通道的四通道图像，以表示其mask，当然ComfyUI也可以采用掩码处理器来现场处理掩码
可以进行inpainting，即在掩码的地方重新绘图，也可以进行outpainting，即将掩码处的图像进行恢复以及扩展边缘
inpainting 采用的模型512-inpainting-ema

4.Lora

lora模型接在主模型和CLIP模型的后面，且模型保存在models/loras目录下
可以链式地将多个lora模型连接起来

5.超网络

类似于lora，仅接在主模型的后面，且模型保存在models/hypernetworks目录下

Dantion Marble Statues Hypernetwork在大理石雕像上训练的超网络，旨在使雕像看起来像人形角色。适用于现实和动画模型。

6.文本翻转/嵌入

模型放在models/embeddings文件夹下

7.图像上采样

对文生图模型得到的像素空间图像，再应用超分辨的模型，实现对图像的上采样的功能
可以在OpenModelDB找到一系列的上采样模型

8.局部版面照排area composition

相当于将版面拆成了好几块，每一块都有自己的提示词，以实现对整幅版面的精准控制
可以对版面进行重拼，也可以在某个区域加入新的对象等
基于像素数值对局部区域实现控制

几分钟让你快速了解 Stable Diffusion ComfyUI

用到的提示词


1	（最佳品质）（HDR:1.0）女孩色彩斑斓（平胸：0.9），（耳廓：1.0）（狐狸耳朵：1.0），（红发）长（凌乱的头发：1.2），（黑眼睛：1.0）、毛衣、长袖、运动裤（裤子）、手套、雪山峰上的自然荒野（坐姿：1.3）、（d:0.5）（腮红：0.9）、（冬季：1.2）、瑞士阿尔卑斯山日落景观山上的舒适、（伸腿：1.1）、鸟瞰（城市景观：1.3）摩天大楼现代城市卫星图、日落
2	（最佳品质）（HDR:1.0）女孩彩色（平胸：0.9），（耳廓：1.0）（狐狸耳朵：1.0），金发双尾中等（凌乱的头发：1.2），（眼睛：1.0）、毛衣（粉红色：0.8）、长袖、运动裤（裤子）、手套、雪山峰上的自然荒野（坐姿：1.3）、（脸红：0.9）、（冬季：1.2）、瑞士阿尔卑斯山日落景观山上的舒适（展开双腿：1.1）、鸟瞰（城市景观：1.3）摩天大楼现代城市卫星图（日落）
3	（最佳品质）（HDR:1.0）色彩斑斓，自然荒野雪山之巅，（冬季：1.2），瑞士阿尔卑斯山日落景观山，鸟瞰（城市景观：1.3）摩天大楼现代城市卫星图，（日落）女孩（耳廓狐狸耳：0.9），毛衣，坐着	正提示词
4	（手）、文本、错误、裁剪、（最差质量：1.2）、（低质量：1.2	负提示词
5	杰作（写实）（最佳品质）（HDR:1.0）女孩五彩斑斓的（平胸：0.9），（狐狸耳朵：0.9）双尾凌乱的头发，（眼睛：1.0）毛衣，长袖，运动裤裤子，手套，坐在雪山山顶的自然荒野鸟瞰图，（：d:0.5）（腮红：0.9）（冬季：0.9）瑞士山脉，舒适，鸟瞰图（城市景观：1.2）摩天大楼现代城市卫星图，（日落）	正提示词
6	（手）、文本、错误、裁剪、（最差质量：1.2）、（低质量：1.2	负提示词

第一阶段：提示词1,2,3作为正提示词，4作为负提示词，1,2,3作为整体式词时，采用了条件结合器的组件，先将1,2组合在一起，再联合条件3，一起作为正提示词，4为负提示词

第二阶段：在上图的基础上，再应用图生图的模型，采用提示词5和6，使得画面的整体更加的和谐

作者给出的例子如下，第二幅图金色女孩的头发有红色的亮点，而红色头发的女孩头发更偏向了粉红，这是因为SD模型希望图像的风格与其整体保持一致，但是副作用是将头发的颜色混在了一起。
在这里插入图片描述

9.噪声潜在成分示例

针对文生图生成的四个对象，一个背景和3个动漫人物，采用不加噪的方式进行合成，通过潜在合成可以控制任务的位置，通过提示词可以控制任务的牵手

用到的提示词


1	天云自然国家公园美丽的冬季雪景HDR景观（日落）	背景
2	快乐可爱的动漫女孩（耳廓：1.15）（绒毛：1.15长发，（黑发），（凌乱的头发），（红色亮点），一只眼睛上的头发，红眼睛，锐利的眼睛，（连帽衫），敞开的夹克，跑步（校服）长裙天云自然公园美丽的冬季雪景HDR景观	女孩1
3	快乐可爱动漫女孩（耳廓：1.15）（绒毛：1.15短发，（粉色头发：1.2），（凌乱头发），（蓝色亮点），蓝色眼睛，（连帽衫），开襟夹克，跑步，（校服）长裙天云自然国家公园美丽的冬雪风景HDR景观	女孩2
4	最好的质量，错综复杂的细节，色差，快乐可爱的动漫女孩（耳廓：1.15）（绒毛：1.15长发，（红发：1.2），（凌乱的头发），（蓝色亮点），蓝眼睛，（连帽衫），开放式夹克，跑步，（校服）长裙天空云自然国家公园美丽的冬季雪景HDR景观	女孩3
5	快乐可爱动漫女孩（耳廓：1.15）（绒毛：1.15”）（金发：1.15“）（凌乱的头发：1.35”）辫子（动漫：1.2）（蓝眼睛：1.15)(快乐脸红：1.2）微笑，大（蓝眼睛∶1.15），（连帽衫），敞开式夹克，跑步（校服）长裙，手牵手天空云朵自然国家公园美丽的冬季雪景HDR景观（日落）（外富，卓越，最佳美学，新，最新，最佳品质，杰作，极其详细，锐利的矢量动漫：1.05）	此时不添加噪声，提示词中，三个女生牵手，以对三个女生的动作进行微调

10. ControlNet 和文本到图像的自适应器

ControlNet会作为一个控制条件，流入正positive中
ControlNet可以看做是文本到图像的自适应器T2I Adapter，ControlNet或者T2I Adapter一般都需要根据采用的模型风格，输入一张特定格式的图像，可以是深度图以及canny图等
comfyUI中提供了ControlNetApply的节点，但是需要用户手动上传特定形式的图像，例如深度图等，该节点并不会自动图像到深度图的转化
smaller fp16 safetensors version该网址提供了常用的controlNet的模型
controlNet的模型要放在ComfyUI/models/controlnet目录下

以下是一个简笔画的controlNet示例
在这里插入图片描述

T2I-Adapter vs ControlNets

	T2I-Adapter	ControlNets
速度方面	更高效，更推荐，对生成速度几乎没有影响	会将其生成速度
运行次数	总共只需要运行一次	每次迭代都要运行
共同点	两者都采用的是ControlNetLoader节点

在这里插入图片描述

在control-openpose的例子中，作者采用了双阶段的方法，先基于文生图再结合openpose的controlNet来生成第一幅图像，再采用AOM3A3的动漫人物生成模型对该图像进行修正得到第二幅图像。

pass	提示词
1	（独唱）女孩（平胸：0.9），（耳廓：1.0）（狐狸耳朵：1.0），（凌乱的头发），眼睛，站着（校服毛衣）天空云朵自然国家公园美丽的冬雪（风景HDR景观）（日落）
2	女孩（平胸：0.9），（耳廓：0.8）（狐狸耳朵：0.8），（凌乱的头发），（高光），（逼真的星空瞳孔：1.1），站着（校服毛衣）天空云朵自然国家公园美丽的冬季雪景HDR景观（日落）

加粗的部分为提示词不同的地方，区别在于第二轮对眼睛进行了更细致的描述
第二个阶段(pass)的输入图像为潜在空间的图像，在Ksampler得到潜在图像后，连接了一个特殊的vae，叫做kl-f8-anime2，其效果如图所示，即会使最终生成的图像更加绚丽

11.GLIGEN例子

模型放在GLIGEN文件夹下面

文本框GLIGEN

允许定义多个目标的位置和大小
采用GLIGEN Textbox Apply节点对prompt中的对象位置进行说明

12.unCLIP Model Examples

unCLIP是经过特殊微调除了文本提示词外，还可以将图像概念作为输入的模型，即允许图像也作为prompt。
unCLIP模型通过附带的CLIPVision对图像进行编码，在采样阶段将提取的概念传递给主模型。

在这里插入图片描述

noise_augmentation的强度反映了对图像的概念的追随，值越低，表示越接近原始图像的概念
strength表示对图像的影响程度
多幅图像时，与传统的将两幅图像融合不同，unCLIP会选取一些概念然后做出一副融合的图像
使用unCLIP检查点的一个好方法是在2遍工作流的第一遍中使用它们，然后在第二遍中切换到1.x模型

13.SDXL

SDXL与常规模型的使用方式一样，只是想要获得最佳的效果，分辨率要为1024*1024，或像素量相当，但长宽比不同的像素
SDXL可以与refiner一起使用

14.SD3

SD3.5

如果您还没有从SD3、Flux或其他模型下载文本编码器文件，第一步是下载它们：（clip_l.safetensors、clip_g.safetenstors和t5xxl）如果您的ComfyUI/models/clip/文件夹中还没有它们。对于t5xxl，如果你有超过32GB的ram，我建议你使用t5xxl_fp16.safetensor；如果你没有，我建议使用t5xxxl_fp8_e4m3fn_scaled.saftensor。
SD3.5模型家族包含大的8G模型和2.5G的中等模型

15.模型融合

采用多个模型融合来执行复杂的工作流，对齐进行测试，在取得满意的结果后，启用checkpointSave节点
保存下来的checkpoint包含用于生成它们的完成的工作流，所以可以像加载图片一样直接恢复工作流
可以采用(inpaint_model - base_model) * 1.0 + other_model的方式从非inpaint模型来生成inpaint的模型

CosXL
[Stability·AI(SD的母公司)发布CosXL和CosXL_Edit两个新模型（对标PlayGround V2.5）](Stability·AI(SD的母公司)发布CosXL和CosXL_Edit两个新模型（对标PlayGround V2.5）)，该模型对艺术风格的理解能力更强，色彩和对比度的运用更大胆，但是人脸和人物的生成不如SDXL模型，即在写实方面有所弱化。CosXL可以直接生成图片，而CosXL_Edit可以用文本对现有的图像进行艺术化的处理。

下图为CosXL_Edit生成的结果，其提示词为“rain”，细节丰富，理解到位，确实给创作者带来了很大的便捷。
也可以采用(cosxl - sdxl) + other_checkpoint

16. 3D

Stable Zero123是一个差分模型，给定背景简单的多视角的图像可以恢复出原始的图像
仰角和方位角可以控制目标旋转的角度

Stable Zero123

可生成特定视角下的渲染图像，其效果优于Zero123及其迭代版本Zero123-XL
通过使用分数蒸馏采样（SDS）和稳定的Zero123模型，我们可以从任何输入图像中生成高质量的3D模型。该过程还可以扩展到文本到3D生成，首先使用SDXL生成单个图像，然后在Stable Zero123上使用SDS生成3D对象。
Stable Zero123C仅在CC-BY and CC0 3D数据集上训练的，用于商业化的模型，经过互联网的测试，两个模型在生成质量上差异不大。

在这里插入图片描述

细节丰富的3D人像的生成还是存在扭曲

8G模型，生成结果需要2s左右的时间

在threeStudio中生成3D网格

参照hg上的模型标签Stable Zero123

17.LCM

LCM模型可以仅需要几步就完成采样过程。

LCM Lora可将一个常规的模型转化为LCM模型，案例中给出了SDXL的lora模型，需要改动的地方为使用

低cfg
使用“lcm”采样器和“sgm_uniform”或“simple”调度器
将LCM的采样选项设置为ModelSamplingDiscrete节点将略微改善结果，建议使用，但并非总是必要。

在这里插入图片描述

18.SDXL Turbo

SDXL Turbo可以单步生成一致性的图像，但是一般步数越多，生成质量越好。
可以采用常规的方式使用该模型，也可以配合SDTurboScheduler节点使用模型
为了更好地体验单步生成的效果，在comfy UI中作者建议开启Extra Options -> Auto Queue选项后，仅点击一次Queue prompt，然后开始写prompt，写完prompt后会自动生成结果，避免在多次prompt的生成中，频繁地点击Queue prompt。

19.Stable串联的例子

当前下载的是一个三阶段的处理过程，先采用C阶段的差分模型生成低分辨率的潜在图像，再采用B阶段的差分模型进行尺寸和质量的扩大，对该潜在图像再次进行尺寸的扩充，然后再采用A阶段的VAE(实际采用的是阶段B中模型的VAE)，将其转换到像素空间。
C阶段和B阶段采用同样的正负提示词
串联方式的好处在于提示词不变的情况下，逐步得到预期的结果。