前言
ComfyUI 是一个基于 Stable Diffusion 的AI绘画创作工具，最近发展势头特别迅猛，但是 ComfyUI 的上手门槛有点高，用户需要对 Stable Diffusion 以及各种数字技术的原理有一定的了解才行。这个系列将会介绍 ComfyUI 的一些基础概念和使用方法，让大家更快的掌握 ComfyUI 的使用技巧，创作出自己独特的艺术作品。
本文继续分享 ComfyUI 的使用方法：XYZ图表。
XYZ图表是什么？
为了创作出更优秀的作品，我们可能会尝试多种模型，使用不同的提示词、采样器、采样步数等，然后对生成出来的图片进行对比，比较它们的出图效果，找到图片生成质量最高的生成参数。
XYZ图表就是用来方便我们进行这种生成效果对比的。
比如下面这张图就是对比不同采样器在不同采样步数下的图片生成效果：
安装XYZ图表插件
在 Stable Diffusion WebUI 中 XYZ 图表是系统自带的，不用单独安装。但是在ComfyUI中，XYZ 图表没有纳入核心节点，需要安装独立的插件才能使用。
安装方法有两种：手动安装和通过工作流安装。
手动安装
网络正常的同学，可以在 ComfyUI 的管理器插件中，通过"安装节点"进行安装。
在打开的窗口中输入"efficiency-nodes-comfyui"进行搜索，找到后，点击右侧的"安装"按钮进行安装。
访问 Github 不方便的同学可以给公众号"萤火遛AI"发消息：ComfyUI，即可获取相关程序。然后再手动部署到 ComfyUI的自定义节点目录：ComfyUI/custom_nodes 。
安装成功后不要忘了重启ComfyUI和刷新浏览器页面，以便成功加载到最新的工作流节点。
通过加载工作流文件安装
这一步首先需要拿到包含ComfyUI工作流的文件，本文使用的演示工作流见文末。
在 ComfyUI 的管理菜单中点击 "加载" 按钮，然后在打开的选择窗口中选择包含XYZ图表的工作流文件。
然后对应的工作流就会加载到当前 ComfyUI 的主页面，如果你之前没安装过其中的某些节点，这些节点此时会以红色醒目显示。
此时我们可以打开这个 ComfyUI 管理器中，点击其中的"安装缺失节点"按钮。
在随后打开的节点列表页面中，我们只需要安装找到的所有这些插件就可以了。
安装成功后不要忘了重启ComfyUI和刷新浏览器页面，以便成功加载到最新的工作流节点。
使用XYZ图表
我们来看一个简单的XYZ图表工作流都包含哪些节点，如下图所示：
1、XYZ加载器：加载SD基础模型、LoRA模型等，还能输入提示词、设置图像宽度、批次大小等。
2、变化控制：这个插件其实只能对两个维度进行对比，所以这个节点的名字是XY图表。在SD WebUI中能够进行三个维度的对比，还有一些ComfyUI的插件也能实现 XYZ图表的部分对比能力，不过都不如本文分享的这个全面，而且两个维度基本也够了。
3、变化参数：这里我在Y维度上控制的是"采样调度器"，通过设置"输入数量"可以控制对比几个采样器，然后就可以在下边选择这些采样器；在X维度上我使用了一个"手动输入"的节点，这个节点类似于一个万能节点，需要先选择"接口类型"，也就是要对比的生成参数，然后输入用英文分号分割的参数列表。
4、XYZ采样器：生成图片的主要工作都是采样器干的，这个XYZ采样器会连接到前边的"XY图表"，"XY图表"会使用动态参数为采样器提供多种采样参数组合，然后采样器使用不同的采样参数组合来生成相应的图片。
XYZ图表的基本使用就是这么简单。
另外这个插件还提供了很多动态参数的节点，比如LoRA、SD基础模型、ControlNet、CFG、降噪、替换提示词等，有兴趣的同学可以多去试试，如有问题，欢迎留言沟通。
镜像使用方法
在镜像地址页面，点击右下角的"AutoDL创建实例"：
也可以在实例创建页面选择社区镜像：yinghuoai-ComfyUI
GPU型号建议选择RTX 3090、4090等，性能比较强。
那么，我们该如何学习大模型？
作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
一、大模型全套的学习路线
学习大型人工智能模型，如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型，需要系统的方法和持续的努力。既然要系统的学习大模型，那么学习路线是必不可少的，下面的这份路线能帮助你快速梳理知识，形成自己的体系。
L1级别:AI大模型时代的华丽登场
L2级别：AI大模型API应用开发工程
L3级别：大模型应用架构进阶实践
L4级别：大模型微调与私有化部署
一般掌握到第四个级别，市场上大多数岗位都是可以胜任，但要还不是天花板，天花板级别要求更加严格，对于算法和实战是非常苛刻的。建议普通人掌握到L4级别即可。
以上的AI大模型学习路线，不知道为什么发出来就有点糊 ，高清版可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
二、640套AI大模型报告合集
这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。
三、大模型经典PDF籍
随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。
四、AI大模型商业化落地方案
作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。