WAS Node Suite for ComfyUI 使用教程

WAS Node Suite for ComfyUI 使用教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/wa/was-node-suite-comfyui

项目介绍

WAS Node Suite for ComfyUI 是一个为 ComfyUI 设计的开源插件集合,旨在扩展 ComfyUI 的功能,提供更多的节点和工具,以便用户能够更灵活地构建和定制工作流程。该项目由 WASasquatch 开发,主要面向需要高级定制和扩展功能的用户。

项目快速启动

安装步骤

  1. 克隆仓库

    git clone https://github.com/WASasquatch/was-node-suite-comfyui.git
    
  2. 安装依赖

    cd was-node-suite-comfyui
    pip install -r requirements.txt
    
  3. 启动 ComfyUI

    python -m comfyui
    

使用示例

以下是一个简单的使用示例,展示如何在 ComfyUI 中使用 WAS Node Suite 的一个节点:

from was_node_suite import CustomNode

# 创建一个自定义节点实例
node = CustomNode()

# 设置节点参数
node.set_params(param1="value1", param2="value2")

# 运行节点
result = node.run()

print(result)

应用案例和最佳实践

应用案例

WAS Node Suite 可以用于多种场景,例如:

  • 图像处理:使用自定义节点进行图像滤镜处理。
  • 数据分析:通过节点进行数据预处理和分析。
  • 自动化任务:构建自动化工作流程,提高效率。

最佳实践

  • 模块化设计:将复杂任务分解为多个小节点,便于管理和维护。
  • 参数优化:合理设置节点参数,以达到最佳性能。
  • 文档记录:详细记录每个节点的使用方法和参数说明,便于团队协作。

典型生态项目

WAS Node Suite 可以与其他开源项目结合使用,扩展其功能。以下是一些典型的生态项目:

  • ComfyUI:核心项目,提供基础的 UI 和工作流程管理。
  • OpenCV:用于图像处理的高级功能。
  • Pandas:用于数据分析和处理。

通过结合这些项目,可以构建出更加强大和灵活的工作流程,满足不同用户的需求。

was-node-suite-comfyui An extensive node suite for ComfyUI with over 190 new nodes was-node-suite-comfyui 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wa/was-node-suite-comfyui

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

<think>好的,用户之前已经询问了关于现代简约风格客厅的ComfyUI生成方案,现在他问的是如何在ComfyUI中实际操作。我需要先理解用户的需求。可能用户已经拿到了方案,但不知道如何具体在ComfyUI里配置这些参数和节点。 首先,我需要考虑用户的身份。他可能是一个刚接触ComfyUI的设计师或者爱好者,对AI生成图像有一定了解,但不太熟悉ComfyUI的具体操作流程。用户需要的是步骤化的指导,而不仅仅是参数列表。 接下来,用户可能没有说出的是,他可能在安装插件、寻找特定节点或者理解工作流程上有困难。所以我的回答需要涵盖安装必要插件、构建工作流的具体步骤,以及每个节点的作用,同时解释参数设置的原因,帮助用户理解而不仅仅是复制操作。 我需要确保回答结构清晰,分步骤讲解,从安装插件开始,到模型配置、控制网络设置,再到提示词输入和参数调整。还要提到质量控制节点和后期优化,这些都是用户提供的方案中的关键部分。此外,用户可能需要示例工作流截图,但实际无法提供图片,所以用文字描述节点连接方式。 同时,要提醒用户注意常见问题,比如显存不足时的处理,模型路径是否正确,以及测试渲染的重要性。这些细节能帮助用户避免常见错误,提高操作成功率。 最后,要确保语言简洁易懂,避免使用过于专业的术语,或者在必要时解释术语,让新手也能跟上。比如解释ControlNet的作用,或者VAE是什么,但用户之前的方案里已经提到了这些,可能不需要深入解释,但可以简要说明它们在生成过程中的影响。 总结来说,我需要将复杂的配置流程分解成一步步的操作指南,结合用户提供的参数,指导用户如何在ComfyUI中实际应用这些设置,同时预见到用户可能遇到的问题并给出解决方案,确保他们能够顺利生成所需的现代简约风格客厅图像。</think>以下是针对现代简约风格客厅的 **ComfyUI 分步操作指南** ,包含关键节点配置与参数调试技巧: -- ### 一、环境准备(需提前安装) 1. **插件安装** : ```markdown - Manager插件:通过 `Ctrl+Shift+M` 安装 - 必装插件: • ComfyUI-Manager • Impact-Pack (含Detect节点) • WAS Node Suite (材质控制) ``` 2. **模型加载** : ```bash # 模型存放路径 models/checkpoints/ # 放入realisticVisionV60B1 models/loras/ # 放入modern_interior_design_v2 models/controlnet/ # 放入ControlNet模型 ``` --- ### 二、基础工作流搭建 **核心节点连接顺序** : ``` Load Checkpoint → CLIP Text Encode → ControlNet Stack → KSampler → VAE Decode → Preview ``` ![工作流示意图](https://example.com/workflow.png) *(提示:实际需用节点连接)* --- ### 三、关键配置步骤 #### 1. 模型与Lora加载 ```markdown 1. 使用 **Checkpoint Loader** 节点: - Model: realisticVisionV60B1_v60B1VAE - VAE: vae-ft-mse-840000-ema-pruned 2. **Lora Loader** 节点串联: - 第一级:modern_interior_design_v2 (强度0.65) - 第二级:scandinavian_furniture_v5 (强度0.4) ``` #### 2. ControlNet配置 ```python # 使用ControlNet Apply节点 controlnet_stack = [ (ControlNetType.DEPTH_Zoe, 1.1), (ControlNetType.MLSD, 0.9), (ControlNetType.SOFTEDGE, 0.7) ] # 预处理参数设置技巧: - MLSD节点:调整`threshold=0.3`避免过度检测 - SoftEdge节点:`sigma=2.0` 柔化家具边缘 ``` #### 3. 提示词工程 ```markdown 正提示词结构(使用CLIP Text Encode节点): ``` [现代简约客厅] : (L形沙发:1.3) + (圆形茶几:1.2) + (无主灯:1.4) [材质] : 哑光烤漆板 & 烟熏橡木地板 [颜色] : #F5F5F5主色调搭配#8DAEC3点缀 负提示词重点: "雕花装饰、杂乱物品、反光表面、复杂造型" ``` #### 4. 采样器参数 ```json { "sampler": "DPM++ 2M Karras", "steps": 35, // 低于30步易出现结构错误 "cfg": 8.2, // 高CFG值强化风格控制 "denoise": 0.58, // 保留ControlNet引导 "seed": -1 // 建议先随机生成再锁定种子 } ``` --- ### 四、质量控制技巧 #### 1. 比例验证 ```markdown - 使用 **BBox Detector** 节点检测家具尺寸 - 设置报警阈值: • 沙发宽度250-300cm • 茶几直径误差<5% ``` #### 2. 材质检测 ```python # 使用DetailFixer节点 detail_params = { "cloth_normal_strength": "+15%", "metal_scratch_noise": 0.7 } # 开启MaterialValidator节点: set_tolerance("wood_grain_angle", ±15°) ``` --- ### 五、调试建议 1. **分阶段渲染**: - 第一阶段:开启Depth-Zoe验证空间结构 - 第二阶段:启用MLSD强化直角线条 - 第三阶段:叠加SoftEdge柔化边缘 2. **显存优化**: 在低显存设备(<8G)启用: ```markdown - 使用--lowvram启动参数 - 分块渲染尺寸设为512x512 ``` --- ### 六、常见问题解决 | 问题现象 | 解决方案 | |-------------------------|------------------------------| | 家具比例失调 | 调整ControlNet MLSD阈值至0.25-0.35 | | 材质反光过强 | 降低VAE解码强度至0.8 | | 灯光层次不足 | 增加HR upscale至2.0x | --- **操作提示**:建议先使用`1024x768`测试渲染,确认布局无误后再进行4K级输出。遇到色彩偏差时,可在VAE解码前插入`Color Correction`节点调整HSL参数。
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