comfyui界面不显示解决方法
今天跟朋友分享，彻底解决康复 u i 呃，各种报错问题，咱们是不是一提康复 u i 脑瓜子就嗡嗡的，下载的工作流呢，跑不了，然后出红框， 安装个插件啊，各种报错，到处找模型，缺这个少那个的。首先呢，我们要有一款 ai 编程软件啊，比如说 codex 啊， code 啊，其他的 ai 编程软件呢，都可以，我用的这个是克劳德。然后呢，先选 code 这个标签，再选项目， 右上角呢点新建项目，选第三个，找到我们 comui 的 安装目录。我这个 comui 呢是新装的什么插件呢？和模型都没有。 下一步呢，咱们就给他安排任务啊啊，把这段题的词给他，让他深度研究这个康复 u i 项目核心目录结构，搞清楚整体架构节点系统是怎么工作的啊，哒哒哒哒一大堆啊。然后呢，告诉他，他是我的康复 u i 维修工，康复 u i 出问题我就找他， 然后点击运行，先让 ai 去了解整个项目，他就开始分析了，这是他分析完以后的啊 啊，分析的挺细，像那么回事，但是他分析的这些东西呢，他明白就行，咱们不用懂他说的是啥。我给你 comui 的 一些我常用的工作流，你负责呢？帮我安装环境插件和下载模型，并能够运行，问他能不能完成。 然后呢， ai 让我选啊，工作流是怎么给他啊，我直接上传工作流文件了。然后第二个呢，是模型下载倾向哪种方式？咱们来跑下一个呢？他问我电脑显存多大的， 比如说电脑显存低一点就下 f p 八 g g u f 的， 如果电脑配置高一点呢，他就会推荐咱们下载 f p 十六的， 然后就点击确定这些工作流啊，就是我一般常用的工作流。然后呢他一次呢只能给他二十个，我就挑二十个工作流呢，一起都给他， 就是把千问的和 flag 的 工作流还有 l t 二升视频的工作流呢，都扔给他，然后让他去分析。啊 啊，这是今天刚出的 oppo 四点八模型啊，然后 ai 就 开始干活了，这个时间我就不等他了，中间会有一些问题啊，就是会出错，然后呢他会自己解决。 呃，他重复几轮以后呢，最终的话会把咱们插件和环境呢都配置好。插件和环境配置完呢就下载模型了。呃，咱们最好有一些模型是在网盘下载啊，这样能快不少对 ai 感兴趣的朋友加下关注啊，咱们一块学。
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03:32查看AI文稿AI文稿大家好，我是陈旭，今天给大家分享一期 comui 的 基础知识，包括快速启动、界面设置，工作流模板模型文件、常规插件等。那么首先我们来讲一下 comui 的 启动，如果我们的 comui 是 通过拉取官方源代码进行安装的，那么我们启动的时候是需要来到我们的 comui 根目录， 然后在根目录右键在终端中打开，通过激活我们的虚拟环境，然后实现启动。但是这种启动方式非常麻烦， 它需要多次输入命令才能够侦查启动。例如我们首先要输入这行命令，然后激活它的虚拟环境，但这个时候很多电脑是没有办法直接激活，比如说我这台电脑，我现在回车看一下， 是因为环境策略受限，没有办法激活，我们还需要输入一行代码，也就是这行代码，然后绕过我们的环境策略受限的一个状态回车，然后我们再输入这行命令，继续激活我们的虚拟环境。点回车看一看， 当它前面变成绿色的 v 一 n v， 就 表示它的虚拟环境已经激活，现在我们输入我们的启动命令，它就可以启动了。 好，它已经开始启动，但是这种启动方式确实比较麻烦，例如我的电脑要输入四次命令，然后才能正常启动，我现在教大家如何设置我们的一键启动按钮。继续来到我们的咖啡园，给目录，在这里右键我们新建一个文本文档，在这里输入 star， 然后注意我们这个后缀啊，一定要设置 b a t， 然后回车， 这个时候它会有一个提示，我们只需要点视就可以，那么现在我们开始编辑一下它，然后对它右键在记事本中编辑，我们已经打开它可以编辑了，那么现在我们只需要输入这样一些命令，如果大家看不清可以放大一些，这些我们都不用管， 唯一我们要关注的是它就是我们的 comui 的 根目录，如何快速找到我们的 comui 根目录呢？只需要在我们根目录这里点击空白处，这个时候我们的根目录地址就可以复制了，比如 ctrl c， 然后回到这里进行替换，然后我们点击保存关闭。好，这个时候我们可以点击它进行快速启动，尝试一下， 好，它已经开始运行，当我们看到这里说明已经启动完成，这种方式是非常方便的，我们只需要点击一下，我们还可以把它右键显示更多发送到桌面快捷方式，然后我们会看到我们桌面有这样的一个按钮，那么每次只要我们想运行我们的 comui， 我 们只需要在这个地方点击一下，我们 comui 就 启动了。 好，看到这里说明我们的 comui 已经是启动状态，那么我们再回到我们的根目录。实际上我们日常使用我们的 comui 经常会用到的某些文件夹。第一个也就是我们的 custom node， 这是我们的一个插件库，比如说我们安装的所有插件都在这里。 第二个核心是我们的 models， 就是 我们的模型库，点进来以后我们会看到这里有 checkpoint clip diffusion models， loras unit， 加载器，包括 vae。 当我们去下载我们的模型文件的时候，我们一定要看提示，要放在我们对应的文件夹里面。还有一个我们经常用到的文件夹，就是我们的 output， 这里是我们生成的所有的视频啊，图片啊，它的一个存放地址。最后一个要讲的就是我们的工作流它到底在哪里？ 我们找到这个 user 双击，然后点这里，然后再点我们的 workflow， 这里是我们平时所用的所有工作流，它都会存放在这里。 ok， 我 们的文件夹就算讲完了，因为 comfuse 的 基础内容角度，我们需要分几期才能给大家讲完。今天主要讲了在启动 comfuse 的 时候，如何绕过繁琐的代码行，设置一个快速的启动按钮和我们 comfuse 根目录主要文件夹的处理。请大家点赞、收藏加关注，感谢观看，我们下期见！
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03:19查看AI文稿AI文稿明明是在 comfy 官网下载的官方整合包，打开之后一用，为什么还是有各种报错呢？不是节点缺失，就是模型找不到，难道官方的也不靠谱吗？我相信这应该是你们开始学习 comfy 遇到的第一个困惑吧。 今天关于 comfy 的 本地安装部署一次性给大家说清楚，记得先点好关注收藏，需要解压即用满血版整合包的我已经给大家准备好了，先给大家解决视频开头的疑问， 为什么官方的整合包你用上了还是会有报错呢？首先是节点缺失，官方整合包中只有一些空 p y 官方自己构建的基础节点，除了这些节点以外，还有很多常用的第三方开发者构建的扩展节点，这些节点官方整合包中都是不会给你提前安装的， 所以当你加载进框架的工作流中，包含整合包里还没有安装的第三方节点时，就会出现节点缺失爆红的问题。 其次就是模型缺失， comfai 中的工作流运行时，一般都需要调用本地特定文件夹中的相关模型才能正常发挥作用，而官方整合包中也不会提前给你下载这些模型，所以当你没有下载模型直接运行工作流就会出现模型缺失的问题。 所以并不是官方整合包有问题，是你没有把零件给它安装好。但对于刚开始使用 comfai 的 新手来说，想要自己顺畅的安装节点和下载模型是有一定难度的， 因为你不仅需要提前安装一些环境文件，保证 ctrl 键正常打开运行，还需要配置好魔法网络用于下载模型和节点， 最后还要知道下载好的模型该放进哪个正确的根目录文件夹。但这些其实都很好解决，那就是直接使用节点和模型都已经提前安装好的满血版整合包， 这个是我一直都有在给大家分享的，而且还是长期持续更新的，这样你就可以省下大力气快速上手体验 kufi 的 使用了。除了以上所说的这些，还有一个问题是你无法回避的，那就是电脑配置问题。 想要在本地电脑流畅使用 kufi， 必须满足一定的电脑配置需求。首先就是显卡的显存一定要足够大，才能支持模型正常运行， 一般深图模型需要至少十二 g 显存，视频模型一般至少需要十六 g 显存。这里比较推荐新手入门的高性价比显卡，就是五零六零太十六 g 这张显卡了，什么牌子的一般都影响不大，主要是显存大，而且相对便宜。 除了显存以外，还有内存，做图建议至少需要三十二 g 内存，做视频建议至少六十四 g 内存。最后就是此款空间，本地模型一般体量都比较大，建议至少留有五百 g 的 此款空间用于存放模型。 以上所有这些配置都是上不封顶的，配置越高，使用体验越好，我相信大多数人的电脑配置可能都达不到这个要求， 如果你的电脑性能也不太够，那我真的非常不建议你在使用 ctrl 的 初期就花大价钱去购置高性能的电脑。上面所说的这些硬件配置，因为 ai 的 爆火，价格都一度水涨船高，但我们其实还有更加经济实惠的解决方式，那就是云端部署使用 ctrl y， 简单来说就是租用一台高性能的云电脑来部署使用软件，这个就比自己去买电脑要便宜多的多了。云端部署的方式我们会在下一期给大家讲。好了，这就是我们今天分享的所有内容了，记得点赞、关注、收藏，我们下期再见！
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24:08查看AI文稿AI文稿这个工作流网上已经有大神做出来了，最简单的办法就是把这个工作流下载下来，然后啵往那一放就行了，就跟你学 ae， 学什么剪辑，会有一些模板给你套用一样，这个就是最简单的方法。但是 comfy ui 这个东西，没玩过的人是对他比较陌生的， 所以想套模板，你也得先对他有一个最简单最基础的了解。我的学习过程是这样的，我跟他说我知道不可以直接套模板，我也不是教大家，国内的这些教程抖音 b 站上都教了，但是他们讲的非常的不详细，就感觉就不想把你教会一样，就想着等你后台私信他们，让他们把你拉到一个麦克。 我现在呢也是一个刚入门的阶段，就是边学习边分享吧，专业玩 ai 的 朋友就别看我这个视频了，我就单纯分享给像我一样的这种新手小白朋友。点进去之后 看它这个页面还挺好看的。点击下载，这里有 windows 版和 mac 版。还有一个方法是从 github 上安装好，安装完直接点击完成，它会运行 这边跳出来的英语是我们没在设备里找到 git， 在 继续安装这个 confluence 桌面之前，请下载并安装 git。 我 们来打开 git 的 下载页面， 它就直接跳转了这个下载页面。啊，我们这个是 windows， 就 选 windows 下载， click here， 点击这里下载，下载成功，跟着它这个步骤去安装这个 git， 反正就一路默认 自动更新，让它自己安装。还有一种下载方式是在这个 github 里面下载的，网址是这个，点进来之后找到这个 release， 点进去 这里面这几个下载方式就是你是 amd 的 就下 amd， 这个英伟达的就下英伟达， 我这个台电脑下了的是这台。好，我已经下完了，下完之后就解压安装，我现在拿我这台 amd 显卡的电脑给大家演示下载 amd 这个版本就是这个压缩包，解压之后长这样。好，双击进来会看到这个东西，跟我们往常看到的软件不太一样，没有那个什么一个程序两个字， 它都是这种一 kb kb 的， 这个结尾是点 bat， 看到这两个就都试一下，如果这个打不开，那就再打开这个，因为这是跟你的显卡配置有关。点击运行它，跳出来一个类似终端一样的东西。 软件下载完之后，它界面就是这个样子的，打开这个界面之后是一个画布，先别管，直接点这个 templates， 这个就是一个模板，这个 templates 里面有很多 其他人已经做好了，这些工作流非常适合新手过来研究学习，但这些工作流都比较简单，比较 low， 就 没有那些网上的那些博主也于 top 大 神做出来的那么厉害，这些都比较简单。好，我下了一个一个最简单的纹身图的工作流，就在这儿点这个 templar 词， 然后比如这边这边是 a 妹纸，就是图，纹身图，视频、音频，这还有三 d 模型的这些大语言模型，这也不管的好点，一个最基础的纹身图模型，这边有 a、 p、 i 三个字母了，不要碰再多是要花钱的，就用千万的吧，二五零九重新下一下这个 一点，他就直接把这个工作流跳转进来了，这每个小方块就是一个节点，这个界面是我认为非常舒服的一种界面，你看拿鼠标一拖抓手就出来，用这种模板非常简单，因为他所有的东西都告诉你了，这个工作流他能干什么？我们现在不知道，因为没没做测试吧。 我们先看这个工作流的作者，他跟我们说了什么，他说这些是链接，你现在要去下这些东西，一二三四五，每一个链接里面都有每一个这个大标题，下面都有一个链接，点上去就能下了，我们待会儿就要挨个下，下完之后还有这个就是放摆放的位置，这个 diffusion model， 放到这个 diffusion models， 放到这个，这个里面都在 comui models 这个里面啊，这是作者或者官方吧给的一个 下载公告，根据这个做就行了，很简单，全是傻瓜式的。好，这下载的时候跟你说一下这些节点都是干什么的？首先我们要理解这个节点流程，他就是他为什么叫工作流， 其实我是跟流水线一模一样的一个原理，每一个小方块就是每一个节点吧，他就执行一件事情，一步一步一步一步把最终这个活给完成。这每一个小方块就是这些东西，这个有字的就是他的节点名称，这个节点是干什么的？ load image 就给你加载图片的，这个节点是干什么的？ save image 就 保存图片了。又有一个开头，一个结尾，然后中间呢？就它的整个生产过程，这个工作流，它是把它给 打包了，大家看到有这么一个标志，就是作者把它打包了，我不知道它是怎么打包的，然后点这个点这个标志右边的这个标志就能进去，然后我们就能看到这里有一个哎主文件夹，一个子文件夹，这里就它中间的这个生产过程，每一个小方块，一二三四，这四个小方块给作者 弄成了第一步，第一步是加载模型，然后第二步是干嘛干嘛嘞？就你看到这些牛逼的作者弄出来的工作流，你又觉得非常的赏心悦目， 非常的舒服，强迫症患者的福音，你要是自己没事一个人自己去答，那你答的乱七八糟了，我在前两天尝试过自己答，到后面我才开始用这些 typeface， 用这些模板以及在网上下别人下的工作流 typeface， 它只是一个平台，你要是想生成更多的视频，生成更多的更好的效果，你也自己疯狂的去下这些模型，下这些配件模型。 这个 laura 呢？我的理解就是它的配件模型，比如说你现在下的是一个图神图的，那它这边给你一个 lightings for steps， 就是 这个 laura， 它能够通过四个步骤，就四步闪电版的给你深图。 然后还有这个什么 b 十六，可能是一个氢氧化版的这个 laura， 在 我的理解下，它就是一个辅助的模型，然后这个 text encode 是 文本编辑器，文本编码器，每一个模型都有一个属于自己的 文本编码器吧，或者说某一类的模型有一个属于自己的文本编码器。像这个它就是像的，是千问的模型吧，这个 q w e n 是 千问哎，也挺厉害的，最近也出了很多开源的这种大模型。好，下面这个 v a e v a e 有 点像是 你图片画完了之后，它开始给你上一些颜料之类的吧，我觉得就是让你的一个画质的真实度或者干嘛的变得更好，这是我的理解，这些东西都不重要，就你完全不需要搞懂他们是干什么的，你就会用就就行了。 好，现在已经点击下完了，这个下载呢，很简单，你一点就跳转了，你要么用浏览器下载，要么迅雷下载，我一般都是用迅雷下的，下的比较快。 这一二三四四个东西，打开文件夹所在的位置，然后我们把这四个东西按照人家说的这个方法给他剪切到或者复制到相应的文件夹里，在这个安装的文件夹里找到一个 mod。 四文件夹，基本上所有的下载下来的东西都是要放到这个里面。 第一个文件夹 models 里面， diffusion models。 好， 我们找 diffusion models， diffusion models， 找到在这下的是这个 q w e n r sift and sensor， 我 们记一下这个 e 四 m 三这玩意儿，这玩意儿给它拖进去， 然后再看下一个文件夹 l 找找找找找 l 开头了，在这儿把这个也给放进来，放到这个 l 文件夹里，剩下的就一步一步按照它的这个东西 放。下面是 ve 和 textincode， 在 model 里面找， ve 在 下面在 ve 可不是许嵩呢，加一个 textincode 文本编码器，千万二点五。好， 也已经抽过了。 ok， 那 现在这个就是一个目前已经下载了东西的一个工作流啊。他说让我们上传一个图片看一看，遇到不知道怎么解决的问题的时候，先跑一下，跑完之后他会告诉你哪里出问题，就非常简单，不需要自己排查 任何问题，他直接给你指出来，然后去解决就行。在这一看，哎，题词进来之后也没办法编辑，那怎么办呢？那是不是出问题了？不是，我们往前往前倒，看到这个题词前面还有一个节点，这个题词前面还有一个节点，顺着这根线走，走走走 看，哒哒哒。啊，原来这个作者在这弄了一个单独的题词放到这里。好，那作者还是 非常良心的，就是整个节点流程看着很很赏心悦目。就我刚刚生成的一个提示词，很简单，让这个帅哥的头发变成白色，咚，他变成白色，我可以给他直接放到这个位置来，这样的话就可以并排看。那继续修改。 这个就是简单的让你去熟悉一下，了解一下这 ctrl u i 的 效果是什么样的。 他的身图的快慢呢？取决于你电脑的算力，我现在弄一个复杂一点的提示词。好，我自己手敲了一个简单但是比刚刚要稍微复杂一点的提示词，看下他能跑多久，让他变成一个带盔甲的钢铁侠的盔甲， 再给他来一个眼镜。现在这个是近景吗？我要一个全身景，我看他能不能理解啊。好，点击这个 run， 就是 运行，就是跑嘟跑， 这里能看到一些净度，我们还可以点进这个里面来，然后我在这听不到风声啊，因为这电脑不是我的，我在远控，我朋友的电脑，那我们能在这里看到他不停地跑，在现在跑到这个节点了，我不知道怎么读啊，应该是 case app。 好， 跑完了，我们在这看一下预览 全身图，他给我的也不是全身图，但总体上来说还行。这个工作流用来 p 图我觉得是已经足够了，这里可以看到他跑的这些时间，三十多秒，二十多秒正常，我的四零九零 d 跑这种的话应该也就十几秒， 应该像素不是很大，八百八。他这里有一个问题啊，就是你给的原图尺寸其实挺大的，你看 我这是二 k， 然后它生成呢？就是很小，你如果说想在这个里面去修改它的尺，输出的尺寸也可以，但它跑的会很慢。好，现在我们对这些节点有个大概的了解了，就是它是通过这些线一个个连出来，然后最终生成一张 你想要的这个效果图。那我们回到刚刚一开始我说的怎么样给一张图，然后通过这个摄影机的调整，让它生成你想要的角度的图片呢？好，我们把这个保存一下，保存按钮在这儿，这里有三道杠， 点击 save 或者 save as 都行，点确认，你也可以把它下载下来，点这个下载好，下载到某个地方，它导出来是一个这个东西，这个 json 格式的， 你就可以把这个工作流直接丢给你朋友他那边接收到了之后，他再拖进来，拖到自己的这电脑上，直接往画布上一拖，因为我左右都已经改变了，关掉，我新建一个空画布，好一拖拖到这个画布上，非常简单，不松手。出来了， 这工作流出来了，这个没办法，多角度不好玩，我们去找多角度的， 别人做好了这样的工作流，还给它保存成了 json 格式的，那我们下载下来，拖进去，然后再去下载一些东西。那我看到的就是这个国外大神，我不知道这个是不是他最开始的原创啊？总之他这里的信息是最全面的， 他告诉你这个模型在哪，多角度的插件在哪，还有这个加速 laura， 这些都是要下载的，下下下下啊，这，这个是他做的广告，就不下啊，这个是节点， 这个是参考工作流，那我们就先把它这个参考工作流下下来，点击进来之后跳转到了一个 github 页面，点击这个下载， 在这好一下它就下完了。我习惯上是喜欢把这些工作流给放到一个文件夹里的，这样的话自己找起来比较方便， 那尤其是你做好的，或者你调试好的工作流，这个就是我们刚刚下的二五幺幺的这个前面这个是演示的二五零九的工作流，这个二五幺幺 multi angle 就是 多角度嘛，它每一个名字其实写得很清楚。 好，我们跟刚刚一样也是拖进来，往这一放，我就说嘛，它会告诉我们遇到了什么问题，那它就有什么问题呢？ 他说 missing models 缺失模型，当加载这个图片的时候，下面的这些模型找不到，所以我们要把找不到的这个模型给下载一下，这个模型有点大了，二五幺幺 b f 十六三十八个 g。 好， 点击下载。 这还有一个加速 lara， 给它下一下八百多兆，这个不是很大，所以你要玩本地部署的这些 ai 模型，你的电脑 存储一定要够大，否则这十几个模型下来，那你的电脑就已经塞满了。这个下的有点慢，那我们等它下一会网址没法贴，之前贴被限流了，大家只能自己去英语网站里搜了这个关键词，官方版的它也有一个下载链接， 当然我们就以官方版为主，他这边没有报错的，我们就先不管他，就等他跑起来，哪里报错了改哪里，让他后台先自己下着。我们要先去下另外一个非常重要的东西，就是这个插件，找到这个插件把它下下来，就是这玩意。 这个网站叫 github， 可以 在这点下载这个扣的，这里点一个这个，然后这里有下载 download， 这个插件就很小，直接下这是个压缩包，给它解压一下。下载的这个网站我们改成中文，看的更清楚一点，它这里有安装的方式， 进入到四点一节点文件夹里，这里有两种方式，一种是克隆，一种是直接把它放进去，这两种我都跟大家演示一下。第一个下载刚我们已经下载好了，现在就去找到 comfyui custom notes， 把刚下的这个给它拖进来。 还有一种是 git 克隆，这个 git 克隆就是一个什么东西呢？这整个网页就是一个可以下载到它的一个网页，那么这个 git 克隆 就是你把这个这段代码也不是代码了，这段东西给它复制过来，找到相应的这个文件夹里，刚就是这个自定义节点文件夹， custom notes 这个里面右键 在终端打开，然后它这里会出现那么一个终端，黑色的就不要害怕，这东西根本就不是什么很高深的代码，就按照它一步一步去来就行了。粘贴， 然后按回车键，他就会在后台克隆这玩意，但是现在我们已经下好了啊，我不知道他会不会再克隆一个，现在他就在克隆，就等待他就行了。这个东西呢，我的理解他就是一个插件，然后同时他又是一个 独立的节点， computer ui 里面是没有这个节点的，没有这个节点我们就得自己去下，下完节点之后还得安装。刚刚我跟大家说的就是这两种安装的办法，现在它正在克隆 好，这个没克隆好，它这显示是 unable， 经常会出现这种没办法克隆的情况，不过无所谓，如果你碰巧克隆好了，那就行了， 这两种方式都可以体验一下。我一般都是下载先让它下着，然后我们再去看一下这个工作，大家没看到吗？它作为一个 j s o n 格式的东西，它很小很小是因为 这些东西它就是表面的那个说明书，你做一个东西，光有说明书是没用的，这说明书里面只有文字，但没有实质性的工具。我来告诉你，你要用电钻去凿一个洞，这个洞的大小是这么大， 但是现在你手上没这个电钻，你就得去网上把这个电钻下载下来，你还得把它安装到合适的位置里面。玩这个工作流的时候，很多很多东西都是需要下载，需要更新的，大家看到这里有个大大的叉，是因为我们还没有刷新这个界面，然后中间的这个 被它打包的点进去看，就它中间的这个过程，作者用好多这些节点，不同的模型，不同的 lora， 不 同的 clip 和 ve， 组建成了这么一个工作流。下载的时候再跟大家介绍一下啊，如果你想了解，你就可以简单了解，这边就是 models， models 就是 模型， 就是各个大公司，比如说字节，阿里，他们会弄很多很多个这种模型，这些开源模型就是免费大家用的。 这个 diffusion models 是 一个扩散模型，它跟另外一个模型叫，就这个这种类型叫 checkpoints， 都是以这个玩意儿 safe tensors 作为结尾的，本质上差不多，但是把它们分成了两个类别嘛，这个是 lora's， 这个已经说过了，这 ve， 这个 text encode， 然后这个是 diffusion models， 这个是 clipvision， clipvision 也是跟文本编码相关的东西。剩下的这些我就不太了解了，这个用的也不是很多，用的最多的就这几个。大家玩这个熟悉了之后就会发现，每次下载都是无非是下载这个，要么下载这个，要么下载它， 要么就全下，下完之后剪切或者复制到相应的文件夹里，然后再重启， ctrl v i。 我 的学习之路就是这样的，用人家的工作流，在这个工作流上面自己去调试，并不是他每个工作流，你把这些东西下载好了， 就能生成跟它参考图一样的东西了，你还得自己去调试的。不同人的电脑也不一样，进去这个里面去调这些参数，最主要的一个参数节点就是这个 saplla 这个节点，这是一个 k saplla 节点，还有别的一些节点也是，反正都是这个 saplla 类型的，它就是主要的这个 核心操作工具，反正这些东西大家自己去弄一弄，就是这些东西它并没有我们想象中去做那种 调色软件或者剪辑软件那么直观，你去改一个东西，你立马就能看到你得在这改完之后，你再跑个一分钟、两分钟你才能知道到底改了什么。 然后等你跑完之后，你又发现，你又忘了你之前改的这个东西是什么，所以只能自己去琢磨一下。但我觉得这这些都不重要，这些都不重要，我们理解他的整个逻辑是最重要的。你跟我说这个节点 说不定下周就淘汰了，这个工作流说不定再过两个月就会被新的工作流，被新的模型取代，还有可能节点更少，效果更好。所以我们现在去纠结他这个什么意思，这些东西没意义，就去理解他整个工作流。就是我 目前看来，你说这些东西会不会变化，那肯定会，但是他的这种运行逻辑，包括你去工作的这个逻辑是不会变的。因为这个工作流节点就是人类发明的一个效率最高、最容易 让大家去执行的一个东西。就从福特当年做出汽车流水线之后，人类的工业化快速生产东西，就靠这套东西。好，我已经下载好了，找到下载的这个位置， 看是不是他说的这几个，这个二五幺幺 b f 十六下好了，还有这个也是 v 一 点零， v 一 点零的也下好了， 都下好了，我们就要去安装，安装的时候要把它给擦掉，或者说你安装完再把它擦掉重启。我这个所谓的教程尽量慢一点，让大家陪着我一起做， 因为最讨厌的就是你自己一个人漫无目的的去搜，去问豆包，去问 jamie 奶，去问 groot。 很 烦，跟着我一起做就可以直接慢慢来了，所以我废话会比较多一点。主要就是这个 v a e 很明显就放到 ve 里了，跑到 ve 里给它一粘，看它这里都写了 put ve here， 把 ve 放到这个里面看，这人家都已经写好了，非常有意思，就生怕我们不知道这个很长的 four steps， 你 看到这边有个什么 lighting four steps， 这就是一个 lora， 这就是我说的它是一个辅助型的模型，就能够让它用尽量短的步骤 给他跑完找 lars。 哎，在这就像我现在已经熟练了，我就能很快的找到他们了。就一开始看完的时候还是挺两眼一抹黑的。这个清亮画板有意思就有意思，在这就是得自己放，放进去， 在放的这个过程当中，你就已经基本上熟悉了整个流程，它是有哪些东西弄出来，这两个记不得放哪了，我们再打开工作流，再看一眼就行了。工作流上面人家写的清清楚楚的，双击一下，打开它后台运行一段时间， 就会自己跳转到一个网页上，所以这个东西为开头了。你看，刚已经装了两个了，还有这两个刚我们不知道在哪了。好，这两个分别是 diffusion models 和 text in code， 这个放到 diffusion models 里面， ok， 进来了，进来之后得再重启一下网页关一下，后台也关一下。可能是我习惯了这么用啊，当然我也用了一下单纯的软件版，其实都是一样的， 继续双击它，它跑后台的时候你能看到它的后台，在跑报错的时候，你把这个一截截给豆包 jamie 奶什么的， 他们就能帮你分析出来，现在没有再报错了。上传一张图看一下，测试一下行不行。这个是第一个节点，上传图片的第二个节点就是 can 问 multangle camera， 我 们在这点击一下这个蓝色的运行，它就单独运行一到二这个两个节点， 它这一运行就把这个图片给加载过来了，加载过来的目的是方便我们调整摄影机，这个摄影机摸一摸就知道了， 当然这个并不是真正的摄影机，它的逻辑并不是说一个无级的摄影机，我们可以任意调整角度，它其实是有九十六个机位，我不知道设计这个的人是怎么想的，反正就 弄了九十六个位置，然后你弄到不同的位置，每个位置对应着一个提示词，它其实还是通过提示词去改变图片的角度的，并不是那么神奇的一个什么三 d 的 效果来看一下，我把它相机往它右侧面高居位往下打一点，拍一条看看。哎， 好，非常 nice， 非常 nice。 一 跑红了，红了，我们就点进去看一下是哪里有问题，有问题的地方 compeg 就 会给你用红的给你标出来。哪里有问题呢？其实是因为作者用的时候他用的就是这个 safensils， 但是我们下载下来的并不是，所以我们得找到我们下载的这个 再跑一遍看看。运行到现在为止，只要它是绿的就舒服啊。没报错，好，已经跑完了，我把这两张图给挪过来了， 可以看一下。这跑的效果还是挺不错的啊，我摄影机的角度是放在了高机位俯拍的一个角度， 然后他就是高级辅助拍的，这个效果基本上是没什么问题，他也把这个豆包水印也给放进来了，非常搞笑。那这个小教程基本就这样了， 大家有什么问题可以私信我，我看到的话就会回大家，大家通过这么一个工作流的简单学习，也基本上能够会用这些工作流了。就是怎么套模板吗？ 无非就是遇到报错，然后去解决，去下载，下载完之后就去安装这几个东西，如果你用的是官网下载的那个版本，你都不用进这些后台这些文件夹里，就可以直接下载出来了，更简单。 就这个东西我玩下来我才觉得就是一个信息差，你在之前不了解，你觉得，哇，这个玩意好高深啊， 大家怎么这么牛逼啊，都弄弄出来这么厉害的东西。实际上当你开始研究这种所谓技术性所谓 ai 工具的时候，你会发现 使用这些工具其实并不难，关于作品，关于怎么样生成好内容方面，难的其实更多是想法。就我个人觉得，现在单纯的生成这种好看的图片，什么科幻特效的这些效果已经意义不大了，就不足为奇了。剩下的就是 这个工具有了。大家怎么样去讲一些故事，再讲一些好玩的故事。就像我大概在一个月前刷到的一个特别牛逼的 ai 生成的视频，抖音上两百多万赞，我想大家应该都刷到过，就是那个讲 emoji 表情的那个 ai 视频， 太牛了，这类的东西我觉得才是我们使用 ai 进行内容创作的意义所在，因为这类的内容你没办法用实拍或者说一般的特效给它实现出来。好，这期视频已经够长了，如果你能观看到这里，那证明你的学习能力真的非常强，谢谢大家。
1.4万邱颖霏霏
08:44查看AI文稿AI文稿安装好 comui 主程序后，当我们导入别人的工作流都会遇到的最主要的两个大问题，第一个是节点缺失，第二个是模型缺失，所以这期主要解决节点缺失问题。 首先最重要的一点是 comui 的 节点全都放置在 comui custom node 这个文件路径下面，后面的节点下载安装也都是把节点文件下载到这个路径下，所以这个路径一定不要放错。 comfyui 的 节点百分之九十九都来自 github， 安装方法一共有四种，本期视频用到的所有链接也都放在了非输文档快乐老八资料链接整理里面，点击快乐老八 comfyui 零基础使用教程即可查看。 第一种，到 github 节点官网，按照安装及导安装，这里老八就安装个 comfyui manage 插件作为势力了。我们来到 comfyui manage 的 github 主页， 拖到安装这里，我们用方法 e 就 可以了，其他方法都不适合小白。我们先来看第一步，我们来到 custom nose 文件夹，在上方输入 cmd， 然后回车，就会来到这个界面， 然后我们复制第二步的链接粘贴到这里，点击回车， 当界面出现 down 的 时候，就表示这个节点已经安装完成了。我们回到 custom node 文件夹，可以看到我们的插件，文件夹已经在这里了， 然后我们重启 comui， 右上方这个就是 comui manage 插件了。 第二种，下载节点原始包进行安装，这里老八就安装个 comfy u i k j nose 节点作为势力了。我们来到 comfy u i k j nose 的 get up 主页，来到上面这里点击代码，我们先来看这个链接， 在 custom nose 文件夹上面输入 cmd， 然后回车来到这个界面，我们输入 git clone， 然后再把这个链接复制到这里， 注意它这里是有空格的，点击回车也能实现第一种的下载效果。有的时候有些节点它的安装说明只会给你说把节点克隆到 custom nose， 不 会像第一种说的这么详细，其实就是这样克隆的，我们也可以点击下面的下载 set， 也能得到这个节点的文件， 我们解压之后点进去删掉后面的妹， 然后拖入到 custom nodes 文件夹里面，这个节点也是可以安装好的。 然后我们看安装说明的第二步，安装依赖它，这里写的有点复杂，老八帮你们简化下，只需来到老八的资料整理这里下载一下这个环境安装程序， 点击右键在记事本中运行，这样我们就看到了这个程序的代码了， 前面这部分是选择调用你的 python 程序，后面是安装这个环境文件，然后我们来到这个文件夹路径下， 找到你的 python， 点 excel 文件，右键复制文件地址， 把刚刚的地址粘贴到这里，去掉两边的双引号， 替换掉原来的 python 路径，这样这个程序就可以调用你整合包里的 python 来安装环境了。 我们 ctrl 加 s 保存， 然后我们把它复制到你的插件文件夹里面， 双击即可自动安装插件需要的环境， 这里显示 so ssof， 就 代表安装成功了， 然后我们重启 comfyui， 点击左边节点，可以看到扩展里面已经有 kj nose 节点了， 这里要特别说明下，以后我们安装其他插件的时候，看到它的安装说明有安装依赖或者安装环境，它上方的插件文件里面有 requirements， 点 tx 文件， 或者在 custom notes 插件文件里面有 requirements， 点 tx 文件，都可以用这个环境安装程序安装。 第三种，直接拖入别人下好的文件，这里老八就安装个 comfy ui chinese translation 翻译插件。作为势利了我， 我们来到 custom nodes 文件夹下，如果你嫌上面安装麻烦的话，这里博主也把这些下载好的插件存在网盘里，你打开网盘里的 custom nodes 文件夹，找到 comfyui chinese translation 插件，直接把它下载到你整合包的 custom nodes 文件夹里就可以了。 我们重启 comfyui 看下， 现在上面已经有翻译插件了，我们的 comfyui manager 界面也被翻译成了中文。 像这样直接拖入下载插件文件的方式，如果重启 comfy ui 后没有显示你要的插件或者运行这个插件的时候报错的话，你就拖入第二步做的环境安装程序安装插件需要的环境。 第四种，通过 comfyui manage 节点进行安装，这里老八就用 comfyui easy use 节点作为势力了，这种安装方式也是最常用的一种，我们点击右上角的管理器，点击节点管理，直接在这里搜索 comfyui easy use 节点，选择最新的版本点击安装，安装好后点击重启就完成了。 我们点击左边节点，就能看到刚刚安装的 comfyui easy use 插件了， 另外点击节点的标题也能直接进入节点的 github 官网，可以查看节点的介绍。 comfy ui manage 里面收入了大部分的节点，还有一部分节点并没有被收入。没有收入的节点就需要我们来到节点的 github 官网，参照前几种安装方法进行安装了。好了，这期教程就到这里， 麻烦宝子们点个关注，支持一下。本期视频用到的所有链接已整理至非输文档链接、视频简介或抖音公开群查看。
139快乐老八
02:59查看AI文稿AI文稿最近有挺多粉丝问我这个康复 u i 怎么安装，现在我出一个教程，首先你要准备一个康复 u i 的 秋叶整合包，没有的在评论区扣六六六。 其次你就要准备这四样东西，第一个是解压工具，因为这个康复 u i 的 整合包它的容量还是蛮大的，所以需要用到这个工具去解压， 解压完之后他就是这个文件夹，接着就依次安装这三个环境依赖，没有环境依赖的也在评论区扣六六六。然后打开解压出来的整合包，在里面你会找到一个启动器，双击打开， 那么你就会进到这个启动器的页面。打开启动器之后，第一件事先点击设置， 再找到代理设置，右边有几个开关，如果你是没有魔法的，那你就不用设置了，这下面默认开着就可以了，如果你是有魔法的，那这下面就关掉，上面开了， 简单的说就是魔法用上面，没有魔法用下面。接着找到版本设置， 在右边这里选择最新日期的版本，点击切换，再点击确认，可以把 ctrl y 更新到最新版本， 然后来到左上角点一键启动，再点击右下角的一键启动，启动过程中会在启动器这里显示这一些启动的过程， 等到完全启动之后，他就会弹出这一个最基本的纹身图。工作流，那么你可以尝试运行，会发现报错了， 所以在这里给大家提个醒，你的康复 u i 安装成功了，并不代表你就可以运行所有的工作流，接下来你要做的是学习最基本的工作流的使用方法，比如查看报错，刚才报错之后，这里显示了红框，说明这里出了问题， 其实就是没有选择模型，现在我随便选择一个模型再尝试去运行，你会发现，哎，就可以了。 在后续的 com 加使用当中，其实还会遇到其他的问题，比较常见的就是显存不足，那对应的方法就是设置虚拟显存。 还有环境冲突，这个冲突一般是指环境依赖的版本冲突，那你就要去学会怎么看他们的环境依赖版本， 以及如何去安装和卸载相关的依赖环境。最后就是各种不同模型在不同工作流当中的运行逻辑以及搭建思路， 入门相对痛苦，但也因为痛苦入门之后你相比其他人会有更大的优势，特别是在未来 ai 时代。
873杠精强哥![ComfyUI秋叶版启动不了报错动态链接库初始化例程失败问题 解决问题不啰嗦第15期，Comfy UI秋叶版启动不了报错：动态链接库初始化例程失败，导致程序异常退出问题
一、先来看什么问题？
运行绘世启动器，出现报错OSError: [WinError 1114]动态链接库(DLL)初始化例程失败，导致程序异常退出，退出代码为1，最常见的诱因是PyTorch依赖的VC++运行库被误删、损坏，导致DLL无法初始化
二、怎么解决？
打开微软网站，找到对应版本，如果找不到，喂到嘴的鸭子，不吃就飞了
64位系统安装X6 4，32位系统安装X8 6，建议两个版本都安装，因为有些老旧软件还是32位的
下载后先别着急安装，先去电脑左下角设置，应用里面看一下是否有单独的2015、2017、2019或2022版本，有就先卸载掉，因为现在安装的2015-2022已经合并为一个合集安装包
如果已经安装过，点击修复
完成安装后记得重启电脑，再次运行启动器，就可以正常启动了
看似很简单的问题，等你遇到也会束手无策
关注我，教你解决更多comfy UI问题
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01:0166AI云端货架
13:16查看AI文稿AI文稿如何用 coffee ui 等开源软件完成一部 ai 短剧的制作？大家好，我是程序，欢迎来到第九期。今天我们详细讲解一下 ltx 二点三的工作流，包括纹身视频、头身视频、音乐声视频和手尾帧等， 同时讲解它对电脑配置的要求，必要插件和工作流优化等内容。内容比较长，请大家先点赞、收藏加关注。好，现在我们来到 coffee ui 的 界面， 还是一样，我们依然是选择官方的工作流。首先我们点击左边的模板，然后点进来以后找到视频。好，第一排最右边这个是他的图声视频，这个是他的音乐声视频，再往下拉，这是纹身视频， 这边这个是首尾针。那么今天我们主要以这个音乐声视频来详细讲解一下，我们点击它的工作流，大家看到左边这里是它的模型文件，包括 check point， 其实这个是颗粒布，这个是他的一个放大模型，他的工作流是采用双彩样，下面这是他的模型文件存放地址。好，我们现在看到这个工作流，他把 所有的工作流全部隐藏了，那么我们只需要把它进行解压出来，先把它拖到边上去，然后在这里右键选择解包工作流，这个时候才是他的整个工作流的真面目。好，我们现在看一下，这是他的一个图像加载区域，这个是他的音频加载区域， 这里整个是他的模型文件加载区域，毕竟他是有音频的，所以说他要比我们平常的工作流要复杂一些。这里可以输入我们的提示词， 这里设置我们的尺寸，包括这是这里是帧数，这里是时长，但是呢他这个工作流啊还是需要改造一下才能用，那么我就不展示我们的改造过程，我们直接展示我们改造结果。好，这就是我们改造的结果。 大家可以看到这个红色的节点要么是替换的，要么是增加的，比如说第一个，第一个这个是我们的音频裁剪，比如说我们输入一整段的音乐，他长达四分钟，实际上我们的视频也只能出二十秒或者三十秒，那么这个裁切工具就特别有意思，比如说我这一段视频结束时间是五十三秒， 那么下一段视频我们可以从五十二秒开始，然后再跑二十秒，然后以此类推，直到把我们这个四分钟的音频全部给他跑完。然后这个节点是预览，是用来展示我们当前所裁切的这个部分，然后这个节点就是图像压缩的节点，它这个节点还是比较好用的。 再来到上面是两个 lra， 第一个 lra 是 vbvr， 它是一个奖励， lra 对 我们视频生成这个动作是有很好的引导作用。然后后面这个 lra 是 一位大佬所开发的，它是专门解决我们 ltx 二点三 在生成视频，当在讲中文的时候，他有可能出现字幕，而且字幕还是乱码，那么这个解决方案有三个。第一个方案就是我们所有的提示词可以用英文来写，再加上我们叫仙侠的这个 lo ra， 然后再加上 k j 的 这个强制负面提示词， 因为我们这个工作流它的 c f g 值是一，所以在当 c f g 为一的时候，它的负面提示词是不生效的，我们加这个节点是强制它负面提示词生效。所以说我们一共用三种方案去解决它带字幕的问题，这里是模型加载区域，然后这里是 参数区域。这两天我在测试过程中，我发现我们尽量用幺二八零乘七二零的这个尺寸去生成我们的视频，这样的话能够保证我们的视频画面不会崩，当它的尺寸越高，它的效果越好。 然后这里是我们的彩样器，我是选择这个 c f g 的， 好像效果还是比较好的。现在我们来看一下之前我测试的时候生成的一段 mv， 就是 这个视频，它是直出七二零 p 的， 我没有进行任何的再次放大，大家先看一下它的效果， 这是一个二十秒的视频，效果还是很不错的。这个二十秒的视频用时是十分钟，过一点六百三十四秒，那么上一段生成他的结束时间是五十三秒，那么我们再生成下一段二十秒的视频，我们可以在这里把它写成五十二， 这里设成一分十二秒，刚好二十秒。那么当我们把整个视频伸出来，我们剪辑的时候，实际上我们要把它的原声关闭，用我们自己加载的原声，这样的话我们能够保证我们的音效不被污染，但是我们可以听一下我们这个原声效果怎么样。好，我们把它拉到三十三秒，然后我们听一下原声的效果是怎么样的， 非常不错，我们原声效果要比他刚才输出的效果是怎么样的，我们再对比下他刚才输出的效果， 音质确实有污染。现在我们在生成下一段的时候，我们再添加一个加速节点，双击，然后这里输入 set 好， 我们添加这个节点，这就是我们之前安装的 set 的 touch 二点二，他对我们的视频加速也是有效果的，但是我之前为什么不用呢？因为我的配置还是够的，所以说任何加速他都有可能对本身的画质有所影响。所以说我之前是没有添加，但是现在为了提速，我们可以尝试用它一下， 然后我们可以选择 cedar tension f p 十六库达的这个，然后我们把线给它连上，它就连到这里， 就连到这里，这样的话我们的连接生效。对了，我们这里还有一个非常重要的节点，就是这个东西，它这个节点就非常厉害了，尤其在这个工作流程链路生成过程中， 当工作里有完成某一段工作的时候，把它的这个模型文件和它所占用的内存显存全部给它卸载掉，然后再进入下一阶段的一个工作，这样的话减少我们的电脑负荷，甚至如果没有它可能到下一段，比如说这个 ve 在 解码分块的时候 有可能就爆掉显存或者爆掉内存。好，现在我们开始运行，看我们加了这个散热器以后，它的运行是多长。在它生成过程中，我来给大家介绍一下我们的内存和显存占用情况。大家可以看到这个内存已经爆到五十三 g， 而它的显存也只是二十二 g， 如果大家内存和显存不够高的情况下，可以适当降低它的分辨率，比如说这里可以设置九六零乘五四四，整个生成完成以后再进行一次高清放大，实际上目前我们直出的七二零 p 也是需要再一次进行放大，发达到幺零八零 p， 然后我们才可以用 好。在它的生成过程中，我们介绍一下它对我们的电脑配置的要求。它这个 f p 八的模型文件接近二十七个 g， 如果选存 小于二十四 g， 基本上是没有办法跑的，但它专门有一个针对五零系显卡的，只有二十个 g， 那 么那个模型文件我们的 十六 g 显存也是能跑的。其实内存我感觉至少要有个六十四 g， 要不然这么多模型文件根本加载不下。那么当我们显存比较低，比如说十六 g 或者十二 g 的 时候，那我们可以选择它的这个 g g u f 量化模型， 只需要在对应的位置输入它的 g g f 模型文件，然后把它的线给它连上，把这个加载器和替换掉就可以了。 包括下面这个克里普加载器也一样，我们可以选择 g g f， 但是无论显存多大，我觉得内存都应该超过三十二 g， 这样的话跑它应该没有什么压力，包括我目前跑这个工作流，我的六十四 g 内存也是勉强够用，如果我去跑三十秒的视频，可能也会包内存 好。生成完毕，我们看到是五百七十六秒，看来加了这个三者胎神，他只是提升了一分钟，比原来六百三十四秒提升了不到六十秒。我们现在看一下它的效果，这是紧接着前面一段音频的，后续的二十秒我们听一下， 大家可以看到我们这个是没有字幕和乱码的，看来我们的策略是行之有效的。好，接下来我们讲一下我们的核心的插件，要想运行这个 ltx 二点三，有几个插件是必须要安装的，我们点开 manager。 好， 现在看一下我们所有安装过的， 这里输入一下 l t x。 好， 这两个插件是必须要安装的， l t x video， 再加上它的这个插件，然后再看一下，我们还会遇到像电脑显存较低的情况下，要用到 g g u f， 这个必须要安装，还有这个 layer style 也是需要安装，包括 k g n l 子。 好，基本上就这些，那么现在这个音乐生成视频我们基本上都讲完了。 ok， 接着我们去看纹身视频，还是一样点模板视频。这里，好，这是我们的纹身视频，我们先把它的这个工作流解压出来，我们直接按照他的默认提示词。好，我们点击运行。好，生成结束，我们看一下效果，用时一百七十秒，不到三分钟， 挺不错，那么我们这样找豆包给我们一段提示词，把时间设置成十秒，它的时间在这里。十，好，我们现在得到了一组提示词，直接给它粘贴进来， 但是生成之前我们这还要加个东西，就是这个东西是防止它报现存给它连接上，然后我们开始运行。 这个工作里，我目前除了他没有进行任何改造，实际上我只是演示给大家看一下效果，这里面要改造无非就是给他夹老软，再就是限制他在输出的时候有这个中文的乱码字幕。这里还有一个细节啊， 当我们直接托官方的，无论是图声视频还是纹身视频，或者是这个音乐转视频的工作流，他不能够直接使用，我们要用的时候，我们要在这里把这个帧率的这根线给他连到这个 b 点上，然后我们的工作流就正常了。 好，出来了一个十秒的视频，我们现在看一下它的效果。 还可以，因为没有加这个 v b v r 这个奖励老软，所以说它的效果好像不是很好。 好，接下来我们看一下我们的图示视频，还是在模板里面找，这是图示视频，我们点进去一样给他工作流程解压出来时间，我们设十秒吧， 加载一张图片，随便输入一段提示词，一个男人在说话，这是他要说的话，然后我们点击生成。好，生成结束，用时是二百八十五秒，我们再看一下它的效果。大家好，我是陈旭，我们是博主的 ai 扎势产， 因为是十秒的视频，我给的话术太短了，然后导致他的语言混乱。好，我们又重新给他写了一些话术，再次运行一下。好，这就结束，我们再听一下它的效果。大家好，我是陈旭，一个 ai 形象，我还有一个搭档，他叫希然， 他这次是动作夸张，还有字幕，不过整体效果还不错，因为他脸一直没有崩，环境也没有崩。好，现在还有一个工作流没有讲，就是我们的首尾针，工作流好，点进来。好，我随便加载了两张图片提示词，我们改一下，他端着咖啡走到窗前， 一样工作流我们就不去更改了，直接用他试乘，这里有做一个十秒吧，五秒太短了。好，试乘完毕，我们看下效果， 这是在没有加任何奖励 lara 情况下跑成这样的一个状态，我觉得也还能接受，而且我们的提示词特别简单，什么都没有，那么真正要跑出好的视频还是需要在提示词下功夫 好。我们今天一共介绍了 ltx 二点三的四套工作流，第一个是纹身视频，第二个是图腾视频，第三个是音乐声震视频，第四个是首尾针视频， 而且他的能力是可以做到三十秒左右的一个视频主要是看我们的电脑配置，其实如果内存够大，我估计跑个一分钟视频应该也是问题不大。然后接下来就是我们的小浅层，用户可以选择把它两个替换成 g g f， 然后再就是我们的生成字幕的一个限制，再加上我们的一些奖励 l r， 让他动作更加连贯 和更加符合逻辑。然后再就是一些细节上的调整，比如加上一些我们清华村的一个节点，还有包括可以裁剪音频的一些小的节点，这些东西都很有用的。我们整个 coffee ui 的 全流程到这里也基本上讲完了。 接下来每一期我会给大家做一些具体的，包括视频呀，包括音频呀，包括图片的一些效果，然后给大家展示，那么今天的演示就到这里感谢大家观看，我们下期见。
4537晨序AI工坊
48:42查看AI文稿AI文稿五月最新的秋叶 comfyui 整合包已经更新了，不用复杂的环境配置过程，只需三步一下载，二解压，三双击打开即可使用。支持 win mac 和 a 卡，最低幺零六零显卡显存八 gb 即可本地部署运行。和那些花钱还要排队的网站不同， comprise ui 这次的更新诚意拉满，内置三百加模型，工作流，图片和视频直接本地生成，无惧审核压力，不用积分，不用排队，也没有暗此暗月的计费套路。无论是做最近很火的漫剧分镜，还是工作需要的电商产品详情页， 还是创意十足的三 d 建模渲染，都是点一下的事，想试试的。老规矩，验个牌，现在开始教学， 各位同学好，我们这节课呢，来教大家如何第一次搭建工作流。相信大部分来学习 confluence 的 同学都是对 stable diffusion 的 操作有一定理解的，所以我们下面呢，就对比一下 stable diffusion 当中不同的操作模块，来帮助大家更深刻的认识 confluence 的 流程。是这样的， 我们先选择一个大模型文件，选择好之后呢，输入正反面提示词，然后设置输出尺寸。必要的时候呢，我们会选择一个插件模型， 选择好插件模型之后，我们点击生成，最终呢，在右下方就会生成一个我们符合提示词要求的内容。那么其实像大模型 ve 模型正反面提示词，生成图片时所使用的彩样器，以及生成时的输出尺寸插件，还有生成结果 在 confui 当中也是对应有相同功能的节点的，只不过这些节点呢，在 confui 当中，我们可以对其任意的移动位置删减或者复制或者新增一些其他功能的节点，来强化我们生成的结果。 所以相比于 stable diffusion 不 可动的模块， confui 当中的节点呢，它的灵活性会更强。至于在生成效果上，两者并没有特别大的区别，甚至它们使用的模型文件都是相同的。大家可以将 confui 呢理解成开发者版本的 stable diffusion， 它的自由度呢会更高一些。 我们下面来简单的介绍一下 ctrl y 的 基础操作。我们首先点击右下方的清除，将当前默认的工作流呢进行清除。清除之后，我们就得到了一个空白的操作台，我们右键界面当中的任意位置，然后点击新建节点， 就可以从中呢选择我们想要创建的功能节点，例如我们现在点击新建节点当中的彩样，点击创建 k 彩样器节点，那么这样一个具备 k 彩样器功能的节点就被我们创建好了。 相信从这个节点当中呢，大家不难看到在 stable devolution 当中，我们熟悉的参数，例如彩样器选项，提示词，相关性以及迭代部署。 我们在节点当中呢，还能看到很多颜色不同的小圆点，此时我们拖拽其中的一个小圆点，例如拖拽紫色的模型圆点， 拖拽后松开，可以看到此时就弹出了一个选项菜单，其中下方这个区域呢，是我们拖出这个圆点之后经常会创建的节点选项。因为我们拖拽 k 彩样器当中的模型圆点，通常呢会创建一个 checkpoint 加载器，简易的节点， 此时呢， checkpoint 模型加载器与 k 参照器这两个节点就以相同颜色的模型原点进行了相连，其他位置的原点呢，也是相同的逻辑。我们拖拽之后呢，选择我们需要创建的对应节点，那么两个节点当中相同颜色的原点就会进行相连。 此外，我们双击所创建节点的名称，可以看到此时它的名称呢，就变为了可编辑的状态，我们就可以对其名称进行重命名，比如我们给它起一个名字叫模型， 然后回车确定，这样名字就改好了。当然通常是没必要刻意修改这些节点的名称的，但有些时候呢，可能两个节点是相同的节点，只是功能不同， 所以需要对其修改名称。例如在 k 采集器当中，我们拖出正面条件，这个源点会创建一个叫做 clip 文本编码器的节点，这个节点是用来输入正面提示 词的节点，这两个节点是相同的节点，这 是一个连接正面提示词，一个连接负面提示词。所以有时候呢，我们就要对这样的情况对应的节点去修改名称。比如说把连接正面条件的这个节点呢，我们改名为正面提示词。把连接负面条件的这个原点的节点呢，我们改名叫做负面提示词。 不过平时自己用的话，即便是这样的情况，其实也没必要修改。我们点击之后可以选中这个节点， 选中之后呢，这个节点的周围会多出一些白圈来显示我们已经选中了这个节点。选中之后，可以对当前的这个节点呢进行拖拽，或者呢 ctrl 加 c 复制， ctrl 加 v 粘贴，再或者呢按 delete 键删除，跟我们在电脑上操作文件呢是非常类似的。 我们最后来简单介绍一下 confy 右下方的这个操作位置。首先最常用的就是点击添加提示词队列来开始运行工作流。我们创建好完整的工作流之后呢，点击这个位置就可以开始运行当前的工作流，这跟我们在 stable default 当中点击生成是一样的。 我们创建好一个完整的工作流之后，如果确定运行无误，你想保存的话呢，就点击这个模块当中保存的按键。点击之后呢，给这个工作流起一个名字，比如说我们起名叫 abc， 然后点击确认，此时我们这个工作流啊就会作为一个工作流文件下载到本地， 可以看到此时我浏览器的右上方呢，就已经成功的下载了这个工作流文件，拖拽到我们当前的浏览器 comui 的 操作页面就可以了。 另外就是我们刚才演示过的清除当前所有的工作流节点，我们点击清除，点击确认画面就清空了。当然我们同样是可以通过 ctrl 加 z 撤回刚才的操作的，或者呢按 ctrl 加 y 去重新执行刚才的操作。至于其他的功能不是特别常用，我们就不再赘述。 下面话不多说，我们来开始演示如何从零开始搭建一个完整的纹身图。工作流通常呢从原点最多的工作流节点开始搭建， 就是 k 彩样器，我们右键画面当中任意的空白处点击新建节点，点击彩样这个选项，从中呢点击 k 彩样器，我们创建一个 k 彩样器节点， 这个节点上面的原点是最多的，所以我们先创建它，将来创建其他的节点呢，调理会更加的清晰。我们下面拖拽 k 彩样器节点当中的模型原点， 拖出之后呢，松开我们点击创建 checkpoint 加载器简易这个节点，然后我们再次拖拽 k 彩样器当中橙色的正面条件源点，松开之后呢，点击创建 c l i p 文本编码器节点，负面条件源点呢，也重复刚才的操作。拖出之后呢，创建 c l i p 文本编码器节点， 然后我们继续对 k 彩样器这个节点上的源点呢进行拖出操作。首先拖出左侧的这个粉色的 lighten 的 源点， 拖出之后呢，我们点击创建这个叫做空 lighten 的 节点，这个节点呢是用来输入输出图片的尺寸的，那么最后呢，就只剩下一个原点没有拖出了，就是 k 彩样器右侧的这个粉色 lighten 的 原点，我们点击拖出，然后点击选择创建 ve 解码这个选项。 最后呢，我们点击拖拽 ve 解码这个节点当中图像的这个节点拖出之后呢，我们点击创建保存图像这个节点， 这样一来我们纹身图工作流所有的节点呢，就都已经创建完成了，但如果现在我们点击添加提示词队列来运行节点的话，可以看到 ctrl u i 呢会给我们一个十分明显的提示，告诉我们哪些节点是出问题的， 包括这个节点上面的哪些原点是没有进行连接的，所以我们就可以根据提示呢来继续补全我们当前的工作流。首先是两个 c l i p 文本编码器当中左侧的 c l i p 原点， 我们需要将其与 checkpoint 加载器节点当中的 c l i p 原点进行连接，连接好之后呢，我们再将 ve 解码器当中的 ve 这个原点，将其与 checkpoint 加载器当中的 ve 原点进行连接， 这样的连接逻辑其实很好理解，相同颜色的原点连接相同颜色的原点就可以了。最后我们选择一个合适的模型，写下我们需要的内容， 比如说 one go， 我 们点击生成可以看到此时我们就成功的生成了一个符合提示词描述的内容。那么至此呢，我们文生图的工作流就搭建完成了，相信各位同学只要跟着我们的视频一步一步的操作，都是能够搭建成功的。 即便在搭建过程当中出现了原点没有连接全的问题， comui 在 运行之后呢，也会给出一个明显的提示。 那么我们最后呢，来对康飞 y 的 工作流搭建进行一个总结。首先大多数情况下呢，我们从零开始搭建节点，都是要先创建一个 k 彩样器节点的，因为这个节点上面的圆点最多，我们创建好它之后呢， 将 k 彩样器节点上面的圆点拉出之后，往往只需要创建一个节点就可以，所以调理会比较清晰。各 同学可以把 ctrl y 的 操作理解成搭建台式电脑，像左侧的 c l i p 文本编码器， check point 加载器，还有 comlight 的 输入尺寸的节点，就相当于我们的键盘鼠标，我们将它们插在电脑的主机，也就是 k 测量器上面，通过 k 测量器进行运算，最终呢再输出到显示器上面， 这样来类比呢，相信各位同学对 control ui 的 节点连接逻辑就有了更贴近生活的体会。至于我们 stable default 的 操作逻辑非常的相似，也就是先选择模型，再输入提示词，再选择采用方法， 然后设置输出尺寸，最后点击生成，这是一个十分正常且完整的生成顺序。而在 control ui 当中呢，也遵循这样的顺序，例如此时我们更换一个随机种子，然后点击添加提示词队列， 我们可以看到绿色的位置啊，就是标注在生成过程中工作流运行的一个顺序。会先从 checkpoint 模型加载器开始 获取我们使用的模型信息，然后进一步的获取正反面提示词和输出尺寸，最后呢，将它们都集成在 k 彩样器，整合这些信息之后呢，由 ve 解码器进行解码，最后呢留下我们的保存图像这个工作流节点。 不过相信大家第一次接触 cfui 的 话，即便工作流能够搭建完成，其实对工作流运行的逻辑呢，也处在一个比较懵懂的状态。不过根据我的学习经验，大家学习 cfui 最好呢，能够本着先操作后理解的方式来进行学习。 我们前期从零开始教大家搭建工作流，也并非是为了今后你一直从零开始搭建，而是为了在不断的搭建当中愈发的理解 cfui 的 运行机制。 像在将来获取了其他作者所创建的完整工作流之后，我们也可以更加灵活地对其加以改进，使其符合自己的需求。对此呢，我也专门制作了一套课件，上面不仅展示了 stable diffusion 不 同的功能模块去对照 comfy 当中的节点的一个对照图， 同时也包含了我们课上所讲解的 comfy 基础操作知识以及工作流搭建流程，还有最后的总结。各位同学如果需要本节课的课件的话，也非常欢迎在评论区留言，我会尽可能的帮助大家解决在操作过程当中遇到的问题，同时也会发放这套课件。那么以上呢，就是本节课的全部内容， 各位同学如果觉得本节课的内容对你有帮助的话，也不妨点一个免费的一键三连支持一下，我们就下节课再见！各位同学好，我们这节课来讲解 confui 精细化纹身图工作流的第一部分。我们首先来说明一下什么是精细化纹身图工作流。 我们首先打开 stable diffusion， 相信熟悉 s d 的 同学呢都知道 stable diffusion 是 只有一个正反面提示词输入窗口的 们，此时在正面提示词窗口当中输入 one go 还有 right here， 然后选择一个合适的负面提示词模板，点击生成，可以看到此时我们就生成了一个符合提示词描述的结果。那么如果我们想要在画面当中生成两个人物，其中一个是红色头发的少女，一个是蓝色头发的少女， 正常的思路呢就是在提示词当中再追加对于另外一个少女的描述，也就是 one go blue hair。 剪好之后呢，我们再将画布的生成尺寸去拓展一倍，再次点击生成，我们可以看到此时生成的结果呢，并不是十分理想， 我们明明想要生成两个少女，但是画面当中却只有一个，而头发的颜色呢，是以红色和蓝色拼接形成的。 我们现在回到 confui， 打开我们预设好的工作流，也就是精细化纹身图工作流。相信此时部分同学已经猜想到了，既然 confui 相比于 stable default 能够更加灵活地去部署模块儿，也就是节点，那么我们就可以同时部署两个提示词的输入窗口， 来分别描述我们想要生成的两个人物，最后再通过一定的方法呢，将两个人物合并在同一个图像上，以此呢来避免 stable default 当中因为提示词无法做分割 而导致两个人物的特征同时出现在一个人物身上的情况。例如此时我们在 confui 当中，第一个正面提示词输入窗口呢，我们输入红色头发的少女，而第二个提示词输入窗口呢，我们输入蓝色头发的少女。 这些都输入好之后呢，我们点击添加提示词对列，可以看到我们此时生成的结果呢，左侧的人物就是红发的少女，而右侧的人物就是蓝发的少女。 由于这两个人物的提示词都是独立成一个节点的，所以并没有出现颜色之间相互混合，特征之间相互混合的情况，这就是精细化纹身图工作流的优点。 那么话不多说，我们下面就从零开始教大家如何搭建精细化纹身图工作流。我们首先新建一个空白的工作台，点击左上方的文件加图标，点击这个加号，新建好这个默认工作流之后呢，我们清空当前的工作流节点， 下面的操作就与我们之前所讲解的纹身图工作流操作十分类似了，我们依然在任意的空白位置，右键点击新建节点，点 击采样，然后点击 k 采样器。回想起我们上节课所举的类比， k 采样器呢，就好比电脑的主机，我们下面要把键盘，鼠标还有显示器都接到这个主机上，所以我们下一步呢，拖出模型这个圆点 松开之后呢，创建 checkpoint 模型加载器。与基础纹身图工作流不同之处在于，我们这次呢，从 clip 这个圆点上面拖出的内容一共有三个，也就是两个正面提示词输入窗口，以及一个负面提示词输入窗口。 当然如果各位同学想要拖出两个负面提示词输入窗口也是可以的，但通常负面提示词是通用的，所以我们只拖出一个负面提示词窗口就可以。 我们回到 k 彩样器这个节点，从 latent 源点当中呢，我们依然拖出一个节点，叫做空 latent， 用来输入输出图片的尺寸。大家在拖出节点之后呢，最好整理一下它们摆放的位置， 这样将来在拖出其他节点时，调理会更加清晰。然后我们继续从 k 彩样器右侧的 latent 源点当中拖出，选择建立 ve 解码，然后再从 ve 解码这个节点当中拖出图像，选择保存图像这个节点， 然后我们回到 ve 解码这个节点，将 ve 源点与 checkpoint 加载器当中的 ve 源点呢进行相连，这两个是相同的颜色，都是红色的， 我们下面要创建一个之前的课程当中没有提到过的节点，它的名字叫做条件采样区域节点。对于这样的节点呢，我们可以直接双击画面当中的空白区域，打开搜索选项，在搜索选项当中搜索它的名称，我们就搜索条件采样 区域。值得一提的是，旧版的 comui 是 不支持搜索中文的，各位同学需要更新到新版的 comui 才能搜索中文。 我们选择搜索结果当中的条件区域彩样这个选项，这个节点呢，一共要创建两个，所以我们复制当前创建好的条件彩样区域节点， ctrl 加 c， 然后 ctrl 加 v， 粘贴一个一样的， 然后我们分别将条件采纳区域两个节点上面的条件左侧的条件呢，与 clip 文本编码器右侧的条件相连，就连接到两个正面提示词 clip 文本编码器右侧的条件原点上。 连接好之后呢，我们再次双击空白的区域，搜索一个叫做条件合并的节点，搜索到之后呢，我们点击创建，然后我们将两个条件采纳区域右侧的条件一，条件二原点相连，它们的颜色也是一样的。 连接好之后呢，我们的所有节点就都已经创建完毕了，剩下要做的操作就是将那些没有连接好的原点进行相连，逻辑也非常简单，相同颜色的原点连接相同颜色的原点。首先将条件合并当中，右侧的条件原点连接到 k 采集器的正面条件原点上。 最后呢，再将我们要输入负面提示词的 c、 l、 i、 p 文本编码器节点右侧的条件源点连接到负面条件源点上。这样一来我们康复 ui 精细化文声图工作流的第一部分就搭建完成了，我们现在点击添加提示词队列来测试一下， 可以看到我们整个的工作流呢是没有出现报错的，但是生成的结果呢，并非我们一开始所演示的那样的结果，其原因在于我们并没有设置合适的参数。所以我们最后呢来讲解一下如何设置合适的参数，让我们想要生成的内容出现在合适的位置。 首先我们要设置的是最终所生成的图像的宽高，在空 light 的 这个节点上面，我们将生成图片的宽度呢，从五百一十二的默认宽度改为一零二四。当然这个参数呢要根据大家的需求来决定，我们测试的话就设置的稍微小一些。然后我们要设置的是条件参照区域节点上面的参数。 各位同学可以把精细化纹身图工作流理解成我们分别生成的两张图片，生成之后呢，再将这两张图片合并为一张图片，其中传统的 konlighten 这个选项呢，设置的是总图片的尺寸，而两个条件参照区域节点上面设置的尺寸呢，则是合并之前两张图片各自的尺寸。 所以我们首先来设置第一张图片的尺寸，我们就设置为五百一十二乘五百一十二，第二张图片的尺寸呢也是相同的，五百一十二乘五百一十二，这样两张图片加起来的尺寸呢，就可以满足一零二四乘五百一十二的尺寸。 其次我们要设置的是第二张图片在画面当中的坐标，由于第一张图片生成时默认的坐标就是从左到右，从上到下，从零 零开始这样一个坐标，因此第一个按默认的坐标就可以，也就是 x 零 y 零。各位同学可以在脑海中构建一个坐标轴，只有两个方向， x 和 y。 那 么第二张图片呢，就要摆放在第一张图片的顺位位置，与 其相连。那么首先第二张图片在高度上是没有进行移动的，两张图片的关系呢，我们设置的是横向摆放，所以第二张图片的 y 呢，和第一张图片是一样， 都为零。但是第二张图片需要向右平移一个图片一的身位，所以此时第二张图片的条件采用区域 x 值呢，我们就设置为五百一十二， 然后点击确定。这样两张图片呢，就是从左到右依次摆放，横向摆放的关系最终生成后合并在一起。提示词方面呢，我们就套用之前所使用的提示词，也就是第一张图片生成红色头发的少女，我们输入 a girl 还有 red hair。 而第二张图片呢，我们来生成蓝色头发的少女，输入 a girl 还有 blue hair。 写好之后呢，我们再次点击添加提示词队列，可以看到此时我们生成的结果呢，就是一个总尺寸为一零二四乘五幺二，左侧五幺二乘五幺二的尺寸为一个红头发的少女，而右侧五幺二乘五幺二的尺寸为一个蓝头发的少女，他们之间紧密相连的关系了， 并且两张图片的人物造型呢，互不影响，独立存在，这都要归功于我们创建的两个独立的正面提示词窗口。 当然各位同学在创建的时候呢，也不推荐去死记硬背，可以跟着我们的视频一步一步的来创建精细化纹身图的工作流。 我们再次强调，教大家逐步创建工作流的目的并不是为了让你去死记硬背，而是为了让你在不断的练习当中能够理解 comfyui 的 运行机制，能够在将来获取到一些其他作者现成的工作流之后，更善于自己加以改进，为自己所用。 不过话说回来，各位同学可以看到我们当前生成的两个人物，虽然说彼此独立，互不干涉，但他们的融合程度也非常的低，两个人物呢，并非处在同一个背景上，有着非常强烈的割裂感， 那我们该如何既能保障两个人物的造型相互独立，互不亲染，同时又能保障人物处在同一个背景上，让他们相互融合的自然呢？这个知识就留给各位同学思考，我们在下一个视频当中呢，会详细的讲解如何将精细化纹身图工作流当中人物的背景在生成时变为统一的背景。 同样针对于本节课的知识呢，我也制作了一套完整的课间，这面不仅说明了精细化文生图工作流的逻辑，同时也有详细的精细化文生图工作流搭建的过程， 还有最终搭建好之后的全貌展示。同时本节课的康复 ui 搭建好的工作流文件呢，也会发放给大家，各位同学有任何的问题非常欢迎在评论区留言，我会尽可能的帮助大家解决问题，同时也会发放本节课的相关资料。那么以上呢，就是本节课的全部内容， 各位同学如果觉得本节课的内容对你有帮助的话，也不妨点一个免费的一键三连支持一下，我们就下节课再见。各位同学好，我们这节课呢，来讲解 cfui 精细化纹身图工作流的第二部分。 相信各位同学通过上一节课的学习呢，已经掌握了如何从零开始去创建一个完整的精细化纹身图工作流。通过这个工作流，我们一共创建了两个正向提示词输入节点，这两个节点的提示词内容不同，我们最终生成的结果也通过合适的参数设置， 使得两个提示词输入节点生成的角色出现在了同一幅画面上，同时也在设计上并没有相互的亲染和干扰。 但在我们上一节课的结尾呢，也发现我们生成的这两个人物呢，他们虽然在设计上并没有相互的干扰，但与此同时在背景上也毫无关联。所以我们今天这节课的目的就是来教大家如何去对我们上一节课所设计的工作流加以改进，使得我们的人物在背景打光和氛围上能够更加的和谐统一。 我们下面就来讲解一下如何去对我们上一节课的工作流进行改进，来新增一些节点，使我们获得更加理想的效果。 我们首先在上一节课工作流的基础上，在 check point 加载器这个节点上拖出 c l i p 原点，拖出后松开，我们新建一个 c l i p 文本编码器节点。需要说明的是，我们建立的这个新的 c l i p 文本编码器节点，就是用来负责描述这两个人物同时出现的统一背景的 说，我们希望这两个人物都出现在一个街道上，那我们新增的这个节点内容呢，就填写街道，然后我们复制当前工作流当中的条件合并节点，复制好之后粘贴，然后将我们刚才新增的 c l i p 文本编码器右侧的条件源点连接到我们刚刚复制粘贴的这个条件合并节点当中的条件一源点上。 之后，我们将原本连接在 k 彩样器正面条件的这条线设为取消状态，也就是点击拖拽之后松开，然后将原本的条件合并节点右侧的条件源点连接到我们新增的条件合并节点下方的条件二源点上， 我们稍微调整一下这些节点的位置。那么此时呢，各位同学不难看出，在原先工作流的基础上，我们通过这样增加节点连线的方式， 我们描述红色头发女孩的正面提示词节点与描述蓝色头发女孩的正面提示词节点在进行条件合并之后，并不会直接传输到 k 彩样器，而是先与描述背景的正面提示词节点进行了一次合并。最终呢，我们才将整合后的信息连接到了 k 彩样器的正面条件源点上。 就相当于我们先炒了两盘菜，我们生成的红色头发的少女呢，就好比番茄炒蛋生成的蓝色头发的少女呢，就好比烧茄子。在上一节课我们所创建的工作流当中，我们将番茄炒蛋和烧茄子炒好之后，仅仅是装在了同一个盘子里就端上了桌。而我们今天所创建的工作流 在上一节课的基础上，将番茄炒蛋和烧茄子重新倒回了锅中，加入了新的作料，最终呢才端上了盘子。这样我们的生成结果，两个人物的背景呢就会更加融合。 那么话不多说，我们来尝试一下。现在的工作流呢，已经完全连好了，我们在新创建的正面提示词工作流当中写入街道 street 以及夜晚 night。 写好之后呢，我们点击添加提示词队列。那么此时各位同学可以看到， 我们改造之后的工作流就成功的将两个造型特征不同的少女既进行了造型上的区分，两个人的设计完全独立，同时让他们都出现在了同一个背景当中。当然我们可以追加一些负面提示词，以谋求更好的效果。那这里呢，我就沿用 stable diffusion 当中的负面提示词，我们重新生成一遍， 看到有了更好的负面提示词的加持，我们就获得了生成人物更好的效果，并且两个人物的背景依然是和谐统一的。当然生成的结果是随机的，各位同学可以更改随机种子，以谋求更符合需求的效果。 那么到这里呢，我们的精细化纹身图工作流，它的完全体版本就搭建完成了。当然如果我们想要在画面当中不仅生成两个人，而是要生成三个人，四个人，各位同学可以举一反三，在我们当前的工作流基础上，进一步的去增加描述人物所用的正面提示词节点， 并且用条件采样区域以及条件合并工作流节点去将它们整合，最终连接到 k 采样器上。具体的创建方法呢，我就不再演示了，各位同学自行尝试之后如果遇到问题也非常欢迎在评论区交流，我会尽可能的帮助大家解决在操作过程当中的问题。 我们下面对先前没有提到的康复 ui 的 基础操作知识做一些补充，我们之前只讲解了点击右下方的保存，将当前所操作的工作流保存到电脑本地。 但是各位同学会发现，我们点击左侧的文件夹图标在这里呢，我也创建了很多在 comui 操作界面就可以直接选举的工作流，比如我们选举这个换脸的工作流就可以直接打 开。那我们该如何将当前操作的工作流保存到 comui 上面，让我们直接打开工作台就可以选择自己想要操作的工作流呢？ 方法也非常简单，首先我们点击左上方的文件加图标，将其展开，然后我们点击这里的加号键，就可以新建一个工作流。这个工作流呢是默认的纹身图工作流， 如果你不需要的话，可以直接按住 ctrl 键不要松开，然后拖拽工作台，将这些工作流全选，然后按 delete 键删除，再重新从零开始建立或者拖拽新的工作流， 我们撤回一下。就以当前的纹身图工作流为例，例如此时呢，我们已经对当前的纹身图工作流进行了一定的修改，那么此时各位同学可以看到，在这个位置就出现了一个保存图标，叫做 save work flow， 我 们点击这个图标就可以保存当前的工作流。 此时我们再次点击左上角的文件夹图标，展开下拉菜单，可以看到在这个位置呢就出现了一个叫做 united flow two 这样一个名称，这个名称呢就是我们当前正在操作的工作流的名称，我们也可以点击这个名称去进行重命名， 比如说我们给它起一个名字叫做 abc， 然后点击 save， 那 此时我们再次展开左上角的文件夹图标，可以看到当前呢就有一个名为 abc 的 工作流被保存到了我们左上角的展开图当中。那么我们现在先切换到其他工作流，然后再次点击左上角的文件夹展开， 再次点击 abc， 此时我们就可以看到我们刚刚所保存的名为 abc 的 工作流了。除此之外，各位同学可以看到这些工作流当中某一些呢是带有预览效果图的，甚至还有一些是动图，那么这些图片是如何产生的呢？ 其实也非常简单，我们选择一个合适的模型，然后直接点击添加提示词队列去生成一张图片，那么生成好之后呢，我们再次点击左上方的保存图标，此时我们再展开左上角的文件夹，可以看到我们当前名为 abc 的 工作流就多出了一个我们现在所生成的预览图。 我们再来补充一下对于工作流节点的相关操作。首先是如何一次性选中多个工作流节点，方法非常简单，我们按住键盘的 ctrl 键不要松开，然后用鼠标点击工作台当中的任意空白位置 进行拖拽，那此时会出现一个白色的选框，选框内所含盖的节点呢？我们在松开手之后都会被选中，可以看到是有选中的效果的， 那么此时呢，我们进行任意的操作，都可以对我们当前选中的工作流节点进行操作，比如按 delete 键可以看到我们当前选中的所有节点呢就都被删除了。 如果我们不想选中相邻的节点，想要跳跃的进行选中的话，就按住键盘的 ctrl 键，不要松开，依次的点击我们想要删除或者操作的节点，因为我们先选择 checkpoint 加载器，再选择保存图像节点，可以看到此时呢，这两个节点也被同时选中了。 我们最后再来讲解一下如何对节点赋与颜色，以及如何对功能相似互相搭配的节点进行分区。想要给节点赋与颜色，我们只需要右键点击这个节点， 点击之后呢，我们在右键菜单当中选择颜色，然后在颜色展开菜单当中，我们选择自己需要赋予的颜色就可以了。例如我们现在点击红色，可以看到此时 checkpoint 加载器这个节点就被变为了红色。当然我们在操作时，由于是多选的状态，所以保存图像这个节点呢也被变为了红色。 我们现在右键工作台当中的空白处，然后点击新建框这个选项，点击之后呢起一个名字，例如这个名字呢，我们就叫提示词，写好之后回车确定，此时可以看到我们新建的这个框，它的名字呢就被改为了提示词。 我们可以通过鼠标拖拽的方式改变这个新键框的位置，通过拖拽其右下角的方式改变它的尺寸，此时我们将这个新键框拖拽到 c l i p 文本编码器的下方，那么当我们再次拖拽这个蓝色的新键框时，各位同学可以看到，但凡是出现在这个新键框上方的节点呢，都会被随着一起 拖动，但如果我们此时所拖动的是节点本身的话，那么这个新键框是不会为之所动的。利用这个特性呢，我们将这个新键框拖拽到合适的大小，以涵盖我们想要的内容。 给我们拖拽到这个大小，再将 c l i p 文本编码器下方的这个框拖拽到合适的位置。这个新建框功能呢，就相当于给我们的工作流当中同类型的节点做了一个区域的划分，让操作者或者说使用者在编辑当前工作流时， 能够更容易的判断这些部分的工作流它的用途是什么。其实并没有什么实质性的功能作用，各位同学平时自己做工作流的话，没有必要做这些。 那么针对于本节课的内容呢，我也制作了一套完整的课件，上面以图文教程的方式讲解了我们本节课所讲解的相关知识点， 同时也包含了我们刚刚所提到的康复 u i 基础操作知识的补充。各位同学如果需要本节课的课件的话，也非常欢迎在评论区留言，我会尽可能的帮助大家解决问题，同时也会分享这节课的课件。那么以上呢，就是本节课的内容，对你有帮助的话，也不妨点一个免费的一键三连支持一下， 那就下节课再见。各位同学好，我们这节课呢，来讲解 confui 当中文声图 controlnet 工作流的搭建。在 stable diffusion 当中，我们使用 controlnet 的 时候，不仅要选择 controlnet 的 模型，同时也要选择对应的 controlnet 与处理器。因此我们在 controlnet 当中，我们要想搭建具备 controlnet 功能的工作流，同 同样要先搭建 controlnet 预处理器的工作流节点，那么我们下面呢就新建一个空白的工作台，新建好之后呢，将默认的工作流进行清除。然后首先呢来搭建一个 controlnet 的 预处理器，方法呢也非常简单，我们双击工作台空白的位置， 然后从中搜索我们想要搭建的预处理器名称。比较熟悉 stable definition 的 同学都知道，我们常用的模型预处理器呢，通常就是 canny 边缘检测、 deep 深度检测以及 line art 线稿检测， 有时做室内设计时呢，还会用到 m l， s d 直线检测。如果记不起这些名字的话，可以回到 stable default 的 ctrl n 的 插件看一眼， 然后我们回到 comui。 比如我们此次呢来建立一个 kenny 线稿检测的预处理器，我们就在搜索栏当中搜索 kenny， 然后选择搜索结果当中的 kenny 细致线预处理器，点击之后呢创建这个节点，创建好之后，我们将左侧的图像源点拖出，然后点击创建加载图像节点， 这个位置呢是我们用来放置现稿参考图的，同时我们将 kenny 细致线域处理器节点右侧的图像源点拖出。我们创建一个保存图像节点，这个节点呢是用来放置提取现稿之后的预览效果图的。 六、此时呢，我们直接点击添加提示词对列，就可以看到在保存图像节点当中出现了左侧我们所上传图像的现稿提取结果 么？创建好了与处理器相关的节点，我们下面就从您开始搭建一个纹身图的 control net 工作流。我们首先搭建一个正常的基础纹身图工作流， 那么就直接双击空白处，然后我们搜索 k 彩样器来创建一个 k 彩样器节点。创建好之后呢，按照我们第一节课所教授的流程， k 彩样器当做主机，我们从上面的圆点当中呢去接触键盘鼠标显示器，拖出模型圆点之后，我们点击创建 checkpoint 模型加载器节点，然后分别拖出正面条件源点，创建 c l i p 文本编码器，拖出负面条件源点，创建 c l i p 文本编码器。 然后左侧的 lighten 的 源点拖出，我们创建空 lighten 的 节点，用来设置输出图片的尺寸。而右侧的 lighten 的 源点我们拖出后呢，创建 ve 解码器节点， 最后再将 ve 解码器节点右侧的图像源点拖出，我们创建保存图像节点。最后呢，将 ve 解码节点当中的 ve 源点与 checkpoint 加载器节点当中的 ve 源点两个相同颜色的源点相连。 最后适当调整一下这些工作流节点的位置，让他们看起来呢更加整洁好看。调整好之后呢，我们基础的纹身图工作流节点就全部创建完成了。我们下面要考虑的事情呢，就是将 control night 以及我们刚刚创建的与处理器相关的节点都融入到我们当前的纹身图工作流节点当中。 这里建议大家不必有过多的思考，跟着我们的视频教程边暂停边做就好，等做完之后呢，我们再去尝试理解其中的逻辑。我们首先双击工作台空白处任意的位置，然后搜索 content 应用，然后点击搜索结果当中的 content 应用这个选项，创建 content 应用节点。 当然 controlnet 应用这个节点呢，有很多种不同的版本，但是其中包含的源点都是相同的，因此各位同学在观看视频教程时，只要保障自己创建的 controlnet 应用这个节点包含了我们视频当中所提及的源点内容，就可以 多出的部分呢，可以暂且不管，我们下面将 controlnet 应用当中左侧的正面条件源点连接到正面提示词的 c l i p 文本编码器节点右侧的条件源点上，而 controlnet 应用节点右侧的正面条件源点，我们则连接到 k 彩样器的正面条件源点上。 此时原本正面提示词 c i p 文本编码器节点当中的条件源点与 k 彩样器正面条件源点的相连关系就断开了。这就意味着我们的内容生成之前，会先经过 controlnet 应用这个节点，使我们的 controlnet 能够发挥效果后再抵达 k 彩样器。 我们下面将 controlnet 应用节点左侧的 controlnet 圆点拖出后松开，然后在弹出的窗口当中，我们点击 defcontrolnet 加载器这个选项，创建 defcontrolnet 加载器这个节点。这个节点的功能呢，就是用来设置 controlnet 模型的，我们点击这个节点的内容后呢，会出现一个下拉菜单 们此次要使用的 control net 功能是线稿检测，所以我们选择 kenny 这个模型。我们下一步呢，将 control net 应用这个节点左侧的图像原点连接到 kenny 与处理器这个节点右侧的图像原点上。这一步操作之后呢，我们的参考图就与 control net 之间发生了关联， 我们的 control 相关的节点能够读取到参考图的内容。我们最后一步呢，就是将 diff control 加载器节点左侧的模型原点拖出之后呢，连接到 checkpoint 加载器节点当中的模型原点上。这样一来，我们的文声图 control 工作流就搭建完成了。 我们现在选择上传一张线稿作为参考图，然后选择一个合适的大模型。因为是二次元的线稿，所以这里呢，我选择一个二次元风格的大模型。提示词方面呢，就尽可能描述贴合线稿的内容，我们就书写 one go 还有狐狸耳朵 fox ear。 对 于负面提示词呢，我们就将 stable diffusion 当中的负面提示词模板直接粘贴过来。全部设置完成之后，我们点击添加提示词队列， 可以看到此时我们的工作流当中呢，出现了一些报错。很明显，我们的正面提示词与负面提示词左侧的 c l i p 并没有与模型这个节点相连， 所以我们现在根据提示呢，将这些缺失连接的原点进行相连。其中负面提示词 c l i p 文本编码器右侧的条件原点与正面 c l i p 文本编码器提示词的右侧条件原点相连的思路是类似的， 我们先将其连接到 controlnet 应用这个节点左侧的负面条件源点上，然后再将 controlnet 应用节点右侧的负面条件源点连接到 k 彩样器的负面条件源点上。最后我们点击添加提示词对列，可以看到此时呢我们就成功的生成了一幅根据我们所上传的现稿参考 而得到的一幅有着狐狸耳朵的二次元动漫风格的人物。这里图片尺寸呢，我们可以设置的稍微高一些，将高度呢设置为六百，然后再次点击添加提示词对列，这样我们就获取了一幅更加完整的生成结果，可以看到效果还是相当不错的。那 那么以上呢，我们的 comui 纹身图， controlnet 相关的工作流就全部搭建完成了，我们最后来补充一些关于下载节点相关的知识。其实从我们上一节课开始呢，我们就用到了一些当前我们所使用的 comui 版本并不具备的插件节点， 那么这些新增的插件节点如何下载呢？这里提供三个下载方式。首先第一个下载方式呢，就是我们打开会事启动器，然后点击版本管理， 在上方的分页当中，我们选择安装新扩展这个选项，在这里呢搜索我们想要下载的节点插件的名称，然后点击安装，就可以在会式启动器当中安装新的插件。不过需要注意的是，某些版本可能会出现异常的 情况，导致我们无法在这个位置加载相应的插件，比如说我当前的版本这个功能就失灵了，各位同学呢，可以尝试更换版本。第二种方式呢，是比较稳妥的方式，我们直接在 github 上面来手动的下载相关的插件节点， 我们抵达对应的页面之后呢，点击绿色的 code 选项，在下拉菜单当中，我们选择 download zip 下载压缩文件，最后解压到 confui 根目录当中的 custom nodes 专门放置节点插件的文件夹当中就可以。不过这个功能呢，需要大家有一个特殊的用网 环境，如果你不了解如何使用特殊的用网环境，也非常欢迎在评论区留言，我会尽可能帮助大家解决这个问题。第三种方式呢，就是在 confui 的 操作页面当中，我们点击右下方的管理器， 在弹出的窗口当中，我们点击节点管理这个选项，然后在左上方的下拉菜单当中，我们选择所有这个选项，这样就可以展示出我们当前所有可下载的插件节点，在这个位置呢，搜索相应的名称便可以获得对应的结果。例如我们搜索 control night， 可以 看到直接呢就蹦出了跟 control night 相关的选项，对于那些没有安装的插件节点，我们直接点击这里的 instyle 即可安装，安装成功之后呢，重启一下就可以使用了。 对于本节课的内容呢，我也制作了一套完整的课件，课件上以图文教程的方式讲解了我们今天课上所讲解的全部知识。各位同学如果需要本节课的课件的话，也非常欢迎在评论区留言，我会尽可能的帮助大家解决问题， 同时会分享本节课的课件。那么以上呢，就是本节课的全部内容，各位同学如果觉得本节课的内容对你有帮助的话，也不妨点一个免费的一键三连支持一下，我们就下节课再见！ 各位同学好，我们这节课来讲解 comfui 图生图工作流搭建我们都知道在 stable default 当中是有图生图的功能的， 我们将图片导入到图生图的预备窗口，写上合适的提示词，调整合适的生成尺寸与重绘幅度，然后点击生成。生成的结果呢，就会根据我们当前所书写的提示词以及重绘幅度，根据所选模型的风格 原图为蓝本进行重新生成。生成时我们所选的重绘幅度越高，那么生成的结果呢，就越与原图相去甚远。反之，生成的重绘幅度越低，生成的结果呢，就与原图越相似。 同样在 comui 当中，我们在文生图工作流的基础上，加入图片上传节点 v a e encode 节点、蒙版节点、尺寸设置节点 control net 节点，即可创建一个相对完整的图生图工作流。同时我们本节课也会讲解一下，除了局生成之外，如何在 comui 当中创建局部重绘的工作流， 也就是我们可以通过选区笔选择我们需要重新生成的部分，然后再次点击生成。此时我们生成的结果只有在原图当中所选择的区域会受到影响发生改变，而未选择的部分则会维持原状，与原图保持相同。 那么话不多说，我们下面就来详细的演示一下。首先打开 comui， 我 们新创建一个工作台。由于在先前的课程当中，相信大家已经非常熟悉基础文生图工作流该如何从零创建了，所以我们这次就不再从零开始， 我们以当前默认的纹身图工作流为基础来添加相关的节点创建图生图工作流。首先我们双击工作台的空白处，然后搜索加载图像，点击创建加载图像节点，这是用来专门上传原图的节点。我们将加载图像节点当中的图像原点拖拽后松开，然后点击创建 v a e 编码节点， 然后我们再将 ve 编码节点当中的 laten 的 原点拖出后，连接到 k 彩样器左侧的 laten 的 原点上，这时我们原先的空 laten 的 节点就处在不可用的状态，因为我们此次创建的工作流是一个全局生成，工作流生成的结果在尺寸上将与原图保持一致，因此不需要设置输出尺寸的大小。 我们下面将 ve 编码节点左侧的 ve 原点拖出，连接到 checkpoint 加载器当中的 ve 原点上。这样一来，我们的图生图工作流就创建好了。 我们现在选一个合适的模型，例如原图是写实风格的，我们就选择一个偏二次元风格的模型。选择好之后呢， k 彩样器当中最后一个选项降噪，对应的就是 stable diffusion 当中的重绘幅度，我们通过调整降噪这个属性的大小来控制生成的结果与原图的相似程度。 例如此时我们将降噪调整为零点三，然后点击添加提示词对列，可以看到我们再次将降噪选项调整为零点九， 然后点击确定添加提示词对列，可以看到我们此时生成的结果呢？虽然有原图的影子，但是更多听从了提示词当中的描述，生成了包含有瓶子内容的结果。如果我们在生成的时候想要调节生成的尺寸， 也可以将编辑尺寸的节点添加到我们当前的工作流中，相信经过之前的练习，各位同学对这个 laten 的 节点已经非常熟悉了，通常呢，它就是用来连接设置尺寸的节点的，但是我们可以看到原先的空 laten 的 节点，它只有一个 laten 的 原点，也就是单向的。 而我们加入了加载图像节点之后，需要有一个双向连接的 latent 节点，才可以保证加载图像会经过图片尺寸设置节点再抵达 k 采集器。所以我们此时双击空白的工作台， 然后搜索 latent， 我 们从中选择 latent 的 缩放这个选项，创建 latent 的 缩放节点，可以看到此时 latent 的 缩放节点上面有两个 latent 的 圆点， 我们将左侧的 latent 原点连接到 ve 编码节点当中的 latent 原点上，而右侧的 latent 原点连接到 k 采集器当中左侧的 latent 原点上。 此时我们不难发现，在加载图像这个节点当中的数据抵达 k 采集器之前，会先经过我们创建的 latent 缩放这个节点去进行图片尺寸的分割，最终才会输出对应的结果。我们现在再次点击添加提示词对列， 可以看到此时生成的结果，在尺寸上就是符合 lin 的 缩放节点当中所输入的五幺二乘五幺二的正方形尺寸。我们现在将降噪调整为零点一，然后点击确定，点 击添加提示词对列，可以看到当前对于原图的缩放模式呢，是以拉伸压缩的方式进行缩放的，如果我们需要对原图进行裁剪后输出结果， 我们可以将 laten 的 缩放这个节点最下方的裁剪这个选项，点击之后呢选择中心，然后再次点击添加提示词对列，可以看到我们此时生成的结果就是以裁剪的方式对原图进行分割，并根据参数输出对应结果。那么以上就是我们如何搭建一个图生图全区生成的工作流， 我们下面再来讲解一下如何搭建图生图局部重绘工作流，我们就以当前搭建好的内容为基础进行搭建， 要想在我们当前工作流的基础上加入局部重绘的功能，我们只需要替换当前工作流的一个节点就可以，也就是 ve 编码这个节点，我们双击工作台的空白处，然后搜索 ve， 从中我们点击创建 ve 内部编码器节点，有了这个节点呢，我们就可以对原图进行局部重绘的操作， 具体的连接方式呢，就是将图像这个原点连接到加载图像当中的图像原点中，而内部编码器节点当中的 ve 原点就连接到 checkpoint 加载器当中的 ve 原点上。内部编码器当中的遮照原点我们就连接到加载图像的遮照原点上， 最终 laten 的 原点呢，就连接到 laten 的 缩放左侧的 laten 的 原点上。此时原先的 ve 编码节点我们就可以进行删除了， 我们下面调整一下各个节点的位置，使他们的调理更加清晰。我们下面就来演示一下如何进行局部重绘操作来使用局部重绘工作流。首先右键加载图像节点当中的图像，我们从右键菜单当中选择在遮罩编辑器中打开， 此时会弹出一个新的窗口，而我们的鼠标呢，也会变成一个画笔工具，用来选择需要重绘的区域。在左下方的滑块当中，我们可以选择画笔的大小。 选择好合适的大小之后，我们按下鼠标选择需要重绘的部分，比如我们当前选择人物的脸的部分。选择好之后呢，点击窗口右下方的 save to node。 此时我们加载图像窗口，当中的图像就被替换为了一个有遮照的图像， 选中的区域就是人物脸的部分。我们下面调整合适的重绘幅度，例如调整到零点三左右，然后点击生成。可以看到此时生成的结果呢，就与之前的局生成有了些许区别。但 值得注意的是，我们生成的结果并不理想，这是由于我们当前 k 彩样器的默认重绘方法为浅空间去噪，所以使用局部重绘，重绘幅度呢，需要在零点八到一之间，因此我们将当前的降噪选项改为零点八。然后重新点击添加提示词队列， 可以看到此时我们生成的结果呢，才符合了提示词的描述。我们将提示词更换为我们想要生成的一个女孩的提示词， 然后重新点击生成。可以看到这次生成的内容呢，就更加倾向于一个与人物的身体相契合的脸了。当然这样的结果也并非十分理想，这也得益于浅空间去造的特性，并不会基于原图来生成对应的结果。生成的图像呢，完全是根据周边未选中的环境进行生成的， 所以我们最后来讲解如何在图生图当中加入 control 节点，以此呢来保持生成的结果，即便在浅空间去造的模式下，依然能够维持与原图的高度统一，或者说参考原图， 我们依然以当前的节点作为蓝本，在此基础上创建新的节点。已完成 controlnight 图生图局部重绘工作流。首先双击空白处，我们搜索 controlnight 应用，然后点击创建 controlnight 应用节点， 这个节点在我们之前文生图 controlnight 工作流当中创建过，相信大家还是比较熟悉的。具体的连接方法呢，就是我们将 controlnight 应用节点当中的正面提示词 c l i p 文本编码器右侧的条件源点 连接到负面提示词 c l i p 文本编码器右侧的条件源点上。对应的 controlnet 应用节点右侧的正面条件源点以及负面条件源点均连接到 k 彩样器当中的正面和负面条件源点上。这样一来，正反面提示词在抵达 k 彩样器之前就会先进行 controlnet 的 处理。 我们下面将 ctrl nite 应用节点当中的 ctrl nite 圆点拖出，松开。之后呢，我们创建 def ctrl nite 加载器节点，这个节点是用来选择 ctrl nite 模型的。我们此次使用的模型呢是线稿检测模型，所以选择 line art 或者 kenny 都可以，为 这让生成的结果更加柔和。我们此次选择 line art 创建好之后呢，我们将 diff control net 加载器节点左侧的 model 原点连接到 checkpoint 加载器当中的 model 原点上。我们现在还缺少两个原点没有进行连接，那就是 control net 应用节点当中的图像原点和 v a e 原点 中。图像原点呢，我们连接到加载图像当中的图像原点上，这样我们的参考图呢，就导入了 control net 当中，而 v a e 原点呢，我们就常规的连接到 checkpoint 加载器节点当中的 v a e 原点上。其实到了这一步， control net 节点已经可以发挥其效果了， 但是并不具备输出检测图的功能。如果各位同学想要预览一下是否对原图检测成功，我们还可以加入一个预处理器节点。 我们现在双击工作台的空白处，然后搜索 line art， 点击创建 line art 艺术线预处理器节点，我们将这个节点当中左侧的图像原点连接到加载图像当中的图像原点上。而右侧的图像原点呢，我们可以直接拖出后松开，创建一个预览图像的节点。这个节点呢，是用来放置检测图。 那么我们现在万事俱备，点击添加提示词队列来生成一下，看看效果如何呗。那么此时各位同学可以看到，有了 line in art 现稿检测的加持，我们最终的生成结果，人物的五官特征是相对契合原先的身体的，但生成的效果呢，并不是很明显。 我们可以尝试更换模型以谋求更好的效果。例如，我们将当前的模型呢，更换为一个生成效果较明显的模型。同时为了确保更好的效果，我们将 stable fusion 当中也粘贴到 comui 当中。不， 图片的生成尺寸呢，也尽可能与原图保持一致。我们修改一下输出的尺寸，最后再次点击添加提示词对列。此时各位同学可以看到我们这次生成的结果，人物的面部就根据我们当前所选的模型进行了二次原画风格的转变，而身体的其他部分呢，依然保留了原图的内容。 与此同时，面部的生成与身体之间的契合度呢，也远远高于我们之前未创建 control 的 工作流时的契合度。这就是由于我们添加了一个线稿检测，它会检测原图人物的面部线条，以此来更加规范的生成我们所选区域脸的位置， 以避免我们之前出现的脸生成的方向与身体并不契合的结果。这样一来，即使我们的 k 彩样器使用的是浅 充铅降噪，也不用担心生成的部分与原图的身体毫无关联的情况出现了。针对于本节课的内容呢，我也制作了一套完整的课件，上面以图文教程的方式讲解了我们本节课的相关知识。各位同学如果需要本节课的课件的话，也非常欢迎在评论区留言，我 会尽可能的帮助大家解决在操作过程当中遇到的问题，同时也会分享这套课件。那么以上呢，就是本节课的全部内容，各位同学如果觉得本节课的内容对你有帮助的话，也不妨点一个免费的一键三连支持一下，我们就下节课再见！
3262秋叶aaaki
06:22查看AI文稿AI文稿来我看评论区，很多人说不会安装节点，今天来给大家讲一下这个节点的安装。我把节点安装分为两个部分，一个是主动安装，一个叫被动安装。那什么叫被动安装呢？我们先来讲一下被动。被动，比如说你拿了我的工作流也好，或者说你从哪里得到一个工作流也好， 当你拿到这个工作流之后，你把它拖进你的这个框框里，拖到框里之后，如果你缺少一些节点或者插件，你这里会有报错对不对？有了报错，你点右上角这个小这个地方，点这个地方之后，他会告诉你，我特意找了一个没有节点的工作流来给大家做示范，他会告诉你你缺失节点包。 这是一个最简单的，其中安装也是分为两部分，一部分是 comui 内部来完成的，一部分是从 comui 的 外部来完成的。 你只要是跟我学习，尽量用官包，他能解决你百分之九十的难题，比如说百分之九十的差价安装难题都能用这个方法解决。你这种被动安装，你拿了一个公里到你那，你发现缺失几点包的时候，你点开这里，他就可以全部安装，如果他有的就全部安装，你点一下 安装节点包，等一会这边写应用，应用更改就好了，你就等它完成就好了。这是一种方法，但前提尽量是网络顺畅的，尽量是有魔法的情况下去这么安装一下。另一种叫主动安装。什么叫主动安装？你可能从网上或者通过视频也好，通过什么方式也好，你知道某个节点挺好用，你正好需要这个节点，你需要自己去主动打名字， 你比如说你现在需要安装一个中文转换的一个插件，是吧？那你就直接搜名字来搜他，搜到之后只要是这个里边有的，你直接在这里也是一样， 点击尝试安装就行了。但是你一定要注意一个点，这个点是什么？他因为康复 ui 是 基于这个 python 语言的，他需要很多的插件，都需要一些环境和环境之间，他们总是吵架，有的时候偶尔会吵架，什么我和你不对付，你和我不对付，那什么样的例子是这种呢？比如 这个节点，那这个插件他就是那种和你其余的节点，他是有环境冲突，不知道是哪个节点，但是他是有环境冲突的， 你宁可不用，也尽量不要去尝试安装它。如果安装之后你整个环境全部崩溃的话，你可能整个康复院都要重装啊，比较麻烦。我建议新手，如果是你来看我这个课程，说明你作为一个新手，这种问题作为老手可以去解决，但是新手你不要去安了，可以换个插件，哪怕说你重写个插件也不要去安，这种你百分之八九十的新手是解决不了的。 看好了，是这种带叹号的，并且这写的很冲突，冲突，所以说这是一种安装方式。安装的时候这里也可以去看他的，你看从他的仓库这个地方就可以来到他的插件的主页，你可以去看他的插件的一些介绍，把这转成一个中文， 对吧？他一般都是英文的，转成中文之后你就可以看他的插件介绍，这里面一般都会告诉你一些安装的一些方式，这就是一个内部安装的一个基础的，能解决很多普通用户的百分之九十的一些安装插件的一个问题，百分之九十都能靠这个方法解决。 剩下的还有一些是外部安装，也就是通过网页安装，多数的都是在这个 github， 所有的插件都会优先发布到 github 上。你比如说我特意找了这个插件给大家做案例，这个插件我来教大家读懂这个安装的怎么来安装。首先在这里告诉你了是 comui custom models， 那 就是告诉你的是要在这个目录下，这个目录在哪？在 comui 的 你的本底包啊， custom notebook 就 在这里，他说的是在终端 cmd， cmd 有 两种方法，如果是 win 十一的用户，可以右键在终端打开，那你就打开了，你看你前面的路径是 comui console models， 如果说你是 win 十用户，你的右键没有那个终端打开，你直接点这个路径的这个地方，点 cmd， 输入 cmd 之后，你点一下回车， 他一样也能打开这个路径。路径打开之后你要干嘛？ get 可隆，他让你 get 可隆，从这里直接复制 get 可隆也行，你可以这么直接复制 get 可隆， 你将这个节点直接粘贴在这，把这一句话直接粘贴在这也行。还有一种方法，如果说有一些作者他偷懒，他没给你写这个东西怎么办？没写这个东西，一般这个 get 哈的这个地方代码这里，你从这里可以直接复制，你就手动的去写这里直接打 get， 打成大写 get 可乐在空格， get 和可乐中间有空格，在一个空格之后，直接把它一复制，直接一回车，它也一样来安装，这也是一种安装方法，这有一些插件，这到这一步基本上就能安装完。还有一些我为什么找这个网页，还有一些是怎么着呢？它需要让你 cd 就 回来， cd 是 什么意思？ cd 说在你你要进入什么 part 这里，怎么来也是一样，打开终端之后，你直接就进入这个文件夹的路径了， 那你进入这个文件夹路径之后，他告诉你了，对于 windows 的 便携版，请请在其中运行以下的命令。如果你使用这个版本，你像官包，官包的环境全都是 v n v， 来看一下，都是 v n v。 如果你是这个版本，你刚才进入那个路径之后，你直接把它，你需要安装一下， 有一些插件需要安装，有一些插件不需要安装，所以说他让你安装一下，你就把这一复制，一粘贴，点一下回车，我这个已经安了，我就不要再安了，点一下回车，他也就帮你安装完了， 它会自动帮你安装完重启 comi， 这样你就能解决百分之九十九的插件安装了，那剩下百分之一，如果说当你能学到那一步的时候，我相信你自己就能搞定了，因为根据不同情况会很复杂，我就不能一一的去给你讲了。但是我觉得你能把这些学会，已经能解决你百分之九十九的插件安装问题了， 就这些按照它的这些步骤一个一个的来。但是如果说你有天知道了一个插件之后，你怎么来搜索这些插件？很简单，你只需要像使用百度一样直接搜索，搜索了之后，你一般上面只要带 get github 的， 基本上就是它的 官网，就是他的原码库，所以你从这里边就可以进行刚才那些操作了。这就是一个对于新手来说基础的一个安装问题，最后再补录一个小技巧啊，关于一个报错问题的小技巧，有很多人可能不知道报错了报错该怎么办啊？这里比如说我现在跑了一下，跑了一下，比如我还是这条工作流，我这里报错了是吧？我这边右右上角已经显示了报错了， 然后我需要怎么办呢？点击查看错误，你要放在以前可能没这么方便啊。那就说下面这你不知道是因为什么报错对不对？点击复制， 然后直接打开 d、 b、 c 就 够了啊，免费的。然后直接把那个报错复制粘贴给他，你自己不会没关系，你有大模型啊，你有大模型他会就行了。直接问他是因为什么事， 这样的话也能解决你们很多的报错问题。你不认识那些英文，但是这些中文总会吧，反正我英文不好，我全是靠很多的报错问题，我全都是和大模型商量着来解决的，并且他能给我解决，我几乎百分之九十以上的问题 全都能给你解决。当然你首先你得有基本的阅读能力，这些字都得看不下去啊。咱不能说啊，夸夸的无脑，那么肤质，那白扯啊。 你得这些字到底因为啥？他有的时候当然你得会区分他说的哪个对哪个错啊，自己去看好这些字，他到底哪个说的是对 的，哪个说的是错的，你到底具体是什么问题啊？所以说这个东西要一定要学会利用工具，我们玩汤圆也是玩的工具啊，这大漠雄鹰工具也是一样的，要学会利用工具。好，今天到这啊，感谢各位的收听，祝你们前程似锦，多做点好作品，晚安。
246高尚
01:58查看AI文稿AI文稿今天学习 comfui 模型缺失，我们进入 comfui 界面，导入我们需要的工作流， 能看到这里会有提示错误显示缺失的模型，我们点击复制粘贴到浏览器上搜索就可以了，然后会自动跳转到这个界面，需要用到一个健康的环境，不然会错误， 点击这里就会自动部署了，需要一个稳定的网络，不然中断需要重新部署。 没有的评论七七七都整理好了，下面的 lora 模型， clip 模型，同样这样操作，依次类推。模型完成后，我们再把需要的模型放到 comfy ui 里的 models 里，找到对应的名字，注意名字不能改为中文，会报错出现识别不到， 不知道放哪里也没事。回到康飞 u i， 在 缺失模型那里会告诉我们放在哪里。这是几个我们部署模型的地方， 输入我们要部署的模型名称，搜索就可以了。找到对应的模型进行部署，这个是我们熟知的 liblib， 直接输入我们需要的模型就可以了，但是部署需要会员， 这个是摩塔， 同样输入我们需要的模型名称，找到对应的模型。个别时候会找不到对应的模型，就需要部署整个模型。 我比较喜欢用 hackin face， 方便快捷。这几个就是我常用的部署模型的地方。感谢您的观看，喜欢的话点个关注吧，后续更新不迷路！
51AIGC-阿涛
