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comfyui，模块化的stable diffusion图形界面，基于节点工作流式
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A powerful and modular stable diffusion GUI with a graph/nodes interface. – GitHub – comfyanonymous/ComfyUI: A powerful and modular stable diffusion GUI with a graph/nodes interface.

comfyui官网，模块化的stable diffusion图形界面，基于节点工作流式

comfyui简介

ComfyUI 是一个基于节点工作流式的 Stable Diffusion 算法的另一种 WebUI。通过将stable diffusion的流程拆分成节点，实现了更加精准的工作流定制和完善的可复现性。生成图片时速度会比传统的WebUI更快，而且可以占用更少的显存。
「comfyui安装包及工作流」: 夸克网盘高速下载，注册送1TB空间
https://pan.quark.cn/s/1c846e5a7308
官方github链接：
https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
官方运用示例：
https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/

ComfyUI作者Q&A -你为什么做这个？我想了解稳定扩散的详细工作原理。我还想要一些干净而强大的东西，让我能够不受限制地尝试 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。该界面紧密遵循 SD 的工作原理，并且代码应该比其他 SD UI 更容易理解。

二、为什么要用 ComfyUI？ComfyUI 有什么优势

1、占用显存更少，与传统的 WebUI 相比同等大小的显存 ComfyUI 可以出更大的图，尤其现在比较小的显存用 WebUI 玩 SDXL 难度太大。这应该是目前 ComfyUI 迎来第二春的主要原因。
2、上限高，ComfyUI 更适合复杂长线的大型工作，可以把传统 WebUI 需要多步操作的流程整合在一个流程里面。
3、工作流可快速复用，ComfyUI 可以把使用过的工作流保存下来，下次使用相同的流程可以直接加载复用。
4、可玩性更高，每个节点都可以安装需要加载，连线流程式的玩法可以有更多的探索性。
当然相对于传统的 WebUI 主要劣势是上手难度有些高，ComfyUI 插件现在还是没有 WebUI 多

二、为什么需要 ComfyUI？

作者编写 ComfyUI 代码的初衷是为了深入了解 stable diffusion 的工作原理，并希望拥有一个功能强大且简洁的工具，以便进行无限制的 stable diffusion 实验。

如果你也有兴趣深入了解 stable diffusion 的工作原理，并且在寻找一个工具来创建自己的生图流程，那么 ComfyUI 绝对是你最佳的选择。另外，使用 ComfyUI 最主要的原因是其对 SDXL 的优化更好，跑图的显存占用更低，速度更快。

可能很多人觉得很奇怪，A1111 不是已经很好了吗？为什么还要使用 ComfyUI 呢？那么我们接下来就讲讲 A1111 和 ComfyAI 的区别。

①　用户界面。A1111 的用户界面更贴近我们的使用习惯，对于每个设置，我们只需要进行选择或调整即可。例如当我们需要进行图生图操作时，只需要点击图生图标签，并将图片上传，然后设置参数即可，最后模型就会根据 A1111 内部设定流程完成整个生图过程。但 ComfyUI 不同，如果我们需要进行图生图操作，我们需要自己构建流程，自己考虑添加哪些模块（节点），以及这些节点之间如何连接等等，然后才设置参数，最后 ComfyUI 根据我们设定的流程来生成最后的图片。因此，如果你对 stable diffusion 一无所知，那么 A1111 是更适合你的选择，当你掌握了一定的 stable diffusion 运行机制后，ComfyUI 也将会是很不错的平替。

②　扩展支持。A1111 的扩展支持要强于 ComfyUI。在 github 搜索框输入 “ComfyUI”，只有22页的搜索结果，而输入 “stable diffusion webui”，结果足足有100页。说明支持 A1111的插件数量更多，意味着扩展功能更丰富，总体的能力越强。

③　绘图速度。最近，之所以 ComfyUI 的知名度突然提高，主要归功于其对 SDXL 较好的支持。在 A1111 中，使用 SDXL 模型往往会占用大量内存，同时显存的占用也居高不下，从而导致图片的生成速度很慢。而 ComfyUI 却能在较低显存和内存占用的条件下以较快的速度完成相同的内容。对于 SD v1 版本，A1111 和 ComfyUI 的绘图速度看不出明显区别，但使用 SDXL 来绘图，ComfyUI 的速度差不多是 A1111 的两倍。因此，如果你想在低显存的情况下也能更好体验 SDXL，那么 ComfyUI 是我目前更推荐的选择。

三、如何下载安装 ComfyUI

ComfyUI 项目网址：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
Windows系统可以直接下载压缩包：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases/download/latest/ComfyUI_windows_portable_nvidia_cu118_or_cpu.7z
然后解压安装包，运行相应bat文件即可。如果是Nvidia显卡run_nvidia_gpu.bat，如果使用CPU运行run_cpu.bat
其他系统的可以参考项目中的安装方法

四、复用 WebUI 的模型和插件

如果你之前安装过WebUI，尤其大多数同学估计都安装过秋葉大佬的整合包，就可以把extra_model_paths.yaml.example文件后缀.example去掉，然后更改base_path为秋葉大佬整合包的目录，这样就可以复用原先的模型和插件了。如果之前没用过WebUI，就需要下载模型到 \ComfyUI\models\checkpoints 目录中

五、下载SDXL 1.0 相关的模型文件

下载SDXL的相关模型文件：
Base模型：https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/tree/main
Refiner模型：https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0/tree/main
VAE模型：https://huggingface.co/stabilityai/sdxl-vae/tree/main
LoRA模型：https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/blob/main/sd_xl_offset_example-lora_1.0.safetensors
将基础模型和Refiner模型文件放到 \ComfyUI\models\checkpoints 目录下
VAE模型放到 \ComfyUI\models\vae 目录下
LoRA模型放到 \ComfyUI\models\loras 目录下

六、初步了解 ComfyUI 的节点操作和基本命令

双击 run_nvidia_gpu.bat 等待加载完成就可以自动打开工作界面。如果要保持最新，可以运行update/update_comfyui.bat进行更新。

1、ComfyUI 节点的基本操作

· 添加节点

再工作区右键 —>Add Node 就可以添加一个节点

· 查看所有节点

双击空白区域就可以查看所有节点的列表，并可以搜索相关的节点

· 选择多个节点

按住 Ctrl + 鼠标框选，可以选择多个节点。按住 SHIFT + 拖动，就可以同时移动它们。

· 为节点添加颜色

在节点上右键 —> Colors 就可以为不同的节点添加不同的颜色用于区分

2、ComfyUI 的节点连线

建立连接：如果拖动节点的引脚到空白区域，就能看到这个引脚所有相关的兼容列表。

节点引脚的兼容性：输入和输出是相同的颜色才能进行链接，例如绿色的引脚的输出引线也要连接的下个输入的绿色引脚上

3、ComfyUI 的执行命令面板

最右边的 Queue Prompt 就是执行生成命令，下面的是常用的保存、加载工作流，刷新、清空按钮，加载默认工作流等命令按钮。

七、基础的 ComfyUI 节点介绍

其实要了解每个节点的作用最好是能先了解下 Stable Diffusion 的原理，当然不了解按照引脚连线也是可以的。

1、Load Checkpoint 加载基础大模型节点

可以选择要加载的大模型，输出引脚分别是：
MODEL：用于去噪潜在变量的模型（也指Unet，执行“扩散”过程）
CLIP：将文本转换为Unet可以理解的格式
VAE：将图像从潜在空间解码为像素空间

2、CLIP Text Encode 文本编码节点

用于生成图像的正负提示词，CLIP模型用于将文本转换为Unet可以理解的格式（文本的数字表示形式），通常称之为嵌入。输出引脚一般是采样器 KSampler

3、KSampler 采样器

这是实际的“生成”部分，当点击生成队列时，KSampler 需要花费最多的时间来运行。
输入引脚：
model ： MODEL 从模型加载节点输出（Unet）
positive ：由 CLIP 模型编码的正向提示
negative ：由 CLIP 模型编码的负向提示
latent_image ：潜在空间中的图像（或空的潜在图像节点）

4、VAE Decode VAE 解码器

VAE用于将图像从潜在空间转换为像素空间。
输入引脚：
samples：已经通过采样器完成了去噪的潜在空间图像
vae：可以是大模型自带的VAE，也可以是的VAE模型
输出引脚：
IMAGE：可以连接保存或者预览图片

以上几个采样器基本就完成了最基本的工作流，可以正常输出图像了。

八、加载别人分享的 ComfyUI 工作流配置文件

可以通过Load按钮加载他人分享的json文件或者生成的原图直接打开工作流。
官方就提供了很多的工作流案例：https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/

我们以 ComfyUI 官方提供的SDXL为例，只需先下载保存官方案例中的原图

然后在右边的命令窗口使用 Load 按钮，加载刚保存的图片就可以加载整个工作流了。然后将Base 和 Refiner 模型加载器中选择在第五步下载的相对应的文件名，就可以点击生成了。

SDXL的官方模型跑图的流程就是先用Base模型跑前面的步数，然后Refiner模型跑后面的步数，是混合出图的。不需要跟WebUI一样先用Base模型跑出图，然后再用Refiner模型图生图的方式就行精修。ComfyUI 自然生成速度要更快一些了。
然后我们再进一步参考官方提供的加载LoRA的流程图，修改现有的SDXL基础流程来使用LoRA

可以看到LoRA加载节点是放在了大模型和文本编码器之间，我们只需要把Base模型了引脚链接到LoRA加载器就行了

九、ComfyUI 如何安装插件

ComfyUI 基本以节点的形式呈现，一般插件的安装目录是 \ComfyUI\custom_nodes。插件的安装方法基本有两种，一种是使用git命令下载；另一种是直接下载插件包然后放到自定义节点的目录中，下面我们分别以常用的 ComfyUI 管理器和多语言插件为例

ComfyUI Manager

ComfyUI Manager 用于管理 ComfyUI 的自定义节点和模型，如果我们加载他人分享的工作流配置文件时报节点错误，就可以使用“Install Missing Custom Nodes”功能尝试安装缺失的节点，下面我们以Git安装方式来安装 ComfyUI Manager 插件。
ComfyUI Manager 项目地址：https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager
首先我们进入到 \ComfyUI\custom_nodes\ 文件夹中，然后在文件夹地址栏中输入“cmd”回车就可以进入当前目录的命令提示行窗口。

然后输入git命令
git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git

最后重启 ComfyUI 就可以使用 ComfyUI Manager 了

中文翻译插件 AIGODLIKE-COMFYUI-TRANSLATION

这是一款支持包括中文在内的多语言插件，可以把大部分节点和界面翻译成中文，而且可以切换选择的语言。
项目地址：https://github.com/AIGODLIKE/AIGODLIKE-COMFYUI-TRANSLATION
下面我们以下载压缩包的形式来安装这个插件，首先在项目的Code下拉框中点击“Download ZIP”下载项目的安装包

然后解压压缩包将项目文件夹复制到 \ComfyUI\custom_nodes\ 下，最后重新启动 ComfyUI 在设置按钮中选择中文即可。

以上就是小刚分享的 ComfyUI 入门教程，这其实断断续续的写了好几天，主要小刚也是在不断的摸索。本来还打算分享 ControlNet 的使用，只不过现在还基本只是 canny 和 depth 两种模型，感觉实用性还不是很大。也尝试了下 StabilityAI 官方的 control-lora 400M的模型在 ComfyUI 8G显存下还是能够跑出图来的，期待这个生态能够越来越完善。
以上教程转载自 : 这里

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