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Stable Diffusion工具:ComfyUI VS WebUI

前言:

在当今快速发展的社会,掌握一项实用的技能对于安身立足至关重要。很多人推荐学习编程、数据分析等技术,但其中最引人瞩目的当属人工智能(AI)。特别是AI绘画,融合了艺术与科技,成为了当今最具潜力的领域之一。通过学习AI绘画,你不仅可以探索创意的无限可能,还能在科技驱动的市场中占据一席之地。在AI生成图像领域,有许多产品,例如 Midjourney 和 Stability AI 等。为什么要学习 ComfyUI 呢?我斗胆带大家一起分析一下。

目录

1.Midjourney VS Stable Diffusion

2.SD Web UI VS ComfyUI

3.总结

Midjourney VS Stable Diffusion

在回答这个问题之前,我觉得有必要介绍下目前市面上的各种 AI 生图产品,或者是 AI 生视频产品。在我的眼里,他们主要分成两大类:

模型与产品整合的产品,比如 Midjourney,Stability AI 等等。 模型与产品分离的产品,比如 SD Web UI、ComfyUI 等等。

这两类产品的优劣势对比如下:

不难发现,这两类产品没有哪类产品拥有绝对的优势。选择哪款产品,完全取决于你的需求。

如果你只是当成娱乐,想要时不时制作一些图片或视频,那么,我推荐你选择整合产品。 因为它的学习成本低,你可以很快地学会如何使用,而且它的产品功能也比较完善,你可以很快地制作出一些图片或视频。 但如果你是设计师,或者你想靠 AI 这个新的技术赚钱,那么,我推荐你选择分离产品。 为什么呢?我觉得很多人选择学习何种软件时,很容易忽略两个原因。

第一个原因是迁移成本:

如果我们选择学习第一种融合产品,那就意味着我们在学习软件的同时,还会跟模型绑定。拿 Midjourney 为例,学习 Midjourney 的时候,你不仅要学习软件如何使用,同时要学习如何更好地使用模型,即如何写好prompt。同时,它的产品功能也跟模型融合得比较深,有些功能是它这个模型特有的,当你学会后,你就只能在Midjourney上使用,而不能在其他产品上使用。

这将导致出现非常高的学习迁移成本。当你想要更换产品的时候,你需要重新学习新产品的使用方法,同时还需要重新学习与模型相关的知识。

如果这个行业发展的速度比较慢的话,这个成本还可以接受(因为你有足够的时间去学习)。但是,现在 AI 行业发展非常快,每个月都会有新的产品,亦或者新的模型出现。你很难有时间去学习每一个产品。举个实际的例子,如果你选择学习融合产品,意味着:

当你看到 AI 能通过输入文字的方式生成图片,你可能会去学习 Midjourney,Stability AI,甚至 Adobe 的 AI 产品。 然后你又发现好像又有新的产品可以通过画图的方式生成图片,你可能又会去学习 Krea。 接着你发现 AI 还能生成视频,你又跑去学习 Runway、Pika。

最后你会发现,你好像学会了一堆软件,但又好像什么都没学会。因为每一款软件你都需要付出足够长的时间,才有可能真正学会,纯粹探索性的学习是不会有任何的积累(除非你只想娱乐一下)。

而学习分离产品,则能大大地降低这个迁移成本。当有一个新的模型出现时,你只需要切换模型就好了,而不需要重新学习产品的使用方法。比如,你学会了类似 SD WebUI 或者 ComfyUI 这类产品,你学会了如何文生图,当你需要通过画图的方式生成图片,你也只需要切换一些模型,或者在产品里操作一下就能实现与 Krea 类似的效果。

第二个原因是自由度:

我一直有这样的一个观点:AI 不会淘汰人类,但它会淘汰不会使用它们的人类。

你如果想要从 AI 这波浪潮里脱颖而出,你就需要学会如何使用 AI。而且不是单纯地使用 AI。你还需要学会如何调整 AI,从而让它切合你的工作流,甚至改造你的工作流。

因为它的自由度高,你可以自由地修改产品,甚至可以自己开发产品。这意味着你可以将产品与你的工作流结合,从而提高你的工作效率,甚至改造你的工作流。

SD Web UI VS ComfyUI

那市面上也有很多分离型产品,为何选择 ComfyUI?

我们先来简单看看 SD Web UI 和 ComfyUI 的 UI 界面,你应该就能知道它们的区别了。

从上图中可以看到,SD WebUI 的 UI 更像是我们传统使用的产品,有很多输入框,还有多个按钮。而 ComfyUI 的 UI 界面则非常复杂,除了输入框,还有很多一块块的东西,并且还有很多复杂的连线。

的确,从学习成本来看,ComfyUI 的学习成本会比 SD WebUI 高。但是这种连线其实并不复杂,你可以这么理解:

这些小的方块跟 SD WebUI 的输入框和按钮是一样的,都是对参数进行配置 连线有点像在搭建一个自动化的工作流,从左到右依次运行,可以想象成搭积木,是一个很有意思的过程 从功能的角度看,其实两个产品截图所提供的功能是一样的,只是 ComfyUI 变成了这种连线的方式

那这种方式有什么好处呢?我们一起来看看这两个用 ComfyUI 搭建的工作流:

对比两个工作流,你会发现它只是有一个节点不一样,一个是直接加载图片,一个是通过提示词绘制图片。这样就实现了两个不同的功能(一个是图生图,一个是文生图)。这就意味着,你可以通过改变节点的方式来改变工作流,从而实现不同的功能。这样做有两个好处:

你可以根据自己的需求搭建适合自己的工作流,而不需要依赖开发者。 你也可以根据自己的需求,去开发并改造某个节点。

所以,选择 ComfyUI 最核心的原因就在于它的自由和拓展。那这就意味着你可以自己调整 ComfyUI 从而让它切合你的工作流,甚至改造你的工作流。

在现在这种 AI 发展如此迅猛的时代,我认为保持灵活才是最重要的。

如果你看各种对比评测,还会发现 ComfyUI 在性能上会比 SD WebUI 更好,但在能力的覆盖上会比 SD WebUI 要差,比如 ComfyUI 的 Inpainting 的编辑器就比 SD WebUI 的编辑器要差。但是,这些都不是问题,这些问题未来会依托开源生态逐步完善,或者说互有优势。但是我认为 SD WebUI 不进行非常大的改变的情况下,是无法实现 ComfyUI 那样的自由度的。

总结

对于那些刚开始探索AI绘画的好奇者来说,Midjourney 是一个理想的选择,能够帮助他们迅速适应 AI。当个人或公司有产品或设计构思时,如果只有大概的想法而没有具体的细节,可以使用 Midjourney 来实现创意,从而快速获得大量灵感。目前,Midjourney 在图像生成质量和 AI 的想象力方面依然处于顶尖水平,甚至可以说是第一。然而,目前它对图片的控制能力较差。

如果你的公司已经有了产品,并希望对其进行提升或差异化,那么 Stable Diffusion 是一个极佳的选择。它能够在完全保留原产品的基础上,添加你所需要的新元素。正如我的一位朋友所说的那样:Midjourney 更像是艺术家,而 Stable Diffusion 则更像是美工,我认为这个比喻非常贴切。

学习ComfyUI必须要有代码基础吗?

虽然有基础会是一个优势,但没有也没有关系。在使用 Stable Diffusion 的过程中,我发现 90% 的问题都不需要你编写或修改代码。大部分情况下,只需删除或添加一些文件即可解决。

AI版权问题

关于AI版权问题,许多人都很关心。目前,可以自由使用自己生成的图像,随意使用,无需担心版权问题。当其他人还在网络上寻找素材、花钱下载或处理有水印和不高清的免费素材,并担心版权纠纷时,我们已经在用 ComfyUI 来解决这些问题了。AI 生成的图像是独一无二的,即使在不同设备上使用相同的种子,调整网络环境后生成的图像也会有所不同。

遵纪守法

最后,请抛开那些潜意识里阻碍你前进的担忧,因为这些只是让自己停滞不前的借口。世上的一切事物都有其对立面,关键在于你如何去利用它们!希望大家多多使用 AI,让自己的生活更加阳光灿烂,用 AI 做一些积极向上的事情。请记住,一定要遵守法律法规!

孜孜以求,方能超越自我。坚持不懈,乃是成功关键。

总结

**文章总结--AI绘画的探索与选择**
在快速发展的社会,掌握技能的重要性不言而喻,而AI绘画作为艺术与科技的结合体,正成为潜力巨大的领域。本文围绕AI图像生成工具进行了深入探讨,特别是对比了不同产品的适用性与优势:
**1. AI生图产品的分类及最优选择**:
- **整合型产品(如Midjourney、Stability AI)**:适合娱乐或初步探索AI绘画的用户。优势在于学习成本低、功能完善,能迅速产出成果;但存在一定的迁移成本和学习局限性,因模型与产品绑定紧密,不易切换至其他平台。
- **分离型产品(如SD Web UI、ComfyUI)**:对于设计师或想要通过AI技术赚钱的专业用户更为适用。分离式设计降低了迁移成本,提升了自由度,使用户能够灵活适应不同的模型和工作流,促进效率提升。
**2. ComfyUI的独特优势**:
- **高灵活性与可扩展性**:ComfyUI采用节点连接的方式,用户可根据需求构建自己的工作流,并可根据实际情况开发改造节点。这种设计不仅提升了工作效率,也赋予了用户极大的自主权。
- **性能优越**:尽管在某些功能覆盖上稍显不足(如Inpainting编辑器),但在性能和自由度上ComfyUI表现更为突出,且随着开源生态的完善,其能力将会进一步提升。
**3. 各产品适用场景**:
- **Midjourney**:适合创意探索阶段,能迅速激发灵感,生成高质量图像,虽对图片控制能力较弱,但仍是艺术家们的不二之选。
- **Stable Diffusion**:更适合已有产品基础、需进行提升或差异化的场景,其强大的美工能力能帮助用户精准添加新元素,实现产品升级。
**4. 关于Code基础与AI版权**:
- 学习ComfyUI虽有代码基础更佳,但实际上大部分问题无需编写代码,通过简单的文件操作即可解决。
- AI图像版权归生成者所有,使用AI生成图像时无需担心版权纠纷,这为创意工作者提供了更多便利和空间。
**结语**:
在追逐AI潮流的过程中,重要的是保持灵活性和创新性。ComfyUI等高自由度工具的兴起为用户提供了更多可能。同时,遵纪守法是任何技术开发与应用的前提。在不断探索与实践中,我们有望实现自我超越并迎来成功。

更新时间 2024-07-28