comfyui学习笔记系列1（面板基础简介）

掘金人工智能前天 15:43

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ComfyUI是一个基于SD模型构建的图像生成工具，它通过调用API实现与SD模型的交互。其生成原理是基于扩散模型，先将图片转化为噪点，再通过逐步降噪还原图像。文章详细介绍了ComfyUI的任务流，包括模型加载、CLIP文本编码器、K采样器、Latent以及VAE解码器等关键组件的功能和参数设置，旨在帮助用户理解和掌握ComfyUI的使用方法，从而生成高质量的图像作品。

🖼️ ComfyUI的核心在于其基于SD（Stable Diffusion）模型的图像生成流程。SD模型是预先训练好的模型，而ComfyUI则充当调用API的交互层，用户通过ComfyUI构建任务流来控制图像的生成。

📝 CLIP文本编码器负责将用户输入的文本关键词转化为AI可理解的语言。生成图像时，需要提供正面条件（描述期望图像）和负面条件（描述不想要的图像），以此来指导图像的生成过程。

⚙️ K采样器是图像生成的核心，它控制着去噪过程。其中包括随机种子的设置、步数（去噪次数，一般30-40步）、CFG值（关键词与图像的相关性，建议8）、采样器（推荐euler_ancestral或dpmpp_2m_sde）等参数的调整，这些参数直接影响图像的质量和风格。

📐 Latent面板用于设置生成图像的尺寸和分辨率。不同版本的SD模型对基础尺寸有不同的建议范围，例如，1.5版本大模型建议512-768，SDXL或SD3版本大模型建议1024上下，以此获得最佳的生成效果。

🖼️ VAE解码器是流程的最后一步，它将采样器处理后的潜在图像转换为最终的可见图像。只有经过VAE解码器，用户才能看到ComfyUI生成的图片。