ComfyUI的安装及利用Stable-Diffusion-3-Medium大模型生成图像的指南

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前言

在撰写文章时,通常采用一种先入为主的叙述方式,将核心内容优先呈现。因此,对于项目的具体介绍往往置于文末。这样的安排是基于对读者已有项目认知的假设,同时考虑到不同文章间项目介绍的高度相似性,避免冗余。为了确保信息的完整性,会在文末提供详尽的项目概述。建议您在初次阅读时,直接跳转至文末以获得项目基础信息,而熟悉项目的读者则可依需阅读或直接略过,从而高效利用您的时间。

ComfyUI的安装(示例为Windows简便安装,其他版本请按照官网文档进行)

访问ComfyUI的GitHub页面(github.com/comfyanonym…) 点击下图所示链接以进入下载页面。

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选择最新版本,下载压缩包并解压至您的工作目录

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安装管理插件并进行汉化

从GitHub(github.com/ltdrdata/Co…) 下载ComfyUI-Manager插件压缩包并将其解压到你的安装目录下的ComfyUI\\custom_nodes我这里是 E:\SdCu\new_ComfyUI_windows_portable_nvidia_cu121_or_cpu\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\custom_nodes

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打开ComfyUI的安装目录,运行程序。根据您的硬件配置选择适合的版本(无gpu后缀的为CPU版本,有gpu后缀的为GPU版本)

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接着,点击管理器,打开“Custom Nodes Manager”,输入Translation并选择AIGODLIKE-COMFYUI-TRANSLATION。重启后,在设置中即可选择所需的语言。

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下载Stable-Diffusion-3-Medium大模型

前往huggingface的模型官网选择适合自己的模型进行下载,本人选择的是sd3_medium_incl_clips_t5xxlfp16.safetensors 效果还不错(huggingface.co/stabilityai…)

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下载完后的模型放在ComfyUI\models\checkpoints我这里是 E:\SdCu\new_ComfyUI_windows_portable_nvidia_cu121_or_cpu\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\models\checkpoints

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最后展示一下图像生成效果吧

提示词

Best quality, masterpiece, ultra high res, (photorealistic:1.4), 1girl, in the dark, deep shadow, low key, (photorealistic:1.4), slim body,Red sexy pajamas, undone hair, japanese street alley, dynamic pose

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ComfyUI介绍(文案来源于科大讯飞)

ComfyUI是一个基于节点的图形用户界面(GUI),专为Stable Diffusion设计,用于图像生成任务。它将整个图像生成过程分解为多个独立的节点,每个节点都有自己独立的功能,例如加载模型、文本提示、生成图片等。这些节点通过输入和输出线连接起来,形成一个完整的工作流,用户可以根据需要灵活调整和配置不同的功能节点,从而实现高度定制化和精准控制。

与另一流行的工具WebUI相比,ComfyUI的优势在于其高可定制性和复现性。它不仅支持多种复杂工作流的设计和保存,还能在低显存条件下高效运行,这使得更多用户能够轻松上手并实现个性化创作。例如,ComfyUI可以在GPU小于3G的情况下正常工作,并且占用更少的显存,在相同条件下能生成更大尺寸的图像。同时,ComfyUI还提供了实时预览功能,用户可以即时查看生成结果,进一步优化工作流程。

ComfyUI的工作流模式更贴近Stable Diffusion的底层运行逻辑,虽然对新手有一定的学习门槛,但掌握后使用会非常轻松。其基础模型是Latent Diffusion Model(LDM),主要在潜在空间中进行图片生成,大大缩小了运行内存。这种工作方式不仅提高了效率,还降低了硬件要求,使得更多创作者能够利用AI技术进行创作。

对于新手而言,ComfyUI提供了一些方便的使用技巧,如ComfyUI Manager,这是一个节点管理插件,可以下载和管理几乎所有可用节点,并提供更新和管理自定义节点的功能。安装ComfyUI Manager后,用户可以一键安装工作流中所有缺失的节点,极大地简化了操作流程。

总的来说,ComfyUI因其高自由度、灵活性以及对低配置设备的友好性,迅速赢得了全球创作者的青睐。它不仅适用于图像生成与编辑、AI研究与实验,还可以应用于个性化内容创作、教育与培训、游戏开发与动画制作等多种场景。尽管存在操作门槛较高和生态相对较小的问题,但其强大的功能和高效的生成速度仍然使其成为AI绘画领域的有力工具。