我今天又来给大家分享AI教程了，本期教程主角就是ComfyUI入门教程
从2023年下半年开始，AI绘画界出现了一颗新星——ComfyUI。这个工具以其快速、流畅的图像生成能力，以及对低配置设备的友好性，迅速在创作者中流行起来。ComfyUI的一个亮点是能够一键加载大量工作流，让用户轻松实现人像生成、背景替换和图片动画化等功能。
如果你像许多人一样，是通过Web UI开始你的stable diffusion之旅，那么你可能会对ComfyUI的崛起感到好奇。这个工具的受欢迎程度正在迅速上升，已经成为许多AI绘画爱好者的首选。在本篇文章中，我将带你了解ComfyUI，这个正在改变AI绘画游戏规则的应用。
ComfyUI是一个为Stable Diffusion专门设计的基于节点的图形用户界面（GUI）。它使用户能够通过链接不同的块（称为节点）来构建复杂的图像生成工作流程。这些节点可以包括各种任务，如加载检查点模型、输入提示、指定采样器等。
它实际上就是一个比较专业的Stable Diffusion运行界面，只不过是节点式的。这种节点式界面其实广泛的存在于各种专业的生产力工具中，例如 Blender、虚幻引擎、达芬奇等。
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2.1 WebUI与ComfyUI对比
ComfyUI提供了极高的自由度和灵活性，支持高度的定制化和工作流复用，同时对系统配置的要求较低，并且能够加快原始图像的生成速度。然而，由于它拥有众多的插件节点，以及较为复杂的操作流程，学习起来相对困难。
另一方面，WebUI特点是拥有固定的操作界面，使得其易于学习和快速上手。经过一年多的发展，它已经建立了一个成熟且稳定的开源生态系统。但相比ComfyUI，在性能方面可能稍逊一筹，且在工作流程复制方面存在局限性，用户需在每次操作时手动进行设置。
因此，建议初学者从WebUI开始入手，熟悉后再考虑转向ComfyUI，以充分利用AI工作流程，实现效率的最大化。
2.2 使用人群/场景
那么ComfyUI适合那些人群使用以及它的使用场景是什么呢，下面我列出了6类：
图像生成与编辑：数字艺术家、设计师和摄影师可以利用 ComfyUI 进行复杂图像生成和深度编辑。
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AI 研究与实验：AI 研究人员和开发者可用 ComfyUI 构建和测试图像生成模型和算法。
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个性化内容创作：视频制作者、博客作者和社交媒体影响者可以快速生成个性化的视觉内容。
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教育与培训：教育工作者可以利用 ComfyUI 帮助学生理解图像处理和生成的基本概念。
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游戏开发与动画制作：游戏和动画制作人员可以使用 ComfyUI 生成游戏素材和角色设计。
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产品设计与模拟：产品设计师可以利用 ComfyUI 快速生成设计原型和视觉效果图。
目前的有两种常用的安装方法，分别是使用官方提供的整合包以及使用秋叶的一键启动器。这两种安装方式都很简单，安装方法也差不多一样。
如果你担心使用官方整合包会出现各种奇怪的报错，那么可以安装一键启动器，他能规避一些报错。
秋叶的启动器会内置一些插件和模型，拥有专属的图形化界面，后续更新版本以及安装插件比较方便，下面我会以秋叶整合包的安装方法演示一遍，大家可以按照操作来完成comfyUI的本地部署。
3.1 一键启动器安装
秋叶的一键启动器也比较无脑，直接下载安装包即可（安装包下载请看上方或文末扫描免费获取），它的优势之处就是能避免官方整合包出现的代码报错，以及他下载节点插件都会更方便一点。
打开ComfyUI的根目录，找到启动器文件，直接双击启动即可：
ComfyUI启动器的UI界面与WebUI启动器界面一致，功能不同而已，所以插件安装、版本升级就不说了，直接点击【一键启动】即可。
注：官方整合包和一键启动器操作一样。
4.1 独立模型安装
首先我们先来说下，在ComfyUI中如何安装大模型、Lora等一系列模型。（以官方整合包为例）
进入到ComfyUI根目录，找到这个【Models】文件夹，双击进去。
进来之后你就会看到以模型名称命名的文件夹，如Checkpoints（大模型）、Loras、controlnet等，我们只需要进入对应的文件夹，把正确的模型安装进去即可。
4.2 共享模型设置
除了ComfyUI独立安装模型以外，它还支持与webUI共享同个模型文件夹，好处是不用重新安装之前安装过的模型，同时也是避免占用硬盘空间，这步操作大家都应该学会。
同样，我们还是打开ComfyUI根目录，找到这个【extra_model_paths.yaml.example】文件夹：
用记事本打开该文件，然后在记事本中，把【base_path】后面的路径换成WebUI的根目录：
正确的文件路径是我这样的，然后我们只需要按【ctrl+s】保存该文件即可。
还没有结束，我们还需要把该文件的名称【extra_model_paths.yaml.example】改为【extra_model_paths.yaml】
也就是删除.example后缀。
然后我们启动ComfyUI，到模型节点检查下模型是否同步了，如果你是按照我的操作流程做下来的，那么你应该跟我一样模型同步成功了，
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节点是ComfyUI工作流中的核心组件（与WebUI中的插件类似），它们代表了不同的操作和功能。节点可以是采样器、模型、提示词等，通过节点之间的连接，我们可以构建出复杂的工作流程。节点的配置和连接方式直接影响最终的输出结果。
而节点有分为两种，分别是官方原生节点以及用户开发的自定义节点，这些节点共同构成了ComfyUI的节点工作流，使得用户可以设计和执行各种基于Stable Diffusion的复杂流程，接下来我为大家详细介绍下这两种节点。
5.1 原生节点
官方原生节点是ComfyUI开发团队提供的一系列基础节点，它们为用户提供了广泛的功能和工具，以支持图像生成和其他相关任务。比如采样器节点、模型节点、提示词节点、VAE节点等
简单来说原生节点是不需要我们进行二次安装的，ComfyUI安装成功后直接可以使用。
5.2 自定义节点
ComfyUI的强大之处在于其可扩展性，用户可以根据自己的需求开发自定义节点。目前来自全世界各地的社区成员已经贡献了600多个自定义节点（截至本篇教程的已知数据），极大地丰富了工作流的设计和优化选择。
并且官方原生节点和用户开发的自定义节点可以结合使用，创建高度定制化的工作流。用户可以利用官方节点构建基础流程，然后通过自定义节点添加特定的功能或优化现有流程。
注：自定义节点与WebUI中的插件类似，与原生节点不同的是需要我们进行手动安装才能使用。下面我就给大家介绍下如何安装自定义节点。
自定义节点的安装方式可以归纳为三种，分别是官方安装方式、启动器安装方式和节点管理器(Manager)安装。我就直接总结下：
官方版安装：安装步骤多，比较麻烦，不推荐使用；
启动器安装：简单快捷步骤少，但需要关掉运行后台才可安装，可作为备选安装方案；
节点管理器（Manager）安装：不需要重重启运行后台，安装即用，非常方便。
那么下面我会为大家介绍一下这三种安装方式，这些方法都是相辅相成的，可以不用但是需要了解。
注：不管是哪种安装方法，自定义节点文件都是放在ComfyUI的【custom_nodes】目录中。
本地安装
我们进入到节点的代码仓中，去到节点的代码仓中下载压缩包，解压后放到【custom_nodes】目录中即可，不过通过这种方式，我们无法通过在线更新的方式更新节点，慎用。
以上就是官方版的安装方式，如果你是官方原生整合包的玩家，可以通过上面两种方式进行安装。但是如果你用的是秋叶启动器，那么就不需要这么麻烦了。
6.2 启动器安装
启动器安装很简单无脑，【打开启动器——点击版本管理——点击安装新扩展——搜索节点名称——安装】简单几步就可以完成。
安装完成后进入到【扩展】中就可以看到安装的节点，后续更新节点点击一键更新，非常的方便。
如果你是启动器玩家，那么恭喜你，该节点的安装方式就介绍完了，非常简单是不是，如果你不想把时间耗在无聊且痛苦的安装上，启动器运行ComfyUI是你的不二选择。
6.3 节点管理器
接下来，就是咖位最重的这位了，我也把它放在最后介绍，原因有两点：
1、它就是一个自定义节点，需要先使用前面任何一种安装节点的方式进行安装。
2、当你安装好这个节点后，前面两种安装节点的方式都可以淘汰。
那么这个节点管理器就是【ComfyUI Manager】
ComfyUI Manager介绍：ComfyUI Manager是一个自定义节点工具，它提供了一系列管理功能，包括安装、移除、禁用和启用ComfyUI的各种自定义节点。
你可以理解为它是webUI中的【扩展】，安装【ComfyUI Manager】后，你就可以像在webUI扩展中安装和管理插件一样，非常便捷的安装各种自定义插件，无论你是使用“官方整合包”还是“启动器”，这个是必备的节点。
注：安装启动器的玩家，启动器已经安装了很多常用插件（包括Manager），代表着你不需要重复安装Manager。
那这个节点怎么安装呢？想一下…
是不是前面两种安装方式演示的案例，都是这个【ComfyUI Manager】自定义节点，所以你就可以用到前两种安装方式的任意一种来安装【ComfyUI Manager】，这里就不重复讲解了，往前翻一下安装该插件即可。
那么安装完成之后，运行ComfyUI，在工作区右下角就可以找到【Manager】位置。
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7.1 AIGODLIKE介绍
AIGODLIKE-ComfyUI-Translation 是一个为 ComfyUI 设计的多语言翻译插件，旨在将 ComfyUI 的界面和功能本地化到不同的语言环境中。这个插件实现了对常驻菜单栏、搜索栏、右键上下文菜单、节点等的翻译。
节点官方地址：https://github.com/AIGODLIKE/AIGODLIKE-ComfyUI-Translation
目前支持的语言：
简体中文 (zh-CN)、繁体中文 (zh-TW)、英语 (English)、日语 (Japanese)、韩语 (Korean)
7.2 汉化节点安装
打开manager界面，你就可以里面安装其他节点了，看着有点头疼是不是（全是英文），没关系，接下来我就教你如何使用【manager】安装汉化插件。
点击【Install Custom Nodes】按钮，这个按钮翻译过来就是【安装自定义节点】：
在右上角的搜索框中输入【AIGODLIKE】，点击【search】搜索。
下方会出现三个自定义节点，第一个【AIGODLIKE-COMFYUI-TRANSLATION】就是我们需要安装的汉化节点，点击最右边的【Install】安装即可（需网络）。
然后点击【Restart】重启ComfyUI即可，如果你出现安装失败的问题，那就需要检查你的网络了（小声BB）。
安装完【AIGODLIKE】节点后，第一步点击右下角的设置图标，第二步在弹出的设置界面找到【langualge】功能，第三步切换中文界面就可以了，不需要重启即可完成界面汉化。
7.3 语言快速切换
该插件还支持快速切换，比如我们目前使用的是简体中文，点击切换语言【Swich Locale】即可一键切换英文，再次点击就可切换中文。注：如果你上次切换的是繁体/韩语，一键切换就会从繁体/韩语到英文直接切换。
经过对ComfyUI的详细介绍，以及逐步完成节点汉化安装，现在一切准备就绪。
恭喜你，正式踏入ComfyUI的创作世界！
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下面我们就开始ComfyUI工作流的搭建，我会教大家一步步完成文生图的工作流。
在此之前，我们需要先了解一下在ComfyUI界面中，如何使用快捷键来帮助我们便捷操作。
8.1 快捷键介绍
这里我们参考官方给到的快捷键，官方地址：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI?tab=readme-ov-file
以上快捷键均为官方提供的20个快捷键（win），对于 macOS 用户，Ctrl 键可以替换为 Cmd 键。实际操作中会用到哪些快捷键我会在接下来的操作中给大家指明。
8.2 6步文生图工作流搭建
接下来，我以实操的方式带你一步步搭建文生图的工作流，你不需要在刚入门的时候做笔记，去记那些枯燥乏味的功能，因为我认为只有实际的操作一遍，才能掌握那些功能，明白各个功能的作用，这也是我一贯的教学思维。
首先，如果你首次启动ComfyUI界面，那么你的界面中会有一套默认的文生图工作流（当然你之前使用过ComfyUI，那么它会默认加载你上次关闭的工作流）。
我们接下来要搭建的工作流就是这套默认的文生图，其目的就是让大家亲手搭建一下工作流，大家可以提前看看。
然后我们点击左下角功能区的【清除】，删掉界面中的工作流节点。
第一步，添加【K采样器】
在工作区的空白处，单机鼠标右键调出节点功能区，选择采样——K采样器，那么我们的工作区中就会添加了一个采样器节点。
先来介绍下【K采样器】中的几个参数设置：
第一个随机种，对应webUI中的seed值，每生成一张图就会显示该图的数值，默认为0；
第二个运行后操作，里面有四个选项，固定、增加、减少、随机；
这两个参数是搭配使用的，固定代表着固定该张图片的数值，增加/减少为+1或-1数值，随机就代表着随机数值，熟悉webUI的同学应该很容易明白，一般我们就使用固定或随机即可。
步数指的就是webUI中的迭代步数，一般设置为30-40左右；
CGF对应webUI中的提示词相关性。参数越大，图片效果越接近提示词。参数越小，AI发挥空间越大，图片效果与提示词差异越大。一般设置在10左右就好，默认为8。
采样器是与调度器结合一起使用的，对应着webUI中的采样方法，比如我们常用的dpm++_2m Karras
采样器一般使用优化后/最新的采样器：euler_ancestral (简称euler a)、dpmpp_2m 系列、dpmpp_3m 系列
调度器一般使用normal或karras，具体它们的原理大家有兴趣可以GPT一下。
降噪这个参数基本上我们不用动，它是与迭代步数对应，默认1不动就行。
第二步，添加【加载大模型】
如图所示，直接拖动模型连接点即可调出功能区，并添加【Checkpoint加载器】即可，后面添加节点的方式可以复用此操作，不重复演示该操作。
第三步，添加【正反向提示词】
用上述的方式添加正向提示词输入节点，如图所示：
反向提示词输入区也可用同样的方式添加，即拖动【负面条件】的连接点。
不过这里我们演示复制粘贴的方式，选中【CLIP文本编码器】节点，Ctrl+C复制，然后Ctrl+V粘贴，再把两个颜色的节点连接起来即可：
或者是选中【CLIP文本编码器】节点，按住键盘的alt+鼠标左键拖动也可以复制一份节点，大家可自行尝试。
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第四步，添加【图片尺寸/批次】
拖动【Latent】连接点，选择【空Latent】即可添加【图片尺寸/批次】节点，该节点有宽度、高度和批次大小参数调节，这几个参数不解释了，会webUI一看即懂。
第五步，添加【VAE解码器】
拖动【Latent】连接点，选择【VAE编码】即可添加VAE。
第六步，添加【图片生成区】
拖动【图像】连接点，选择【预览图像】即可成功添加图像生成区。
到这里，整个文生图所需的节点都已经成功添加了，此时我们可以点击【添加提示词队列】进行生图测试，在此之前我们在正向提示词中输入一个提示词（如 a girl）。
注：【添加提示词队列】就是生成图片的按钮。
如果此时你跟我一样，点击生成，那么你会出现这样的报错，看图中的红色框中的提示以及节点上的红色标注。出现这样的原因是因为我们的这些标红的节点没有连接上。
那么接下来我们就需要修正这些错误节点，把节点都连接上。注意连接点上的颜色，如果是黄色的连接点就需要与对应的黄色连接点相连（名称对应），如图所示：
那么我们再次点击生成，恭喜你，这套文生图工作流就已经成功搭建完毕了。
下面再给大家补充几点：
1、我们上面添加的图片生成区选择的是预览图像，预览图象顾名思义，就是生成的图片是预览状态，需要我们手动保存。在图片上单击鼠标右键，选择保存图像即可下载该图像。
那么有没有像webui中生图那样自动保存到本地文件夹呢，是有的。
把预览图像删除，再次拖动【Latent】，选择【保存图像】节点即可。
那么我们再次生成的图片，就会自动给我保存到本地。我们可以进入到ComfyUI的根目录文件夹中的【output】查看，如图所示：
2、目前我们添加的VAE节点是直接连接到大模型节点上的，有些大模型是自动VAE而有些没有，能不能与webUI中一样自己手动添加VAE呢，也是可以的。
删掉连接大模型的连接线，在VAE连接点处拖动，选择【VAE加载器】，既可看到我们熟悉的840000 VAE。
写在最后
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AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，AIGC技术将继续得到提高，同时也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用。
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纸上得来终觉浅，要学会跟着视频一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
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