主頁：ComfyUI | 用AI生成視頻、圖像、音頻
https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
安裝環境
我的環境是mac，芯片為M4pro。首先從github中下載工程，clone失敗就直接下載zip壓縮包。在model文件夾中，可以看到很多大名鼎鼎的模型，如lora，controlnet。
其中一個依賴環境是av，PyAV?是一個強大的庫，用于處理視頻和音頻流（基于 FFmpeg）。PyAV 依賴 FFmpeg，如果系統未安裝 FFmpeg，可能會報錯。Conda 會自動處理 FFmpeg 依賴
conda install -c conda-forge avOMP: Error #15: Initializing libomp.dylib, but found libomp.dylib already initialized.
OMP: Hint This means that multiple copies of the OpenMP runtime have been linked into the program.使用命令：find / -name "libomp.dylib" 2>/dev/null
發現虛擬環境下有很多個：
I/lib/libomp.dylib/anaconda3/envs/comfUI/lib/python3.12/site-packages/torch/lib/libomp.dylib/anaconda3/envs/comfUI/lib/python3.12/site-packages/skimage/.dylibs/libomp.dylib但是更改環境變量也沒解決；
import os
os.environ['DYLD_LIBRARY_PATH'] = f"{os.environ['CONDA_PREFIX']}/lib"最終是靠conda重新安裝torch解決。
conda uninstall numpy scipy mkl torch # 卸載可能依賴 MKL 的包
conda install numpy scipy mkl torch # 重新安裝（conda 會自動處理依賴）requirements.txt中的comfyui-frontend-package則需要pip安裝
下載模型
打開網頁就可以看到一個可視化的工作流。工作流有一些模板可以瀏覽。
這幾個模板其實就是一些jpg，只不過在圖片的metadata里面保存了真正決定workflow的JSON。
點擊Lora會加載工作流，剛開始會彈出提示框，缺少模型，不過沒關系，可以點擊下載就好了：
下載需要科學上網。三個模型都以safetensors結尾。下載好的?dreamshaper_8.safetensors??and 放到ComfyUI/models/checkpoints下，?blindbox_V1Mix?and?MoXinV1放到ComfyUI/models/loras文件夾下。dreamshaper是stable diffusion的checkpoint model，是很大的模型，所以看大小有2.13GB，而Lora只有151.1MB。
可以看到這個工作流同時使用了兩個Lora，模板自帶的notes解釋了為什么需要兩個lora：blindbox_V1Mix?and?MoXinV1，因為這樣可以得到更balance的結果：
| ?blindbox_V1Mix?and?MoXinV1. | blend | |
 |  |
大模型除了dreamshaper，還有Stable diffusion v1.4，Stable diffusion v1.5，Realistic Vision，majicMIX realistic，Deliberate v2，F222等。dreamshaper生成的是近似于AnythingV5（屬于SDXL模型）的漫畫和majicMIX realistic逼真之間的形象：
啟動
模型準備好之后就可以運行了，會比較慢，網頁的標簽頁上會顯示進度。
這是我生成的一幅圖：
對應的提示詞是：
upperbody shot, 1girl,solo,chibi,long hairs, happy, laugh, hugging a teddy bear, looking at viewers, dancing stand, cute, soft color, flowers in background, many flowers, among flowers, best quality, highres, delicate details,
上半身特寫，一位女孩，單人，Q版（或“迷你角色”/“簡筆畫風格可愛小人”，根據“chibi”具體語境調整），長發，面帶笑容，開懷大笑，抱著泰迪熊，注視著觀眾，舞姿站立，可愛，柔和色調，背景有花朵，繁花似錦，置身花叢，最佳畫質，高分辨率，細節精致
對比之下，生成的數目不對，手里的也不是泰迪熊。
除了正向的提示詞，還有負向的：
(worst quality, low quality:1.4), (bad anatomy), text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry, deformed face在提示詞之外，還可以控制圖像尺寸，采樣器，步數等參數：
reference：
1.怎么使用Stable diffusion中的models-騰訊云開發者社區-騰訊云
2.
)
