本文主要介绍了通过源码运行comfyui，默认例子介绍，节点管理器的使用，以及界面汉化。可多参考开源工作流，多加实践，从而掌握comfyui操作。
1.源码运行comfyui
执行命令python main.py如下：
安装numpy 1.x最新版本numpy 1.26.4：
pip install numpy==1.26.4
重新安装numpy后，重新运行comfyui，可从控制台看到正常运行：
2.快速入门例子
（1）下载检查点文件Stable Diffusion v1.5[7]。将文件放在 ComfyUI/models/checkpoints 下。
（2） 刷新 ComfyUI。
（3）单击 Load Default 按钮使用默认工作流程。
（4）在 Load Checkpoint 节点中，选择刚刚下载的检查点文件。
（5）单击 Queue Prompt 并观看生成的图像。根据提示尝试生成不同的图像。
3.nodes.py文件
nodes.py 文件包含了多个类和函数，主要用于处理和管理机器学习模型的条件（conditioning）、潜在空间（latent space）操作、图像处理以及模型加载等任务。
（1）模型管理与实用工具
（2）条件（Conditioning）操作
CLIPTextEncode、ConditioningCombine、ConditioningAverage 等类用于处理和组合条件数据，这些数据通常用于指导生成模型的输出。
ConditioningSetArea、ConditioningSetMask 等类允许对条件数据进行更精细的空间控制，如设置特定区域或应用遮罩。
（3）潜在空间操作
（4）模型加载
（5）图像处理
4.节点管理器 [11]
下载节点管理器，然后重启ComfyUI：
`cd custom_nodes git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git python main.py --force-fp16`
5.界面汉化
AIGODLIKE-ComfyUI-Translation 是一个为 ComfyUI 设计的多语言翻译插件，旨在将 ComfyUI 的界面和功能本地化到不同的语言环境中。这个插件实现了对常驻菜单栏、搜索栏、右键上下文菜单、节点等的翻译。
写在最后
AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，AIGC技术将继续得到提高，同时也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用。
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总结
### 文章总结本文详细介绍了如何通过源码运行ComfyUI，包括安装必要的库（如numpy 1.26.4）、快速入门示例、节点管理器（nodes.py）的使用以及界面汉化的方法。文章旨在帮助读者通过实践掌握ComfyUI的基本操作，并提供了未来AIGC技术的发展前景展望。
#### 主要内容概述：
1. **源码运行ComfyUI**：
- 执行`python main.py`命令启动ComfyUI。
- 安装特定版本的numpy（1.26.4）以确保正常运行。
2. **快速入门例子**：
- 下载并放置Stable Diffusion v1.5检查点文件。
- 刷新ComfyUI，加载默认工作流程，选择检查点文件，并通过`Queue Prompt`生成图像。
3. **节点管理器（nodes.py）**：
- `nodes.py`文件包含多个类和函数，用于处理机器学习模型的条件、潜在空间操作、图像处理及模型加载等。
- 提供了条件操作（如CLIPTextEncode、ConditioningCombine等）和潜在空间操作的详细功能。
4. **界面汉化**：
- 使用AIGODLIKE-ComfyUI-Translation插件实现界面汉化，支持多语言环境。
5. **未来展望**：
- AIGC技术前景广阔，将在游戏、计算等领域得到更广泛应用。
- 强调AIGC技术与人工智能技术的紧密结合，对程序员影响深远。
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- 提供了AIGC学习资料、安装工具、学习路线、必备工具、学习笔记、视频教程合集及实战案例等丰富资源，帮助读者深入学习AIGC技术。
#### 结尾提示：
- 鼓励读者多加实践，参考开源工作流，以掌握ComfyUI及AIGC技术的更多操作和应用。