新手理解ComfyUI节点

新手理解ComfyUI节点

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/sleepless8/article/details/142290370

ComfyUI是一个基于Stable Diffusion的图像生成框架，通过组合不同的节点来实现复杂的图像生成任务。对于初学者来说，理解各个节点的功能和作用是掌握ComfyUI的关键。本文将详细介绍ComfyUI中的主要节点类型及其应用场景，帮助读者快速入门并掌握这一强大的图像生成工具。

1. 加载器节点

加载器节点负责导入各种必要的组件和数据，为整个工作流程奠定基础。

1.1 Checkpoint Loader

• 功能：加载Stable Diffusion模型
• 重要性：这是图像生成的核心，决定了生成图像的风格和质量
• 使用场景：每次开始新的图像生成任务时都需要使用

1.2 VAE Loader

• 功能：加载变分自编码器(VAE)
• 作用：负责图像的编码和解码过程
• 重要性：影响生成图像的细节和质量

1.3 CLIP Text Encode

• 功能：将文本提示编码为CLIP嵌入
• 原理：使用CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）模型理解文本
• 重要性：是模型理解用户意图的关键步骤

1.4 Load Image

• 功能：导入现有的图像文件
• 使用场景：
• 图像编辑
• 作为参考图
• 用于图像到图像（img2img）任务

2. 采样器节点

采样器节点是实际生成图像的核心，决定了如何从噪声中逐步生成清晰的图像。

2.1 KSampler

• 功能：主要的图像生成节点
• 参数：
• 采样步数
• 去噪强度
• 采样方法（如Euler, DDIM等）
• 特点：适用于大多数标准图像生成任务

2.2 KSamplerAdvanced

• 功能：提供更多高级选项的采样器
• 特点：
• 允许更精细的参数调整
• 适合有经验的用户
• 可以实现更复杂的生成效果

3. 条件节点

条件节点用于设置和组合生成条件，影响图像生成的具体内容和风格。

3.1 ConditioningCombine

• 功能：合并多个条件
• 使用场景：
• 组合正面提示和负面提示
• 混合多个风格或概念

3.2 ConditioningSetArea

• 功能：在图像的特定区域应用条件
• 应用：
• 实现局部控制
• 创建复合图像，不同区域有不同风格或内容

4. 图像处理节点

这些节点用于基本的图像操作，可以在生成前或生成后使用。

4.1 ImageScale

• 功能：调整图像大小
• 用途：
• 放大图像以增加细节
• 缩小图像以减少计算量

4.2 ImageCrop

• 功能：裁剪图像
• 应用：
• 去除不需要的部分
• 聚焦于图像的特定区域

4.3 ImageBlur

• 功能：给图像添加模糊效果
• 用途：
• 创造特定的视觉效果
• 作为其他处理的预处理步骤

5. 潜空间操作节点

这些节点在潜在空间中操作，是高级图像处理和生成的关键。

5.1 VAEDecode

• 功能：将潜在表示解码为可视图像
• 使用时机：通常在采样完成后使用，将结果转换为可查看的图像

5.2 VAEEncode

• 功能：将可视图像编码为潜在表示
• 应用：
• 准备图像进行编辑或进一步处理
• 用于图像到图像的任务

6. 控制节点

控制节点使用ControlNet技术，提供更精确的生成控制。

6.1 ControlNetApply

• 功能：将ControlNet模型应用到生成过程中
• 作用：根据输入的控制图像指导生成过程

6.2 ControlNetLoader

• 功能：加载特定的ControlNet模型
• 类型：包括边缘检测、深度图、姿势估计等多种模型

7. 输出节点

这些节点处理生成结果的输出，是工作流的最后步骤。

7.1 SaveImage

• 功能：将生成的图像保存到文件
• 选项：可以设置保存路径、格式等

7.2 PreviewImage

• 功能：在界面中预览生成的图像
• 用途：快速查看结果，无需保存文件

8. 基本工作流示例

一个典型的ComfyUI工作流程可能如下：

1. Checkpoint Loader：加载选定的Stable Diffusion模型
2. CLIP Text Encode：将用户的文本提示转换为模型可理解的格式
3. KSampler：使用编码后的提示进行图像生成
4. VAEDecode：将生成的潜在表示转换为可视图像
5. SaveImage：保存最终结果

这个基本工作流可以根据需要扩展，添加更多的处理步骤或控制节点，以实现更复杂的效果。

ComfyUI典型工作流程示例

1. 模型加载

• Checkpoint Loader (SD 1.5)：加载Stable Diffusion 1.5模型
• VAE Loader：加载变分自编码器

2. 提示编码

• CLIP Text Encode (正面提示)：编码用户输入的正面描述
• CLIP Text Encode (负面提示)：编码用户输入的负面描述

3. 条件处理

• ConditioningCombine：合并正面和负面提示的条件

4. 控制网络

• ControlNetLoader (Canny边缘检测)：加载Canny边缘检测ControlNet模型
• Load Image (控制图像)：加载用于控制的参考图像
• ControlNetApply：将ControlNet应用到生成过程

5. 图像生成

• KSampler：使用设定的参数生成图像

6. 后处理

• VAEDecode：将生成的潜在表示解码为可视图像
• ImageScale (放大)：将图像放大到所需尺寸

7. 输出

• SaveImage：保存生成的图像
• PreviewImage：在界面中预览生成的图像