部署ComfyUI,生成140张粘土风图片

这几天粘土风格的AI图片、AI视频火了起来,虽然看起来有点丑,不过也丑的可爱,丑的很有味道,大家都很喜欢。看看这两张照片,你能猜出来他们是谁吗?

这篇文章就来分享下粘土风格照片的生成方法,生成工具采用的是当前最红最强的ComfyUI。同时这个工具可以文末领取,一键启动,不需要复杂的安装部署。

ComfyUI介绍

有些同学可能还不了解 ComfyUI,我这里做个简单的介绍:

ComfyUI 是一个基于 Stable Diffusion 的AI绘画创作工具,最近发展势头特别迅猛,但是 ComfyUI 的上手门槛有点高,用户需要对 Stable Diffusion 以及各种数字技术的原理有一定的了解才行。这个系列将会介绍 ComfyUI 的一些基础概念和使用方法,让大家更快的掌握 ComfyUI 的使用技巧,创作出自己独特的艺术作品。

有的同学可能之前也接触过 ComfyUI,感觉安装太复杂,操作太麻烦,担心自己搞不定。为此,我专门制作了一个 ComfyUI 的镜像,不用各种安装调试,只需要动动手指,一键启动,就可以拥有一个和我使用的完全一样的 ComfyUI 应用,因为坑我已经都填上了。镜像使用方法请继续阅读下文。

有的同学可能 ComfyUI 玩的已经很溜了,只想要工作流和相关的模型,这些同学请移步文末,获取相关资源。

使用粘土风工作流

可以单独下载这个工作流,下载方式见文末。

镜像使用方式如下图所示:

不过你看到的可

### 关于ComfyUI API封装的相关资料 #### ComfyUI-Qwen-VL-API 使用指南概述 为了更好地理解如何使用ComfyUI的API,可以从《ComfyUI-Qwen-VL-API 使用指南》入手。该文档描述了将克隆下来的插件或必要文件结构复制至ComfyUI对应插件目录的方法[^1]。 #### 插件集成实例 对于具体的插件集成案例,比如`ComfyUI-IC-Light-Wrapper`项目,则展示了如何把特定功能(如IC-Light Diffuser演示)打包成一个节点以便在ComfyUI环境中调用。此过程涉及到了API层面的操作以及与现有系统的对接工作[^3]。 #### 自定义绘图流程说明 当涉及到自定义更多的图像绘制时,《ComfyUI 使用指南》进一步指导用户通过加载预设的工作流JSON文件来实现复杂效果的应用,例如应用“粘土格”的滤镜特效。这不仅限于基本操作,还包括了高级特性的探索[^2]。 ```python import requests from comfyui_api import ComfyUI # 假设这是个Python包名 def apply_clay_style_filter(image_path, output_path): """ 应用'粘土格'滤镜到指定图片上 参数: image_path (str): 输入图片路径 output_path (str): 输出处理后的图片保存路径 返回: None """ comfy_ui = ComfyUI() workflow_json_url = "https://example.com/path/to/clay-style-workflow.json" response = requests.get(workflow_json_url) if response.status_code == 200: with open('temp_workflow.json', 'wb') as file: file.write(response.content) comfy_ui.load_workflow('temp_workflow.json') result_image_data = comfy_ui.process_image(image_path) with open(output_path, 'wb') as out_file: out_file.write(result_image_data) apply_clay_style_filter('/path/to/input/image.jpg', '/path/to/output/image_with_clay_effect.jpg') ``` 上述代码片段假设存在名为 `comfyui_api` 的 Python 包支持对 ComfyUI 进行编程控制,并实现了加载外部 JSON 工作流文件及处理输入图片的功能。
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