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第一次,站长亲自招 Gopher 了>>>

<<<厦崽Ke>>>:97java.xyz/20955/ 51CTO 名师徐鹏:ComfyUI 由浅入深,手把手教你做 AI 绘图高手生成文章不要代码 ComfyUI 由浅入深,手把手教你成为 AI 绘图高手 在 AI 绘画的世界里,Stable Diffusion 无疑是一颗耀眼的明星。而 ComfyUI,作为其最强大、最灵活的操作界面,正逐渐成为专业创作者和探索者的首选。与 Midjourney 的"对话式"生成或 WebUI 的"滑块式"操作不同,ComfyUI 采用可视化节点编程的方式,将 AI 绘图的复杂流程清晰地呈现出来。掌握它,你不仅能更精准地控制图像生成,更能深入理解 AI 绘画的工作原理,解锁无限创意可能。 今天,我们就跟随 51CTO 名师徐鹏的思路,抛开复杂的代码,从零开始,一步步走进 ComfyUI 的神奇世界。 第一步:为何选择 ComfyUI?理解它的"道" 在开始动手前,先明白 Why 比知道 How 更重要。 极致透明与可控:就像打开了一个黑盒,你能看到从一段文字描述(Prompt)到最终图片的完整"流水线"。每一个步骤(文本编码、模型加载、图像解码、细节修复等)都是一个节点,你可以看清、调整甚至改造每一个环节。 超高效率与可重复性:一旦搭建好一个工作流(Workflow),你可以将它保存为模板。下次只需替换关键词或图片,就能快速生成同一风格、同一品质的作品,极大地提升了批量创作的效率。 功能强大且灵活:支持文生图、图生图、局部重绘、多重控制(如通过姿势、深度、线稿控制画面)、视频生成等复杂操作。许多前沿技术和自定义模型都能在 ComfyUI 中得到最好的发挥。 资源占用友好:相比一些图形界面,ComfyUI 通常运行更稳定,对显存和内存的利用更高效。 第二步:从零搭建你的第一个工作流 让我们暂时忘记那些复杂的线条和节点,从一个最简单的"Hello World"开始。 启动与空白画布: 安装并启动 ComfyUI 后,你会看到一个空白的灰色区域。这就是你的"创作画布"。 在画布上右键点击,选择 Add Node,这就是我们添加所有功能的入口。 核心三要素:加载模型、输入提示词、生成图片: 加载模型:在右键菜单中,导航至 Loaders -> Checkpoint Loader。这个节点就是你的"大脑",它负责加载 Stable Diffusion 大模型(如 SDXL, SD 1.5 的各种变体)。点击它的"模型"下拉框,选择你下载好的模型文件。 输入指令:添加节点 Conditioning -> CLIP Text Encode (Prompt)。你需要添加两个这样的节点,一个连接 Checkpoint Loader 的 CLIP 输出,用于输入正面提示词(你希望画什么);另一个同样连接 CLIP,用于输入负面提示词(你不希望画什么)。 生成图像:添加节点 Sampling -> KSampler。这是"心脏",负责调度和生成过程。将 Checkpoint Loader 的 MODEL 输出连接到它的 model 输入;将两个 CLIP Text Encode 的输出分别连接到它的 positive 和 negative 输入。 解码与展示: 添加节点 Latent -> VAE Decode。将 KSampler 的 LATENT 输出连接到它的 latent_image 输入,将 Checkpoint Loader 的 VAE 输出连接到它的 vae 输入。 最后,添加节点 Image -> Save Image 或 Preview Image。将 VAE Decode 的 IMAGE 输出连接到它的输入。 连接并运行: 检查所有节点的连线是否正确。一个最基础的文本生成图片工作流就搭建完成了! 在 Queue Prompt 按钮旁边的下拉框选择你偏好的图片格式,点击 Queue Prompt,等待片刻,你的第一张由 ComfyUI "编程"生成的图片就诞生了! 第三步:进阶技巧,释放创造力 掌握了基础流程后,我们可以通过添加"功能模块"来提升作品质量。 提升画质与细节: 高清修复 (Hi-Res Fix):在 KSampler 之后,添加 Upscale 相关节点(如 Latent -> Upscale Latent By),将生成的小图放大,再连接一个新的 KSampler 进行细节重绘。这是获得高分辨率、精细图片的关键。 细节修复器:添加节点 Detailer 相关节点,它可以自动识别人脸、手部等关键部位,进行局部重绘以提升细节。 精准控制画面构图: ControlNet:这是 ComfyUI 的超级武器。在 KSampler 的 positive 输入前,添加 ControlNet Apply 节点。你需要先加载一个 ControlNet 模型(如用于姿势检测的 openpose,用于线稿的 canny),然后将你的参考图(姿势图、线稿等)输入,就能让 AI 严格按照你的构图来生成内容。 LoRA 模型:添加节点 Loaders -> Lora Loader,将其插入到主模型和 KSampler 之间。LoRA 是一种小型模型,可以微调风格(如动漫风、水墨风)或特定角色,让你的创作更具特色。 图生图与局部重绘: 图生图:使用 Load Image 节点加载图片,然后通过 VAE Encode 节点将其转换为潜空间特征,再输入给 KSampler,结合提示词进行重绘。 局部重绘:使用 Load Image 和 Mask 节点,Mask 区域就是你想要修改的部分。将其连接到 KSampler 的 latent_image 输入,即可实现精准的局部修改。 第四步:成为高手的心法与习惯 善用工作流模板:互联网上有大量分享的优质工作流(.json 或 .png 文件)。直接将其拖入 ComfyUI 界面即可加载学习,这是最快的进阶途径。 分层与组织:当节点越来越多时,使用 Reroute 节点整理连线,或使用 Sticky Note 添加注释,让你的工作流清晰可读。 理解流程,而非死记硬背:多思考"为什么这个节点要接在这里"。理解数据(模型、潜向量、图像)是如何在工作流中流动和转换的。 保持探索:ComfyUI 的社区非常活跃,每天都有新的节点和插件出现。定期关注,尝试新工具,保持你的创作力永不枯竭。 结语 ComfyUI 的学习曲线初看陡峭,但一旦你跨过最初的门槛,就会发现它提供的自由度和控制力是无与伦比的。它不仅仅是一个工具,更是一种思维模式——将创意分解、重组、再实现的过程。 从今天开始,不要再把 AI 绘图看作神秘的魔法。打开 ComfyUI,亲手搭建你的第一个节点,就像一位导演编排剧情,一位工程师设计蓝图。循序渐进,从简单到复杂,你不仅能成为 AI 绘图的高手,更能真正成为驾驭 AI 的创作者。

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