comfyui学习笔记系列1(面板基础简介)

comfyui是基于SD模型才能生成图像

comfyui相当于调用API的交互层

SD是已经被训练好的模型


生成原理 :将图片铺满噪点,然后根据步数逐步降噪,最终得到目标图像
正向扩散 :生噪过程,增加噪点
反向扩散:去噪过程,消除噪点


开始简单介绍comfyui任务流各个面板的功能

模型加载器

加载模型使用

clip文本编码器

是我们需要输入的关键词, 自动将输入的条件变成AI可以理解的文字,生成图像时需要两个条件一个是正面条件,一个是负面条件。

正面条件:是我们想生成的图片的描述

负面条件:生成图像时不需要部分的描述

K采样器

1.随机种:默认0,可每次生成的图片完全随机

2.运行后操作

  • 固定:条件与生成的种子固定,可以做到生成的图片完全一样
  • 增加/减少:每次生成图片的种子数字+/-1
  • 随机:完全随机

3.步数:去噪的次数,一般20-40之间,建议30-40。

4.CFG:关键词和图片的相关性,一般3-9之间,建议8。数值过大可能会关联出错,导致完全没有关联。

5.采样器:推荐euler_ancestral或者dpmpp_2m_sde百搭

6.调度器:降噪时的变化曲线,一般用前三个

  • 正常:均速降噪
  • karras:慢速-〉快速
  • exponential:快速-〉慢速-〉停止

7.降噪:默认1,在做文生图时尽量不要动。图生图时,数值越大与原图的相似度越低,反之数值越小与原图相似度越接近


Latent

决定生成图片的尺寸以及分辨率

  • 不同模型版本的基础尺寸建议范围
  • 1.5版本大模型:512-768
  • 2.1版本大模型:768-1024
  • SDXL或SD3版本大模型:1024上下

VAE解码器

采样器跑完后需要使用VAE解码器转换为图像。这样就可以生成图片了

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