【comfyui教程】ComfyUI零基础入门搭建教程_comfyui clip模型

大家好我是AIGC阿道夫

前言

一、介绍

ComfyUI 是一个强大的、模块化的 Stable Diffusion 界面与后端项目。该用户界面允许用户使用基于图形/节点/流程图的界面设计和执行高级稳定的扩散管道。该项目部分其它特点如下:

  • 目前全面支持 SD1.xSD2.xSDXLSD3Stable Video DiffusionStable Cascade

  • 命令行选项: --lowvram 使其在显存小于 1GB 的 GPU 上运行(在显存较低的 GPU 上自动启用)

  • 即使没有 GPU,也可以工作: --cpu (慢)

  • 可以加载 ckptsafetensorsdiffusers models/checkpoints。独立 VAE 和 CLIP 模型

  • 从生成的 PNG 文件加载完整的工作流程(带有种子)

  • 将工作流程保存/加载为 Json 文件

所有的AI设计工具,安装包、模型和插件,都已经整理好了,👇获取~

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二、容器构建说明

1. 部署ComfyUI
(1)使用命令克隆ComfyUI
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git  
cd ComfyUI  


(2)安装 conda(如已安装则跳过)

下面需要使用 Anaconda 或 Mimiconda 创建虚拟环境,可以输入 conda --version 进行检查。下面是 Mimiconda 的安装过程:

  • 下载 Miniconda 安装脚本
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3\-latest-Linux-x86\_64.sh  


  • 运行安装脚本
bash Miniconda3\-latest-Linux-x86\_64.sh  


  • 遵循安装提示并初始化

按 Enter 键查看许可证条款,阅读完毕后输入 yes 接受条款,安装完成后,脚本会询问是否初始化 conda 环境,输入 yes 并按 Enter 键。

  • 运行 source ~/.bashrc 命令激活 conda 环境

  • 再次输入 conda --version 命令来验证是否安装成功,如果出现类似 conda 4.10.3 这样的输出就成功了。

(3)创建虚拟环境

输入下面的命令:

conda create -n comfyui  
conda activate comfyui  


(4)安装pytorch
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121  


(5)安装项目依赖
pip install -r requirements.txt  


此时所需环境就已经搭建完成,通过下面命令进行启动:

python main.py  


访问网址得到类似下图界面即表示成功启动:

2. 下载stable diffusion 3的相关内容
(1)下载模型SD3

访问 Hugging Face 搜索“stable-diffusion-3-medium”下载 Stable Diffusion 3 的相关模型。首次访问该页面时,可能需要同意用户协议才能看到模型下载页。

官方提供了4个模型:

①由名字可以看出模型“sd3_medium”不带任何文本编码器,因此要使用的话需要下载 text encode 文件夹下的四个文件;

②模型“sd3_medium_incl_clips”可以直接生成图像,但不包含 T5xxlf的的文本编码器,所以性能会稍微差一些,但是需要的资源配置也会比较少;

③另外两个大模型类似v1.5 和 XL,可以直接用于图像生成。区别在于 T5xxlf编码器的浮点数不同,理论上 15GB 的stable-diffusion-3-medium的模型对语义的理解效果最好,但也最耗资源。

将适合自己的模型下载到 ComfyUI/models/checkpoint下。注:如果选择了不带clip的模型,则需要搭配 text_encoders中的文件,下载到 ComfyUI/models/clip文件下

(2)下载工作流

需下载图中的文件夹,这是官方提供的工作流。共三个,分别是:基础工作流、多提示词工作流和放大工作流。

重新启动模型导入工作流即可开始comfyui探索之旅

3. 拓展插件安装(可选)
(1)下载manager管理器

manager 是一个用来加强ComfyUI可用性的扩展,提供了对ComfyUI各种自定义节点的安装、删除、禁用、启用等管理功能。同时还提供了中心功能和便利功能,用来访问 ComfyUI 中各种信息。

cd /ComfyUI/custom\_nodes  
git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git  


成功安装之后重启界面会出现一个“Manager”如图:

(2)界面汉化插件
git clone https://github.com/AIGODLIKE/AIGODLIKE-ComfyUI-Translation.git  


下载文件之后需要重新启动,重启模型之后:

设置一次之后可点击图中框选出的选项进行语言的切换:

(3)中文提示词插件安装
cd /ComfyUI/custom\_nodes  
git clone https://github.com/thisjam/comfyui-sixgod\_prompt.git  


然后重启ComfyUI后看到下图的小标志就表示可以了:

使用方法:双击页面,在搜索框中搜索“six”即可出现,点击sixGodPrompts,此时出现的就是提示词的中文输入框可以替代自带的clip输入框,可点击左下角的小标或按“AIT”+“q”打开和隐藏。

使用方法如下:

为了帮助大家更好地掌握 ComfyUI,我在去年花了几个月的时间,撰写并录制了一套ComfyUI的基础教程,共六篇。这套教程详细介绍了选择ComfyUI的理由、其优缺点、下载安装方法、模型与插件的安装、工作流节点和底层逻辑详解、遮罩修改重绘/Inpenting模块以及SDXL工作流手把手搭建。

由于篇幅原因,本文精选几个章节,详细版点击下方卡片免费领取

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一、ComfyUI配置指南
  • 报错指南
  • 环境配置
  • 脚本更新
  • 后记

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二、ComfyUI基础入门
  • 软件安装篇
  • 插件安装篇

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三、 ComfyUI工作流节点/底层逻辑详解
  • ComfyUI 基础概念理解
  • Stable diffusion 工作原理
  • 工作流底层逻辑
  • 必备插件补全

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四、ComfyUI节点技巧进阶/多模型串联
  • 节点进阶详解
  • 提词技巧精通
  • 多模型节点串联

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五、ComfyUI遮罩修改重绘/Inpenting模块详解
  • 图像分辨率
  • 姿势

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六、ComfyUI超实用SDXL工作流手把手搭建
  • Refined模型
  • SDXL风格化提示词
  • SDXL工作流搭建

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<think>我们正在处理一个关于ComfyUI使用教程、开发指南和入门示例的查询。根据提供的引用,我们需要构建一个结构清晰的回答,帮助用户逐步解决问题。 步骤1: 理解用户需求 用户明确表示想学习如何使用ComfyUI进行操作或开发,要求提供使用教程、开发指南和入门示例。 步骤2: 整理引用中的关键信息 引用[1]: 包含一套ComfyUI基础教程(六篇),涵盖选择理由、优缺点、安装、模型与插件安装、工作流节点和底层逻辑、遮罩修改重绘/Inpainting模块、SDXL工作流搭建。 引用[2]: 介绍了ComfyUI Manager(扩展),用于管理自定义节点,提供集成中心和便捷功能。 引用[3]: 提供了在Mac M系列和Windows上安装ComfyUI的详细指南。 引用[4]: 介绍了ComfyUI界面和基础操作(如拖动画布、节点,连接节点等),以及文生图工作流。 步骤3: 构建回答框架 考虑到用户可能是初学者,我们将从安装开始,逐步介绍基本操作、核心概念(工作流)、开发自定义节点等。 回答结构: 1. 安装ComfyUI(参考引用[3]) 2. 安装必要组件(模型、插件,参考引用[1][2]) 3. 界面介绍与基本操作(参考引用[4]) 4. 构建第一个工作流(文生图示例,参考引用[4]) 5. 开发指南(自定义节点开发) 6. 进阶学习资源 步骤4: 生成相关问题(根据指令) 在回答的最后,生成几个相关问题,帮助用户深入学习。 注意: 由于引用内容有限,开发指南部分可能需要结合一般开发知识进行补充,但尽量基于引用信息。 开始构建回答:</think>### ComfyUI 使用与开发指南 ComfyUI 是一个基于节点工作流的 AI 图像生成工具,支持灵活定制和扩展开发。以下是操作与开发的核心步骤: --- #### **一、基础操作教程** 1. **安装与环境配置** - **Windows/Mac 安装**: 克隆官方仓库并安装依赖: ```bash git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI cd ComfyUI pip install -r requirements.txt ``` (Mac M系列需额外配置 PyTorch 的 MPS 支持[^3]) - **模型安装**: 将 Stable Diffusion 模型(如 `sd_xl_base_1.0.safetensors`)放入 `ComfyUI/models/checkpoints` 目录[^1]。 2. **界面与基础操作** - **工作流构建**: 通过拖拽节点连接生成流程(如:`加载模型 → 输入提示词 → K采样器 → 保存图像`)。 ![基础工作流示例](https://example.com/workflow-demo.png) *图:文生图基础节点连接[^4]* - **快捷操作**: - 鼠标滚轮缩放画布 - 右键菜单添加节点 - `Ctrl+S` 保存工作流[^4] 3. **插件管理** 使用 **ComfyUI Manager** 安装扩展: ```bash cd custom_nodes git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager ``` 重启后可在界面一键安装插件(如 ControlNet 节点)[^2]。 --- #### **二、开发入门指南 1. **自定义节点开发** **步骤**: 1. 在 `custom_nodes` 目录创建插件文件夹(如 `my_node`)。 2. 编写节点类(示例:添加两个数字的节点): ```python from comfy.sd import CLIPTextEncode import torch class AddNumbers: @classmethod def INPUT_TYPES(s): return {"required": {"a": ("FLOAT",), "b": ("FLOAT",)}} RETURN_TYPES = ("FLOAT",) FUNCTION = "add" def add(self, a, b): return (a + b,) ``` 3. 注册节点:在 `__init__.py` 中添加: ```python NODE_CLASS_MAPPINGS = {"AddNumbers": AddNumbers} ``` 2. **调试与测试** - 启动时添加 `--dev` 参数启用开发模式 - 使用 `print()` 输出日志到终端 - 通过 `http://localhost:8188/` 实时测试节点 --- #### **三、入门示例:文生图工作流** ```json { "nodes": [ { "type": "CheckpointLoaderSimple", "inputs": {"ckpt_name": "sd_xl_base_1.0.safetensors"} }, { "type": "CLIPTextEncode", "inputs": {"text": "一只坐在沙发上的猫", "clip": [0,1]} }, { "type": "KSampler", "inputs": {"seed": 42, "steps": 20, "cfg": 7} }, { "type": "VAEDecode", "inputs": {"samples": [2,1], "vae": [0,2]} } ] } ``` *将此 JSON 导入 ComfyUI 即可生成图像[^4]* --- #### **四、进阶资源** 1. **官方文档**:[ComfyUI GitHub Wiki](https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/wiki) 2. **开发教程**:[节点开发示例](https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI_examples) 3. **模型仓库**:[CivitAI](https://civitai.com/)(下载专用模型) > 提示:开发时优先参考 `ComfyUI/custom_nodes/examples` 中的官方示例,避免兼容性问题[^2]。
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