ComfyUI 节点介绍
本文总结了对 SD ComfyUI 中的一些节点的理解，以便灵活运用。
功能节点
核心结点
高级节点
Diffusers Loader
采样器
KSampler
作用：
通过给定的潜空间，使用 model、positive、negative 作为引导，生成一个新的潜空间。
输入输出：
| 输入 | 参数描述 | 输出 | 参数描述 |
|---|---|---|---|
| model | 用于去噪的模型 | latent | 图片潜空间 |
| positive | 正向提示词 | ||
| negative | 负面提示词 | ||
| latent_image | 待生成图片的潜空间 |
配置：
| 名称 | 描述 |
|---|---|
| seed | 生成噪声的种子。种子不一样时，生成的图片也不一样 |
| control_after_generate | 控制种子的更新方式 |
| step | 去噪期间要使用的迭代步数。迭代越多，结果就越准确 |
| cfg (classifier free guidance) | 提示词对生成结果的影响程度。值越大，越接近提示词要求，建议 5-9 |
| sampler_name | 使用的采样器名称 |
| scheduler | 计划器 |
| denoise | 添加噪点的强度。AI是基于噪点扩散的，噪点强度越高，AI的创作空间就越大，出图也就和原图越不相似 |
条件节点
CLIP Set Last Layer
插件节点
参考
本文参考以下文章，在此致以诚挚谢意！
- ComfyUI Community Manual (blenderneko.github.io)
- Home - Salt Documentation (getsalt.ai)
- ComfyUI_examples 翻译笔记 - 掘金 (juejin.cn)
- ComfyUI Examples | ComfyUI_examples (comfyanonymous.github.io)
- Comfy Workflows
- ComfyUI Workflows - Developer Community (openart.ai)
- Stable Diffusion中CFG scale与denoising strength的参数分析--以纯爱战神为例 - 哔哩哔哩 (bilibili.com)
- wyrde/wyrde-comfyui-workflows: some wyrde workflows for comfyUI (github.com)