comfyui如何批量生图
还在手动拆分镜头，挨个生成多角度画面，本期带来 comix one 二五幺幺工作流，一站式实现单图延展、多图批量生成多角度分镜制作，新手也能快速上手 ai 慢距分镜创作。 这套优化后的千万工作流，整合文本理解、图像延展、视角变换三大模块，不用反复切换插件，上传一张参考原图，输入分镜文案， ai 自动拆解近景、中景、远景、侧 式仰视等不同镜头画面。从单张素材直接批量产出成套分镜，摒弃繁琐节点拼接，内置预设参数，既支持单张图片微调优化，也能批量导出连贯镜头，完美适配短剧、漫画、短视频分镜需求。不管是零基础刚接触 comfy 的 新人，还是苦于分镜量产效率低的创作者， 这套工作流都能大幅缩减绘图耗时。接下来全程保姆级实操教学，从模型挂载、节点示意、提示词填写，到多角度参数自定义、批量出图设置，一步步拆解，顺带分享分镜文案拽写技巧，教你用简短关键词精准控制镜头构图、人物视角与画面风格。 工作流文件配套模型包和参数模板，整理好了，跟着实操就能落地商用分镜制作。马上进入实操教程。首先我们先来去看一下这个 二五幺幺 edit 单图编辑。那么这个单图编辑其实跟我们之前所去了解的二五零九，包括普通的 edit， 其实用法都差不多。只不过工作流程里面，它这里会有一个专门的二五幺幺的一个四步加速的一个 laura， 还有去加上我们这个伊蒂特 f two p， 这个其实是锁定人脸像素的一个 lora， 如果用上这个 lora， 我 们如果是去进行一些角色的编辑，比如说改动作、改服装， 那我们的一个画面控制，或者说人物一致性它会控制的更好。这个就是一些模型的介绍，不然其实单图双图或者说三图编辑，其实它用的一个底层架构都是一样的。 因为千问它最多支持三张图片的一个控制，所以说其实单图双图和三图它是有一定区别的。我们先来去看一下单图编辑，单图编辑其实这工作流使用起来是很简单的，我们这里只上传一张图片，经过这个宽高比说放之后，就直接把这个图像去上传到这个千问 edit plus 专用的提示词识别的一个节点，这里我们连接负面的一个 image， 那 负面提示词这里其实大家可以写，就算不写千问他其实这个模型在训练过程中已经是融入了一些负面提示词，包括一些画面， 所以说基本上这个画面是不会崩的。我们的图片上传进去之后，我给的提示这个女生放下了伞，因为她本身是举着这把伞的， 所以说我去做一下这个图片编辑，相当于我就直接去改图了。如果我们之前去用 t s 去改，其实是非常难的啊。但是我们用上这个图片编辑的模型，它也可以看到我们这个效果。首先手部是没有崩坏的，那手部崩坏其实是之前一些 ai 模型它经常会出现的问题， 现在基本上不会出现了，包括它的放散的位置也是 ok 的。 这个就是一个单图编辑，其实它本质上还是用的跟之前的千问编辑模型是一致的，那么双图编辑其实就是单图编辑的一个进阶哈，其实基本上的参数都不变， 只是说我们在图一的旁边多去增加一张图片上传到或者说连接到我们的这个节点，那你就需要去写这两张图片的一个 结合，或者说组合的一个提示词了，那么组合的提示词其实不用去写太麻烦，你可以把它称之为图二， 图一对于图二做了什么样的动作就可以了。其实这个图片其实写法是很简单，我这里接了一个整数长量，其实这个整数长量就相当于是我们最后生成图片的一个最长边， 比如说我们最后的图片肯定是以这个女生作为底图的，所以说最后我们的图片肯定是以幺二八零去作为最长边，大家也可以看一下我们这张图对不对？幺二八零乘以这个七六零。这个女神抱着这个小猫的一个一致性其实还是不错的，这个颜色也没有问题， 品种也没有问题，不会说这个突然变成了一个银渐层，或者说其他的梨花猫是不会有变化的啊。这个就双图的编辑其实就是在单图的编辑上加了一张图，最后这个工作流程里面我们还要去讲一下这个三图编辑，三图编辑其实就是在 双图编辑的基础上再去增加一张，这个也其实到了千万这个图片编辑的一个极限了。那么我们再来去看一下这个三图编辑，他跟这个双图编辑有什么不一样呢？其实大家有没有发现，其实到了三图编辑之后，千万图片编辑的识别性他会降低一些，包括色彩他会弱一些， 因为图片一多对于模型处理的一个能力其实比较大的一个考验的。其实不管你是去用衣服或者说还是其他的一些内容，你但凡是要加到第三张图之后，他就会更加的不稳定。 所以说在这里我们其实也去加了一个参考 later， 对 于我们的图三去加了一个参考 later， 加了个参考 later 之后，这个图片它会进入到正负面条件里，画面理解能力就会更加的强，或者说这个图像不管是衣服还是说其他场景，它的一个相似度会更高， 所以说呢，我们加这个参考 later 还是很有必要的啊。如果你觉得图二的这个小猫咪不像了，你同样可以在图二这里去加参考 later， 就 比如说把这两个给复制下来之后进行串联，就相当于是我们每一张图都有一个参考的 later， 你可以串联到这个工作流程里面，大家也可以去注意一下，我们这个工作流程其实只是串联了图一和图三，所以说如果大家有兴趣也可以串联图二的，那你这里只需要去接一个 v 编码那就可以了，记得把这个 v 给它连接上， 这样你小猫的一致性会比较高。那么这个三图编辑我们讲完了，我们再来去讲解一下这个千问 a d s 二五幺幺的一键多角度分镜的工作流， 其实这个工作流程就是基于我们刚刚去讲的流程进行的一个升级，那我们现在要去使用的其实也是这一个女生，但是我们要做他的一个不同角度的一个分镜图， 其实就是这个女生不动做这个动作，但是我用相机在不同的一个视角上去对他进行一个拍摄，比如说从他的一个头顶，从他的一个后方，从他的一个背部去 进行一个拍摄，这个就看他自己的一个提示式书写了。那么在这里需要注意的，首先在模型加载的一个区域，建议大家可以用满血版二五幺幺模型， 那么满血版和我们刚刚用的这个半学霸有什么区别？其实它的一个模型的理解能力，包括训练素材的一个什么精度也会更加的高，所以说它就更好用，其他都一样。 clip 模型，包括 ve 模型，还有说我们的洛尔模型，我们这里用的是四步加速的，这个是没问题。 还有一个必须要有千万二五幺幺的多角度的一个镜头模型，如果你不用你的这个画面，他还是会不给你去按照你的提示词准确的去生成， 所以说这个 lora 是 非常重要的，这个取决于你能不能够生成这些多角度的一个画面，那么我们这个 lora 去选择好之后呢？图片已上传，这个跟我们刚刚的单图编辑是一样的，来到了我们的提示词文本， 提示词文本这里其实我接的是一个提示函，也就是相当于我们可以一次的去生成多段的一个提示词，包括对应的画面。 所以说在这里大家也可以根据我底下给的注，是你们想要去写比较精准的，比如说想写多一些，把这个画面也变成什么广角的、仰视的，或者说旋转多少度，就不是简单的，我上面写的不是的，你们也可以去用，但是这一个提示词的模板 是不能改的，因为这个东西就相当于是这个模型的一个识别指令，你如果不是按照这个要求，或者说这个格式，它还是不能够去生成你想要对应的一个指定的视角的。 那么来到了提示词横这一些区域啊，有些同学可能会看到这里要不要改，其实是不用改的，我们要改的其实这块区域而已，包括这个展示任何他其实给大家去看一下我们每一段提示词都是什么内容，大家也可以发现他这后面是没有连什么东西的，最后去接到我们的什么图片，这里 就这个提示词的一个输入框，最后接到 k 前器，最后去生成。大家也可以看一下我们这个效果，这个就是一个什么 按顺序来的嘛，当镜头往下移动，将镜头往左旋转四十五度，往右旋转四十五度，就从右边去拍它，对不对？还有从将镜头转成俯视，将镜头转成仰视，那我们 都可以去完成的了，人物的一个一致性是不是保持的也不错？所以说工作流他可以简单的给我们一键生成多角度的分镜，在我们这节课的一个单图、拴图、删图、编辑，加上这个一键多角度分镜的工作流，我们就讲解到这。
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采暖器有了之后，我们需要有一个支持它生图的模型，我们给它拉出来，但是跟上期不一样的是，我们这期不选择 uni 的 加载器了，我们选择 我选择 diffusion model loader 的 这个这个加载器，这个加载器呢，它跟 这个加载器，它跟昨天用到的 unit 加载器，其实它的作用是一样的，只不过 diffusion model loader 的 这个加载器，它的架构更新啊，要适配我们这节课要用到的这个新模型。接着往往下看啊 k 闪器下面是正负面条键，我们需要拉出来给他一个文本编码器啊， 那我们这次用到的是千问编辑的这个模型啊，我们的文本编码也要用这个千问千问编辑的专用这个文本编码啊， 我们正封面条件都需要一个文本编码啊，拉出来，我们看文本编码框上面需要连接 clip 和 ve 啊，那我们一样拉出来，我们加载 clip， 同样的，后面条件的文本编码框也需要连接加载 clip 还有 ve 啊， ve 也要连接出来，我们加载 ve。 我 们这个工作流本质它是独生图嘛。那既然是独生图的话啊，独生图的工作流本质上就是你提供一张图片给机器，然后机器它会参考你的这张图片去进行一个图片的重绘， 那么我们这里就要引入一个新的节点，那就是啊，加载图像，我们需要把图片上传到这个节点，好吧，然后通过这个节点将图像输入到文本编码框中， 那我们可以看到这个文本编码框这里，它是可以支持输入三张图像的啊，我们可以，所以说我们可以给加载图像布置多两张出来， ok， 我 们将三个加载图像的节点都给他们连接上。 呃，正负面的这个两个文本编码器啊，都需要连啊， 好，然后这这里的 v e 也要连上，我们还需要在这个模型加载器和 k 采集器之间啊，再加上一个节点啊，我们也是一个新的节点啊，我们叫 laura laura 加载器啊，仅模型我们只需要加载模型就行了，我们给它连上啊，这个 laura 的 作用是什么呢？我们一会再加，好吧啊，还有就是还要再加上一个裁剪算法。 呃，这个彩样算法的话，我们上节课也是有说过的啊，彩样算法的作用就相当于是一定程度上左右这个 k 彩样器的绘画方式啊，然后再加上一个 c f g 归一化， 那么 c f g 归一化的作用是什么呢？就是，呃，当你的 c f g 值调得很高的时候啊，它会让你生出来的图片出现色彩溢出的情况，或者对比度非常高，会炸图啊，那我们 c f g 归一化加上这个节点的话，会有效的防止这个情况的发生。 ok， 那 我们这边的这个像模型区域啊，模型区块那还有彩样区块啊，就搭建好了，我们给它分类一下，我们 ctrl g 这里的话就是模型加载区，这里就是提示值 导入区，然后这里是彩样区，彩样区这边还没有完全搭建好啊，我们就先不框，我们说了，这个 k 彩样器，它是一个相当于是会画的机器嘛，它需要一个画布，我们给它拉出来啊，我们还是选择这个控雷毯图像，还是第三 去设置它的画布大小，然后出图嘛，我们需要用 v a e 编码啊， v a e 截嘛，好吧， eve 连接过来，然后图像可以预览， 然后还可以保存一下，可以保存到本地啊，好，我们再把这个加载图像给它分好类，要做图像输入， 那么裁样区的话也到完了，我也给他分好类。好，那我们还差就是，呃，选择正确的模型啊，我们这里的话大模型选择千问，编辑的是千问 image edit 二五幺幺的这个模型。 ok 啊，然后还有 laura， laura， 我 们这里选择千万编辑 lin 四部的这个 four steps 这个啊 laura 模型，然后可丽普的话，我们这里选择千万二点五的啊，千万三的这个是用不了的，我们要选择千万二点五的，好吧。 然后还有 v a e， v e 的 话，我们一样是选择千万 image 的 v a e 模型展示一下。 那我们现在来讲一下这个 laura 的 作用是什么啊？这个 laura 作用其实是提速的作用，那它为什么能实现提速的作用呢？其实，呃，比如说 这个大模型啊，它假如它有，假如它有二十亿的参数量，那如果不放 laura 的 话，那这二十亿的参数它会在运行的时候全部流进 k 传感器里面，这样的话它跑图的话会花费很长的时间，因为它参数量太大了， 那么这个 laura 加载器的作用就相当于啊，给他设置了一个过滤条件，符合条件的他就可以经过这个 laura 加载器被输入到 k 传感器，不符合条件的他就会保留下来，那么就相当于流入 k 传感器的参数量就没有那么大，从而达到一个提速的效果啊。 然后自己的话，我们可以看这个啊，这个 log 加成器上面的这个千万的模型名称啊，这里有一个四步啊， four steps 就 四步的意思啊，那我们这里的啊 k 传感器也要调整对应的步数调成四， 那么刚刚说过 c f g 值如果调太高的话，会出现那种啊，对比度非常高啊，或者说色彩溢出的那种炸图现象，比如说我们要给它调低点，调成 c f g 为一就可以了，然后，哎，然后我还有还有点差点忘记调了，我们再加载 clip 这里啊，这里的类型我们得给它调成千万 image。 好，那我们这个工作流搭建呢，也是完成了啊，我们来看一下这个工作流它可以怎么使用，比如说我现在想让图片中的这个女生啊，改变一下她的这个动作姿势，我只需要用到一张图，那么我就选中这两张图片啊，按住 ctrl 可以 多选， 我们使用 ctrl 加 b 的 快捷键将它们先关闭掉。啊，我们只需要用这一张图片，那我们就来到啊正向提示词这里输入，将图像一中的看着镜头 微笑就可以了啊，就这样就可以了。那负面提示词的话可甜可不甜啊， 因为千万编辑的他这个模型训练质量本身就挺高的，就算你不填负面提示词，他跑出来质量也不会很差，除非你有明确的啊，不想让图片中出现的内容的话，就可以往这上面填东西啊。那我们现在我没什么特别的要求，我就不填了，那我们现在来运行一下看看效果。 我现在看到这个 k 传感器这里啊好像有些异常啊，然后我检查了一下，发现这里的参照算法我们放错节点了。啊，我们修正一下啊， 我这里的采暖算法呢，应该是放这个 aurora floor 的， 这个我们换成 s d 三的采暖算法了啊，就是会出现异常，那我们重新修改一下啊。 哦，我们再把这个移位调成三，我们再去运行一下。好，这次采暖器它是正常工作了啊，好，那运行结果也是出来了，我们把原图拉过来看一下 好了，可以看到啊，比心了，眼睛也是看着镜头了，然后也对着微，也对着镜头微笑了啊， 特别是完完全全的按照我们的提示词进行了一个图像编辑。但是呢，我们可以看到我们上传的图片比例啊，它是一个竖图，它是生成出来的图像，它是一比一的这个宽高啊，原因是这里的空位特我们没有调整它的宽高，那么它默认就是一比一的， 那我们这里的话就可以引入一个新的节点。好，我们给他这个图像拉过来。先我们引入一个图像缩放，按我看一下 按边， ok， 我 们可以用这个节点啊，这个节点的作用是什么呢？比方说我想让它缩放到一二八零，当图像经过这个节点之后，它的高就会被缩放成一二八零，因为这个尺寸是按照它的最长边来算的，这里的最长边显然是它的高嘛， 这图片的高是二幺三三，那么经过这个节点之后，他的高就变成一二八零，但是他的宽度也会按照比例进行啊缩短。好吧，最终他的这个进行缩放之后的图片跟高比也是一样不变的。然后我们再来一个节点 获取图像尺寸，就这个这个节点的作用是什么呢？顾名思义吗？就是获取这个图像的经过这个节点处理之后的这个图像尺寸， 我们将宽度和高度同步到这个空雷腾这里。好吧，那我们之后就不需要手动的去调整这个空雷腾的大小了， 跑出来的图片就跟我们的啊，输入图片他的宽高比例是一样的，我们运行一下看看效果啊，好的，这个图片结果也是跑出来了啊，我们再把图片原图拉过来看一下，这个宽高比也是十分相近的了哈。 啊，那像是其他的玩法呢，我们来看一下这里已经跑出来的这个效果了，如果你想让他生成角色三式图的话，那你也是只需要啊开启一个节点啊， 你可以跟提示上面直接输入啊，生成胡一中女生的角色三式图，分别为正视图， 测试图和背式图就可以了，但是你要注意，你要将他的这个图像尺寸啊调成啊横图啊，十六比九的这种比例会比较好一点，不然的话他会，不然图片是会崩的，他因为因为竖图的话是很难塞的下三式图的啊，比例就会变得非常奇怪。 那如果你想实现图片转绘的话，那也是一样的，在文本编码器这里直接输入你想转绘的风格就可以了啊，只要这个千万编辑他有训练到的那种，呃，绘画风格的话应该是都可以转绘的， 然后的话就是像是啊换衣服啊，或者说这两个女生拥抱在一起啊，也是一样的，你只需要把图片上传到这个家的图像，需要几张就上传几张图片，最多三张图片，然后把你的提示词要求说清楚就可以运行了。 好吧，那么这就是这节课的千万编辑的一个福生图工作流搭建， 我们这节课的话，这个工作流就到此为止。下节课的话，我们会讲一下这个基于追 caption 的 一个啊提示词反推的工作流 进行喜图操作啊，这个喜图有什么用啊，我们下一期会做讲解啊，那么同样的啊，下一期用到的模型啊或者工作流我也会啊，同步到我们的网中，大家感兴趣的话可以提前的先去 去体验，先去预习一下。好吧， ok， 那 我们这节课就到此为止，感谢观看。这节课我们要讲的是 jacobson 提示词的反推喜图工作流啊，那喜图的这个工作流呢？日常我们的使用场景还是比较多的啊， 比如你看到一张非常好看的图片，你也想要一张和他的风格相似啊，内容也相近的这个图片的时候啊，那么你就不需要自己去手动的去观察图片，然后去想他的提示词了，我们直接使用这个工作流，他可以根据你上传的图片自动反推出来，把这个图片的提示词，然后进行深图。 那么你也可以在做真人短剧的时候，如果你不知道你的那个呃角色形象应该怎么设定，你也可以去找一张很帅很帅的男明星的照片啊，比如说我这个是张鹤林吗？ 但是你不能直接去使用它拿去做真人短剧吗？因为会涉及侵权问题，那么你一样可以把帅气男明星的这个照片放进工作流里面，让他进行自动洗图，搞出来一张差不多的啊，形象差不多的，很帅的一个啊，男角色形象就可以拿去做真人短剧了。 好，那我们现在来看一下这个需要安装哪些模型还有插件吧。啊，那一样的啊，我们的这节课的用到的模型啊，还有节点呢，我已经提前安装好了的啊，都放在这个百度网，然后我们深图的模型啊，这个是把里面这放的，这个模型是，呃，反推提示词的模型， 那么我们的生图模型呢，用的是第一节课的好把，第二节课的这个 g m 超薄的生图模型啊，我们只要把第一节课的模型安装就可以了，安装过的话就不用再重， 我们只需要安装多出来这个反馈提示时模型就可以。那一样的，我们将这个网盘里的这个文件夹下一下来啊，就是这个文件夹还是一样老规矩，我们打开会制启动器的启动页面，点开跟目录， 找到 models 文件夹还是这里啊，我们直接把这个啊文件夹拖进来，松开鼠标啊，就可以完成啊。 好的啊，我们就来到这个工作流的搭建页面看一下，好吧， ok， 这个工作流的话主要就是分为这四个区域了啊，图片输入区，模型加载区，场景区 和这个变化比较大的这个提示词反推区域啊，其实这底下呢，其实就是啊，我们第一节课上课用的那个这 image turbo 的 大致的工作流嘛，我们只是把这个提示词输入区给他改成了这个加入了这个提示词反推的节点 啊，并不会变得特别复杂。好的，我们现在来演示一下，从头开始搭建好。那么我们彩样区啊，模型加载区和图片输入区前几节课都讲过啊，大差不差的，但我们这次就快速的搭建一下。好，先来一个开彩样器，然后模型 啊， uni uni 加湿器啊， g m t turbo 的 话是使用这个 uni 加湿器的哈，我们选择这个 g m t turbo 的 这个模型， 然后正负面提示词，我们一会再连来个 laten 图像。我们问一下啊， unit 之后呢？我们有三节课，就是想必看了几节课之后都很熟悉了，有 unit 加载器，然后 clip 加载器，然后 v a e 加载器啊，就是三剑客肯定是固定要有的嘛，对不对？ ok， 然后我们的话，模型的话，我们中间还要再加入 laura， 错了啊，不是这个加入洛 杉矶砌模型的，然后还有它的彩样算法， laura flow 的。 ok， 我 们将这几个节点给它串联起来， 这里的一位数字调成三。 laura 的 话，我们选择这个 g m 超薄 district， 这个蒸馏的这个 laura， 这也是提速的啊，和上节课讲过的那个 laura 使用方法是一样的啊，我们把这个强度调低一点。 ok， 那我们模型的这个加载区啊，就搭建完了。 ok， 我 们现在来搭建一下这个呃，提示词反推区域啊，我们这里要引入一个。呃，新的节点，我们双击一下，这里直接搜 joy caption， 我是看这里有很多啊，我们选择哪个选择？呃，这个啊，不对，这个好好，那这个节点就是加载这个反推模型的这个节点啊，我们在这里拉条线出来，选择第一个 啊，那么反推提示时的工作主要就是在这个节点完成的。好吧，我给大家移一下位置，先移到空旷点的地方， 然后他在这里完成了提示时反推之后，他会需要啊，我们需要知道他反推出来的到底是个什么样子的。我们给他这里拉条线出来，我们这里选择 showtext 这个节点，可以让我们知道他反推出来的结果是什么样子的， 然后我们从 k 传感器这里拉一个啊颗粒文本编码出来啊，那这样子的话他反推出来的结果呢？让他直接输入到颗粒文本编码这里， 我们的负面条件这里也是需要连一个 click 文本编码的啊，但是呢，我们 因为我们也不打算去输入这个负面提示词了，我们可以把这个删掉，但是我们可以采用系这个负面条件，他必须有东西去输入进去，他才不会报错。那这个时候我们再引入一个新节点，叫做条件零化， 然后我们将这里的 click 文本编码连到这里，然后就从条件零化这里输出出来，连到负面条件，这样子 k 程序就不会因为负面条件被控制而报错了。 哎，那那其实啊，那其实到这一步的话提示词区域的话就连接完成了。 好，我们稍微给他排一下啊，那如果你想在升图的过程中啊啊并不是并不想百分百的按照你输入的图片去进行提示时反推，你还想加一点自己的东西进去怎么办呢？那我们这里都是还可以再加一个节点 hex 呃，开电音铺 这个节点呢，你可以往往里面输入你自己想要的啊图片，比如说你想要那个啊，比如说你想生成一个男人，你想要那个男人戴一个帽子，你在这上面写这男人头上有个帽子啊，那么他一样是要将啊你输的内容去合并到这个颗粒文本编码里面的啊。 但是呢，你不能直接这样子连啊，这样连是不对的，我们需要再来一个节点，叫做多文本多文本联合， 我们需要把这个呃提示词反推的这个节点，这里的线啊连到 文本联合这里，然后再将你自己输入的提示词内容放到这里，就相当于你自己输入的提示词和模大模型啊反推出来的提示词，然后你再通过这个节点将一整段完整的话输出到颗粒补文本密码里面去使用就可以了 啊，那如果，如果你自己输的内容在前面的话，那么他的提示值那个权重占比可能会更高一点啊，那我那这就根据你自己的需求来选择了，是你自己输入的内容在前面，还是啊模型还是模型反推出来的内容在前面啊？ 这个可以根据自己的选择来进行连线。 ok， 那 我们整理一下这里的线。好，整理好了我们给他归一个类，这就是提示词输反推区域，那么这里就是提示词反推区域。 好，那我们来把剩下的线给他连上啊，我们的 click 文本编码这里还要连接啊。 好，我们来把剩下的这些线给他连上啊。啊，我们这里的克里普文本编码，他是需要连接到这里的克里普模型的，我们把这里的模型也给他选上啊，选择啊，千万三四 b 的 这个模型，把类型换成罗密纳或者千万一妹子都可以啊， 那 ve 模型也是一样的，我们给他换成 a e 的 这个模型就可以了，然后最后的话，这就是这里输出图片一样的要 ve 解码。好，我们把 ve 也给他连上， 然后我们再给他整理一下，这里的话就是模型加载区，这里就是 海岸区，那我们还需要一个图片输入的节点，毕竟这个模型是基于图片进行反推的。那我们还需要加载图片啊，加载图像需要反推的图像就放到这个图像里面，然后我们可以加一个控制呃，图像大小的一个节点缩小，选这个， 然后获取图像尺寸。好，我们连接一下， 然后我们将被图像缩小这个节点处理后的图像尺寸啊获取下来，将方和高同步到 laten 啊，同步到空 laten 这里，然后我想要就是它的最长边就一二八零就可以了。然后我们需要将原本的这个图片啊 连接到这个提示时反退的这个模块这里， ok， 那 么这里就是，那么这里就是图像输入的模块啊， ok， 这个工作流呢，也就差不多就这样就啊搭建完了，我们来检查一下。 好，我们把这里啊给他换成 b f 十六，那其他的参数基本上是不用调的。你的，如果你如果你的文件夹里面这里的模型是自动给你选择。好的啊，只要按照我开头的方法安装了就可以了，他就可以使用了， 那么我们再将图片输出出来就可以了，我们这里来一个图像对比的节点。 ok， 然后我们再把图像保存一下。 好，那我们来一张需要进行啊提示时反反馈的图片啊，我们来试一下这个效果怎么样。哎，我们这里忘记给 k 采集器去啊调它的这个步数了啊，我们疏忽了啊，我们把步数调成九， 然后 cf 设置调成一就可以了。好，我们重新点击运行。好，那这里跑出来了啊，我们看下效果啊，这节点没有发挥作用是因为我们没有打开节点二点零的这个显示版本啊，我们现在可以啊，开起来看看效果， ok， 这图像对比的作用呢，就是可以拿原图和生成的图片来进行一个直观的对比啊，我们来看一下。哎哎，坏了，我这里没有连接这个生成出来的图片，我这里没有连接原图啊， 我们给原图也连接上，好，我们重新运行一遍。好，那么图片也是重新生成出来了，我们来看一下这种的效果啊。呃， 可以看到生成出来效果还是不错的，我们看那衣服啊，戴的首饰啊，发型啊啊，都尽可能的给他还原出来了啊，那但是我们还是可以看到有一些啊没有完全还原出来，如果有需要的，比如说 啊，比如说原原图上面有个项链，如果你想要的话啊，他这里没有生成出来，但是如果你又想要的话，你就可以在这里啊，在这里输入你想要的内容，男人脖子戴着项链，然后重新生成啊，那这里大概率他就会啊戴上项链了哈， 那这样子的话，这个图片的话，我们就完完全全的那个一个男角色了啊，就完完全全可以去使用了， 你只要需要后续给他用千万编辑啊，去给他编辑一些不同的衣服啊，那角色的定妆照啊，这些东西就可以啊，完成了也不会涉及侵权。那么这张图片虽然说啊人长得挺帅的，是可以看得出来，但是他不能直接啊，但是不推荐直接拿去用做啊。 这个 ai 短剧的生成为什么呢？因为他看起来还是挺模糊的啊，那么怎么解决呢？那这个就是我们下节课要讲的内容啊， 图片比较模糊，那你拿去跑视频，跑出来的质量它就不会很好，那我们还需要对它进行一个高清放大的处理，那么这就是我们下一节课的内容啊，我们可以先提前看一下， 那么这个工作流就可以将啊本身比较模糊的照片给它进行一个高清放大的处理，那么我们用高清放大后的图片去跑视频的话，那效果也会更加清晰，细节更多，质量也会更好。 同样的啊，高清放大的这个所需要用到的模型啊，或者啊节点还有工作流，我都会先同步到这个，那么这就是我们这节课的啊， jacobson 啊，图片提示词反推工作流。好，那么我们这节课就到这里啊，感谢观看。
1189AIGC秋雅
08:34查看AI文稿AI文稿今天我们来搭建这个，用一张原图就能让 ai 给你一次性分出很多个镜头，当然张镜头还能点击查看， 适合做慢剧分镜。我们在空白的工作中，双击输入 unit u、 n、 e、 t， 选择这个加载器，在它的下方这里输入加载 clip code 的 下方，这里选择加载 v、 e， 我 们三个主要的节点就加载完成，现在在节点这里加载我们的大模型。第一个 unik 加载器，这里我们有两个大模型加载，第一个大模型是满血的大模型， 第二个大模型量化版大模型，这两个模型就占用显存的区别大小，上面这个文件有四十个 g， 下面这个文件是二十四个 g， 如果你是十六 g 的 显存，可以跑这个满血大模型，如果你是八 g 的 显存，可以跑这下面这个量化版。 他们两个区别不是很大，升图的速度是有点区别的，如果你使用量化版，你升图速度一般是一分钟左右，如果你使用满血模型，升图之间一般是三分钟左右，看你升几张图片和你图片的质量，我现在每张图片它的质量都是属于一 k 到两 k 之间。左边是满血模型， 右边是亮化板，他们在生成九宫格分镜的时候差别不是很大。这个模型它第一个名称是千问，这代表是千问这个模型，第二个名称英文就代表这个模型它有识图的能力。第三个 edit 代表这个模型它有改图的能力。 第四个二五幺幺，说明这个模型他是在二五年十一月份迭代的。这个 b f 十六代表他的精度，这个属于高精度。这个 f p 八是量化版，然后可立普这里他有两个模型，一个是满血版，一个是量化版，我们使用这个量化版就好了。 o 这个模型第一个是千万，这是模型的名字，第二个二点五是这个模型的版本号。第三个 bl 代表这个模型，他有识图的能力。第四个七 b 就是 这个模型，他有七十一参数，我用下来感觉他跟满血版差别不大，大家可以根据自己的选存去选择使用满血版还是量化版。克利福这里 有个类型选择，我们选择这个类型。 v 一 加载这里选择这个千万的加载。 v 一， 现在我们要加载一个 logo， 双击空白的地方，输入 logo， 选择这个剪模型，它有两个 logo， 第一个是四步 logo， 第一个是八步，多了左边是四步的，右边是八步的，四步的需要时间更短，八步的时间需要更长，四步的像这一张图和八步的这一张图， 两张图对比还是有点区别的。来看一下下方还有第四张图，第四张图的题词是 平视全景，左边的四步是符合平视全景，右边这个是不符合的，这是右边的八步第二次手卡，这是第四张图的题字词，我感觉四步的更符合一点平视的全景。现在我们选择模型，选择四步的模型， 然后把 unik 加载器的模型连接上，在 rola 这里我们可以加一个加速模式。 s h e， 这个我测试的，它是有一点用的，它在你生成九宫格图片的时候，用全选的模型，那么你能感觉到明显的加速。 把助力模式这里关闭的，选择自动，如果你没有安装这个依赖，得把它屏蔽掉，不然的话会报错的。在他的后面我们输入模型产量算法， 选择这个模型产量算法 alt， 这个产量算法位于这里。输入三，他有什么作用？左边是加了产量算法的，右边是没加， 他在第一幅图的时候是有明显的区别的，他可以让你的模型在第一步数下运行的更稳定。在算法的后面空白处，这里输入 cfg 常规模式，这个 cfg 节点，他能让你的模型在运行的时候更稳定。 可以看一下左边这个是没加的，右边的是加了，它在升成的时候是有很大的区别的。一般数字这里选择一就好了，调高的话它会过爆常规模式这里这里输入可以采暖器， 选这个 k 采样器，把模型连接上 k 采样器这里种子这里我们选择随机，然后步数，我们选的是四不落啦，再选择四， 这个模型推荐的 c、 f 句子是一，我们数一就好了。下面的三个数字保持默认。我们在 k 采样器后面，这里输入 v a e 解码，我们可以直接选择 ve 解码或者 ve 封块，这两个有什么区别？像八 g 的 显存，你跑这个模型用的是 ve 解码，如果爆了，你就可以尝试加一个 ve 解码。封块左边呢是没有用封块的，右边呢是用了封块， 它在处理文字的时候会爆掉，所以低显存的可以用 ve 封块。我把开采暖器 later 连接上 这些数值，不需要调整。图像这里选择预览图像，我们回到 clipp 这里，点击 clipp， 在 这里输入切问，选择切问图像文字编辑强化版， 粘贴复制一份。把两个 clipp 连接上，这两个 clipp 需要连接 ve， 我们看上面这个 clip， 它在文本编码这里有一个灰色的点点，我按住这个点拖出来，在这里输入提示词，行， 这个就是生成多分镜的专用节点，你不加这个节点，他也能生成，但是呢，他生成的是这样的，风景图一整张，右边是加了节点的，你可以单张图片， 所以这个节点是必须要的，可以让 ai 遵循这个文本去写提子词。我们在文本这里有个条件，在这里输入 plus， 选择这个参考 later 的 方法， 粘贴复制一份这个节点，他有四个选项，一般选择第四个，但是我实测下来感觉第三个会更好一点。左边是第三个参数生成的，右边是第四个参数生成的，在生成第四张图片的时候会有不同， 我感觉第三个参数会更符合原图。我们把上方这个参考类型的方法连接正面条件，下方的连接负面条件。 k 传感器接过来的 ve 减法这里我们把 ve 连接上， 在文字编辑这里，它需要插入图像，我们点击图像，这里可以选择加载图像，这里加载一张你想要加载的图像， 然后在图像这里拖出来，这可以选择 v e 编码，也可以选择 v e 编码方块。我是建议使用 v e 编码方块，再把它 v e 连接上，然后把这个 laten 连接上。开采暖器 下面的图像连接上，先把这个工作流我们的搭建完成，然后在提示长这里输入提示词，让我们点击运行测试一下，生成完成。
289熊猫怪兽AI日记
01:46查看AI文稿AI文稿今天我们用 comfy ui 桌面板来完成一次完整的纹身图流程，桌面板已经帮你打包好了，拍放和依赖开箱即用，重点是怎么用的？顺手我们分四步走，启动、装模型、跑工作流、看结果。那么第一步，打开桌面板，选择咱们已经安装好的启动方式。启动之后， 主界面分三大块，左侧工作区是节点画布放工作流的地方，右侧面板是节点属性和参数调节，底部任务栏有 q prompt 按钮，当前队列和生成历史。先记住这三个区域，后面所有操作都围着它们转。 咱们直接进入主题，点击左侧的模板进入，快速开始选择纹身图模板，这样模板就加载出来了，画布里会自动出现一整套纹身图，所需的节点包括模型加载、文本编码、彩样器输出等等。模板加载出来后，如果显示缺失模型，咱们有两个选择， 在线下载的话，桌面板会直接给出推荐模型点一下就能装。本地替换的话，如果自己之前已经下载好了，点节点，选择本地路径就行。模型搞定后，剩下三件事， 第一，写提示词，正向提示词描述你想要的画面，比如主体场景风格画质词。副向提示词写你不想要的，比如低质量模糊、快手水印。第二，设置图片大小。 第三，采集器参数，包括采集算法、步数、 c、 f、 g 等，这些一般保持默认就能跑出不错的图。新手先不用动，参数都调好之后，直接点右上角的运行按钮，等待生成即可。 最后就是咱们的第四步，等待结果，生成完成后，图片会直接显示在画布对应的输出节点上，点开就能看大图，同时也会自动保存到本地输出目录里，方便你随时回看到这里，整个纹身图流程就完成了。 启动装模型、跑工作流，看结果。记住这四步，桌面版的纹身图基本就玩明白了，后面想进阶可以再去试试。换模型加 laura 上 control net 这些都是在这四步的基础上做加法，我们下次见。
456小木子子
01:13查看AI文稿AI文稿大家好，我是李少，今天给大家演示一个我们给客户定制的一个产品详情页的工作流啊。首先就是说你上传一个产品啊，然后我们点运行就可以了啊，基本什么都不用动啊，现在是一张单图演示啊， 我们这个可以啊，单图出啊，可以，还可以这种多图出啊，一会我们给大家演示多图，现在先演示这个单图啊。 好，这样的话我们单图就显示出来了。好，我们再看一下那个多图啊，比如说我们先把单图关掉以后，把这个并发开开啊。 好，然后并发是什么意思呢？就是说我们上传一张产品图呢，他可以出多张图啊，比如说这里是五，然后我们这里改成一个地址，改成三，然后点下运行。好，我们等一会呢，他应该就出来了啊，我们可以看一下啊，在我们这个文件夹里边啊，就已经出来了啊，五张图片。 好，如果有一些特殊需求的话啊，就是因为我们是做定制工作流嘛，那如果有特殊需求啊，可以跟我们提啊，然后我们再根据你的实际情况啊进行定制。好了，那我们这个详情页的工作流就演示到这里了，我们下一个视频见大家，拜拜。
09:46查看AI文稿AI文稿嗯，今天给大家分享个宽阔 ui 生图的随机工具，就是提示词的一个抽卡，它原本是这样的， 也是在群里边，别人分享出来看到觉得有点意思，但是不知道分享了几个群了，也找不到作者，他这个逻辑有点问题，也不是很好用， 于是我靠 ai 辅助一下到位，更新了一下，嗯，就变成了现在这个样子。 要这个有两套标签，一个是短距标签，一个是单一标签，单一标签的话是给 sd 叉 l 或者一点五那种老模型用的，要短距标签都是给 zmi 啊这些新模型用的， 然后这边也可以批量添加，就是按一个这样的格式就好了。接着这边是一个控制，随机的一个控制就抽卡， 这个可以分为类或者一个大类，就分类来单独控制，这边就可以保存这个预设就不同的工作流都可以使用。 然后这里有一个开关，这个开关打开之后就可以抽到。嗯嗯，这个分类的一个标签， 这边加了个锁定，这个是核心功能哈，锁定了之后抽卡它就不会被改变了， 就玩法的上限就比较高。当然这个提示词这个标签都是 ai 随机生成的， 就质量也不是很高，有耐心的话可以自己呃再重新做一下，当然现在也能玩。 然后这里也加入了一个自然语言排序，就是按我们写提示词的一个顺序来排序。 嗯，先生一个 先跑一张看看效果。 这边呢也有一个提示词模板，就是拿来放这个 loala 触发词之类的，因为我也接接入了这个。呃，语言大语言模型， 就是放这里的提示词就不会被润色，接着就是负面提示词。大语言模型呢，可以接入本地的欧拉玛或者 am studio， 也可以接入第三方的模型。 我用的就是千万三 vivo 八 b 的 就加载完显卡要吃大概五个 g 左右吧，一个显存就够用，够用，性能也不是很强，主要显卡也比较垃圾。 然后 生图这个点开的话，它就会经过 ai 来一个润色，再再抽一张，就是没有这个就是没有被润色的提示词， 这个就是被润色之后的。 然后这里我看一下， 就是发送给代语言模型，都是带这种标签的，所以如果你要改这个系统指令，有代语言的指令，你就最好把这个保留一下，这样代语言模型识别的就比较清楚，就比较明白我们的意思。 要宽幅 u y， 它是靠这个 api 工作流来驱动，就是你能跑的工作流。右键导出 api， 接着放到这个项目的这个工作里，文件夹就可以了。刷新一下，这里就出现了重点，重点就这个正负面提示词的节点，要绑定一下 就可以用了。要工作流参数，这里也可以改端口，也能改端口，在这里设置端口，然后模型的话可以在这里改，就不用返回到匡府 u y 里边了。 接着就是随机种子啊，长宽高、樟树这些都直接在这里设置了，要随机登图，这个是手写 这个出卡，随机升图就出卡。如果你打开了润色之后，你这些生图它都经过润色再发送给工夫 u i 了，然后加载图片， 如果你工作里有加载图片的节点，就绑定一下，要上传呃，上传并绑定，然后还加入了个反推生图，因为我用的是千万 vl 嘛，它有这个视觉就直接就可以进行反推。 嗯，然后这些图片都可以点开放大缩小，接着就是提示词这里也能看得到，也能直接再润色一遍。 嗯，当然我这个也没有加什么 lol， 所以 它抽出来东西都，嗯，比较一般。 呃，还有什么呢？呃，更新就是点这里，如果修复了新的 bug 或者功能都可以在这里点更新，更新之后我就会发到 get up 上面，现在的已经在 get up 上了。 然后，嗯，哦，还有个。呃，适配手机的一个 ui， 就是它跟呃桌面的这个 ui 是 有区别，但是它的存档是一样的。如果你会配置这个什么公网 ip 啊之类的，你完全可以在公司控制家里面的电脑进行抽图，这样玩 要刷新一下。 这边基本上就信息都是同步的。 哦，预设 这边就可以，可以直接随机抽卡升图，提示词都一样的， 这边得锁定一下。 ok， 他 就是女生了，刚刚没锁定。然后手机端这里也能这样点开来进行细细的预览，也可以直接下载， 也可以直接下载这个提示词，这里也有，和桌面端的 ui 差不多的。 嗯，没了，就这么多了。然后喜欢的话可以点赞投币三连。 嗯，有什么 bug 或者想要的功能可以在评论区发出来，我有时间的话会去更新。嗯，就这样了，拜拜。
31:54查看AI文稿AI文稿逼自己一周练完 cf ui 视频生成，全一百九十八级存下吧，很难找全的！警告，本视频耗时两个半月制作，制作时长六百分钟，带你系统学习 cf ui 视频生成，这应该是抖音最良心的 cf ui 入门教程了，哪怕你是零基础也能轻松学会。最近全网都炸锅了， 竟然有这么一款免费且不限次数生成 ai 视频的工具，它就是 comui 九点五中文破线版，和那些烧积分要排队买会员的网站不同，这个版本不用联网，更不用魔法上网，全程本地离线运行，彻底摆脱平台各种限制。全中文界面，兼容中文提示词， 零基础也能学懂操作，内置海量工作流与主流模型，开箱即用。即使是这种质感拉满的电影级 ai 视频也能轻松拿捏，最低支持一零六零显卡使用也是极其简单，只需三步，一，拿到整合包，二解压缩，三，双击打开，还没体验过的朋友直接开充。那么 欢迎大家来到我们的 kfui 全流程系列解析课程，那么这个新手教程呢？将细致落地的将我们 kfui 这款软件一步步按图指引，覆盖了新手从小白到进阶的所有关键细节，那么只要你一步一步跟着我来进行实操， 那么我相信你对于 cfui 这款软件也可以迅速的拿捏。好的，那么话不多说，我们直接开始今天的也是整个系列的第一个课程。首先我们在之前的视频中，我们已经可以正常的 打开我们的软件，那么像这里面我们就会得到一个这样的界面，当然你打开的工作流呢？可能不是这个， 但是没有关系，我们先看，不急，慢慢来，同时呢这工作流我也会给到你。那么这里面有我们的一个整体的一个界面认知，就比如说最上方是什么，最上方呢就是我们不同的一个工作流，你随意的点开就是一个不同的工作流， 那么这样子就可以进行个工作流的切换，同时你同一时间呢可以打开多个的工作流来进行使用，但是每一次我们运行的任务只能是一个，就不可能你同时运行了这个工作流，然后还想运行这个工作流，这样子是不可以的， 咱们的电脑没有这么强大，你如果让他同时干两件活，他不就崩溃了吗？对吧？咱们要一心一意专一一点吗？是不是？然后 可以看到我们左上角这边是不是有非常多的一些小的一个训练，那么这些训练是什么用的呢？我们一步一步来，首先点击这个，这个呢就是我们的一个菜单按钮，然后这里面有新建啊、文件啊之类的， 那么这些呢，我也不一个一个介绍了，咱们主要呢介绍几个重要的，我们打开设置，这里面就比如说常用的我们的一个 cfui 基础设置里面我们最基本的一个语言，对吧？你可以通过在这里面切换我们整个界面用到的一个语言， 而在下方这个画面，这里面这个主要是来调整我们整个界面的一个显示效果的。就比如说我们在画面中有些连线现在是曲线，我们可以给他改成直线， 就比如说这里对不对他从一个丝滑的曲线变成这种直线了，又或者直接改成直角线，按照自己的喜好来就可以了。至于快捷键，这里面可以按照大家的需求呢，自己掌握几个比较实用的。 我一般来说主要用到的就是一个运行工作流，我们可以使用 ctrl 加 enter 键进行一个快速运行。在关于这里面有我们整体的一个系统设置，像这里面着重强调的就是我们的 python 版本是二点九加库达一二八的，以及包括我们 设备的一个显存大小十六 g 使用到的一个显卡，这个地方大家可以大致的了解一下，然后左侧这里面还有不同的一个按钮，这里面我们快速的了解一下，像这个资产，就是说我们在这个使用软件期间所所生成的一些图像啊，视频内容，那么这些素材就是我们的资产。 然后节点这里面有个节点库，这里面有非常多可以使用的节点，就比如说这个 k 传感器，对吧？我们点击一下 就可以把它拖入到画面当中，然后哎他不就出来了吗？但是这里面有一个问题，对吧？我们不可能每一次想要找一个这样的节点，我们还去这个节点里面一个一个找，是不是很麻烦？我们直接在空白处双击左键， 然后在这里直接可以搜，就比如说我们输入一个 k， 对 吧？ k 传感器，这里面呢就可以直接的找到所有包含 k 这个 英文的节点，然后右边呢还有他的一个什么预览图，也是非常的方便，所以这个就是我们的节点库。 然后就是模型库，我们所有使用到的一个模型都会在这上面进行一个显示，但是同理我们也不可能每一次想使用一个模型在这里面找，我们反而会直接在这个模型加载器里面，我们点击一下就可以进行选择，我们所有需要用到的模型直接在里面选就可以了， 也是非常的方便。而这个工作流呢，就是说我们的一个软件之中有多少的一个内置工作流，那么大家可能可以看一下不同的一个版本啊，或者使用到的一个素材不同， 那么这里面展示的工作流呢，也有所不同，像这里面我们只要将我们自己编排好的工作流呢进行保存，那么我们下次打开软件之后，我们可以直接在工作流这里面找到我们的一个 名称，然后再点击一下，我们就可以使用，然后下面这两个可以略过，我们直接看这个输入和输出，那么输入和输出呢，主要就是我们 在使用工作流的过程中，我们有一些时候是不是需要将我们一些外部的图片导入到里面，然后再进行一个输出，那么这里面我们输入的图像就可以在这里面显示，同理输出的也可以显示，下一次呢 也可以直接进行调用，就相当于我们不用再去单独的去找这张图片是放在我们电脑的哪个文件夹里面，我们可以直接在这里面进行一个调用，使用起来呢也就更方便了。再看一下这个模板啊，这个模板呢个人认为呢使用量的情况并不多，但是如果对于一些 完全不了解的，或者是那些或者素材比较少的同学们可以大致的看一下，我就比如说点击一下这个纹身图，我点击一下哎，然后他就出来了一些这样的一个内容，对吧？其实就相当于他把这个工作流呢做成了一个 类似于软件自带的功能。但是这里面的一些模型啊，还有节点，如果没有的话，还是需要自己进行下载，个人认为实用性不大，我们主要的还是掌握一些我们自己能够本身想要使用到的工作流， 这里面很多工作流都是我们不经常使用到的，大家可以简单了解一下即可。然后左下角有这个什么说明啊， 又或者是控制台啊，那么这些里面控制台可能稍微还是有点作用的，当你在生成的时候呢，这里面会显示一个进度条，我就比如说我点击一个运行，对吧？你看这里面是不是有一些正在运行的一个进度条， 那么他这个进度条呢，其实也就跟上方刚刚我们看到的这个蓝色的进度条差不多，你直接通过这上面这个也可以看，但是有时候呢我们可能会出现一些报错什么的，我们直接点击这个控制台看一下 是什么地方出现报错，我们就可以通过这个来进行一个检查。然后这下面这两个什么快捷键和设置，我们其实已经看了，那么就不必再重复了。右下角的话 就是几个比较简单的功能，像这个什么选择啊，或者拖拽，其实很好理解的，你按这个微，现在呢就是一个选择按钮， 对吧？我直接拖动这个，对吧？就是进行一个选择，你按 h， 他 就变成一个小抓手，我们就直接想拖哪拖哪，就选择不到。这些节点用处不是很大，试图那就更没用了。我们一般来说放大和缩小都是用滚轮， 因为滚轮呢，操作起来非常的方便，我们不需要再额外的说点击一个这样的什么放大缩小没什么用， 至于这个显示小地图，那就更没什么用了，它就是一个缩放按钮，就相当于说，哎呀，我这个一放大，可以在这个小地图上看到我这个画面的一些缩略图吧，算是算不算大？然后这个隐藏链接，这就更没用了，我们在做工作流的时候，不看这个 线条，我们怎么知道该怎么连呢？对吧？你不显示这不是瞎蒙吗？对吧？肯定不能这样子，而且有时候我们还要通过这些线条嘛，来判断一下生成的一个路径怎么样，然后再看一下上面的这几个， 那么这几个呢，都是一些显示的一些节点，比如说你的内存多少， cpu gpu 多少，我们着重需要注意的就是这个管理器功能， 那么在里面呢，可以安装我们缺失的节点，甚至包括缺失的模型，是比较好用的，但是这里面涉及到的内容呢，是比较多的，我们在后面的几节课中会有所提的，我们现在先大致的了解这界面上的每一个按钮呢，是什么功能，至于这里面运行， 这就不用了解了，我们直接按住 ctrl 加 enter 键，对吧？就可以执行一次运行，非常方便，你想执行两次就把这个改成二，对吧，可以任意的进行修改， 但这里面还有一些其他的操作，就比如说这个是运行，那第二个运行更改时指的是什么呢？ 这也可以简单的进行个试例，就是说你这个工作流，只要你改了任何的一个地方，他就会不需要你点击运行就自动跑起来，就比如说我把这里我随便改一下啊，一点六改成一点五， 哎，你发现我刚刚有没有动这个运行呢？我没动对吗？但是为什么这工作流还是自动跑起来呢？是不是这就是一个运行更改时的作用，然后这个运行实时， 这个就更好理解了，就只要你点了这个运行实时，你每一次这个工作流一旦生成完成，就立马再一次执行，就相当于永动机。你可以这么理解， 那么我们还是把它调成一个运行，可以自己来操控是否要进行一个生成，然后我们把下方的这个生成预览关掉，这里面我们可以看一下展开这个任务列表，这里面可以查看我们刚刚已经完成了一些工作流运行，我们点击一下 就可以进行一个放大预览，那么可以看到我们刚才生成这些图像呢，所用到的这个时间十来秒左右，偶尔长的话三十多秒，五十多秒，速度还是可以的。那么通过这种简单的方式，我们就大致的将整个界面中这些按钮啊到底有什么作用 进行了个详细的讲解，但是后续呢，还有更多我们值得关注的内容，我将一步一步带领大家彻底掌握康复 ui 这款软件。那么这节视频呢，让我们继续关注于康复 ui 全流程系列解析课程的第二个课程， 那么这节课呢，我们将来深入的了解如何进行深图，到底里面有什么样的困难等着我们呢？我们可以一起来探索一下。首先我们要知道在上个视频呢，我们已经大致的了解了整个界面上这些按钮的功能， 现在就来看一下我们画布里面的这些节点到底有什么作用。在开始之前呢，我们先将模型进行一个放置，那么在 kufui 这款软件当中呢，模型这个玩意啊 可以说是非常的多，有不同的种类，比如说我们常见的 checkpoint 模型， z e mage 模型，那么不同的模型都需要有不同的使用方法，那我们来到我们 kufui 安装包里面的 kufui 文件夹里面，我们打开之后可以看到是一个这样的， 然后我们找到里面的 models 文件，然后在这个里面呢我们向下滑一下，然后找到这个 diffusion models， 在 这里面就可以放置我们刚刚使用到的 z 杠 image 模型，那么模型文件呢，也会给到大家，大家就直接把这个 这一枚模型呢放置到这个文件夹里面，然后再回到我们刚才的 models 目录里面，将我们的滚轮呢往下滑，找到这个 test encode， 我 们找到这个文件，将这个千问三杠四 b 放到这里面， 返回上一集，来到这个 ve， 将我们常见的一个 a e 点 ve 呢进入，然后直接开始我们今天的教学。 模型放好之后呢，我们可能第一时间打开，这边不会显示有模型，我们可以刷新一下浏览器，把浏览器进行一个刷新， 然后呢他就可以在里面找到了。我们首先从整个界面来看，这上面的一个小方块呢，我们称之为节点，每一个不同的节点呢都具备有不同的功能，那么这样的一个串联的节点呢，就跟一个流水线一样，就比如说这个模型，它是用来提供我们的素材库的， clip 呢是用来识别我们输入的文字的， ve 呢则是来将我们的减空间数据，也就是我们人眼无法识别到的计算机数据转化为真实的 图像的。那么每一个节点它都具有不同的功能，所以我们需要对每一个节点都要有所了解，而在这些节点与节点之间有不同的连线，那么这个连线呢 就是我们的工作逻辑，就比如说相同的这个点，我们要与下一层级的相同点相连接，比如说 clipp， 就 要连接 clipp 模型是这个绿色点，那么我们也要连接下一级模型的这个绿色点，也是非常好理解的， 就要保持这样的一个前后关系，就比如说你这里面模型，你想连到 clipp 可以 发现哎是连接不上的。 当然有时候我们也会碰到这个模型可以连接到一个地方的模型上，但是会出现报错，因为模型和模型之间也是有所区别的， 这个我们还会在后面可能会遇到，到时候我们再细说。那么在了解完这些连线之后，我们就可以具体的来看一下这个简单的工作流是怎么样运行呢？我们通过这个 u n 的 加载器加载出我们需要使用到的模型，然后模型将传输数据到我们的 k 传感器里面， 采安器呢，你就可以理解为是一个锅子，对吧？他在炒菜，然后模型呢就是提供素材的地方，但是这个素材需要什么素材？就像我们做菜我们需要有菜单，对吧？ 那么这个克里普文本编码器就是菜单，那么这个时候这个菜单呢是用摩斯密码编码的，哎，这个时候你需要把它破解，这个时候呢，哎，我们就需要用这个克里普加载器， 那么他的一个正式的名字呢是叫做文本编码器，就是说我们虽然输入的是这些中文文字，但事实上电脑是不理解的， 我们的电脑只知道看懂零和一，对吧？那么通过这样的一个文本编码器呢，就可以将我们输入的这些中文转换为电脑计算机可以看懂的语言，所以呢就是这样子的一个理解， 我们有了这种菜单之后，你会想我们要做几人份的，做多大一碗的，这个时候就有一个空内存的图像，我们输入到这些具体的尺寸上面， 以及要生成的数量大小，就可以决定我们这张图像它的具体尺寸多少，要输出多少张的图像， 可以把这个进行确认了。好，那么我们现在菜单有了，素材也有了，然后做多少也有了，最后是不是就直接出锅摆盘就行了？那么这个时候通过我们加载的这个 ve， 我 们就直接 端好盘，直接上桌就可以开吃了。那么通过这种通俗易懂的方法呢？我相信你对于这个生成流程也更加了解更加清楚，就比如说我这里面 直接只输入一个甜美少女，我们点击一下运行，看看生成出什么样结果，可以看到生成的这个是不是很符合我们提子词的要求呢？对吧？这个笑容真的很甜，是不是？有没有感觉？然后我们可以看到 上面这个是输入我们的这个生成的内容，那么这里面还有一个是干什么的呢？这里面大致的就为大家进行一个科普哈，就是在我们 以前的 ctrl u i 当中，我们会使用到一个叫正向题词和反向题词的内容，这样题词呢就是需要说明我们图像里面要出现什么内容，而反向题词呢，这就是我们图像里面不需要出现什么内容。但是后来呢，我们的模型也与时俱进， 你会发现这些反向题词大部分的内容都是一样的，比如说崩坏的手啊，糟糕的图像，很少有人会直接通过我们的反向题词来控制我们画面中不想出现的内容， 所以我们就直接将我们的反向题词呢已经预置在底层里面了，所以我们的反向题词就不怎么需要输入，因此我们一般就会在这个文本编码器后面加一个条件零化解点，也就说取消掉我们的反向题词输入，然后再连接到我们的 k 传感器上， 是一个这样的关系，相信这样子呢，你也会有所了解。而在下方我们之前说了这空内存的尺寸和生成图像的数量的， 那么这地方有没有什么讲究？答案是有的。首先我们一般来说生成的尺寸是五一二的倍数，这是为什么呢？因为像我们模型在训练的时候，他的一个训练级基本上都是一个五一二或者是一零二四为尺寸的。 那么像这个 z image 模型呢，它就是以一零二四为训练尺寸的，因为我们要知道的一个事情就是模型它是怎么训练出来的呢？它是将大量一零二四乘以一零二四的图像整合到一起，同时它给每一张图像呢都进行了个描述，就比如说在描述这张图片的时候， 他会写着说甜美少女，然后亚洲女生，对吧？他通过这样子给每一张图片呢进行一个描述之后，然后让我们的 ai 呢就把它融合成一个模型。因此在我们生成图像的时候， 我们是不是生成与他的那个尺寸有关系的成倍数关系，或者是直接就是一致尺寸的效果会更好。当然这时候就问了，那么我直接生成更大的可不可以呢？当然是可以的， 像这里面我们也可以直接生成一九二零的尺寸，但是这样子的话，我们生成的速度会变慢很多，也可以直接生成五百一十二尺寸的，但是这样子我们生成出来的画面，他的画面效果肯定不是很好，因为在我们生成过程中，我们的尺寸越小呢， 我们的 ai 对 局部细节的描述或者是生存能力就没那么好，尺寸越大呢，反而就会描述的越细节。但是有可能你的尺寸过大，一个是会导致你的电脑呢会显示显存不足，然后强制关机。 此外呢，也有可能因为你生存的尺寸过大，那个 ai 呢就在一个小地方里面使劲描绘描绘导致出现一些过度畸形，那么我们有一些合适的办法就可以避免或者说 处理掉它，因为一般来说我们想要生成更高清更清楚的图像，我们都是需要经过二次的图像放大的，那图像放大也是一个非常关键的一个技巧。在后面的视频中我们也会提到，那么了解了这些生成中我们有可能出现的问题之后呢， 后面我们就要更加深入的了解纹身图的一个生成逻辑了。在之前的视频中，我们已经讲解了很多有关于我们 cf ui 这款软件的一些基础知识， 那么接下来呢，我们来深入的了解一下，在生成图片中我们有哪些重要的参数，我们可以进行调节，就比如说这个纹身图的一个生图流程，在前面的这些地方呢，我们将这一块已经讲解的很清楚了， 那么接下来我们重点呢来讲解一下这一款 k 传感器里面的这些参数到底有什么意义。那么首先 k 传感器就是我们一个做饭的锅，对吧？ 然后在这个锅里面呢，我们也可以进行一些参数上的调整。首先我们看到第一个种子，哎种子是什么？就比如说西瓜种子和冬瓜种子，那么不同的种子呢会结出不同的果实， 因此种子也就是我们这张图片的一个来源，我们的每一张图片呢都有一个固定的种子数，那么也就是说只要你拥有这张图像的种子，你就能够完整的复刻出这张图像。那么这里呢我们直接来输入，好吧，首先我们输入一个一一一，然后点击运行， 那么这张图像呢，就是我们一一一三个一的种子生成的图像，我们复制一下，然后呢粘到边上，再把这个种子呢改成二二二， 那么可以看到两张图像不一样，对吧？是有很明显的一个区别的，哎，这个时候我后悔了，我不想要这个二二了，我还是想要之前的一一，怎么办？是不是我直接在上面输入， 是不是？然后点击运行，可以看到这两张图像是不是完全一样的，那么这个就是我们的种子到底是有什么作用的？然后后面有一个生成后控制，这个里面有三个意思，一个呢则是说我们每一次生成图像的时候，这个种子呢不改变，就相当于你需要自己手动的一个来输入，也就是这个固定。第二个呢就是随机， 随机呢就是指的是你每次生成图像之后呢，这个种子数呢会随机生成为任意一个种子。第三个则是固定的增加或者减少也很好理解，就比如说你生成之后一一一就变成了一一二， 然后变成一一三，就变成这个样子，那么像我们刚刚不是直接输入一一一吗？对吧？然后我直接点击运行之后，你会发现，哎，这地方会变成其他的种子，那么这样种子其实是你下一站要生成出来的头像的种子数，如果你在这里面点固定的话，你输入，对吧？然后你点击运行， 你会发现它完全不会改变的，因为它没有提供新的种子数出来，那么就是一个这样的意思，然后再看一下这个步数，我们把这个种子数先固定吧，这样子更好的能够看出我们生成图像的效果。这个步数呢其实就是我们 ai 绘画的时候，这个画笔的次数， 在我们画画的时候，是不是我们画的越多，画的越久，这张图像的细节就越细腻，越丰富，那么 ai 呢，也是一样的，我们直接把步数呢调成三，我们来看一下生成的结果哈，你会发现这张图片是不是没有这张细腻，就包括它整体的一个光感啊什么的， 你会发现这些地方都泛白，就是整张图片没有这么细腻的光感，也就是说它绘制的比例减少了， 而你再把它的一个步数调高呢，你调成个二十，你会发现这张图片呢就比这一张又要重很多， 整体的一个感觉，那么这个呢，就是两种不同的一个数值上的差异，但是其实在这个 z e max 模型上面，这种差异不是很明显，如果你换成其他的那种 flux 模型啊，又或者是普通的 sd 三点五的模型， 那么它的一个效果差异会非常的大，这个其实看不出非常明显的差异，但大家只要知道这个知识点就行，我们依旧把这些数值还原一下，然后就是这个 c f g 值，那么这个 c f g 值的意思就是我们提示词的一个执行力， 也就是说你这个 c f g 值高，那么它这张图像呢，就会遵循我们的提示词更加的多，那么我们的那么如果你这个 c f g 值它比较小的话， 他就不会完美的按照我们提示词里面的内容来生成图像，而是会自己的发散来进行生成，就比如说我这里直接调成零点一，然后点击运行，可以看到他随机的生成了一堆不知道是什么样的内容，跟我们提示词一点关系都没有。而我们这里面把它调成一个五呢，可以看到画面呢又非常的奇怪， 他会让我们的画面变得很僵硬。其实你可以看到在这个里面他会把我们的一些格纹呢，然后黑色的夏装啊 都体现出来，但是他的一些组合就会非常的奇怪，会变得畸形，所以说就按照我们设置的一个尺寸就好了。然后就是我们的裁焊器和调度器，那么这个里面会有非常多内容，但是事实上我们并不需要了解这么多，因为通用的来说就是用这个优乐和 simper， 有这个调度器和采暖器呢，就已经完全足够满足我们生存的要求了。如果有一些特殊的工作流需要不同的这个采暖器的话，其实在我们使用的时候也会单独的进行强调，没有必要说浪费这么多时间来一一介绍这每一个采暖器，其实是非常没有必要的。 当然如果感兴趣的话，我在后续也可以给大家些资料，让大家去看，但是事实上呢，这个就属于是事倍功半了。而这个降噪呢，其实就指的是我们图像从一个原始模糊的像素点， 然后逐渐变清晰的一个过程，你也可以理解为是它的重绘幅度，那么一般是在图深图当中会有所体现的，我们纹身图当中只需要固定为一点零就行了，不需要做其他的一些修改， 因此呢这个就是我们一个基础的传感器的参数，那么我们这里面复习一下。首先种子就是说我们每一次生成图像都会产生固定的一个值，这个值呢就像我们的身份证一样，只要知道这个值，我们就可以完美的复刻这张图像。 而生成后可以控制这些种子数的增加或者减少，又或者是随机固定，可以来帮助我们找到这个种子值。步数的话则是我们的一个绘画强度，这个值越高，我们的画笔画的次数就越多，细节就会越丰富。 cfg 值呢则是指我们这个提喻词和图像的关联程度， 但是过低或者过高呢都会导致图像畸形，不是很适用。而传感器和调度器在不同的工作流可能会有所区别，但是我们只要按照这样的一个比较平衡的设置来进行使用的话，其实区别并不大。而降噪只是只有在图深图当中会使用到，纹身图当中是不会有其他变化的， 那么这就是一些我们所需要了解到的内容。这里面也可以给大家再看一下我们的一个排版布局，就有时候我们的那个节点比较多的时候，我们就可以用一些不同的排版来设置，就比如说这里面我们的三件套可以进行一个 ctrl 加左键的一个宽选， 然后上面这个位置可以调整这个节点的颜色，比如说统一调成绿色，然后有时候我们会想着说给这些节点分组，我们可以直接框选这一部分内容，然后点击这个创建一个组，这个的好处就是说，哎，我直接想移动这三个的时候，我不用框选，我直接移动这个框就行了， 也是比较方便的。然后就是说这里面还有些其他的内容，我们可以对它进行一个排版，就比如说我直接将它转换一下，是不是我们可以把这一堆的这些节点直接转换为一个小结点， 看起来是不是就小了很多？而且我们点击这个节点，可以在右边的这些参数输入，这里面我们可以输入他的一个文字啊，或者是种子数，那么可以根据大家的喜好来， 然后我们点击刚才那个右上角，就可以进入到这个组里面，在组里面再对他进行一个单独的编辑，再按一下 esc 又可以退出来，对吧？又回到这个大组里面，反正就是挺方便的，不想要这个组的话，我们可以点击这个按钮，我们选择这个解开所选子图按钮，然后点一下，对吧？我们的图像又回来了， 那么这就是一些基本的简单操作，我们可以按照自己的需求来进行一个使用。那么这节视频呢？就到这里了，我们下节课会讲述更多有关于 cfu 的 很多非常实用的功能，我们下节视频再见。那么我们这一节课要学习一些什么呢？在之前的时间里面，我们已经掌握了 cfu i 的 界面操作， 然后部分重要的仓鼠设置，他有具体的一个什么含义，我们理解了他的整个身图到底是一个什么样的逻辑，那么了解这些内容可以大大的帮助我们对于 cf ui 这款软件进行一个深入的了解，那么现在你对于整个这个软件已经有一个比较大的宏观上的认知，那么接下来我们就要从一些细节上入手， 那么我们这一次看一下我们这个纹身图的一个操作流，带大家一步一步进一个实操，那么大家也跟我一起来进行相同的操作，那么我们这里面直接框选，然后把它全部都删掉。那么首先 我们来想一想之前的逻辑，在我们搭建一个自己的一个工作流的时候，最先应该搭建什么呢？那么很明显就是直接先加载出我们的模型加载出来，那么使用的是 unit 加载器，我们点击一下， 那么里面呢就有非常多模型可以供选择，那么之前也教大家如何放置我们的模型了，那么像这里面我们可以一次性把我们的其他那几个也加载出来，第二个是 clip， 第三个是 ve， 那 么这三个呢就是一般来说我们的模型加载三件套，加载出这三个之后，我们就可以 来进行下一步，我们搜索克利普文本编码器，也就是说用来输入我们的提示词的，然后这个是正向的，我们还需要一个负向的，但是因为我们使用到的是这个 z 杠 e m g 模型，所以呢我们就可以加入一个条件零化节点， 我刚刚使用到的一个操作是我们点击这个按钮，然后按住 alt 键，使用鼠标左键一个拖动，那么就可以直接将这个节点进行一个复制，是一个快捷操作。如果记不住的话，我们也可以正常的使用我们的 ctrl c， 再点一下 ctrl v， 那么也是一样的，没什么区别，只是我这样子操作会更快一点。然后我们就加载一个条件零化解点，那么为什么要用使用这个条件零化解点，在之前的视频中我也跟大家已经提及过了，就是说我们的一个正负相题的词，他们有什么关联，那么具体会导致我们生成的出来的内容有哪些影响，这里就不再多赘述了， 因为我们觉得这个框框比较大，然后比较占空间的话，我们点击左上角这个圆圈点一下，哎，他就缩回去了， 那么这样子就可以让我们的排版更好看一点，看起来更方便美观。我们先把其他的也加载出来，那么还包括我们的 裁剪器以及我们的解码器和空图层像，我们将这几个呢通通都进行个输入，最后再连接一个保存图像按钮，那么我们就将所有的这些节点呢都拉出来了，接下来就进行一步连线，连线也按照我们之前的那个操作，是什么呢？颜色连接相同的颜色，就比如说模型，我们连接上模型， click， 连接上 click 上面的这个连接我们的正面条件，下面这个连接我们的负向条件，但是这里还要连接一个条件零化节点，再把这个条件零化，连到我们的负面条件。再看一下左边还有个 veve， 连接上我们右边的 ve 解码，这里面再连接下方的 comelon 的 图像连接上来，对吧？ later 图像输入到我们的保存图像按钮，再把我们的 later 图像输出到我们的解码器当中，再把图像进行一个输出，然后再把我们的 com later 的 图像连接到我们的传感器上面，再把传感器上的 later 输入到我们的解码器当中， 再将图像进行一个保存，那么就完成了一个最简单的纹身图的工作流搭建。这里面我们就进行了第三步， 我们在设置好节点，布置好连线之后，就第三步就要选择好我们的模型像这里面我们选择的是 f p 八的 z 杠一妹子模型，它的速度更快，然后更好用一点，那么其实它有一些其他的，比如说 b f 十六，那么一般来说数字越大，也就代表这个模型所用到的参数越多，训练级越多， 那么由此导致的就是我们图像可能质量会更高，但是整个生成的过程会变得慢， 那么就是没有那么快。因此我们要着重的考虑到自己的一个电脑的设备性能，我们要按照自己的设备来进行一个选择，不然的话就很容易出现爆显存，那么爆显存这个行为在我们生成过程中会经常的出现，因为有时候我们的电脑设备可能确实是带不动这样子一个比较长的工作流， 但是像目前这种比较小的纹身图啊，图身图啊这种，那就是非常简单的，一般爆显存会出现在视频生成中会比较多一点， 这种图片来说，大部分的电脑应该还是没有什么压力的。然后像这里面我们选择好这个加载器之后呢，下方有个数据类型，这个不用管，我们使用这个 default 默认就行。 然后在可立部这里面我们需要进行一个加载，那么像我们的 z 杠 image 模型呢，加载的就是千万三杠四 b 的 一个模型，我们选择这个，然后在类型里面我们选择千万 image， 那么这是他的一个模型种类，然后 ve， 这里面我们需要加载一个 ve 点 ve， 当然也可以直接加载我们的 z 杠一 mag， 那 么都是可以的。那么这样子的话我们就完成了第三步模型的一个选择，第四步我们就直接来输入我们的参数了， 那么像这个文本编码器，这里面我们要输入哪些内容？因为这一款模型呢支持我们的中文输入，那么我们就输入这样的一个提示词，韩国女明星角色扮演，那么我们来调整一下其他的参数，像这里面 k 长按器，这里面我们需要将我们的步数调整一下，调成八，然后 c、 f、 g 值调成一， 传感器和调度器呢，我们就设置为默认，然后最后再调整一下我们生成的图像大小像，这里面我们可以设置为一零二四乘以一零二四，这里面我为了演示，我们直接就设成五一二乘以五一二吧，这样子速度会更快一点， 然后我们点击右上方的运行，等待他稍微运行生成一下，那么这样子是不是就完成了一张图像的生成，那么这些都是需要熟能生巧的。
1017AI漫剧入门教程
