Mac电脑M1使用ComfyUI文生图、图生图【01-安装和启动】

本文介绍了在Mac电脑M1上安装和使用ComfyUI的过程,包括从下载项目到解决安装中遇到的Numpy版本问题。ComfyUI作为stable diffusion的节点式工作流界面,提供了更强大的自定义功能,虽然操作复杂度相对较高,但对电脑配置要求较低。

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ComfyUIWebUIstable diffusion的两种UI界面,WebUI是常规的用户界面,使用简单,ComfyUI是节点式工作流界面,根据自己需求所需的功能,可以随意新增删除修改节点,功能强大,但是操作难度稍大。

另外ComfyUI对电脑要求更低。

我所使用的是Mac电脑M1,其他电脑可以作参考。

1、下载ComfyUI项目

项目下载地址https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI

直接Download ZIP
在这里插入图片描述

2、Mac M1安装所需环境

文档里有各种系统的安装和使用方法,这里找到Mac的安装方法:

### 适合成家具类像的ComfyUI工作流模型推荐 在使用ComfyUI进行文生(Text-to-Image)成时,选择合适的模型对于获得高质量的结果至关重要。以下是几个适用于成家具类像的模型及其特点: #### 1. **Stable Diffusion v1.x v2.x** 这些版本的 Stable Diffusion 是早期发布的通用模型,在处理家居场景物品方面表现良好。虽然它们可能不如后续版本精细,但在特定提示词优化下仍能成不错的家具像[^1]。 ```plaintext Prompt Example: A modern wooden dining table with sleek design, minimalist style, high resolution, photorealistic. Negative Prompt: blurry, low quality, cartoonish. ``` #### 2. **Deliberate series (e.g., Deliberate v3)** Deliberate 系列专注于提高细节清晰度能力,非常适合用于设计感强的对象如现代家具。该系列能够很好地捕捉材质质感与光影效果[^2]。 #### 3. **Realistic Vision Models** 这类模型专为现实主义风格而训练,可以用来创建逼真的室内装饰品或独立摆放的单件家具。例如 Realistic Vision 4 或其他变体均具备较强的纹理还原能力色彩准确性[^3]。 #### 4. **SDXL Base & Refiner Pairs** 最新的 SDXL 架构提供了更高的分辨率支持以及改进后的语义理解功能,这使得它成为复杂结构物体渲染的理想选择之一。通过搭配相应的 refiner 模型进一步提升最终输出质量也是常见做法。 > 注意事项:当尝试不同类型的扩散模型时,请记得调整采样器设置以匹配各自的最佳参数范围;另外适当加入 LoRA 权重文件可以帮助微调某些具体属性比如木材纹路或者金属光泽等特性。 --- ### 节点配置建议 为了构建一个高效的工作流来成理想的家具片,您可以按照如下方式连接主要节点: 1. **LoadCheckpoint**: 加载上述提到的一个或多個预训练好的 checkpoint 文件作为基础权重源。 2. **CLIPVisionEncoder + ConditioningScale**: 结合视觉编码器提取特征并向量条件缩放操作,增强输入描述信息的影响力度。 3. **KSampler / EulerDiscrete etc...**: 设置迭代次数(Steps), CFG Scale 参数值通常介于7~15之间视需求定夺. 4. **VAEDecode**: 将潜空间表示转换回像素级RGB数据形式呈现出来查看成果如何! 最后别忘了保存结果以便下次快速加载继续实验新的创意组合哦~ ---
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