01.ComfyUI原理|基础操作|文生图工作流|网站推荐

原创 已于 2025-06-23 12:44:24 修改 · 480 阅读 · 6 ·
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#人工智能 #深度学习 #ComfyUI

于 2025-06-23 12:43:45 首次发布

底层原理

扩散算法

从生成噪点到去除噪点的过程

CLIP（翻译）

Text Encoder文本编码器的一种，把人类的语言翻译成计算机理解的语言
文本信息(关键词)->数字化描述(函数/向量)
CLIP算法根据模型训练数据/经验/参数，大概感知到需要的特征

Latent Space（压缩）

翻译后的语言会进入到Latent Space里面，潜空间。压缩的过程，将512x512x3压缩为64x64x4

采样器、调度器、CFG Scale在潜空间内工作

U-net（去噪）

对随机种子生成噪声图进行引导

Seed

随机种子
随机种子阈值：0-4294967295

VAE解码器（解压）

通过VAE解码器进行解码

基础操作

![[Pasted image 20250622235620.png]]

左键双击背景进行搜索节点

![[Pasted image 20250622235718.png]]

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ComfyUI基础教程入门必看｜文生图工作流
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这篇教程介绍了如何使用ComfyUI搭建基础的文生图工作流。主要内容包括：采样器节点的输入输出端解析（模型、提示词、潜空间等）、参数设置建议（步数、采样器、降噪等），以及如何连接输入端的checkpoint模型、正向/负向提示词和latent节点。教程还展示了输出端图片预览节点的添加方法，并提供了完整的测试效果。作者强调自己是初学者，希望与读者共同学习，并提供了更详细的ComfyUI基础教程获取方式，涵盖配置指南、软件安装、插件使用等内容。文章配有详细的操作截图，适合ComfyUI新手入门学习。
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