AIGC——ComfyUI工作流搭建、导入与常用工作流下载

工作流

ComfyUI工作流是一个基于图形节点编辑器的工作流程,通过拖拽各种节点到画布上,连接节点之间的关系,构建从加载模型到生成图像的流程。每个节点代表一个与Stable Diffusion相关的模型或功能,节点之间通过连线传递图片信息。工作流程始于加载模型节点,负责加载预先训练好的Stable Diffusion模型。随后,通过CLIP Text Encode节点对输入的关键词Prompt进行处理,将文本转换为图像描述,并生成初始的Latent Image。接着,进入采样器和VAE解码节点,它们的任务是对初始的Latent Image进行采样、编码和解码,最终生成图像。在采样器节点中,输入的Latent Image会被转换为一系列小块(patches),然后利用VAE模型进行解码,生成图像。最后生成的图像会通过连线传递到下一个节点进行进一步处理或输出。
在ComfyUI中,除了通过填写参数的方式进行参数设置和控制生成过程外,还可以通过观察各节点的状态和数据流运转过程来理解生成式AI模型(Stable Diffusion)的基本原理。

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常用工作流网站

OpenArt

OpenArt OpenArt作为一款集云端运行ComfyUI工作流和AI图像创作于一体的平台,OpenArt提供了强大的AI图像创作功能,还提供了云端运行和可免费下载ComfyUI工作流,但国内的网不什么好访问。
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Comfy Workflows

Comfy Workflows 上也有很多免费的可用的工作流提供下载,可能没有OpenArt多,但好在国内可以访问到。
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Civitai

Civitai 不仅提供了各种模型的下载,还提供了工作流的下载,只要在过滤器里选择工作流选项,就可以看到很多可免费下载的工作流。
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工作流导入

导入工作流报错

加载工作流时,有的会出现节点变成红色,则代表这些节点出现了问题:
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第一种方法:
打开管理器—>安装缺失节点:

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然后全部选择,点安装,等待安装完成之后重启ComfyUI。
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第二种方法:

有些节点使用第一种方法并不能安装成功,这时可以使用源码对其进行安装,还是先打开管理器—>安装缺失节点,到安装节点的界面不点安装或者者更新,点名称里面的网址,这时会跳到一个git的源码界面:
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跳到源码界面,点下载源码,这时候你可以下载压缩包或者使用git clone进行下载。
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下载后解压放到到ConfyUI/custom_nodes目录下,重启ConfyUI。
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创建工作流

下面是一个简易文生图工作流的创建过程:

ComfyUI文生图工作流创建过程

### ComfyUI 工作流实例教程 #### 使用 ComfyUI 构建图像生成工作流 ComfyUI 是 Stable Diffusion 的一种基于节点组装绘图流程的图形用户界面(GUI),允许用户通过连接不同类型的节点来创建复杂的图像生成工作流[^1]。 对于初学者来说,理解如何设置基本的工作流至关重要。这里提供了一个简单的例子: ```python from comfyui import Node, Workflow # 创建输入节点 input_node = Node("Input") # 添加处理节点 process_node_1 = Node("ProcessImage", {"filter": "blur"}) process_node_2 = Node("AdjustColor", {"brightness": 0.5}) # 定义输出节点 output_node = Node("Output") # 组装成工作流 workflow = Workflow() workflow.connect(input_node, process_node_1) workflow.connect(process_node_1, process_node_2) workflow.connect(process_node_2, output_node) # 执行工作流 result_image = workflow.run(image_input) ``` 这段代码展示了如何定义并运行一个简单的工作流,其中包含了几个用于修改图片效果的关键步骤。 #### 面部细节增强的具体应用案例 另一个具体的例子涉及到了面部特征细化的功能实现。此功能利用了预训练模型对面部区域进行识别,并对其进行优化处理[^3]。以下是简化版的操作指南: 1. 加载基础图像作为输入; 2. 应用特定于人脸检测和分割的任务模块; 3. 对提取出来的人脸部分执行高分辨率重建算法; 4. 将改进后的脸部数据重新融入原始场景中完成最终渲染; 这种类型的应用程序非常适合那些希望提升人物肖像质量而不改变整体风格的设计者们使用。
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