【Stable Diffusion】ComfyUI 文生图工作流自助搭建全指南

要搭建高效的工作流，首先需要理解各个节点的功能和作用。只有掌握了每个节点的用途，才能灵活运用ComfyUI进行个性化配置。

开始基础工作流拆解之前，先介绍下SD基础的转化流程
【输入】—（转换）—【潜在空间】—（转换）—【输出】

无论是文生图还是图生图，提示词/图片作为输入基础信息传递给AI，AI并不认识这些，这里需要转化成计算机认识的内容到潜在空间中
所有的运算和生成过程也都是在潜在空间，当完成图片后，需要再从潜在空间次转化出来，转化成我们看得懂的像素图像

从零搭建文生图

1、加载器

首先添加大模型的加载器，通过加载器这一个节点来延伸出整个工作流的节点

2、正反向提示词节点

可以看到这里有三个延伸点，首先是CLIP文本编码器，将节点延伸就可以看到常用的基本节点，也可以【搜索】插件节点，延伸出的CLIP节点会自动连上（再连接一个负向提示词文本编码器）

这里对应的是文本部分的【输入】—（转换）—【潜在空间】

3、模型

同样的，从模型节点拖出一个K采样器，可以看到，K采样器上正负提示词与CLIP文本节点上的颜色是相同的，将相对应的节点相连即可

模型的【输入】—（转换）—【潜在空间】

4、Latent

可以看到，这时采样器左边缺少一个Latent节点，延伸出来是个空Latent，这个空Latent就是分辨率的输入

（分辨率的【输入】—（转换）—【潜在空间】）

右边的Laten延伸出来，就是VAE的解码，就是从潜在空间的内容通过VAE的解码转化成像素

（这里不要忘记VAE和大模型的VAE相连，或者单独连接一个VAE加载器，VAE解码没有对应大模型是无法完成的）

【潜在空间】—（转换）—【输出】

5、保存图像

从VAE延伸出保存图像节点，这样文生图的基本工作流就搭建完成了

正因为每个节点所连接的节点不是唯一的，这使得ComfyUI的自由度比WebUI高得多，在理解

【输入】—（转换）—【潜在空间】—（转换）—【输出】

这个基本逻辑下，知道每个节点可以链接什么，对发散自定义工作流就非常有帮助了

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