ComfyUI 是一個基于節點流程式的stable diffusion AI 繪圖工具WebUI， 你可以把它想象成集成了stable diffusion功能的substance designer， 通過將stable diffusion的流程拆分成節點，實現了更加精準的工作流定制和完善的可復現性。但節點式的工作流也提高了一部分使用門檻。
同時，因為內部生成流程做了優化，生成圖片時的速度相較于webui又10%~25%的提升（根據不同顯卡提升幅度不同），生成大圖片的時候不會爆顯存，只是圖片太大時，會因為切塊運算的導致圖片碎裂。
下載安裝
https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
配置模型
將checkpoint模型放入ComfyUI\models\checkpoints目錄
ComfyUI與WebUI之間共享模型
在ComfyUI目錄中將extra_model_paths.yaml.example文件復制一份，重命名為將extra_model_paths.yaml
修改a111的base_path路徑為WebUI路徑
啟動
運行run_nvidia_gpu.bat啟動ComfyUI
更新
如果后面需要更新ComfyUI，可以直接使用update_comfyui.bat，就不需要重新下載和配置了
使用
鼠標右鍵呼出節點目錄，可以直接在目錄中選擇節點。
鼠標雙擊呼出節點搜索窗口，知道節點名稱的話，直接搜索比較快。
連接好節點網絡，通過點擊面板右側的工具欄中的 Queue Prompt，就能開始圖片生成了。
通過使用鼠標點擊拖動節點上的輸出輸入點，即可創建連線。
一般的的節點網絡包括：
- 輸入階段：模型輸入，圖片輸入等。負責載入模型和圖片。
- Clip階段：clip跳過，clip編碼器，lora，controlnet都在這個階段。
- Unet階段：ksampler節點，負責在潛空間生成圖片。參數和webui中的生成參數基本上相同。
- Vae解碼階段：將生成的圖片從潛空間轉換成RGB色彩空間。Vae解碼節點可以鏈接不同的VAE來得到不同的解碼結果。
- 保存和后處理階段：預覽，保存，后處理
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