文章目录
- 开始文生图
- 质量词
- 反向提示词
- 生成的图像
开始文生图
ComfyUI最开始的模板就是文生图功能
- Checkpoint:你的AI大模型，一般放
.safetensors文件。大模型可以在LibLib下载。(当然LibLib好的模型和训练模型都要冲会员，也可以搜索你想要的模型名称，筛选免费模型) - CLIP文本编码器:输入的提示词。图中有俩个，上面的文本编码器条件连的是K采样器的正面条件，一个连接的是负面条件。所以上面的是正向提示词:你想画什么；那另一个便是反向提示词：不想出现的画面
- 例如模糊，低质
- 作用：负责把文字需求转换成AI能懂的信号
- K采样器：整个文生图的关键,绘图工具，负责在前空间中形成图片。参数
- 随机种（Seed）: 图片的身份证号一样。可以随机，也可以固定输入数字
- 运行后操作: 随机种是固定(
fixed)还是变化(randomize)，是增加还是减小。其他参数不变的情况下固定后生成的图片是不会改变的 - 步数：降噪的次数，迭代了多少步。图上步数为20可以理解成给脏玻璃擦了20下。步数越少图片细节越少甚至模糊。步数越多细节越多。当然过高的步数也不一定是好的，comfyui中步数在40以上就不会有过多的变化，步数越多生图的时间也会越久。一般生图步数在
20~30即可 - CFG: 主要是控制我们最终图像与提示词的匹配程度。CFG越高则代表我们最终生成的图像与关键词也就越匹配；反之CFG过低就会让AI有更多的自由发挥空间。过低可能图像会变形，过高可能出现清晰度低。CFG值一般设置为
5~8 - 采样器：
dpmpp_2m和dpmpp_2m_sed这俩采样器是大家测试下来相对而言效果比较好的。除了遇到某些特别说明的大模型需要用到对应的采样器或调度器 - 调度器：我们一般使用的是
Karras - 降噪：跟图生图中会涉及到
质量词
质量词汇+主体+氛围词汇质量词汇：
比如想要非常清晰并且具有丰富细节的词汇。比如杰作，高质量，极致的细节
主体：
一个女孩，双马尾蓝色头发，水手服
氛围词汇(环境词汇)：
教室背景，动漫风格
越靠前的词汇，它的权重越高
反向提示词
模糊，混乱，低质量，无细节
有玩家把这些负面词汇整合成了一个词组包embedding:EasyNegativeV2,
生成的图像
- 关键词有关
- 大模型，本身的训练集中绝大多数都是动漫模型