ComfyUI 介绍
在 AI 绘画领域，Stable Diffusion 因其开源特性而受到广泛的关注和支持，背后聚拢了一大批的应用开发者和艺术创作者。目前使用 Stable Diffusion 进行创作的工具主要有两个：Stable Diffusion WebUI 和 ComfyUI。
Stable Diffusion WebUI 开箱即用，各项功能齐全，社区也有很多的插件支持，入门比较简单，适合新手，但是可定制性稍微差点，很多作品不容易传播复现，使用 API 进行操作也有一定的难度。
ComfyUI 出来的晚一点，但是它的可定制性很强，可以让创作者搞出各种新奇的玩意，通过工作流的方式，也可以实现更高的自动化水平，创作方法更容易传播复现，发展势头特别迅猛。但是 ComfyUI 的上手门槛有点高，对 Stable Diffusion 以及各种扩展能力的原理需要有一定的理解，动手能力要求也比较高。
ComfyUI 安装部署
本地安装部署
安装插件
首先说明，如果你是本地安装部署，那么请耐心按照下面的方式安装插件。
ComfyUI 自带了一些简单的 ControlNet 节点，不过这还远远不够，我们需要安装一些插件来增强 ControlNet 方面的处理能力。
推荐以下两个插件：
- ControlNet 预处理器插件：包含各种常用的 ControlNet 预处理器。
- 高级 ControlNet：支持 ControlNet 调度和遮罩等高级特性。
在 ComfyUI 管理器中点击'通过 Git URL 安装'，输入对应的链接，即可开始安装。安装成功后，重启 ComfyUI 并刷新浏览器页面。
使用 ControlNet
不带预处理器的 ControlNet
ControlNet 主要由 3 个节点组成：ControlNet 加载器、ControlNet 应用和参考图片。
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ControlNet 加载器：这是用来加载 ControlNet 模型的。ComfyUI 内置了两个 ControlNet 模型加载器，一个是'ControlNet 加载器'，另一个是'DiffControlNet 加载器'。'DiffControlNet 加载器'不仅支持加载普通的 ControlNet 模型，还支持加载 diffusers 格式的 ControlNet 模型，更为通用一些。注意 ControlNet 模型区分 SD1.5 和 SDXL，选择 SD 基础模型时一定要搭配起来，不能混用。
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参考图片：ControlNet 要实施推理控制，就需要一定的参考，比如姿势、深度、线稿、配色、人物形象等。在工作流中可以直接提供一张深度图，另外也可以提供正常图片，让 ControlNet 预处理器从中提取。
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ControlNet 应用：封装 ControlNet，汇集模型、参考图片和一些参数，共同计算得出新的提示词条件。ControlNet 应用默认有 3 个可以手动控制的参数：
- 强度：ControlNet 模型对生成图片的影响力。太高可能会让参考特征过于明显，太低又丢失了 ControlNet 的控制力，需要根据实际情况调整。
- 开始时间：在生成图片的第几步引入 ControlNet，取值范围 0-1。一般前几步会确定图片中的主体内容，如果使用的是线稿类模型，这个时间不能设置的太晚。
- 结束时间：在生成图片的第几步退出 ControlNet，取值范围 0-1。如果想在细节上自由发挥的更多，可以将这个值改小一点试试。
我们可以认为'DiffControlNet 加载器'和'加载图像'都是为'ControlNet 应用'提供必需参数的。最后我们再看一下 ControlNet 节点的输入和输出，这里的输入主要有两块：
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SD 基础模型：ControlNet 模型不能独立工作，所以'ControlNet 加载器'需要以模型作为输入，图中的'模型'接入点要连接到名为'Checkpoint 加载器'的节点，以获取 SD 基础模型。
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提示词编码条件：这里分为'正面条件'和'负面条件'，ControlNet 应用会对这些条件进行加工处理，在其中加入当前 ControlNet 提取到的控制信息。需要把它们连接到'CLIP 文本编码器'节点，'CLIP 文本编码器'就是编码提示词，生成初始条件的；如果使用多个 ControlNet，我们也可以把它们连接到串联 ControlNet 应用输出的'正面条件'和'负面条件'。在一些简单的'ControlNet 应用'节点上，你可能只能看到一个'条件'，这时候的'条件'对应的是'正面条件'。
ControlNet 应用的输出就是'正面条件'和'负面条件'，需要将它们连接到采样器，采样器会使用这些条件进行采样，最终生成出符合条件的图片。注意如果'ControlNet 应用'的输入只有一个'条件'，那么我们就无需通过'ControlNet'处理负面条件。
