你知道吗？原先SD上跑出来的图片，是无法做出素材的，因为这些生成的图片都是带有自己的背景，而不是一张透明背景的图片。

有人说，把生成出来的图片，有背景也没关系啊，大不了把图片再放到PS里面处理一下就可以了，照样是个透明背景的图片。

是，之前这样做的当然也是可以的，但是这样做可是相当的费时费力，效率都无法提高了，某种意义上来说，跟自己去素材网站上寻找素材并且自己p图都没什么分别。但现在情况变了，一款插件的横空出世，打破了以上的烦恼，现在的SD已经可以通过很简单的方法产出透明背景的素材了。这款插件的名字就叫做LayerDiffusion。

LayerDiffusion 是 ControlNet 作者Lvmin Zhang提出的新项目，它使得大规模预训练的Stable Diffusion能够生成单个透明图像或多个透明层，且支持前后景的图片融合和图层拆分。

LayerDiffusion的核心，是一种叫做潜在透明度（latent transparency）的方法。简单来说，模型在训练时在潜空间加入了Alpha透明通道的编码，允许在不破坏预训练潜在扩散模型（如Stable Diffusion）的潜在分布的前提下，为模型添加透明度。

LayerDiffusion不仅让SD实现了图层的突破，使用这个潜空间进行训练或微调，也是一种非常有潜力的生成动画的一种方法。

介绍完插件的信息就要上真正的干货了，接下来是一个简单的演示。

首先要说明的一点是，本教程的使用是建立在使用算网云算力租赁平台提供的SD Comfyui纯净版本镜像的基础上展开的，平台的网址会在文末展示。

首先，我们要进入算网云的工作后台界面，这里就像是整个操作的 “控制中枢”。在此，我们需要进行一系列关键操作。在众多选项中，准确选择 GPU 这一步至关重要，这就如同为后续工作挑选了一个强劲的 “动力引擎”。选好 GPU 后，我们就可以部署所需的镜像了，接着便是耐心等待容器实例的部署。这是一个需要些时间的过程，大家要保持耐心。当看到部署状态显示为 “进行中” 时，就意味着我们离成功更近了一步，此时可以点击 “Webui” 进入镜像。

进入镜像后先激活汉化插件，然后点击清除，将默认的工作流删除掉，重新建立新的工作流，

首先要新建一个K采样器，该节点是整个工作流中非常重要的节点，首先是随机种的操作如果选择固定的话，那么理论上会生成一摸一样的图片，如果不固定你会看到你每一次生成的图片都是不一样的，步数指的是图片迭代的次数，理论上越多，出图的质量就越好，但生成需要的时间也越旧，一般建议在20-30，采样器和调度器可以根据自己的喜好正常选择，这里我一般使用DPM++ SDE Karras的选项，最后是减噪，简单点说降噪就是会让图片变成一张纯色的图，完全没有画面，正常情况下会在0.7-1之间选择。点击新建节点，采样，k采样器。

然后还需要一个Checkpoint模型的加载器，右键点击新建节点，加载器，Checkpoint加载器（简易）。

还需要两个CLIP文本编码器，右键点击新建节点，条件，CLIP文本编码器。

然后还需要latent的解码器来控制生成出来的图片尺寸。右键点击新建节点，latent，空latent。

这个阶段图片已经在潜空间生成好了，然后我们需要在新建一个VAE解码器，可以点击k采样器的Latent的标识点住不放在添加到选项中选择VAE解码器。

最后我们还需要可以看到生成的图片，需要一个预览图片的窗口，可以点击VAE解码器的图像标识点住不放在添加到选项中选择预览图像。

然后加载一个LayerDiffusion的控制节点，点击右键，在新建节点的选项中选择LayerDiffusion的节点，最后相连就可以了。

之所以上面的操作页面不一样，是因为Comfyui刚进行了一次比较大的更新，界面跟原来相比不一样了。

最后只需要点击生成图片，就能成功生成一张透明背景的图片了。以下是效果图展示。

图上的狗就是一张透明背景的素材了。

以上就是关于Comfy LayerDiffusion节点的具体说明了。本次教程也接近尾声。希望大家通过这次教程，能够对comfyui的各个节点功能有更加深入的理解和掌握。下一次，我们再来为大家介绍comfyui的其他有趣的功能节点。本次的教程到此结束，下期教程我们再见。

算网云平台网址：www.aicpn.cn，快加入我们，开启精彩创意之旅！求注册，助力平台发展。