再见了ComfyUI,WebUI也有了工作流

在AI绘画领域,Stable Diffsion是最受欢迎的,因为它是开源软件。

开源有两大优势,一是免费,二是适合折腾。

大量的开发者、爱好者投入无尽的热情,来推动Stable Diffsion的快速发展。

在图形界面方面,WebUIComfyUI成为引领潮流的两大分支。

WebUI以界面美观、功能齐全闻名,而ComfyUI则以效率高、工作流便捷著称。

尤其是SDXL发布后,ComfyUI吸引了大量的粉丝。

ComfyUI有一个非常便捷的功能:导出工作流,然后分享给其他用户,可以完美复现。

对于AI绘画新手来说,复现是很重要的学习过程,WebUI缺乏这个功能,尤其是ControlNet等参数的配置,很难保持一致。

如今,一个叫做LightDiffusionFlow插件的推出,可以完美复刻(甚至超越)ComfyUI的工作流功能,可以将当前AI绘画作品的参数导出工作流文件,其他用户导入即可复现,如果缺乏原作者的大模型、LoRA等,该插件还能自动下载。

虽然WebUI默认自带图片信息读取功能,不过只能读取提示词、CFG等最基本的信息,想要完美复刻原图有不小的难度,尤其是使用了ControlNet的图片,几乎无法复刻,而LightDiffusionFlow插件连ControlNet的参考图都能带过来。

举例说明:

先用一个使用了ControlNet的画面。

大模型:fantasticHackerStyleBailing_v1015

提示词:

neon noir,long exposure,motion blur,1girl,(Glowing ambiance, enchanting radiance, luminous lighting, ethereal atmosphere, mesmerizing glow, evocative hues, captivating coloration, dramatic lighting, enchanting aura),thigh,(barefoot:1.2),haute couture,

启用 After Detailer;

启用ControlNet,使用canny,canny模型为SDXL下用的256lora。

img

ControlNet参考图片:

img

生成的图片:

img

导出flow文件,网盘下载:

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在这里插入图片描述

使用该工作流文件重新生成的图片,几乎和原图一模一样。

插件安装:

https://github.com/Tencent/LightDiffusionFlow

img

一、AIGC所有方向的学习路线

AIGC所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。

图片

在这里插入图片描述

二、AIGC必备工具

工具都帮大家整理好了,安装就可直接上手!

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三、最新AIGC学习笔记

当我学到一定基础,有自己的理解能力的时候,会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料,这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解,这些理解是比较独到,可以学到不一样的思路。

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四、AIGC视频教程合集

观看全面零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。

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五、实战案例

纸上得来终觉浅,要学会跟着视频一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。

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### ComfyUIWebUI 的特点、优势与劣势 #### 特点对比 ComfyUI 是一种更灵活且功能强大的工具,适用于复杂的工作流程设计和高级图像处理任务。其插件生态系统正在发展中,虽然目前数量不如传统 WebUI 多[^1]。 WebUI 提供了一个相对简单直观的操作界面,适合初学者快速上手并完成基本的图像编辑工作。对于零基础的小白来说,直接使用 ComfyUI 可能会遇到较大的困难,而 WebUI 则提供了更低的学习门槛[^2]。 #### 优点分析 ##### ComfyUI 的优势 - **灵活性更高**:允许用户构建自定义的工作流,适应多样化的项目需求。 - **扩展性强**:尽管当前可用插件较少,但随着社区的发展,未来潜力巨大。 - **面向专业人士**:特别适合那些希望深入探索图形处理技术的人士[^3]。 ##### WebUI 的优势 - **易于入门**:无需深入了解底层机制即可开始使用,非常适合新手尝试。 - **丰富的资源支持**:拥有更多的教程和支持材料,便于解决问题。 - **稳定可靠**:经过长时间的应用验证,在稳定性方面表现良好。 #### 劣势探讨 ##### ComfyUI 的不足 - 学习曲线陡峭,特别是对于完全没有编程背景或不了解 web 技术的人来说更具挑战性。 - 对于复杂任务的支持不够强大,难以满足专业级用户的定制化要求。 - 面向未来的创新性和前瞻性相对较弱,可能无法跟上最新的行业趋势和发展步伐。 ```python # Python 示例代码用于说明两者差异(仅作示意) def comfy_ui_workflow(): """模拟ComfyUI中的复杂工作流创建过程""" pass def webui_basic_edit(image_path): """展示如何通过WebUI实现简单的图片编辑操作""" from PIL import Image img = Image.open(image_path) edited_img = img.filter(ImageFilter.BLUR) # 应用模糊滤镜作为例子 return edited_img ```
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