一、介绍
unCLIP 模型是 SD 模型的版本，经过专门调整，除了文本提示之外，还可以接收图像概念作为输入。使用这些模型附带的 CLIPVision 对图像进行编码，然后在采样时将其提取的概念传递给主模型。
它并不是按照传统意义将图像混合在一起，而是实际上从两者中挑选了一些概念并制作了一个连贯的图像。
二、容器构建说明
本文档针对 ComfyUI 进行部署使用，因此在正式部署之前需要部署 ComfyUI
1. 部署 ComfyUI
（1）使用命令克隆 ComfyUI
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI
（2）安装 conda（如已安装则跳过）
下面需要使用 Anaconda 或 Mimiconda 创建虚拟环境，可以输入 conda --version 进行检查。下面是 Mimiconda 的安装过程：
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下载 Miniconda 安装脚本
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
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运行安装脚本
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
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遵循安装提示并初始化
按 Enter 键查看许可证条款，阅读完毕后输入 yes 接受条款，安装完成后，脚本会询问是否初始化 conda 环境，输入 yes 并按 Enter 键。
- 运行
source ~/.bashrc命令激活 conda 环境 - 再次输入
conda --version命令来验证是否安装成功，如果出现类似conda 4.10.3这样的输出就成功了。
（3）创建虚拟环境
输入下面的命令：
conda create -n comfyui python=3.10
conda activate comfyui
（4）安装 pytorch
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
（5）安装项目依赖
pip install -r requirements.txt
此时所需环境就已经搭建完成，通过下面命令进行启动：
python main.py
访问网址得到类似下图界面即表示成功启动：
2. 部署 unclip 模型
（1）下载 sd21-unclip-h 模型
访问 Hugging Face 搜索"stabilityai/stable-diffusion-2-1-unclip"下载下图的模型，也可以点击这里进入。首次访问该页面时，可能需要同意用户协议才能看到模型下载页。
（2）下载工作流
进入网站：unCLIP 模型示例 |ComfyUI_examples (comfyanonymous.github.io)并将下图下载，然后拖入 Comfy UI 中：
然后你的 ComfyUI 中应该会出选相应的工作流，类似下图:
至此unclip就可以实现了