超详细的 Stable Diffusion ComfyUI 基础教程(二):文生图基础流程

前言: 1. 这节课我们开始学习 ComfyUI,我们先从最基础的文生图开始学起。为了方便讲解(方便我这英语不好的人),我文章中的节点大多都是汉化之后的,和我一样英语不好的小伙伴还请看我上篇内容,安装汉化插件。 上期回顾:2. 在学习前我们先回忆一下使用 Web UI 进行文生图的时候用到了哪些功能。3. 是不是有大模型、正向提醒词、反面提醒词、采样器、步数、宽高、VAE、显示图象。既然我们知道有哪些节点,就把他们按照流程去连起来吧。 一、创建流程 大模型加载器: 1. “右键——新建节点——加载器”我们会看到很多

超详细的 Stable Diffusion ComfyUI 基础教程(二):文生图基础流程

前言:

1. 这节课我们开始学习 ComfyUI,我们先从最基础的文生图开始学起。为了方便讲解(方便我这英语不好的人),我文章中的节点大多都是汉化之后的,和我一样英语不好的小伙伴还请看我上篇内容,安装汉化插件。

上期回顾:

2. 在学习前我们先回忆一下使用 Web UI 进行文生图的时候用到了哪些功能。

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3. 是不是有大模型、正向提醒词、反面提醒词、采样器、步数、宽高、VAE、显示图象。既然我们知道有哪些节点,就把他们按照流程去连起来吧。

一、创建流程

大模型加载器:

1. “右键——新建节点——加载器”我们会看到很多加载器,看名字是不是都挺熟悉的,没错这就是我们需要用到的“Checkpoint加载器(大模型加载器)、VAE加载器、Lora加载器等”我们先把大模型加载器增加进来(也可以使用 Checkpoint Loader,这是我们上节课安装的 ComfyUI-Custom-Scripts 插件中的加载器,可以用来预览缩略图)。

2. 点击“Checkpoint 名称”位置抉择我们需要的模型。

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文本输出节点(CLIP 文本编码器):

1. 接下来我们去增加关键词输出节点,这时要注意了,他没有正、反关键词的区分,都是用的一个叫“CLIP 文本编码器的节点”。

2. 我们用同样的方法“右键——新建节点——条件——CLIP文本编码器”,这个处所我们要增加两个“CLIP文本编码器”用来输出正、反关键词。

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3. 因为没有区分正反关键词,我们可以自己去修改名称和色彩用于区分,我们在节点上方“右键——标题”输出名称后确定就可以。修改节点色彩也是“右键——色彩”然后抉择色彩就可以了。

4. 这时我们是不是发现“Checkpoint 加载器”和“CLIP 文本编码器”上面都有一个同样名称、同样色彩的黄点“CLIP”,我们把它连起来(鼠标放在上面会有“十”字标识,我们左键按住住拖到另一个节点的对应位置就连上了)。

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注意:我们 Checkpoint 加载器只有一个 CLIP 衔接点,而我们需要衔接侧面、反面两个提醒词。这个处所我们可以理解为作为输出可以衔接多个节点,作为输出只能衔接一个。

采样器:

1. “右键——采样——采样器(这个处所是有两个采样器的,我们抉择普通的采样器就好)”。

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2. 我们可以在采样器上看到 7 个可以修改的选项:

a. 随机种:随机种子,每张图都有一个随机的编号;

b. 运行后操作:种子是需要固定、增加(在原来的种子值上+1)、减少、随机,我们一般用的是固定和随机;

c. 步数:设置我们画这张图需要去除噪波的次数;

d. CFG:提醒词引导系数,越大越符合提醒词,基本在 8 左右就够了;

e. 采样器:这个选项有太多了,我们在使用 Web UI 的时候也需要进行抉择,后面我找时间挨个介绍一下他们的区别,我通常会抉择 euler_ancestral(web ui 中的 Euler a)、dpmpp_2m(DPM++ 2m)、dpmpp_2m_sde_gpu

f. 调度器:每一次迭代步数中控制噪声量大小的,一般我们抉择 normal 或 karras;

g. 降噪:和步数有关系,1 就是我们 100%的按照上方输出的步数去完成,0.1 就是 10%,这里我们填 1。

3. 这时我们会看到左侧有“模型、侧面提醒词、负面提醒词、Latent”四个可衔接的点;

4. 我们分别把“模型”和“Checkpoint 加载器的模型”贯串,“侧面提醒词”和“侧面提醒词的条件”贯串,“负面提醒词”和“负面提醒词的条件”贯串。

5. 这时我们还剩下一个“Latent”,这个我们用来衔接控制出图宽高的节点。

宽高(空 Latent):

1. 鼠标点击住“Latent”往外拉,松开然后抉择“空 Latent”,直接增加节点并衔接上了。

2. 此增加节点的方法适用于任何一个节点(前面的模型、CLIP 都可以通过这个方式快速的增加节点)。

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3. 宽高就不用说了吧,批次就是一次出几张图的意思。

VAE 解码:

1. 注意:这个处所我们抉择的不是“VAE 加载器”,而是“VAE 解码”

2. “右键——新建节点——Latent——VAE解码”(和前面一样直接左键拖拽也可以);

3. “VAE 解码的 Latent”和“采样器的 Latent”贯串,这时左侧会剩下一个 VAE;

4. 我们是不是想起来“Checkpoint 加载器”还剩一个“VAE”没有衔接,我们把它两个连在一起就可以了(这个处所要注意一下,大部分大模型都包含有 VAE 模型在里面的,我们可以直接衔接;也可以增加一个“VAE 加载器”去加载一个 VAE 模型进行衔接;这两个衔接方法我们选其中一个就可以)。

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留存图象:

1. “右键——新建节点——图象——留存图象”(或左键拖拽),这个处所我们可以有两种抉择“留存图象”和“预览图象”。

2. 留存图象相比预览图象来说多了一个功能就是把生成的图象留存到“ComfyUI 下的 output”文件夹里面。

3. 留存图象同样具有预览的功能。

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二、出图

1. 这个时候我们已经衔接好所有节点了,输出关键词,调节好模型、步数、宽高等;

2. 点击右侧设置面板的“提醒词队列”,或者“ctrl+回车”进行出图就可以了;

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3. 只要是出图成功,就说明我们衔接的节点没问题,可以按照我上节课教的把工作流留存下来,以便日后使用;

4. 在出图的过程中我们可以看到进行到哪一步,哪一个节点就会有绿色的框,非常方便我们熟悉流程。

三、课后小知识

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应用

可能是目前最强的AI图画神器!文生图模型 DALL·E 3来啦!

2023-9-25 8:09:26

应用

AIGC大厂案例实战!如何用AI完成虚拟演播厅的设计方案?

2023-9-26 1:34:25

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