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ComfyUI 是什么？
- Stable Diffusion 的前端界面： 它允许您与 Stable Diffusion 模型（以及其他相关 AI 模型）进行交互和控制，以生成图像。
- 基于节点的系统： ComfyUI 并未使用传统的菜单和按钮来设置每个选项，而是采用了一种图形化/节点式的系统。您将不同的“节点”（代表诸如加载模型、编写提示词、采样、放大图像等操作）连接起来，构建一个工作流。
- 高度灵活和可定制： 这种节点系统为您提供了极高的灵活性，可以创建在其他 UI 中可能难以或无法实现的复杂和自定义的图像生成管线。
- 开源： 与 AI 艺术领域的许多工具一样，它是开源的，并拥有一个活跃的社区。
- 高效： 许多用户报告说它在资源使用（如显存 VRAM）方面非常高效。
主要优势/特点：
- 极致的灵活性： 您几乎可以以任何可以想象的方式链接操作。想在同一个潜空间上使用两个具有不同设置的 KSampler 吗？很简单。想以特定方式混合来自多个模型的输出吗？可以做到。
- 清晰的可视化： 图形直观地展示了您的整个图像生成管线，使您更容易理解每一步发生的事情。
- 可复现性： 工作流可以被保存（通常为 JSON 文件，甚至嵌入到生成的 PNG 图片中）并轻松共享或重新加载，确保了完美的可复现性。
- 可扩展性： 您可以创建或安装自定义节点以添加新功能。
- 适合实验： 非常适合尝试新技术、自定义模型合并或复杂的 LoRA 组合。
- 理解过程： 使用节点可以帮助您更深入地理解 Stable Diffusion 的底层机制。
潜在的缺点/注意事项：
- 学习曲线较陡峭： 与像 Automatic1111 WebUI 这样更“一体化”、带有预定义标签页的界面相比，ComfyUI 对纯新手来说可能更令人生畏。您需要学习节点如何连接以及每个节点的功能。
- 基本任务的初始设置： 对于非常简单的“文本到图像”生成，与在更简单的 UI 中仅输入提示词相比，最初可能会感觉步骤更多。但是，一旦您设置了基本工作流，后续操作就很快了。
- 可能看起来复杂： 如果组织不当，一个非常复杂的工作流看起来可能像一团乱麻的节点。
ComfyUI 适合哪些人？
- 希望对图像生成过程进行精细控制的用户。
- 实验者和“高级用户”。
- 希望构建自定义、复杂工作流的人。
- 那些觉得传统 UI 限制性太强的人。
- 希望以独特方式集成 Stable Diffusion 功能的开发人员。
简而言之： 如果您愿意花一些时间学习其基于节点的方法，ComfyUI 是一款出色且强大的工具。它解锁了难以匹敌的控制级别和自定义能力。
关于它，您有什么具体问题吗，比如如何安装它、使用某个特定功能，或者将它与其他 Stable Diffusion UI（如 Automatic1111）进行比较？
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我们来比较一下 ComfyUI 和 Automatic1111 WebUI（通常简称为 A1111），这是目前最流行的两个 Stable Diffusion 用户界面
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