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23
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@ -0,0 +1,23 @@
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{
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"DockerRun.DisableDockerrc": true,
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"DockerRun.Containers": [
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"990bac69ca34",
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"ac8b6534240a",
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"d5806522df34",
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"035c94254cbe",
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"54fac18d0bf6",
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"2fa342c94f6a",
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"593e6b9bb57c",
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"611f6115f885",
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"aa657b56c3e9",
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"4d325193c13a",
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"712eac38aa94",
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"7c8df2799f64",
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"827c83456096",
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"88f82a20e472",
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||||
"162eb09a1734",
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||||
"d30b4619ddf4",
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||||
"e2e3ee31ee47",
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"841d6b6a9f5e"
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]
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}
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README_CN.md
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212
README_CN.md
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@ -0,0 +1,212 @@
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ComfyUI
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一个强大且模块化的稳定扩散 GUI 和后端。
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Show Image
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这个 UI 允许您使用基于图形/节点/流程图的界面设计和执行高级稳定扩散管道。要查看一些工作流示例并了解 ComfyUI 的功能,可以查看:
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### [ComfyUI 示例](https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/)
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### [安装 ComfyUI](#installing)
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## 特性
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- 节点/图/流程图界面,可以在不需要编程的情况下试验和创建复杂的稳定扩散工作流。
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- 完全支持 SD1.x、SD2.x 和 SDXL
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- 异步队列系统
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- 许多优化:在执行之间只重新执行工作流更改的部分。
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- 命令行选项:```--lowvram```可在具有 3GB 或更少 VRAM 的 GPU 上运行(在具有低 VRAM 的 GPU 上自动启用)
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- 即使没有 GPU 也可以工作:```--cpu```(慢)
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- 可以加载 ckpt、safetensors 和 diffusers models/checkpoints。独立的 VAE 和 CLIP 模型。
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- 嵌入(Embeddings)/文本反转(Textual inversion)
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- [Loras(regular, locon and loha)](https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/lora/)
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- [Hypernetworks](https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/hypernetworks/)
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- 从生成的 PNG 文件加载完整工作流(带种子)。
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- 将工作流保存/加载为 ```Json``` 文件。
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- 节点界面可用于创建复杂的工作流,[Hires fix](https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/2_pass_txt2img/) 修复或更高级的工作流。
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- 区域组合[Area Composition](https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/area_composition/)
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- 修复 [Inpainting](https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/inpaint/)带常规和修复模型。
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- ControlNet 和 T2I-Adapter[ControlNet and T2I-Adapter](https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/controlnet/)
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- 上缩放模型(ESRGAN、ESRGAN 变体、SwinIR、Swin2SR 等...)[Upscale Models (ESRGAN, ESRGAN variants, SwinIR, Swin2SR, etc...)](https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/upscale_models/)
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- unCLIP 模型[unCLIP Models](https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/unclip/)
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- GLIGEN[GLIGEN](https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/gligen/)
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- 模型合并 [Model Merging](https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/model_merging/)
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- 使用 TAESD 显示潜在预览[TAESD](#how-to-show-high-quality-previews)
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- 启动非常快。
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- 完全离线工作:绝不会下载任何内容。
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- 配置文件 [Config file](extra_model_paths.yaml.example)用于设置模型的搜索路径。
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可以在示例页面上找到工作流示例。[Examples page](https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/)
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## 快捷键
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按键绑定 说明
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Ctrl + Enter 将当前图排入生成队列
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Ctrl + Shift + Enter 将当前图作为第一项排入生成队列
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Ctrl + S 保存工作流
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Ctrl + O 加载工作流
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Ctrl + A 选择所有节点
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Ctrl + M 静音/取消静音所选节点
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Ctrl + B 绕过所选节点(表现为从图中删除该节点并重新连接线)
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Delete/Backspace 删除所选节点
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Ctrl + Delete/Backspace 删除当前图
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Spacecursor 空格 按住时移动画布
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Ctrl/Shift + 点击 将单击的节点添加到选择中
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Ctrl + C/Ctrl + V 复制和粘贴所选节点(不保持与未选择节点输出的连接)
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Ctrl + C/Ctrl + Shift + V 复制和粘贴所选节点(保持从未选择节点的输出到粘贴节点的输入的连接)
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Shift + 拖动 同时移动多个所选节点
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Ctrl + D 加载默认图
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Q 切换队列可见性
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H 切换历史记录可见性
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R 刷新图
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Double-Click LMB 打开节点快速搜索面板
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macOS 用户可以用 Cmd 键代替 Ctrl
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# 安装
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## Windows
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发布页面上有一个便携式独立 Windows 构建,可用于在 Nvidia GPU 或仅使用 CPU 运行。 [releases page](https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases).
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### 直接下载链接[Direct link to download](https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases/download/latest/ComfyUI_windows_portable_nvidia_cu118_or_cpu.7z)
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只需下载、使用 7-Zip 解压、然后运行。请确保将 Stable Diffusion 检查点/模型(大的ckpt/safetensors 文件)放在:ComfyUI\models\checkpoints
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#### 我该如何在另一个 UI 和 ComfyUI 之间共享模型?
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参见配置文件[Config file](extra_model_paths.yaml.example)以设置模型的搜索路径。在独立的 Windows 构建中,您可以在 ComfyUI 目录中找到此文件。将此文件重命名为 extra_model_paths.yaml,并使用您喜欢的文本编辑器对其进行编辑。
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## Colab 笔记本
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要在 colab 或 paperspace 上运行它,可以使用我的 [Colab Notebook](notebooks/comfyui_colab.ipynb) here: [Link to open with google colab](https://colab.research.google.com/github/comfyanonymous/ComfyUI/blob/master/notebooks/comfyui_colab.ipynb)在 Google Colab 中打开
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## 手动安装(Windows、Linux)
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克隆此存储库。
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将 SD checkpoints (大的 ckpt/safetensors 文件)放在:models/checkpoints
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将你的 VAE 放在:models/vae
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### AMD GPU(仅限 Linux)
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如果您还没有安装,AMD 用户可以安装 rocm 和使用 pip 安装 pytorch,这是安装稳定版本的命令:
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```pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.4.2```
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这是使用支持 7000 系列并可能具有一些性能改进的 ROCm 5.6 nightly 的命令:
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```pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/rocm5.6```
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### NVIDIA
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Nvidia 用户应使用此命令安装 torch 和 xformers:
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```pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 xformers```
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#### 故障排除
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如果您收到“Torch 未与 CUDA 一起编译”错误,请使用以下命令卸载 torch:
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```pip uninstall torch```
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然后再次使用上述命令重新安装它。
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### 依赖项
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通过在 ComfyUI 文件夹中打开终端并运行以下命令来安装依赖项:
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```pip install -r requirements.txt```
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之后您应该已经安装了所有内容并可以继续运行 ComfyUI。
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### 其他:
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#### Intel Arc[Intel Arc](https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/discussions/476)
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#### Apple Mac silicon
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您可以在任何最近的 macOS 版本的 Apple Mac silicon (M1 或 M2) 上安装 ComfyUI。
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1. 安装 pytorch nightly。有关说明,请阅读 [Accelerated PyTorch training on Mac](https://developer.apple.com/metal/pytorch/)指南(确保安装最新的 pytorch nightly)。
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1. 按照 [ComfyUI manual installation](#manual-install-windows-linux) 的说明进行操作。
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1. 安装 ComfyUI 依赖项 [dependencies](#dependencies).如果您已经安装了另一个 Stable Diffusion UI 您可能能够重用依赖项。
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(#i-already-have-another-ui-for-stable-diffusion-installed-do-i-really-have-to-install-all-of-these-dependencies).
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1. 通过运行 python main.py `python main.py --force-fp16`启动 ComfyUI。请注意,如果您安装了最新的 pytorch nightly, `python main.py --force-fp16`才能工作。
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> **注意**:请记住按照 ComfyUI 手动安装 中讨论的那样,将模型、VAE、LoRAs 等添加到相应的 Comfy 文件夹中[ComfyUI manual installation](#manual-install-windows-linux).
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#### DirectML (Windows 上的 AMD 卡)
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```pip install torch-directml``` 然后您可以用此启动 ComfyUI: ```python main.py --directml```
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### 我已经安装了另一个稳定扩散 UI,我真的需要安装所有这些依赖项吗?
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不需要。如果您已经安装了另一个 UI 及其自己的 python 虚拟环境,则可以使用该
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虚拟环境来运行 ComfyUI。您可以打开喜欢的终端并激活它:
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```source path_to_other_sd_gui/venv/bin/activate```
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例如：我的虚拟环境是 ```B:\stable-diffusion-webui\venv\Scripts```
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那么这条激活命令既是：```source B:\stable-diffusion-webui\venv\Scripts\activate```
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或在 Windows 上:
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使用 Powershell:```"path_to_other_sd_gui\venv\Scripts\Activate.ps1"```
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例如：我的虚拟环境是 ```B:\stable-diffusion-webui\venv\Scripts```
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在Pwershell里执行的命令为： ```B:\stable-diffusion-webui\venv\Scripts\Activate.ps1```
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使用 cmd.exe:```"path_to_other_sd_gui\venv\Scripts\activate.bat"```
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例如：我的虚拟环境是 ```B:\stable-diffusion-webui\venv\Scripts```
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在 cmd.exe l里执行的命令为：```B:\stable-diffusion-webui\venv\Scripts\activate.bat```
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然后您就可以使用该终端运行 ComfyUI,而无需安装任何依赖项。请注意,venv 文件夹的名称可能因 SD UI 的不同而有所不同。
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# 运行
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```python main.py```
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### 对于 ROCm 不正式支持的 AMD 卡
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如果您遇到问题,请尝试使用此命令运行它:
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对于 6700、6600 和可能的其他： ```HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0 python main.py```
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对于 AMD 7600 和可能的其他 RDNA3 卡: ```HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0 python main.py```
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# 注意事项
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只有输出端具有所有正确输入的图形部分才会被执行。
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只有在每次执行之间更改的图形部分才会被执行,如果两次提交相同的图形,只有第一次会被执行。如果您更改了图形的最后一部分,则只会执行您更改的部分以及依赖于它的部分。
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在网页上拖放生成的 png 或加载一个将为您提供创建它所用的完整工作流程,包括种子。
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您可以使用 () 来更改单词或短语的重点,例如:(good code:1.2) 或 (bad code:0.8)。() 的默认重点是 1.1。要在实际提示中使用 () 字符,请对其进行转义,如\\( 或 \\)。
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您可以使用 {day|night} 进行通配符/动态提示。使用此语法“{wild|card|test}”将在每次您排队提示时由前端随机替换为“wild”、“card”或“test”。要在实际提示中使用 {} 字符,请对其进行转义,如:\\{ 或 \\}。
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动态提示还支持 C-style 样式注释,如 `// comment` 或 `/* comment */`.
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要在文本提示中使用文本反转概念/嵌入,请将它们放在 models/embeddings 目录中,并在 CLIPTextEncode 节点中使用它们,如下所示(可以省略 .pt 扩展名):
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```embedding:embedding_filename.pt```
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## 如何提高生成速度?
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请确保使用常规加载器/加载检查点节点来加载检查点。它将根据您的 GPU 自动选择正确的设置。
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您可以设置此命令行设置以禁用某些跨注意力操作中的 fp32 升级,这将提高速度。请注意,这很可能会在 SD2.x 模型上给您带来黑色图像。如果您使用 xformers,此选项不会起任何作用。
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```--dont-upcast-attention```
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## 如何显示高质量预览?
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使用```--preview-method auto``` 来启用预览。
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默认安装包括一个低分辨率的快速潜在预览方法。要启用具有 [TAESD](https://github.com/madebyollin/taesd) 的更高质量预览，请下载 [taesd_decoder.pth](https://github.com/madebyollin/taesd/raw/main/taesd_decoder.pth)（适用于 SD1.x 和 SD2.x）和 [taesdxl_decoder.pth](https://github.com/madebyollin/taesd/raw/main/taesdxl_decoder.pth)（适用于 SDXL）模型，并将它们放在 `models/vae_approx` 文件夹中。安装完成后，重新启动 ComfyUI 以启用高质量预览。
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## 支持和开发频道
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Matrix 聊天室: #comfyui_space:matrix.org(它类似 discord 但开源)。[Matrix space: #comfyui_space:matrix.org](https://app.element.io/#/room/%23comfyui_space%3Amatrix.org)
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# QA常见问题解答
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### 你为什么要做这个?
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我想详细了解稳定扩散的工作原理。我也想要一些干净且强大的东西,它将允许我在不受限制的情况下使用 SD 进行实验。
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### 这个是为谁准备的?
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这适用于任何想用 SD 制作复杂工作流的人,或者任何想更深入了解 SD 如何工作的人。该界面紧密遵循 SD 的工作方式,与其他 SD UI 相比,代码应该更容易理解。
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