百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > IT知识 > 正文

手把手教你安装最强文生图工具ComfyUI

liuian 2024-12-06 17:22 20 浏览

ComfyUI 是一款专为稳定扩散(Stable Diffusion)设计、基于节点的高效用户界面,因其高度的可定制性,正逐渐成为广大用户的新宠。本文教你如何在 Windows 和 Mac 上安装 ComfyUI,并提供一些快速上手的小贴士。

1 ComfyUI简介

ComfyUI 是一款创新的图形用户界面(GUI),打破了传统稳定扩散界面的常规。ComfyUI 采用先进的基于节点的图像生成技术,支持构建更为复杂和个性化的工作流程。

ComfyUI 的优势

  • 轻量级:ComfyUI 仅加载必需内容,与一体化 GUI 相比,内存使用量更低,图像生成速度更快。
  • 灵活性:采用节点化设计,使构建复杂工作流程更加简单。例如,你可以轻松创建一个工作流程,生成两张不同CFG比例的图像,并直观比较它们的效果。
  • 透明直观:如果你熟悉稳定扩散技术,ComfyUI 会用直观的方式展示整个图像生成的每一个步骤,让你对每个环节都看得清清楚楚。
  • 工作流共享:无需编写繁琐的步骤说明,你可以直接保存并分享整个工作流程,让协作更加便捷。
  • 适合原型设计:开发者可以在实际部署前,快速构建和测试工作流程原型,提高开发效率。
  • 尖端特性:节点化系统让用户能够迅速接入和分享新功能,比传统GUI更加灵活和高效。

2 安装指南

在开始安装之前,有必要说明,除了本地安装,还有其他安装选项。对于偏好托管服务的用户,例如 Think Diffusion 这样的平台提供了在线托管的 ComfyUI 服务。如果你在本地安装上遇到难题,或者更倾向于使用云服务,这些在线解决方案会非常适合你。

2.1 Windows系统安装

步骤 1:安装 7-Zip

首先,需要 7-Zip 来解压 ComfyUI 文件。可从官方 7-Zip 网站下载。(https://7-zip.org/a/7z2301-x64.exe)

步骤 2:下载 ComfyUI

从官方 GitHub 仓库下载 ComfyUI 的独立版本。(https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases/download/latest/ComfyUI_windows_portable_nvidia_cu118_or_cpu.7z)

步骤 3:解压 ComfyUI

右键单击下载的文件,选择“7-Zip” > “Extract Here”。

步骤 4:下载检查点模型

ComfyUI 需要一个检查点模型才能工作。你可以下载一个,例如 DreamShaper 8 模型,或与其他稳定扩散 GUI 共享模型(下文会详细介绍)。

将模型放置在 ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\models\checkpoints 文件夹中。

步骤 5:启动 ComfyUI

  • 如果你有 Nvidia GPU:双击 run_nvidia_gpu.bat
  • 否则:双击 run_cpu.bat

ComfyUI 会自动在你的默认网页浏览器中打开。

2.2 Mac系统安装

Mac 的安装过程稍微复杂一些,需要使用终端。

步骤 1:安装 Homebrew

打开终端并运行:

/bin/bash -c "$(curl -fsSL )"

步骤 2:安装所需软件包

运行以下命令:

brew install cmake protobuf rust python@3.10 git wget

步骤 3:克隆 ComfyUI

运行:

git clone 
cd ComfyUI

步骤 4:设置 Python 环境

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

步骤 5:安装 ComfyUI 依赖项

安装所需的 Python 包:

pip install torch torchvision torchaudio
pip install -r requirements.txt

步骤 6:下载稳定扩散模型

下载模型并将其放置在 models/checkpoints 目录中。

步骤 7:启动 ComfyUI

运行:

python main.py

3 模型共享设置

为了不重复拷贝大型模型文件,可以通过设置让 ComfyUI 直接使用 AUTOMATIC1111 的模型目录。

  1. 将 ComfyUI 目录中的 extra_model_paths.yaml.example 文件重命名为 extra_model_paths.yaml
  2. 打开这个新命名的文件,修改 base_path 的值,使其指向你的 AUTOMATIC1111 模型目录。
  3. 保存更改后,完全重启 ComfyUI,以便设置生效。

4 快速上手 ComfyUI

安装好 ComfyUI 后,下面是生成你的第一张图像的简单步骤:

  1. 在“加载检查点”节点中,选择一个模型。
  2. 在对应的“CLIP 文本编码”节点中,输入你的提示文本和负提示。
  3. 点击“队列提示”,开始生成图像。

5 高级技巧

ComfyUI 的强大之处在于能够构建复杂的工作流程。以下是一些高级用法,供你探索:

  • 多模型比较:通过使用多个“加载检查点”节点,你可以在同一个工作流程中对比不同模型的效果。
  • 自定义采样:尝试不同的采样节点,精细调整你的图像生成过程。
  • 图像编辑:加入图像输入节点,对现有图像进行修改或创造新变体。
  • 条件控制:利用 ControlNet 节点,对你的图像生成进行更精细的控制。
  • 动画制作:创建帧插值节点,实现流畅的动画效果。

这些高级技巧将帮助你充分发挥 ComfyUI 的潜力,创造出更加丰富多样的图像和动画。

6 故障排查

遇到问题时,可以按照以下步骤进行排查:

  1. 更新 GPU 驱动:确保你的 GPU 驱动程序是最新版本。
  2. 检查 ComfyUI 版本:确认你使用的是 ComfyUI 的最新版本。
  3. 模型文件位置:核实模型文件是否存放在正确的目录下。
  4. 查看错误信息:在终端或命令提示符窗口中查找可能出现的错误消息。

按照这些步骤操作,通常能帮助你快速定位并解决问题。

7 更新指南

ComfyUI 正在持续开发中,新功能和改进会定期推出。以下是更新步骤:

  • Windows 用户:在 update 文件夹中运行 update_comfyui.bat 脚本即可更新。
  • Mac 用户:在 ComfyUI 的目录下,先执行 git pull 命令,然后运行 pip install -r requirements.txt 来安装最新依赖。

推荐书单

《LangChain编程:从入门到实践》

LangChain为开发者提供了一套强大而灵活的工具,使其能够轻松构建和优化大模型应用。本书以简洁而实用的方式引导读者入门大模型应用开发,涵盖LangChain的核心概念、原理和高级特性,并为读者提供了在实际项目中应用LangChain的指导。本书从实际的例子出发,细致解读LangChain框架的核心模块和源码,使抽象的概念变得具体。无论你是初学者还是有经验的开发者,都能从中受益,能够将LangChain的独特之处融入自己的编程实践中。阅读本书,一起探索LangChain编程的奇妙世界吧!

相关推荐

GANs为何引爆机器学习?这篇基于TensorFlow的实例教程为你解惑!

「机器人圈导览」:生成对抗网络无疑是机器学习领域近三年来最火爆的研究领域,相关论文层出不求,各种领域的应用层出不穷。那么,GAN到底如何实践?本文编译自Medium,该文作者以一朵玫瑰花为例,详细阐...

高丽大学等机构联合发布StarGAN:可自定义表情和面部特征

原文来源:arXiv、GitHub作者:YunjeyChoi、MinjeChoi、MunyoungKim、Jung-WooHa、SungKim、JaegulChoo「雷克世界」编译:嗯~...

TensorFlow和PyTorch相继发布最新版,有何变化

原文来源:GitHub「机器人圈」编译:嗯~阿童木呀、多啦A亮Tensorflow主要特征和改进在Tensorflow库中添加封装评估量。所添加的评估量列表如下:1.深度神经网络分类器(DNNCl...

「2022 年」崔庆才 Python3 爬虫教程 - 深度学习识别滑动验证码缺口

上一节我们使用OpenCV识别了图形验证码躯壳欧。这时候就有朋友可能会说了,现在深度学习不是对图像识别很准吗?那深度学习可以用在识别滑动验证码缺口位置吗?当然也是可以的,本节我们就来了解下使用深度...

20K star!搞定 LLM 微调的开源利器

LLM(大语言模型)微调一直都是老大难问题,不仅因为微调需要大量的计算资源,而且微调的方法也很多,要去尝试每种方法的效果,需要安装大量的第三方库和依赖,甚至要接入一些框架,可能在还没开始微调就已经因为...

大模型DeepSeek本地部署后如何进行自定义调整?

1.理解模型架构a)查看深度求索官方文档或提供的源代码文件,了解模型的结构、输入输出格式以及支持的功能。模型是否为预训练权重?如果是,可以在预训练的基础上进行微调(Fine-tuning)。是否需要...

因配置不当,约5000个AI模型与数据集在公网暴露

除了可访问机器学习模型外,暴露的数据还可能包括训练数据集、超参数,甚至是用于构建模型的原始数据。前情回顾·人工智能安全动态向ChatGPT植入恶意“长期记忆”,持续窃取用户输入数据多模态大语言模型的致...

基于pytorch的深度学习人员重识别

基于pytorch的深度学习人员重识别Torchreid是一个库。基于pytorch的深度学习人员重识别。特点:支持多GPU训练支持图像的人员重识别与视频的人员重识别端到端的训练与评估简单的re...

DeepSeek本地部署:轻松训练你的AI模型

引言:为什么选择本地部署?在AI技术飞速发展的今天,越来越多的企业和个人希望将AI技术应用于实际场景中。然而,对于一些对数据隐私和计算资源有特殊需求的用户来说,云端部署可能并不是最佳选择。此时,本地部...

谷歌今天又开源了,这次是Sketch-RNN

前不久,谷歌公布了一项最新技术,可以教机器画画。今天,谷歌开源了代码。在我们研究其代码之前,首先先按要求设置Magenta环境。(https://github.com/tensorflow/magen...

Tensorflow 使用预训练模型训练的完整流程

前面已经介绍了深度学习框架Tensorflow的图像的标注和训练数据的准备工作,本文介绍一下使用预训练模型完成训练并导出训练的模型。1.选择预训练模型1.1下载预训练模型首先需要在Tensorf...

30天大模型调优学习计划(30分钟训练大模型)

30天大模型调优学习计划,结合Unsloth和Lora进行大模型微调,掌握大模型基础知识和调优方法,熟练应用。第1周:基础入门目标:了解大模型基础并熟悉Unsloth等工具的基本使用。Day1:大模...

python爬取喜马拉雅音频,json参数解析

一.抓包分析json,获取加密方式1.抓包获取音频界面f12打开抓包工具,播放一个(非vip)视频,点击“媒体”单击打开可以复制URL,发现就是我们要的音频。复制“CKwRIJEEXn-cABa0Tg...

五、JSONPath使用(Python)(json数据python)

1.安装方法pipinstalljsonpath2.jsonpath与Xpath下面表格是jsonpath语法与Xpath的完整概述和比较。Xpathjsonpath概述/$根节点.@当前节点...

Python网络爬虫的时候json=就是让你少写个json.dumps()

大家好,我是皮皮。一、前言前几天在Python白银交流群【空翼】问了一个Python网络爬虫的问题,提问截图如下:登录请求地址是这个:二、实现过程这里【甯同学】给了一个提示,如下所示:估计很多小伙伴和...