ComFyui工作流教程 最基础的AI视频

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第一节:认识ComfyUI并安装

本教程专为初学者设计,详细介绍了 2024 年最新版的SD ComfyUI的使用方法。通过逐步指导,让你无需任何基础,快速学会并使用这一强大的AI绘图工具。

1、什么是comfyui

ComfyUI就像拥有一支神奇魔杖,可以轻松创造出令人惊叹的AI生成艺术。从本质上讲,ComfyUI是构建在Stable Diffusion之上的基于节点的图形用户界面(GUI),而Stable Diffusion是一种最先进的深度学习模型,可以根据文本描述生成图像。 但ComfyUI真正特别之处在于,它如何让像你这样的艺术家释放创造力,将你最疯狂的想法变为现实。

想象一下有一块数字画布,你可以通过连接不同的节点来构建自己独特的图像生成工作流,每个节点代表一个特定的功能或操作。 就像为你的AI生成杰作构建一个视觉食谱!

2、ComfyUI VS. WebUI

WebUI是Stable Diffusion的默认GUI。让我们对比一下ComfyUI的优缺点:

✅ 使用ComfyUI的好处:

  1. 轻量级: 运行速度快,效率高。
  2. 灵活性: 高度可配置以满足你的需求。
  3. 透明度: 数据流可见,易于理解。
  4. 易于分享: 每个文件代表一个可重现的工作流。
  5. 适合原型开发: 使用图形界面而不是编码来创建原型。

❌ 使用ComfyUI的缺点:

界面不一致: 每个工作流可能有不同的节点布局。
操作门槛较高:由于ComfyUI采用节点式的工作流,对于初学者来说可能需要一段时间来熟悉和掌握。
生态相对较小:尽管ComfyUI的基本功能齐全,但在插件和扩展工具方面,其生态可能不如webui丰富。不够现在很多插件也都是先支持ComfyUI了。这个后续的生态会不断完善,不是什么大问题

3、ComfyUI 的硬件配置要求

组件 要求
GPU 显存至少4GB以上,推荐使用 NVIDIA 显卡,建议使用 RTX3060 以上显卡
显存小于3GB的GPU可通过–lowvram选项运行,但性能可能下降。
CPU 支持在CPU上运行,但速度较慢,使用–cpu选项。
内存 建议系统内存至少8GB。
存储空间 非常建议使用固态硬盘来加快模型文件的加载运行速度,建议至少40GB以上的硬盘空间。
在这里插入图片描述

4、ComfyUI 的安装方法

这边推荐和WebUI一样使用秋叶大佬的一键整合包安装ComfyUI非常简单

这个是秋叶大佬分享的整合包下载链接

【下载链接】

网盘:https://pan.quark.cn/s/64b808baa960

如果不想使用网盘也可以扫码进群获取完整的安装包

下载压缩包
在这里插入图片描述

解压整合包文件
解压到你想要安装 ComfyUI 的本地目录。

启动 A绘图启动器
这一步主要查看 A绘图启动器 是否能正常运行,解压后的文件夹中找到 A绘图启动器.exe文件,双击即可启动秋叶的ComfyUI整合包,启动后应该会自动根据你的系统语言进行显示。

在这里插入图片描述

打开后是这样的
在这里插入图片描述

在设置中可以修改我们的语言
在这里插入图片描述

下载了模型的小伙伴记得把模型放在这个文件夹内
在这里插入图片描述

我们点击启动,能看到这个页面就是安装成功啦
在这里插入图片描述

ComfyUI各类模型安装路径,如何与WebUI共享模型
进入到 ComfyUI 根目录,找到这个「Models」文件夹,双击进去。
在这里插入图片描述

进来之后你就会看到以模型名称命名的文件夹,如 Checkpoints(大模型)、Loras、controlnet 、vae等,我们只需要进入对应的文件夹,把正确的模型安装进去即可。
在这里插入图片描述

如果你有使用过WebUI并且有下载过模型,我们就可以把WebUI下载过的模型共享给ComfyUI

节省我们的空间,

第一步
同样,我们还是打开 ComfyUI 根目录,找到这个「extra_model_paths.yaml.example」文件:
在这里插入图片描述

第二步
打开刚刚修改后缀的文件,修改路径,把base_path改成你sdwebui的安装路径
在这里插入图片描述

第三步
再次启动 comfyUI 就可以看到已经可以使用 WebUI 中的模型

在这里插入图片描述

初次运行ComfyUI,一启动便会看到一个预设的工作流程,这通常是一个入门级的文本到图像的工

### ComfyUI 视频工作流 使用指南 #### 一、概述 ComfyUI 是一款功能强大且灵活的 AI 绘图工具,适用于多种应用场景。对于视频制作者而言,ComfyUI 提供了一系列专门针对视频处理的功能和优化[^4]。 #### 二、准备工作 在开始使用 ComfyUI视频工作流之前,需先完成软件本身的安装配置。具体步骤可参照官方提供的基础教程文档,其中涵盖了详细的下载安装说明以及必要的环境设置指导[^1]。 #### 三、导入视频素材 要启动视频项目,在界面中找到对应的文件加载选项,支持直接拖拽本地存储中的 MP4 或 AVI 等常见格式文件到指定区域;也可以通过菜单栏选择打开命令浏览选取目标影片资源。 #### 四、应用特效与编辑操作 借助于内置丰富的滤镜库及自定义脚本能力,用户能够轻松实现诸如风格迁移、色彩校正等功能效果的应用。特别值得一提的是,得益于 SDXL 工作流的支持,即使是复杂场景下的画面调整也变得异常简便。 ```python # Python 脚本示例:批量应用某种特定样式转换至每一帧画面上 for frame in video_frames: apply_style_transfer(frame, style_model='vangogh') ``` #### 五、导出终成果 当所有的编辑完成后,可以通过输出面板设定好参数(分辨率、码率等),一键保存成新的成品视频文件。此外还提供了云服务上传接口,方便分享给更多观众群体观看体验[^2]。
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