喂饭级教程!全面掌握ComfyUI工作界面

前言

今天,让我们借助文生图最简工作流,一同探索 ComfyUI 的工作界面,深入了解每一个按钮的功能,为今后熟练运用 ComfyUI 筑牢根基。本教程将围绕文生图最简工作流的搭建与运行展开,以直观、沉浸式的方式,帮助大家全面掌握工作界面中各个按钮的用途。

启动 ComfyUI 后,系统会自动在浏览器中打开链接:http://127.0.0.1:8188 。页面加载完成后,中间区域默认会呈现一个文生图最简工作流。

为了帮助大家熟悉部分按钮的功能,接下来我们手动搭建一个工作流。在此过程中,大家无需深入关注工作流的搭建细节,后续我们会专门开设一节教程进行详细讲解。此处搭建工作流仅作演示用途。

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在这里插入图片描述

1、语言/主题切换

当我们打开工作界面后,默认是英文的,我们可以切换为中文的,如下图:

同时界面默认是一个暗黑主题的,通过点击月亮标志和太阳标志,来切换界面主题,如下图:

2、新建工作流

首先我们来新建一个工作流,点击工作流 -> 点击新建,如下图:

点击新建之后,界面中就呈现一个空白的工作流画布,如下图:

也可以在工作流管理中新建一个空白工作流,点击+,就可以新建一个空白工作流,如下图:

3、搭建工作流

下面,我们将在这片空白画布上搭建工作流(大家暂不必掌握搭建过程,后续会有专门教程讲解工作流搭建方法)。点击最左侧形似 “书” 的标志按钮,就能看到节点库。这里的节点按类别有序存放,其中既有系统内置节点,也包含第三方插件提供的节点。

搭建工作流时,通常我们会在节点库中找寻所需节点,然后按住鼠标左键,将其拖动至画布中。就像下图中的【Checkpoint 加载器 (简易)】节点,操作方式便是如此。

由于节点库中的节点较多,如果我们一个一个去找,就会很麻烦,我们可以输入节点名称进行节点搜索,如下图:

我们输入:k采样器,并将需要的K采样器拖入画布。也可以限制筛选类型,进而缩小筛选范围,如下图:

同时我们也可以用鼠标双击画布空白处调出节点筛选组件,输入我们需要的节点名称,这里节点名称支持模糊搜索,不需要输入精准的节点名称,如下图:

然后我们把这个文生图最简工作流补充完整:

以上我们手动搭建了一个基本工作流,当我们需要频繁搭建工作流的时候,搭建基本工作流就显得太过没必要,因此ComfyUI也给我们提供了4个基本工作流,方便我们搭建最基本的工作流,然后我们在这个基本工作流之上进行扩展,我们点击 浏览模版,如下图:

可以看到有4个基本工作流,如下图:

这四个默认工作流分别是:

1、文生图基本工作流

2、图生图基本工作流

3、潜空间二次采样放大工作流

4、Flux Shnell文生图工作流

我们也可以在工作流管理中,打开工作流模版,如下图:

4、运行工作流

当我们搭建好工作流之后,下一步就是执行工作流了,有三种执行方式,如下图:

执行队列

需要用户主动点击执行按钮才会触发工作流的运行,点击一次,工作流运行一次。

执行队列 立刻

开启后工作流会自动连续生成,直到再次切换到 执行队列。

执行队列 变动

当工作流存在参数变动时,会自动执行图片生成任务,这种方式合适改动参数并立刻验证参数效果场景,不需要我们改动参数后手动点击 执行队列。

注意:这三种执行方式的名字在ComfyUI的不同版本可能会略有不同,但表达的意思都是一样的,大家注意一下就可以。

执行队列右边的3个按钮:

从左到右:

1、数字1表示一次执行队列执行1次生图任务,如果改为4,就表示点击一次 执行队列,将连续执行4次。

2、终止当前执行的任务,比如说一次执行很漫长,就可以点击这个按钮进行终止。

3、终止排队的任务:如果执行队列中有4个任务,当前执行到第1个,点击这个按钮,可以终止后面3个生图任务。

当我们运行工作流的时候,会消耗系统的内存,CPU,显存,我们可以通过实时监控查看,如下图:

这里可以查看CPU, RAM(内存消耗),GPU(显卡消耗),VRAM(虚拟内存),Temp(机器温度)这5个机器指标。

如果我们的内存和显存消耗过高,可以通过点击下面两个按钮来释放内存,缓解紧张的机器资源,如下图:

左边的按钮:unload models表示卸载模型,重新执行队列不会重新加载模型。

右边的按钮:free model and node cache表示释放模型和节点缓存,重新执行队列对重新加载模型。

随着我们执行队列,我们就可以生成不同的图像,我们可以在 预览图像 节点中查看生成的图像:

同时你可以看到在面板底部也可以查看生图历史记录:

这里是生图列表,feed size是图像大小,column是一行有多少张图。

点击右下角的Clear,可以清理历史图像。

点击右下角的❌,可以隐藏这个区域。

通过点击右上角的按钮,可以再次显示这个区域:

同时我们在左侧也可以查看生图历史记录,如下图:

这里生图历史记录会按照次序排列,每张图还能看到生图耗时,点击图像还可以进行大图预览,右键这张图,可以删除该图,加载工作流可以将生成改图的工作流导入到画布,前往节点是在画布中直接定位到该图的图像节点。拖动右边框可以缩放这块区域

5、保存工作流

上面我们搭建好工作流,并成功运行了工作流,我们希望将这个工作流保存下来,以便于我们下次不用再搭建相同的工作流,而是打来直接运行。我们点击 工作流,可以看到有两个按钮:保存,保存为。

1. 保存

保存是将工作流文件保存到磁盘里,点击 保存 按钮,弹出命名窗口,我们输入一个合适名字,并点击确定按钮:

保存的默认位置是:ComfyUI-aki-v1.5\user\default\workflows,如下图:

可以看到工作流就是一个json文件,json文件中定义了工作流的工作逻辑。

2. 保存为

保存为是复制当前工作流,并对复制后的工作流进行重命名,并将该工作流存放在磁盘的另一个地方:

保存为的应用场景是在工作流1的基础上进行继续搭建,但是又不想破坏工作流1的结构,这时候就可以通过另存为来实现。

3. 导出

导出实际上是下载,将当前工作流下载到本地,因此对于本地使用ComfyUI的情况,这个功能和另存为是一样的,对于云端使用ComfyUI的情况,就是把网络上的工作流下载到本地,点击之后,我们重命名和选择保存目录之后,工作流就下载到本地相应的位置了。

4. 导出(API)

将工作流以API格式导出,以便通过API接口在外部程序或平台上使用该工作流进行图像生成等操作。这种方式我们一般应用不到。

6、打开工作流

当我们通过保存、保存为、导出将工作流保存到本地之后,下一次我们就可以打开它并运行它,点击打开按钮,从本地选择一个工作流并加载到工作流画布中,如下图:

同时我们在工作流管理中,也可以打开工作流,如下图:

7、编辑工作流

1.撤销

当我们操作工作流之后,发现不对,就可以通过撤销按钮,撤销上一步操作,这个按钮可以用Ctrl+z来进行替代。

2.重做

重做上一步撤销的操作

3.Refresh Node Definitions

刷新工作流节点,通过执行该操作,可以不用重启ComfyUI就可以加载新添加的模型。而对于新添加的插件,可以需要重启ComfyUI,最右侧有一个r字母,表示通过点击r字母,也可以起到刷新节点的作用。

4.清空工作流

将当前工作流清空,一般用于重新搭建工作流的场景。

5.剪贴板

这个不常用,这里不再赘述。

8、分享工作流

将自己本地的工作流分享到以下平台:

可以将当前工作流分享到各个平台。

9、工作流管理

这里我们可以对打开的工作流进行删除,插入,搜索、重命名、新建和打开工作流,如下图:

鼠标右键工作流,可以对这个工作流进行重命名、删除和插入到画布中。

10、工作流缩放/居中/移动/连线显示隐藏

  1. 加号:放大工作流(等同于向上滚动鼠标滚轮)

  2. 减号:缩小工作流(等同于向下滚动鼠标滚轮)

  3. 方块:将画布中的工作流居中展示,这个功能让我们将画布之外的工作流一键居中。

  4. 平移/选择

平移模式下,可以用鼠标拖动工作流整体进行平移。

选择模式下,可以用鼠标选择拖动工作流中的某个节点进行移动。

  1. 显示/隐藏连线

关闭小眼睛:隐藏工作流中的连线

打开小眼睛:显示工作流中的连线

11、设置菜单中的常见功能

点击侧边栏中的设置按钮,就来到了设置面板,如下图:

1、菜单位置:可选项:禁用、上、下

禁用:点击禁用,界面切换为老版本,菜单项都集中在一个区域内,如下图:

上和下是针对于新版本来说的,区别如下图:

2、侧面版

这个设置主要是调整侧面版的尺寸和位置

3、连线形状

支持4种形状:直角线、直线、曲线、隐藏

12、一张图说明界面

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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### 关于微信与DeepSeek集成的入门教程 #### 一、理解基础概念 为了更好地理解和实现微信与DeepSeek之间的集成,了解两者的基础功能至关重要。微信提供了一个强大的生态系统,支持从小程序到公众号等多种应用形态;而DeepSeek作为一个假设中的智能技术平台,可以用于增强用户体验和服务智能化。 #### 二、准备环境设置 在开始之前,确保已经完成了必要的准备工作- 注册并登录微信公众平台账号; - 获取AppID和AppSecret等基本信息[^1]; - 准备好本地开发环境,安装Node.js或其他适合的语言运行时环境。 #### 三、创建项目结构 建立合理的目录结构有助于项目的管理和维护: ```plaintext wechat-deepseek-integration/ ├── config/ # 配置文件夹 │ └── wechat.config.js # 微信配置项 ├── controllers/ # 控制器层 │ ├── indexController.js # 主页控制器 │ └── deepSeekController.js # 处理来自DeepSeek的数据交互 └── services/ # 服务层 └── wechatService.js # 实现具体业务逻辑的服务函数 ``` #### 四、编写核心代码片段 以下是几个关键部分的具体编码示范: ##### 1. 初始化微信服务器端口监听 通过Express框架快速搭建HTTP服务器来接收来自微信的消息推送通知。 ```javascript // server.js const express = require('express'); const app = express(); app.use(express.json()); require('./controllers/indexController')(app); require('./services/wechatService'); const PORT = process.env.PORT || 3000; app.listen(PORT, () => console.log(`Server running on port ${PORT}`)); ``` ##### 2. 实现签名验证机制 按照官方文档说明完成对接收到的信息的安全性校验工作。 ```javascript // services/wechatService.js function checkSignature({ token, signature, timestamp, nonce }) { const arr = [token, timestamp, nonce].sort().join(''); const sha1 = crypto.createHash('sha1').update(arr).digest('hex'); return sha1 === signature; // 返回布尔值表示是否匹配成功 } module.exports = {checkSignature}; ``` ##### 3. 构建与DeepSeek通信接口 设计API以便能够有效地调用DeepSeek所提供的各项能力。 ```javascript // controllers/deepSeekController.js async function handleDeepSeekRequest(req, res) { try { let responseFromDeepSeek = await fetchDeepSeekData(); // 假设这是向DeepSeek发起请求的方法 if (responseFromDeepSeek.ok) { sendResponseToWeChatUser(responseFromDeepSeek.data); // 向用户发送回复消息 } else { throw new Error('Failed to get data from DeepSeek.'); } res.status(200).send('Success'); } catch(error){ console.error(error.message); res.status(500).send('Internal Server Error'); } } module.exports = router.post('/deepseek', handleDeepSeekRequest); ``` 以上展示了如何构建一个简单的基于Node.js的应用程序来进行微信与DeepSeek间的初步集成尝试。当然实际操作过程中还需要考虑更多细节问题以及安全措施等方面的内容。
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