前言：
ComfyUI为StableDiffusion提供了一个高度灵活的节点式操作界面，不仅显著提升了工作流的自由度和可复现性，还进一步优化了显存占用，使其成为探索StableDiffusion技术的理想工具。然而，节点式操作虽然功能强大，但也对用户的技术理解能力提出了更高的要求，可能需要一定的学习成本。
1.下载和安装ComfyUI
- 首先从官方的github连接上找到最新的release包，下载解压即可使用：（注意不会使用的同学可以文末自行扫描获取）
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- 点击进入Releases，点击下面的"Download link with stable pythorch 2.1 cu121"下载安装包。
解压安装包到合适的位置，打开文件夹我们可以看到“run_nvidia_gpu”，双击就能启动
ComfyUI 。
注意：初始安装中不包含任何模型和插件，
2.配置模型、LORA
ComfyUI虽然自带了pytorch和stable diffusion环境，但是不包括模型，所以需要将模型放置到ComfyUI对应目录中：
1. 大模型应放入
“ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\models\checkpoints”，
2. VAE模型放入
“ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\models/vae”，
3. Lora模型放入
“ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\models/loras”。
如果你本地电脑中有使用过WebUI，那么你的模型文件通常是放在stable-diffusion-
webui目录下的，复制过来就会很浪费空间，所以ComfyUI的作者提供了使ComfyUI和Web UI共享相同的模型，以避免重复拷贝大量模型文件.
2.用记事本打开extra_model_paths.yaml文件，替换你本地webUI的路径地址：把里面 base_path的路径改成你的 webui
的地址。比如我的是“F:\novelai-webui-aki-v3A”
3.controlnet地址需修改成WEBUI的 controlnet 模型安装目录，“extensions\sd-webui-
controlnet\models”。启动ComfyUI就可以在模型栏读取到本地模型了：
3.更新ComfyUI
如果后面需要更新ComfyUI，可以直接使用ComfyUI中的update脚本，不需要重新下载和配置：
在"ComfyUI_windows_portable\update"文件夹中找到"update_comfyui"和"update_comfyui_and_python_dependencies"两个文件。使用"update_comfyui"来更新ComfyUI，等待出现"Done"表新成功。关于配置环境的更新，一般情况下不需要进行.
4.安装插件
ComfyUI还支持多种插件，它们可以增强用户的体验和功能。
1.辣椒酱的界面汉化：该插件可以汉化ComfyUI的界面，使中文用户更容易理解和操作。
2.提示词风格样式：这个插件允许用户自定义提示词的风格和样式，增加了生成图像的创造性。
3.提示词中文输入：该插件为用户提供中文输入功能，使用户可以更便捷地进行中文文本生成。
你可以通过GitHub下载这些插件并按照说明进行安装。
安装方式：
进入上面需要的插件链接，点击“Code - Download ZIP”进行下载，下载后解压放入
ComfyUI的“ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\custom_nodes”中。
你可以使用我网盘提供的整合包进行下载，整合包已经集成了常用的插件（比如汉化补丁，插件管理等），省去下载后还要安装插件。(需要的同学可文末自行扫描获取)
5.ComfyUI的优势和劣势
优势：
1.低显存要求和快速启动：ComfyUI相对于Web UI对显存要求较低，启动速度快，生成图像速度也更快。
2.更高的生成自由度：ComfyUI允许用户自定义工作流程，调整模块连接以获得更灵活的生成效果。
3.与Web UI共享环境和模型：用户可以同时使用ComfyUI和Web UI，并且可以共享模型和环境。
4.可复现性：用户可以构建自己的工作流程，导出流程并与他人分享，同时在出现错误时能够清晰地定位问题。
5.图像还原功能：生成的图片可以还原整个工作流程，模型选择也会被保存。
劣势：
1.操作门槛高：使用ComfyUI需要具备清晰的逻辑和操作理解，相较于Web UI，有一定的学习曲线。
2.生态不如Web UI多：相对于Web UI，ComfyUI的生态系统较小，虽然包含了常用的插件，但Web UI仍然拥有更多可用插件。
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