文章目录
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- [一、关于 ComfyUI](#一、关于 ComfyUI)
- 二、安装
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- 1、Windows
- [2、Jupyter Notebook](#2、Jupyter Notebook)
- 3、手动安装（Windows、Linux）
- 三、运行
- 四、笔记
一、关于 ComfyUI
- github : https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
- 矩阵空间：#comfyui_space:matrix.org : https://app.element.io/#/room/%23comfyui_space%3Amatrix.org （类似 discord 但开源）。
ComfyUI 是最强大和模块化的stable diffusion GUI和后端。
此用户界面将允许您使用基于图形/节点/流程图的界面设计和执行高级stable diffusion 管道。
有关一些工作流程示例并查看ComfyUI可以做什么，您可以查看：
- ComfyUI示例 : https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/
- 安装ComfyUI : https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI#installing
特点
- 节点/图形/流程图界面，用于试验和创建复杂的stable diffusion 工作流程，而无需编写任何代码。
- 全面支持SD1. x、SD2.x、SDXL、Stable Video Diffusion、Stable Cascade和SD3
- 异步队列系统
- 许多优化：仅重新执行在执行之间更改的工作流部分。
- 命令行选项：
--lowvram使其在小于3GB vram的GPU上工作（在vram较低的GPU上自动启用） - 即使你一个GPU也没有，也可以运行，使用：
--cpu（慢） - 可以加载ckpt、安全传感器和扩散器模型/检查点。独立的VAE和CLIP模型。
- 嵌入/文本倒置
- Loras（常规、locon和loha）
- Hypernetworks
- 从生成的PNG文件加载完整的工作流（带有种子）。
- 将工作流保存/加载为Json文件。
- 节点接口可用于创建复杂的工作流，如Hires修复或更高级的工作流。
- 面积构成
- 修复与常规和修复模型。
- ControlNet 和 T2I-Adapter
- 高级模型（ESRGAN、ESRGAN变体、SwinIR、Swin2SR等...）
- unCLIP模型
- GLIGEN
- 模型合并
- LCM模型 和 Loras
- SDXL涡轮增压
- 潜在预览与TAESD
- 启动得很快。
- 完全离线工作：永远不会下载任何东西。
- 配置文件来设置模型的搜索路径。
工作流示例可以在示例页面 查看。
快捷键
对于macOS用户，Ctrl也可以替换为Cmd
| 键绑定 | 说明 |
|---|---|
| Ctrl+Enter | 将当前图形排队生成 |
| Ctrl+Shift+Enter | 将当前图形作为第一个排队生成 |
| Ctrl+Z/Ctrl+Y | 撤消/重做 |
| Ctrl+S | 保存工作流 |
| Ctrl+O | 加载工作流 |
| Ctrl+A | 选择所有节点 |
| Alt+C | 折叠/解折叠选定节点 |
| Ctrl+M | 静音/取消静音选定节点 |
| Ctrl+B | 旁路选定节点（就像节点从图形中删除，电线通过重新连接一样） |
| 删除/退格 | 删除选定节点 |
| Ctrl+退格 | 删除当前图形 |
| 空间 | 按住画布并移动光标时移动画布 |
| Ctrl/Shift+单击 | 将单击的节点添加到选择 |
| Ctrl+C/Ctrl+V | 复制和粘贴选定节点（不保持与未选择节点的输出） |
| Ctrl+C/Ctrl+Shift+V | 复制和粘贴选定节点（保持从未选择节点的输出到粘贴节点的输入的连接） |
| Shift+Drag | 同时移动多个选定节点 |
| Ctrl+D | 加载默认图形 |
Alt++ |
画布放大 |
Alt+- |
画布缩小 |
| Ctrl+Shift+LMB+垂直拖动 | 画布放大/缩小 |
| Q | 切换队列的可见性 |
| H | 切换历史可见性 |
| R | 刷新图形 |
| 双击LMB | 打开节点快速搜索调色板 |
QA
你为什么做这个？
我想详细了解stable diffusion 是如何工作的。我还想要一些干净而强大的东西，让我不受限制地试验SD。
这是给谁的？
这适用于任何想要使用SD制作复杂工作流程或想要了解更多SD工作原理的人。
界面密切关注SD的工作原理，代码应该比其他SD UI更容易理解。
二、安装
1、Windows
有一个适用于Windows的可移植独立版本，应该适用于在Nvidia GPU上运行或仅在发布页面上运行在CPU上。
直接链接下载
只需下载，用7-Zip提取并运行。确保你把你的stable diffusion checkpoints/models （巨大的 ckpt/safetensors 文件）放在： ComfyUI\models\checkpoints
如果您无法提取它，右键单击 文件 --> 属性 --> 解除屏蔽
如何在另一个UI和ComfyUI之间共享模型？
请参阅配置文件以设置模型的搜索路径。在独立窗口构建中，您可以在ComfyUI目录中找到此文件。
将此文件重命名为 extra_model_paths. yaml 并使用您喜欢的文本编辑器 对其进行编辑。
2、Jupyter Notebook
要在纸质空间、kaggle 或 colab 等服务上运行它，你可以使用我的Jupyter笔记本 : https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/blob/master/notebooks/comfyui_colab.ipynb
3、手动安装（Windows、Linux）
Git克隆这个repo。
将您的SD checkpoints（巨大的 ckpt/safetensors 文件）放入 ： models/checkpoints
将您的VAE放入：models/vae
AMD GPU（仅Linux）
如果您还没有安装，AMD用户可以使用pip安装rocm和pytorch，这是安装稳定版的命令：
shell
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm6.0这是使用ROCm 6.0 安装夜间的命令，它可能会有一些性能改进：
shell
pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/rocm6.1Nvidia
Nvidia用户应使用以下命令 安装稳定的pytorch：
shell
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121这是每晚安装pytorch的命令，它可能会提高性能：
shell
pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu124故障排除
如果您收到"未在启用CUDA的情况下编译Torch"错误，请使用以下方式卸载torch：
shell
pip uninstall torch并使用上面的命令再次安装它。
依赖
通过在ComfyUI文件夹中打开您的终端来安装依赖项，然后：
shell
pip install -r requirements.txt在此之后，您应该已经安装了所有内容，并且可以继续运行ComfyUI。
其他：
英特尔GPU
英特尔GPU支持适用于英特尔Pytorch扩展（IPEX）支持的所有英特尔GPU，支持安装页面中列出的支持要求。选择您的平台和安装方法，并按照说明进行操作。步骤如下：
- 首先安装上面链接的IPEX安装页面中列出的或更新的驱动程序或内核，如果需要Linux。
- 按照说明为您的平台安装英特尔的oneAPI Basekit。
- 使用平台安装页面中提供的说明安装IPEX软件包。
- 按照适用于Windows和Linux的ComfyUI手动安装说明，并在安装所有内容后如上所述正常运行ComfyUI。
更多的讨论和帮助可以在这里找到。
Apple Mac silicon
您可以使用任何最新的macOS版本在Apple Mac芯片（M1或M2）中安装ComfyUI。
- 每晚安装pytorch。有关说明，请阅读Mac Apple开发人员指南上的加速PyTorch培训（确保每晚安装最新的pytorch）。
- 按照Windows和Linux的ComfyUI手册安装说明进行操作。
- 安装ComfyUI依赖项。如果您有另一个stable diffusion 用户界面，您可能能够重用这些依赖项。
- 启动ComfyUI通过运行
python main.py
注意 ：请记住将您的模型、VAE、LoRA等添加到相应的Comfy文件夹中，如ComfyUI手动安装中所述。
DirectML（Windows上的AMD卡）
shell
pip install torch-directml`然后你可以用：`python main.py --directml我已经安装了另一个用于stable diffusion 的UI，我真的必须安装所有这些依赖项吗？
你不知道。如果您安装了另一个UI并使用它自己的python venv，您可以使用该venv运行ComfyUI。您可以打开您最喜欢的终端并激活它：
shell
source path_to_other_sd_gui/venv/bin/activate或在Windows上：
使用Powershell："path_to_other_sd_gui\venv\Scripts\Activate.ps1"
使用cmd. exe："path_to_other_sd_gui\venv\Scripts\activate.bat"
然后您可以使用该终端运行ComfyUI，而无需安装任何依赖项。请注意，venv文件夹可能会被称为其他名称，具体取决于SD UI。
三、运行
shell
python main.py对于ROCm官方不支持的AMD卡
如果您有问题，请尝试使用此命令运行它：
对于6700、6600和其他RDNA2或更早版本：
shell
HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0 python main.py对于AMD 7600和其他RDNA3卡：
shell
HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0 python main.py四、笔记
仅执行具有所有正确输入的输出的图形部分。
只有图中从每次执行到下一次更改的部分将被执行，如果您两次提交相同的图，只有第一个将被执行。如果您更改了图的最后一部分，只有您更改的部分和依赖于它的部分将被执行。
在网页上拖动生成的png 或加载一个png 将为您提供完整的工作流程，包括用于创建它的种子。
您可以使用 ()来更改单词或短语的重点，例如：(good code:1.2) 或 (bad code:0.8)。
()的默认重点是1.1。在实际提示中使用()字符可以逃逸它们，例如 ( 或 ）。
对于通配符/动态提示，您可以使用{day|night}。使用此语法，每次对提示进行排队时，前端都会将"{Wild|card|test}"随机替换为"野生"、"卡"或"测试"。在实际提示中使用{}字符逃逸它们，如：{ 或 }。
动态提示也支持C风格的注释，如 // comment 或 /* comment */ 。
要在文本提示中使用文本反转概念/嵌入，请将它们放在模型/嵌入目录中，并在CLIPTextEncode节点中使用它们，如下所示（您可以省略 .pt 扩展名）：
shell
embedding:embedding_filename.pt如何展示高质量的预览？
使用--preview-method auto启用预览。
默认安装包括低分辨率的快速潜在预览方法。要使用TAESD启用更高质量的预览，请下载taesd_decoder. pth（用于SD1.x和SD2.x）和taesdxl_decoder.pth（用于SDXL）模型，并将它们放在models/vae_approx文件夹中。安装后，重新启动ComfyUI以启用高质量预览。
如何使用TLS/SSL？
通过运行以下命令生成自签名证书（不适用于共享/生产使用）和密钥：
shell
openssl req -x509 -newkey rsa:4096 -keyout key.pem -out cert.pem -sha256 -days 3650 -nodes -subj "/C=XX/ST=StateName/L=CityName/O=CompanyName/OU=CompanySectionName/CN=CommonNameOrHostname"使用--tls-keyfile key.pem --tls-certfile cert.pem启用TLS/SSL，该应用程序现在可以访问https://... 而不是 http://...。
注意：Windows用户可以使用alexisrolland/docker-openssl 或 第3方二进制发行版 之一来运行上面的命令示例。
如果使用容器，请注意卷挂载
-v可以是相对路径，因此... -v ".\:/openssl-certs" ...将在命令提示符 或 powershell终端的当前目录中 创建密钥和证书文件。
2024-06-14（五）