常用名词
概述
ComfyUI 是一种图像生成工具，基于扩散模型进行图像生成和处理。它的特点是高度模块化，允许用户在生成过程中自由组合和配置各种功能模块。用户可以通过图形化界面将各个模块像“积木”一样拼接在一起，从而创建定制化的图像生成流程。
1. 模型（Model）
在 ComfyUI 中，模型是图像生成的核心部分。一般来说，ComfyUI 支持不同的基础模型，例如 Stable Diffusion 模型。这些模型经过大量数据的训练，能够根据输入的提示词生成图像。
- 主模型：通常是稳定扩散模型（Stable Diffusion），这是生成图像的主要模型。
- 辅助模型：如 VAE（变分自编码器）等辅助模型，有助于提高图像质量。
使用方式：你可以在 ComfyUI 中加载不同的模型，并将它们链接到你的工作流中。模型的选择决定了生成的图像风格和质量。
2. Prompt（提示词）
提示词是生成图像时用户提供的输入描述。ComfyUI 允许用户在工作流中设置文本提示，来指导模型生成符合要求的图像。
- 正向提示词：用户提供的主要描述，例如“一个穿着盔甲的战士站在雪山之巅”。
- 反向提示词（Negative Prompt）：可以用来排除某些元素，比如“不要有雾气、模糊、不清晰的图像”。
使用方式：提示词通常直接链接到模型模块，用以指导生成内容。
3. Seed（种子）
种子决定了生成图像时的随机性。ComfyUI 允许你通过选择或设置固定的种子来控制生成结果是否可复现。相同的提示词和种子将生成相同的图像，不同的种子将生成不同的结果。
- 固定种子：在不同时间生成相同的图像。
- 随机种子：让每次生成的图像都有所不同。
使用方式：在生成图像时，你可以选择是否固定种子，以便以后重复生成相同的图像。
4. Sampler（采样器）
采样器控制生成图像时的采样方式。采样器决定了模型从噪声中逐步提取图像的方式，这个过程会影响图像的细节、生成速度和质量。
常见的采样器有：
- Euler A：快速生成图像，质量相对较高。
- DDIM：采样速度较慢，但图像更加精细。
- Heun：质量和速度介于两者之间。
使用方式：在 ComfyUI 中，你可以根据需求选择不同的采样器来控制生成的平衡点。
5. CFG Scale（提示词影响力度）
CFG Scale 决定了提示词对生成图像的影响程度。数值越高，生成图像时越会遵循提示词的描述；数值越低，模型生成的自由度会更高，图像可能会有意料之外的结果。
- 高 CFG Scale：图像生成更加贴合提示词，细节丰富。
- 低 CFG Scale：图像生成自由度更高，结果可能不完全符合提示词。
使用方式：CFG Scale 参数可以在 ComfyUI 的生成流程中进行调节，通常设定在 7-12 之间。
6. LoRA（Low-Rank Adaptation）
LoRA 是一种轻量化的微调技术，在 ComfyUI 中，你可以加载 LoRA 模块对大模型进行细微调整，快速适应特定的风格或主题，而不需要重新训练整个模型。
使用方式：你可以在 ComfyUI 中加载已经训练好的 LoRA 模型，将其与基础模型相结合，生成带有特定风格的图像。
7. ControlNet
ControlNet 是 ComfyUI 中强大的控制模块，它允许你通过提供额外的控制图像来精细引导生成过程。你可以通过输入草图、姿态图、边缘检测图等来控制生成的图像构图或姿势。
使用方式：在 ComfyUI 中，你可以加载 ControlNet 模块，并将控制图像作为输入，指导模型生成特定布局或姿势的图像。例如，上传一个手绘的姿势图，生成模型会根据这个姿势生成人物图像。
8. VAE（变分自编码器）
VAE 是用于对生成的图像进行编码和解码的模块，能够帮助提升图像的质量。特别是当你需要生成更清晰或更具色彩细节的图像时，使用 VAE 可以带来显著的提升。
使用方式：在 ComfyUI 中，VAE 通常作为辅助模型与主模型一起使用，能够进一步提升生成图像的清晰度和色彩表现。
9. Latent Space（潜在空间）
潜在空间是模型内部的高维空间，模型从中提取数据表示，并将其逐步解码为最终的图像。在 ComfyUI 中，你可以通过潜在空间的操作，对图像生成的细节进行更多的调整。
使用方式：你可以在工作流中插入潜在空间的相关模块，对潜在向量进行操作，以便生成更符合要求的图像。
10. 高级模块：图像后处理与自定义脚本
ComfyUI 支持用户插入自定义脚本以及高级图像处理模块。这些模块允许用户对生成后的图像进行后期调整，包括色彩校正、锐化、模糊等操作。你还可以编写自定义脚本来创建特定的图像生成流程。
使用方式：通过 ComfyUI 提供的图形界面，你可以将这些模块插入到工作流的末端，以对生成的图像进行进一步的细化处理。
总结
在 ComfyUI 中，生成图像的流程非常灵活，用户可以根据自己的需求自由组合各个模块。一个典型的工作流可能包括：
- 加载模型（基础模型 + VAE 或 LoRA）。
- 输入提示词。
- 设置 Seed 和 Sampler，决定图像的生成细节。
- 使用 ControlNet 或其他辅助模块，控制图像的布局或风格。
- 生成图像，并使用后处理模块进行进一步的优化。
这让 ComfyUI 成为一个既适合初学者使用，又为高级用户提供高度定制化的强大工具。如果你希望在某个模块上更深入探索，随时可以告诉我，我会为你提供更详细的指导！