Wan2.1-14B-T2V-FusionX-VACE基础使用指南:基于ComfyUI

本镜像基于 ComfyUI 进行部署,具体部署教程可参考以下文章或进入算家云“镜像社区”查看。阿里开源黑科技!Wan2.1-14B-T2V-FusionX-VACE本地部署教程:基础模型+专项优化模块“实现质变!

下面将带您快速了解本模型的基本使用:

1.基本操作

初识界面

刚进操作界面时如下:

1.png

快捷方式

image.png

快速上手

我们已经预设了两个工作流供您使用,您也可以选择案例中的其他工作流或者自己搭建,选择其他工作流可能会缺少模型,需要您自行下载。

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2.png

下面是下载其他基础模型的命令,如有其他模型需求,请在终端(小黑屏)处粘贴以下命令。缺少模型时您也可以选择直接在ComfyUI页面下载,或者复制链接,在终端下载完毕后重启ComfyUI。

基本命令:

pip install modelscope	#安装modelscope库
conda activate comfyenv #激活虚拟环境
modelscope download --model 您要下载的模型仓库链接 需要下载的模型名称 --loacl_dir 指定下载路径

#下载示例
conda activate comfyenv
cd /ComfyUI/models/diffusion_models
modelscope download QuantStack/Wan2.1_T2V_14B_FusionX_VACE Wan2.1_T2V_14B_FusionX_VACE-FP16.safetensors --local-dir ./

#不同模型下载位置不同,请根据仓库描述选择,以下列出了几个常见路径
#/ComfyUI/models/chechpoints/
#/ComfyUI/models/vae/
#/ComfyUI/models/loras/
#/ComfyUI/models/diffusion_models
#ComfyUI/models/text_encoders

2.节点介绍

(1)基础节点介绍

Load chekpoint:基础大模型加载器,用于加载模型。

Load CLIP:作用是将输入的内容与生成式大模型结合,从而引导图片生成。

Load ControNet Model:用于加载 contronet 各功能的节点

KSampler:K 采样器。

VAE :变分自编码器,类似滤镜。现在很多模型都自带 VAE,VAE 分为 Decode(解码)和 Encode(编码)。其中 编码器将输入数据压缩成一个潜在向量,解码器则根据这个潜在向量重构原始输入。

(2)自定义节点介绍

Manager(管理器)提供了 对 ComfyUI 各种自定义节点的安装、删除、禁用、启用 等管理功能。同时还提供了中心功能和便利功能,用来访问 ComfyUI 中各种信息

3.png

① 打开后能够实时预览图片生成过程

② 提供了一千多个拓展节点的下载,只需点击“install”即可安装(会通过 github 下载,安装失败就多试几次)

③ 导入别人的工作流时可能会缺失本分节点,管理器能检索出来,点击“install”快速安装

④ 提供许多模型

注:使用 Manager 安装某些节点后,该节点会从 hugging face 下载自己需要的模型,但是由于 hugging face 被墙,因此可到该节点下换

huggingface 的国内镜像(hf-mirror)重新下载。网址:https://hf-mirror.com

🚀️ 🚀️ 意:使用 manager 更新 comfyui 之后如果需要通过外部访问,那么需修改/ComfyUI/main.py 中的 ip 和端口号,修改为如下图:

image.png

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