它来了!ComfyUI官方使用手册中文版

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ComfyUI提供了一个强大、模块化的stable diffusiuon GUI和后端。学会了 ComfyUI 之后,我们就可以实现一键生成产品图、一键给模特换衣等功能,再也不用在 WebUI 里不断的调参了,从而大大提高生产效率。

但是相比于WebUI,ComfyUI的学习曲线也更加陡峭,其内置的节点类型就有数十种,难免让新手望而却步。为解决这个问题,Ryan肝了一个周末,对官方文档 ComfyUI Community Manual (blenderneko.github.io)基于GPT4和自己的理解做了汉化,上线了这个ComfyUI文档网站,中文版链接: ComfyUI 用户手册 | ComfyUI 手册 (comfyuidoc.com)

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网站目前支持站内搜索,支持语言切换,使用非常方便,目前对常用的节点都做了覆盖。

官方网站上的内容没有全面完善,目前已经数月没有更新了,后续Ryan还会对这个文档网站进行持续更新,小伙伴们有什么感兴趣的内容,可以在评论区留言,欢迎大家多多使用,多多提意见。

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ComfyUI

ComfyUI

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ComfyUI

ComfyUI是一款易于上手的工作流设计工具,具有以下特点:基于工作流节点设计,可视化工作流搭建,快速切换工作流,对显存占用小,速度快,支持多种插件,如ADetailer、Controlnet和AnimateDIFF等

### ComfyUI 开发节点和流程指南 #### 一、理解基础概念 ComfyUI 是一个用于创建图像生成流水线的应用程序,支持通过自定义节点扩展功能。这使得开发者能够根据特定需求定制工作流。 #### 二、加载模型与配置环境 Load Checkpoint 节点允许用户加载预训练好的Stable Diffusion模型权重文件[^1]。这是构建任何基于该框架的工作流的第一步操作之一,在此过程中会初始化网络结构并准备后续处理所需的数据格式。 #### 三、探索官方文档资源 对于希望深入了解如何制作自定义节点的人士来说,《ComfyUI 自定义节点开发指南》提供了详尽说明[^4]。这份资料不仅涵盖了从零开始建立新的组件所需的全部知识点——包括前后端集成方法论;同时也附带实例教程帮助读者快速上手实践。 #### 四、参考现有项目案例学习 除了理论指导外,实际观察已有的开源贡献同样重要。例如 `ComfyUI_Dave_CustomNode` 就是一个很好的例子[^3],该项目展示了怎样利用Python脚本编写逻辑来增强平台的功能集。而另一个名为《ComfyUI 制作自定义节点指南》的文章则进一步解释了这些技术细节,并给出了更多实用建议[^2]。 ```python from comfyui_custom_node import CustomNodeBase, register_node class MyCustomNode(CustomNodeBase): @staticmethod def get_inputs(): return [ ("input_tensor", "Input Tensor"), ] @staticmethod def run(input_tensor): output = process_data(input_tensor) # 处理输入数据 return {"output": output} register_node(MyCustomNode) ``` 上述代码片段展示了一个简单的自定义节点类定义方式以及注册机制。它接收张量作为参数并通过调用内部函数完成指定任务后返回结果给下一个环节继续执行下去。
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