引言
在上一个任务中，我们深入了解了AI工具通义千问的使用，提升了我们的学习效率。本任务旨在进一步理解微调原理，并借助ComfyUI这一文生图工作流平台工具，实现更高质量的图像生成。
微调原理
微调是一种机器学习技术，通过在预训练模型的基础上进行少量调整，以适应特定的任务。这一过程涉及对模型参数的微量调整，而不是从头开始训练，从而节省时间和资源。
ComfyUI工具介绍
1. ComfyUI初识
ComfyUI是一种基于节点的图形用户界面(GUI)，用于图像生成技术。它通过模块化设计，将图像生成过程分解为多个节点，用户可以自由组合这些节点，形成个性化的工作流程。
2. ComfyUI核心模块
- 模型加载器：加载预训练模型。
- 提示词管理器：管理用于生成图像的提示词。
- 采样器：控制图像生成过程中的采样系数。
- 解码器：将采样结果转换为最终图像。
3. ComfyUI图片生成流程
用户通过拖放模块，构建工作流程，实现从噪声到清晰图像的生成。
4. ComfyUI的优势
- 模块化和灵活性：用户可以自定义图像生成过程。
- 可视化界面：简化了AI模型和数据流的操作。
- 多模型支持：支持多种生成模型的集成和切换。
- 调试和优化：通过可视化界面简化调试过程。
- 开放和可扩展：开源项目，支持自定义模块开发。
- 用户友好性：简化复杂任务的操作流程。
ComfyUI安装指南
1. 安装前的准备
- 使用魔搭社区提供的Notebook和GPU算力。
- 下载ComfyUI的执行文件和Lora微调文件。
复制下列代码，在jupyterlab实例中，点击左上角的file，new,点击terminal，创建新的终端。然后粘贴代码，下载文件。
git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/datasets/maochase/kolors_test_comfyui.git
mv kolors_test_comfyui/* ./
rm -rf kolors_test_comfyui/
mkdir -p /mnt/workspace/models/lightning_logs/version_0/checkpoints/
mv epoch=0-step=500.ckpt /mnt/workspace/models/lightning_logs/version_0/checkpoints/
2. 安装步骤
- 执行安装脚本，通常需要10分钟左右。
- 访问安装后生成的链接，进入ComfyUI界面。
ComfyUI工作流实践
1. 工作流样例
- 下载不带Lora的工作流脚本。
- 加载模型，进行首次图像生成。
2. 操作提示
- 如图所示，运行成功
带Lora的工作流脚本
笔者在此卡了一下，因为执行 LoadKolorsLoRA 操作时遇到了问题，具体是因为加载一个名为 epoch=0-step=500.ckpt 的文件时找不到这个文件。
于是笔者重新运行CPU环境。
结语
通过本任务的学习，我们不仅理解了微调的基本原理，还掌握了ComfyUI这一强大的图像生成工具的使用。随着技术的不断进步，我们有理由相信，AI工具将在我们的学习和工作中发挥越来越重要的作用。
