一.（本地使用comfyui）基本模块的了解
1.1这是初始界面
1.2搭建一个基本的工作流（如果使用的是秋叶大佬的包，每次进入会自动出现该工作流）
1.2.1加载器和取样器：
加载器，鼠标右键，点击新建节点，按下图操作，出现加载器
取样器，鼠标右键，然后按下图操作
可以看到如图结果：我们将“模型“连接起来；
1.2.2clip文本编辑器
如图一:我们从正面条件那里拉出一条“线“到空白处，然后松开，会显示出图二的提示，我们选择CLIP文本编辑器就可以了，然后对负面条件进行同样的操作：
图一
图二
结果如图：注意到，我们要把对应的CLIP连接起来
1.2.3Latent和VAE解码
如图，我们从k采样器左下角的latent拉出一条“线“，然后松开鼠标，会出现图二的提示，我们点击空Latent
图一
图二
结果如下图：
Vae解码：对K采样器左侧的Latent进行拉“线“，选择Vae解码：
然后，我们要将Vae解码的VAE和我们最开始创建的加载器的VAE连起来：
1.2.4图像的预览
同样的，我们从刚刚创建的VAE上引出一条“线“，松开鼠标，然后在提示里选择预览图象即可
1.2.5最后的结果和运行
最后的结果如下图：
注：事实上，我们没有必要每次用comfyui时都来创建比这个基本骨架更加完善的工作流，你可以使用b站秋叶aaaki的comfyui整合包（点击跳转），这位大佬的整合包会在你每次启动时默认搭建好了工作流，相当方便。
点击添加提示词队列：
生成结果如下图：
（结果，在这里没有添加任何其他的插件）
1.2.6图生图的搭建
图生图事实上是在文生图的框架上进行略微的修改，修改步骤如下：
首先：右击鼠标，按照下图的操作，加载一张图片：
然后选择我们要处理的图片，同时把原来的空Latent删去（如下图）：
和其他模块连接，如下图：
然后就可以开始图生图了
1.3辅助插件的了解
1.3.1翻译类的插件，可以帮助我们更好的写提示词
按照下图操作使用该插件，三种翻译插件实际上都可以用于翻译提示词，这取决于你的习惯，可以自己用用看看适不适合哦~
使用这种插件的好处之一是：在输入提示词时，可以直接输入中文，该组件会帮助翻译为英文，一种连接方式如下图：
该图中的“预览文本“和”CLIP文本编辑器“可分别由下图得到：
注：该插件的翻译有时候不尽人意，仅面向于英文可能不是很熟练的朋友
二.（本地使用comfyui） 总结
Comfyui与web-ui的不同在于comfyui允许我们更精确的控制我们所生成的图片，但是同时，comfyui更加难以上手，往往需要我们拥有相关的前提知识（基础知识）才能比较自由地去使用，上述的操作，仅仅是一个最基础的工作流，无法实现和lora等等内容一起去调节图片的生成，但是如果这个简单的comfyui的工作流的搭建让你对AIGC有了更浓厚的兴趣，更愿意去探索这片位置的领域，这篇博客也就达成了它本身的意义。
三.(从魔搭社区开始使用comfyui)在线体验
Comfyui作为AIGC的一个工具，它太大了，如果你等不及让它慢慢地下载完，也许你可以试试魔搭社区，在这里，你可以在线使用comfyui，并且它更快（也许？），免去了你等待的时间。
1.1进入魔搭社区的个人界面，找到下图显示的位置：
点击启动，会跳转到另一个界面
1.2打开comfyui
在跳转出来的界面中，按照下图的步骤创建一个Terminal
在Terminal中复制如下的代码：
git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/datasets/maochase/kolors_test_comfyui.git
mv kolors_test_comfyui/* ./
rm -rf kolors_test_comfyui/
mkdir -p /mnt/workspace/models/lightning_logs/version_0/checkpoints/
mv epoch=0-step=500.ckpt /mnt/workspace/models/lightning_logs/version_0/checkpoints/ 
双击左栏的Comfyui，然后点击下图中红框中的标记，等待它运行完毕，
运行完毕后，复制然后进入下图中用红框框起来的地址：
这样就打开了comyui。
1.2尝试运行comfyui
我们要先加载模型，这些模型你可以在：Datawhile|魔搭社区怎么使用comfyui中找到，同时也有相应的教程，你可以在教程的对应的部分找到带lora和不带lora的模型
1.3结语
你可以在魔搭社区体验comfyui的使用，提前熟悉它的界面和使用方法
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