《ComfyUI智能繪畫從新手到高手》全面介紹ComfyUI的使用方法和技巧�！禖omfyUI智能繪畫從新手到高手》從認識ComfyUI的基本概念開始，逐步講解ComfyUI的安裝配置、AI生成圖片的底層邏輯、節(jié)點及工作流的構(gòu)建原理、常用工作流的基礎模塊、底模與LoRA模型的理解與應用，再到提示詞撰寫邏輯及權(quán)重控制技巧，以及ControlNet在ComfyUI中的使用。最后，通過講解組合常用的多種工作流創(chuàng)作各類圖像作為綜合實戰(zhàn)案例，幫助讀者理解并掌握ComfyUI在實際應用中的技巧和方法。
《ComfyUI智能繪畫從新手到高手》既可以作為人工智能繪畫愛好者的自學資料，也可以作為院�；蚺嘤枡C構(gòu)ComfyUI相關課程的教材或輔導用書。
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在這個數(shù)字化時代，圖像生成技術正以其獨特魅力引領創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)、科學研究及日常生活的變革。Stable Diffusion作為圖像生成領域的一顆璀璨明珠，憑借強大的生成能力、高度的靈活性及廣泛的應用場景，正逐漸成為藝術家、設計師及科研人員手中的得力工具。而ComfyUI作為Stable Diffusion的用戶界面，不僅簡化了復雜的配置流程，更通過其直觀易用的界面和豐富的功能插件，為創(chuàng)作者帶來了前所未有的便捷體驗。 然而，對于初學者而言，學習Stable Diffusion及ComfyUI并非易事。復雜的概念、煩瑣的配置以及多樣的插件選擇，往往令人望而卻步。為了幫助廣大創(chuàng)作者更好地掌握這一技術，我們精心編寫了這本全面而深入的圖書。 本書旨在從零開始，引導讀者逐步走進Stable Diffusion及ComfyUI的世界。本書詳細介紹了Stable Diffusion的基本概念、底層邏輯及主要組成部分，同時深入剖析了ComfyUI的安裝配置、節(jié)點及工作流的構(gòu)建原理。通過學習這些基礎知識，讀者能夠深入理解Stable Diffusion的運行機制，并熟悉ComfyUI的操作界面與核心功能，為后續(xù)的高級應用奠定堅實基礎。 在內(nèi)容編排上，本書強調(diào)理論與實踐相結(jié)合。除了系統(tǒng)地介紹Stable Diffusion及ComfyUI的基礎知識外，還通過豐富的實戰(zhàn)案例，展示如何運用所學知識解決實際問題。這些案例覆蓋了圖像尺寸調(diào)整、處理提示詞、圖像放大、人像換臉、風格遷移等多個方面，以幫助讀者掌握多樣化的圖像生成技巧。 同時，我們也密切關注技術的持續(xù)發(fā)展與更新。本書中不僅介紹了Stable Diffusion及ComfyUI的最新版本和特性，還探討了ControlNet等新技術在圖像生成領域的應用。通過這些內(nèi)容，讀者能夠緊跟技術前沿，不斷提升自己的圖像生成能力。 此外，本書特別重視用戶體驗和實用性。在編寫過程中，力求語言簡潔明了、步驟詳細清晰，以便讀者能夠快速掌握并應用所學知識。同時，書中提供了大量圖片，以輔助讀者更好地理解操作步驟，并進行效果展示。 總之，本書是一本全面且深入的指南，旨在幫助讀者掌握Stable Diffusion及ComfyUI的核心技術和實戰(zhàn)技巧。無論你是初學者還是經(jīng)驗豐富的創(chuàng)作者，都能從本書中獲得寶貴的知識與經(jīng)驗。希望本書能成為你學習和使用Stable Diffusion及ComfyUI的得力助手，助你在圖像生成領域取得卓越成就。讓我們一起探索圖像生成技術的無限可能，共同開創(chuàng)更加美好的未來！ 需要特別指出的是，AI技術更新迭代速度很快，所以，在學習本書內(nèi)容以及AI相關技術時，必須重視以下兩個核心要領。 第一，明白AI工具的底層邏輯和操作流程，以應對不斷更新的AI軟件。 第二，始終保持對新興 AI 工具和技術動態(tài)的高度關注和敏銳洞察力。通過積極實踐和終身學習的態(tài)度，跟蹤人工智能在各大領域的革新應用。例如，可以關注作者的微信公眾號好機友AIGC，也可以通過筆者贈送的好機友 AIGC 精華知識文摘、好機友 AI 繪畫學習知識庫兩個在線文檔關注業(yè)界動態(tài)。 特別提示：本書編寫工作中兩位作者各承擔了一半的工作量字數(shù)。另外，在編寫本書時，作者參考并使用了當時最新的 AI 工具界面截圖及功能作為講解依據(jù)。然而，由于圖書的編輯、審閱到最終出版存在一定的周期，在這個過程中，AI 工具可能會進行版本更新或功能迭代。因此，實際的用戶界面及部分功能可能與書中所示有所不同。各位讀者一方面要在學習中舉一反三，另一方面及時關注本書附贈課程的更新內(nèi)容。 為幫助各位讀者更快地掌握書中知識點，同時也為了拓展本書的內(nèi)容，購買本書后可添加本書微信客服為好友（客服微信以及獲取資源的方式請掃描下面的相關資源二維碼獲取），獲贈以下資源。 1. ComfyUI從入門到精通教學視頻（130分鐘） 2. 好機友Al獨家模型（30個） 3. 模型及工作流等（55GB） 4. 20000個整理好的AIGC提示詞電子文檔（28類） 5.好機友AIGC精華知識文摘 6.好機友AI繪畫學習知識庫 作者 2025年6月
第1章認識 Stable Diffusion
1.1Stable Diffusion 簡介
1.2ComfyUI 簡介
1.3ComfyUI 與WebUI 對比
1.4ComfyUI 的優(yōu)勢
1.5ComfyUI 的缺點
第2章安裝并配置ComfyUI
2.1ComfyUI整合包安裝
2.1.1開發(fā)者整合包安裝
2.1.2秋葉整合包安裝
2.2ComfyUI界面
2.2.1工作流選項
2.2.2工具選項及參數(shù)顯示
2.2.3菜單界面
2.3配置模型
2.3.1未使用過WebUI的配置模型
2.3.2使用過WebUI的配置模型
2.4安裝基礎插件
2.4.1安裝ComfyUI-Manager插件
2.4.2安裝使用AIGODLIKE-ComfyUI-Translation
插件
2.4.3Manager插件功能詳解
2.5ComfyUI界面常用快捷方式
第3章AI生圖
3.1了解AI生圖的底層邏輯
3.2CLIP模型
3.2.1CLIP的基本概念
3.2.2CLIP在Stable Diffusio中的應用
3.2.3CLIP參數(shù)的影響
3.3Latent空間
3.3.1Latent空間的定義
3.3.2Latent空間在Stable Diffusio中的應用
3.4UNet神經(jīng)網(wǎng)絡
3.4.1UNet的工作流程
3.4.2UNet在Stable Diffusio中的作用
3.5VAE變分自編碼器
3.5.1VAE的基本概念
3.5.2VAE在Stable Diffusion中的作用
3.6ComfyUI圖生圖的底層邏輯
第4章ComfyUI的節(jié)點及工作流的構(gòu)建原理
4.1初識ComfyUI節(jié)點
4.2節(jié)點的分類
4.3安裝自定義節(jié)點的3種方法
4.3.1管理器安裝
4.3.2啟動器安裝
4.3.3壓縮包安裝
4.4核心節(jié)點使用方法及注意事項詳解
4.5節(jié)點的基本操作
4.6節(jié)點之間的連接
4.7新建工作流
4.8工作流構(gòu)建的思路
4.8.1明確需求
4.8.2準備模型和節(jié)點
4.8.3搭建工作流主干
4.8.4添加輔助節(jié)點和參數(shù)調(diào)整
4.8.5測試和微調(diào)
4.8.6保存和分享工作流
第5章掌握常用工作流的基礎模塊
5.1調(diào)整圖像尺寸
5.1.1獲取圖像尺寸
5.1.2縮放圖像
5.1.3裁剪圖像
5.2處理圖像
5.2.1局部重繪
5.2.2修復重繪
5.2.3生成遮罩
5.2.4校正圖像顏色
5.2.5重構(gòu)圖
5.2.6摳圖
5.3處理提示詞
5.3.1導入提示詞
5.3.2批量輸入提示詞
5.3.3反推提示詞
5.3.4翻譯提示詞
5.4圖像放大
5.4.1高清放大圖像
5.4.2放大重繪圖像
5.5人像換臉
5.5.1Reactor換臉
5.5.2FaceID換臉
5.5.3InstantID換臉
5.6細節(jié)調(diào)整
5.6.1面部細化
5.6.2重打光
5.6.3風格遷移
5.7生成視頻
5.7.1文生視頻
5.7.2圖生視頻
5.7.3表情變化視頻
5.8圖像對比
第6章了解底模與LoRA模型
6.1理解并使用SD底模模型
6.1.1什么是底模模型
6.1.2理解底模模型的應用特點
6.2理解并使用SDXL模型
6.2.1認識SDXL模型
6.2.2SD1.5與SDXL之間的區(qū)別
6.2.3使用SDXL模型出圖失敗的原因
6.2.4SDXL-Lightning
6.2.5SDXL-Turbo
6.3理解并使用Flux模型
6.3.1認識Flux模型
6.3.2Flux模型與其他模型對比
6.3.3Flux模型版本
6.3.4Flux模型的關鍵特性
6.3.5Flux模型的安裝和部署
6.3.6使用Flux模型注意事項
6.3.7Flux LoRA模型
6.3.8Flux入門工作流講解
6.4認識Stable Diffusion 3.5模型
6.4.1Stable Diffusion 3.5模型特點
6.4.2Stable Diffusion 3.5 的版本介紹
6.4.3Stable Diffusion 3.5 的應用前景
6.4.4Stable Diffusion 3.5模型在Liblib運行
6.4.5Stable Diffusion 3.5模型本地運行
6.4.6Stable Diffusion 3.5與Flux出圖對比
6.5理解并使用LoRA模型
6.5.1認識LoRA模型
6.5.2疊加LoRA模型
6.6底模與LoRA模型匹配技巧
6.7SD1.5 LoRA、SDXL LoRA、Flux LoRA的
關系
6.8VAE模型
第7章掌握提示詞撰寫邏輯及權(quán)重控制技巧
7.1認識正面提示詞
7.1.1什么是正面提示詞
7.1.2正面提示詞結(jié)構(gòu)
7.2認識負面提示詞
7.2.1認識1.5模型中的負面提示詞
7.2.2認識XL模型中的負面提示詞
7.2.3認識Flux模型中的負面提示詞
7.3質(zhì)量提示詞
7.4掌握提示詞權(quán)重
7.4.1用花括號{}調(diào)整權(quán)重
7.4.2用圓括號( ) 調(diào)整權(quán)重
7.4.3用雙圓括號(( ))調(diào)整權(quán)重
7.4.4用方括號[ ]調(diào)整權(quán)重
7.4.5用冒號:調(diào)整權(quán)重
7.4.6調(diào)整權(quán)重的技巧與思路
7.5理解提示詞順序?qū)D像效果的影響
7.6理解提示詞注釋的用法
7.7Flux提示詞的書寫
7.7.1使用自然語言撰寫生圖準確的提示詞
7.7.2使用Flux在圖片上生成文字
7.8SDXL提示詞的書寫
7.9提示詞翻譯節(jié)點
第8章使用ControlNet精準控制圖像
8.1安裝ControlNet
8.1.1安裝ControlNet預處理器
8.1.2安裝ControlNet模型
8.2ControlNet節(jié)點
8.2.1ControlNet應用
8.2.2ControlNet加載器
8.2.3ControlNet預處理器
8.3Canny（硬邊緣）
8.3.1Canny預處理器
8.3.2實例操作
8.4Softedge（軟邊緣）
8.4.1Softedge預處理器
8.4.2實例操作
8.5Scribble（涂鴉）
8.5.1Scribble預處理器
8.5.2實例操作
8.6Lineart（線稿）
8.6.1Lineart預處理器
8.6.2搭建Lineart工作流
8.7Depth（深度）
8.7.1Depth預處理器
8.7.2實例操作
8.8Openpose（姿態(tài)）
8.8.1Openpose預處理器
8.8.2實例操作
8.8.3Openpose骨骼圖
8.9Inpaint（局部重繪）
8.9.1Inpaint工作流搭建
8.9.2實例操作
8.10Flux專用ControlNet概述
8.10.1ControlNet V3
8.10.2ControlNet-Union-Pro
第9章ComfyUI綜合實戰(zhàn)案例
9.1生成相似圖片工作流
9.2生成動態(tài)圖片工作流
9.3轉(zhuǎn)變圖片風格工作流
9.4產(chǎn)品更換模特工作流
9.5圖片換背景工作流
9.6圖片重打光工作流
9.7擴展圖像工作流
9.8生成證件照工作流
9.9批量生成寫真照工作流
9.10一鍵產(chǎn)品精修工作流
9.11一鍵生成人像手辦工作流
9.12一鍵生成藝術字工作流
9.13一鍵超清放大圖像工作流
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