【comfyui教程】AIGC绘画: ComfyUI安装及环境配置

前言

ComfyUI简介

ComfyUI是一种新型的Stable Diffusion用户界面,因其独树一帜的“节点式”界面,逐渐成为了AI绘画领域进阶玩家的得力武器。搭配各式各样的自定义节点与功能强大的工作流,它得以用更低的配置实现许多在WebUI等常规界面里无法做到的复杂生成任务,并为基于Stable Diffusion搭建各类AIGC应用提供了便利。

Windows安装流程

如果你使用的是Windows平台且为N卡用户,只需要在项目主页的Release页面下载作者提供的“官方整合包”,即可一键开启ComfyUI探索之路:

下载地址:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases

进入后,点击“Download Link with stable pytorch 2.1 cu121”即可下载。

下载完毕后,解压文件夹至任意空白路径。双击“run_nvdidia_gpu.bat”,即可开启ComfyUI。

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Apple Mac 安装流程

1. 按Shift + Cmd + U 进入实用工具目录,启动“终端”

2. 环境准备(homebrew及相关依赖包)
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"``brew install cmake protobuf rust python@3.10 git wget``pip install --upgrade pip

3. 生成安装脚本(复制代码块里的内容,进入终端粘贴,回车即可)
cat <<EOF >cfinstall.sh``{``   ``#!/bin/bash``   ``#创建虚拟环境``cd ~``python3 -m venv cf``   ``#激活虚拟环境``source cf/bin/activate``   ``#安装依赖``pip install torch torchvision torchaudio``   ``#克隆ComfyUI代码并安装依赖``git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI``cd ComfyUI``pip install -r requirements.txt``   ``#安装插件管理器及汉化插件``cd ~/ComfyUI/custom_nodes``git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git``cd ComfyUI-Manager && pip install -r requirements.txt``cd ..``git clone https://github.com/AIGODLIKE/AIGODLIKE-COMFYUI-TRANSLATION.git``   ``   ``echo "ComfyUI部署完成!"``   ``}``EOF

然后我们运行这个脚本进行安装:

bash cfinstall.sh

4. 下载模型 (考虑国内网络环境,此处使用镜像站)
wget -P models/checkpoints https://hf-mirror.com/LarryAIDraw/v1-5-pruned-emaonly/resolve/main/v1-5-pruned-emaonly.ckpt

[注] 如果你安装过SD-WebUI无需下载模型,使用以下命令调用SD-WebUI的模型库即可:

mv ~/ComfyUI/extra_model_paths.yaml.example extra_model_paths.yaml``sed -i '' 's#path/to/stable-diffusion-webui#~/stable-diffusion-webui#g' ~/ComfyUI/extra_model_paths.yaml

懒人启动命令如下 (已整合进入环境、进入目录及启动):
cd ~``source cf/bin/activate && cd ComfyUI && python main.py

附:界面汉化设置

如图所示,下拉菜单中选择中文简体,按下方Close关闭设置界面,然后按右侧工具栏中的Switch Locale按钮

完工。

模型路径互通配置

在启动ComfyUI前,如果你有存储于Automatic1111 WebUI项目中的模型文件,则无需额外搬运至ComfyUI的文件夹内,只需通过如下步骤简单配置即可实现模型文件的“互通”:

  1. 拷贝WebUI根目录的路径(即包含webui_user.bat文件的路径):

  1. 用记事本打开ComfyUI根目录下的extra_model_path.yaml.example文件,将路径粘贴至如下位置:

  1. 保存文件,并将文件重命名,去除.example的后缀,使文件名变为如下图所示:

  1. 正常启动ComfyUI。

为了帮助大家更好地掌握 ComfyUI,我在去年花了几个月的时间,撰写并录制了一套ComfyUI的基础教程,共六篇。这套教程详细介绍了选择ComfyUI的理由、其优缺点、下载安装方法、模型与插件的安装、工作流节点和底层逻辑详解、遮罩修改重绘/Inpenting模块以及SDXL工作流手把手搭建。

由于篇幅原因,本文精选几个章节,详细版点击下方卡片免费领取

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一、ComfyUI配置指南
  • 报错指南
  • 环境配置
  • 脚本更新
  • 后记

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二、ComfyUI基础入门
  • 软件安装篇
  • 插件安装篇

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三、 ComfyUI工作流节点/底层逻辑详解
  • ComfyUI 基础概念理解
  • Stable diffusion 工作原理
  • 工作流底层逻辑
  • 必备插件补全

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四、ComfyUI节点技巧进阶/多模型串联
  • 节点进阶详解
  • 提词技巧精通
  • 多模型节点串联

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五、ComfyUI遮罩修改重绘/Inpenting模块详解
  • 图像分辨率
  • 姿势

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六、ComfyUI超实用SDXL工作流手把手搭建
  • Refined模型
  • SDXL风格化提示词
  • SDXL工作流搭建

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### 基于Diffusion Magic实现图像风格迁移的技术解析 #### 1. Diffusion Magic的工作机制概述 Diffusion Magic的核心在于利用语言模型来自动控制扩散模型,从而实现在不同上下文中生成高质量的图像。当用户未能提供具体的文字描述时,系统会借助视觉语言模型(如BLIP-2),依据输入图片的内容自动生成相应的场景描述[^3]。 #### 2. 准备环境与资源 为了顺利实施图像风格转换项目,建议获取完整的AIGC学习材料和技术支持包,其中包含了必要的AI绘画指南、安装手册以及其他辅助工具和插件等资源[^2]。这些资料对于理解和操作相关软件至关重要。 #### 3. Lora训练配置说明 针对特定需求定制化调整预训练权重参数是提高最终效果的关键之一。通过专注于Lora训练专栏的学习,可以掌握如何优化现有模型以适应新的艺术风格或应用领域的要求[^1]。 #### 4. 应用实例展示——ComfyUI工作流集成 在实际案例中,ComfyUI提供了丰富的功能模块用于处理各种类型的多媒体数据变换任务,比如AI写真合成、虚拟试衣间服务中的服装更换模拟等功能均能有效应用于个人创作或是商业用途之中。下面是一个简单的Python脚本示例,展示了如何调用API接口完成一次基本的风格转移过程: ```python import requests from PIL import Image import io def apply_style_transfer(image_path, style="anime"): url = "https://api.example.com/style-transfer" files = {'file': open(image_path,'rb')} data = {"style": style} response = requests.post(url, files=files, json=data) img_data = response.content image = Image.open(io.BytesIO(img_data)) return image if __name__ == "__main__": input_image = 'path/to/your/input/image.jpg' output_image = apply_style_transfer(input_image) # Save the result as a new file. output_image.save('output.png') ``` 此代码片段仅作为概念验证,并非真实可用的服务端点;实际部署时需替换为有效的API地址并遵循服务商的具体文档指导。
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