#目录#
一、ComfyUI安装及实践
（一）什么是ComfyUI
（二）ComfyUI核心模块
（三）ComfyUI图片生成流程
（四）ComfyUI的优势
（五）20分钟速通安装ComfyUI
（六）浅尝ComfyUI工作流
二、LoRA安装及实践
（一）什么是Lora微调
（二）LoRA微调的原理
（三）LoRA微调的优势
（四）LoRA微调代码分析
（五）UNet、VAE和文本编码器的协作关系
三、自学资源总计
一、ComfyUI安装及实践
（一）什么是ComfyUI
GUI 是 "Graphical User Interface"（图形用户界面）的缩写。简单来说，GUI 就是你在电脑屏幕上看到的那种有图标、按钮和菜单的交互方式。
ComfyUI 是GUI的一种，是基于节点工作的用户界面，主要用于操作图像的生成技术，ComfyUI 的特别之处在于它采用了一种模块化的设计，把图像生成的过程分解成了许多小的步骤，每个步骤都是一个节点。这些节点可以连接起来形成一个工作流程，这样用户就可以根据需要定制自己的图像生成过程。
（二）ComfyUI核心模块
核心模块由模型加载器、提示词管理器、采样器、解码器。
模型加载器：Load Checkpoint用于加载基础的模型文件，包含了Model、CLIP、VAE三部分
CLIP模块将文本类型的输入变为模型可以理解的latent space embedding作为模型的输入
解码器：VAE模块的作用是将Latent space中的embedding解码为像素级别的图像
采样器：用于控制模型生成图像，不同的采样取值会影响最终输出图像的质量和多样性。采样器可以调节生成过程的速度和质量之间的平衡。
Stable Diffusion的基本原理
通过降噪的方式（如完全的噪声图像），将一个原本的噪声信号变为无噪声的信号（如人可以理解的图像）。其中的降噪过程涉及到多次的采样。采样的系数在KSampler中配置：
1）seed：控制噪声产生的随机种子
2）control_after_generate：控制seed在每次生成后的变化
3）steps：降噪的迭代步数，越多则信号越精准，相对的生成时间也越长
4）cfg：classifier free guidance决定了prompt对于最终生成图像的影响有多大。更高的值代表更多地展现prompt中的描述。
5）denoise: 多少内容会被噪声覆盖 sampler_name、scheduler：降噪参数。
（三）ComfyUI图片生成流程
（四）ComfyUI的优势
1）模块化和灵活性：ComfyUI 提供了一个模块化的系统，用户可以通过拖放不同的模块来构建复杂的工作流程。这种灵活性允许用户根据自己的需求自由组合和调整模型、输入、输出、和其他处理步骤。
2）可视化界面：ComfyUI 提供了直观的图形界面，使得用户能够更清晰地理解和操作复杂的 AI 模型和数据流。这对没有编程背景的用户特别有帮助，使他们能够轻松构建和管理工作流程。
3）多模型支持：ComfyUI 支持多个不同的生成模型，用户可以在同一平台上集成和切换使用不同的模型，从而实现更广泛的应用场景。
4）调试和优化：通过其可视化界面，ComfyUI 使得调试生成过程变得更简单。用户可以轻松地追踪数据流，识别并解决问题，从而优化生成结果。
5）开放和可扩展：ComfyUI 是一个开源项目，具有高度的可扩展性。开发者可以根据需要编写新的模块或插件，扩展系统功能，并根据项目需求进行定制。
6）用户友好性：尽管其功能强大，但 ComfyUI 仍然保持了用户友好性，即使对于复杂任务，也能以相对简单的方式完成，使其成为生成式 AI 工作流程管理的有力工具。
（五）20分钟速通安装ComfyUI
依旧选择使用魔搭社区提供的Notebook和免费的GPU算力体验来体验ComfyUI。
step1 ：选择启动环境（大概2-3min）
step2 ：输入代码进行安装
git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/datasets/maochase/kolors_test_comfyui.git
mv kolors_test_comfyui/* ./
rm -rf kolors_test_comfyui/
mkdir -p /mnt/workspace/models/lightning_logs/version_0/checkpoints/
mv epoch=0-step=500.ckpt /mnt/workspace/models/lightning_logs/version_0/checkpoints/ step3 ：进入安装文件进行安装（大概15-20min）
step4 ：复制链接进行访问
当执行到最后一个节点的内容输出了一个访问的链接的时候，复制链接到浏览器中访问
（六）浅尝ComfyUI工作流
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"Node name for S&R": "VAELoader"
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"sdxl.vae.safetensors"
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{
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1024,
1024,
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],
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],
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"Node name for S&R": "KolorsTextEncode"
},
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"cinematic photograph of an astronaut riding a horse in space |\nillustration of a cat wearing a top hat and a scarf |\nphotograph of a goldfish in a bowl |\nanime screencap of a red haired girl",
"",
1
]
},
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"Text encoding takes the most VRAM, quantization can reduce that a lot.\n\nApproximate values I have observed:\nfp16 - 12 GB\nquant8 - 8-9 GB\nquant4 - 4-5 GB\n\nquant4 reduces the quality quite a bit, 8 seems fine"
],
"color": "#432",
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206,
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},
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"fp16"
]
}
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[
12,
11,
0,
10,
1,
"VAE"
],
[
13,
10,
0,
3,
0,
"IMAGE"
],
[
14,
13,
0,
12,
0,
"CHATGLM3MODEL"
],
[
16,
6,
0,
14,
0,
"KOLORSMODEL"
],
[
17,
12,
0,
14,
1,
"KOLORS_EMBEDS"
],
[
18,
14,
0,
10,
0,
"LATENT"
]
],
"groups": [],
"config": {},
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}
},
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}下面是我自己调整关键词和数据后生成的一些AI生图作品
二、LoRA安装及实践
（一）什么是Lora微调
LoRA (Low-Rank Adaptation) 微调是一种用于在预训练模型上进行高效微调的技术。它可以通过高效且灵活的方式实现模型的个性化调整，使其能够适应特定的任务或领域，同时保持良好的泛化能力和较低的资源消耗。这对于推动大规模预训练模型的实际应用至关重要。
（二）LoRA微调原理
LoRA通过在预训练模型的关键层中添加低秩矩阵来实现。这些低秩矩阵通常被设计成具有较低维度的参数空间，这样它们就可以在不改变模型整体结构的情况下进行微调。在训练过程中，只有这些新增的低秩矩阵被更新，而原始模型的大部分权重保持不变。
（三）LoRA微调的优势
1）快速适应新任务：在特定领域有少量标注数据的情况下，也可以有效地对模型进行个性化调整，可以迅速适应新的领域或特定任务。
2）保持泛化能力：LoRA通过微调模型的一部分，有助于保持模型在未见过的数据上的泛化能力，同时还能学习到特定任务的知识。
3）资源效率：LoRA旨在通过仅微调模型的部分权重，而不是整个模型，从而减少所需的计算资源和存储空间。
（四）LoRA微调代码分析
import os
cmd = """
python DiffSynth-Studio/examples/train/kolors/train_kolors_lora.py \ # 选择使用可图的Lora训练脚本DiffSynth-Studio/examples/train/kolors/train_kolors_lora.py
--pretrained_unet_path models/kolors/Kolors/unet/diffusion_pytorch_model.safetensors \ # 选择unet模型
--pretrained_text_encoder_path models/kolors/Kolors/text_encoder \ # 选择text_encoder
--pretrained_fp16_vae_path models/sdxl-vae-fp16-fix/diffusion_pytorch_model.safetensors \ # 选择vae模型
--lora_rank 16 \ # lora_rank 16 表示在权衡模型表达能力和训练效率时，选择了使用 16 作为秩，适合在不显著降低模型性能的前提下，通过 LoRA 减少计算和内存的需求
--lora_alpha 4.0 \ # 设置 LoRA 的 alpha 值，影响调整的强度
--dataset_path data/lora_dataset_processed \ # 指定数据集路径，用于训练模型
--output_path ./models \ # 指定输出路径，用于保存模型
--max_epochs 1 \ # 设置最大训练轮数为 1
--center_crop \ # 启用中心裁剪，这通常用于图像预处理
--use_gradient_checkpointing \ # 启用梯度检查点技术，以节省内存
--precision "16-mixed" # 指定训练时的精度为混合 16 位精度（half precision），这可以加速训练并减少显存使用
""".strip()
os.system(cmd) # 执行可图Lora训练 （五）UNet、VAE和文本编码器的协作关系
UNet：负责根据输入的噪声和文本条件生成图像。在Stable Diffusion模型中，UNet接收由VAE编码器产生的噪声和文本编码器转换的文本向量作为输入，并预测去噪后的噪声，从而生成与文本描述相符的图像
VAE：生成模型，用于将输入数据映射到潜在空间，并从中采样以生成新图像。在Stable Diffusion中，VAE编码器首先生成带有噪声的潜在表示，这些表示随后与文本条件一起输入到UNet中
文本编码器：将文本输入转换为模型可以理解的向量表示。在Stable Diffusion模型中，文本编码器使用CLIP模型将文本提示转换为向量，这些向量与VAE生成的噪声一起输入到UNet中，指导图像的生成过程
三、自学资源总结
（一）公开的数据平台
1 ）ImageNet：包含数百万张图片，广泛用于分类任务，也可以用于生成任务。
2 ）Open Images：由Google维护，包含数千万张带有标签的图片。
3 ）Flickr：特别是Flickr30kK和Flickr8K数据集，常用于图像描述任务。
4 ）CelebA：专注于人脸图像的数据集。
5 ）LSUN (Large-scale Scene Understanding)：包含各种场景类别的大规模数据集。
（二）自学平台
1 ）在魔搭使用ComfyUI，玩转AIGC！
2 ）ComfyUI的官方地址
3 ）ComfyUI官方示范
4 ）别人的基础工作流示范
5 ）工作流分享网站
6 ）推荐一个比较好的comfyui的github仓库网站
总结
#目录#
一、ComfyUI安装及实践
（一）什么是ComfyUI
（二）ComfyUI核心模块
（三）ComfyUI图片生成流程
（四）ComfyUI的优势
（五）20分钟速通安装ComfyUI
（六）浅尝ComfyUI工作流
二、LoRA安装及实践
（一）什么是Lora微调
（二）LoRA微调的原理
（三）LoRA微调的优势
（四）LoRA微调代码分析
（五）UNet、VAE和文本编码器的协作关系
三、自学资源总计
一、ComfyUI安装及实践
（一）什么是ComfyUI
GUI 是 "Graphical User Interface"（图形用户界面）的缩写。简单来说，GUI 就是你在电脑屏幕上看到的那种有图标、按钮和菜单的交互方式。
ComfyUI 是GUI的一种，是基于节点工作的用户界面，主要用于操作图像的生成技术，ComfyUI 的特别之处在于它采用了一种模块化的设计，把图像生成的过程分解成了许多小的步骤，每个步骤都是一个节点。这些节点可以连接起来形成一个工作流程，这样用户就可以根据需要定制自己的图像生成过程。
（二）ComfyUI核心模块
核心模块由模型加载器、提示词管理器、采样器、解码器。
模型加载器：Load Checkpoint用于加载基础的模型文件，包含了Model、CLIP、VAE三部分
CLIP模块将文本类型的输入变为模型可以理解的latent space embedding作为模型的输入
解码器：VAE模块的作用是将Latent space中的embedding解码为像素级别的图像
采样器：用于控制模型生成图像，不同的采样取值会影响最终输出图像的质量和多样性。采样器可以调节生成过程的速度和质量之间的平衡。
Stable Diffusion的基本原理
通过降噪的方式（如完全的噪声图像），将一个原本的噪声信号变为无噪声的信号（如人可以理解的图像）。其中的降噪过程涉及到多次的采样。采样的系数在KSampler中配置：
1）seed：控制噪声产生的随机种子
2）control_after_generate：控制seed在每次生成后的变化
3）steps：降噪的迭代步数，越多则信号越精准，相对的生成时间也越长
4）cfg：classifier free guidance决定了prompt对于最终生成图像的影响有多大。更高的值代表更多地展现prompt中的描述。
5）denoise: 多少内容会被噪声覆盖 sampler_name、scheduler：降噪参数。
（三）ComfyUI图片生成流程
（四）ComfyUI的优势
1）模块化和灵活性：ComfyUI 提供了一个模块化的系统，用户可以通过拖放不同的模块来构建复杂的工作流程。这种灵活性允许用户根据自己的需求自由组合和调整模型、输入、输出、和其他处理步骤。
2）可视化界面：ComfyUI 提供了直观的图形界面，使得用户能够更清晰地理解和操作复杂的 AI 模型和数据流。这对没有编程背景的用户特别有帮助，使他们能够轻松构建和管理工作流程。
3）多模型支持：ComfyUI 支持多个不同的生成模型，用户可以在同一平台上集成和切换使用不同的模型，从而实现更广泛的应用场景。
4）调试和优化：通过其可视化界面，ComfyUI 使得调试生成过程变得更简单。用户可以轻松地追踪数据流，识别并解决问题，从而优化生成结果。
5）开放和可扩展：ComfyUI 是一个开源项目，具有高度的可扩展性。开发者可以根据需要编写新的模块或插件，扩展系统功能，并根据项目需求进行定制。
6）用户友好性：尽管其功能强大，但 ComfyUI 仍然保持了用户友好性，即使对于复杂任务，也能以相对简单的方式完成，使其成为生成式 AI 工作流程管理的有力工具。
（五）20分钟速通安装ComfyUI
依旧选择使用魔搭社区提供的Notebook和免费的GPU算力体验来体验ComfyUI。
step1 ：选择启动环境（大概2-3min）
step2 ：输入代码进行安装
git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/datasets/maochase/kolors_test_comfyui.git
mv kolors_test_comfyui/* ./
rm -rf kolors_test_comfyui/
mkdir -p /mnt/workspace/models/lightning_logs/version_0/checkpoints/
mv epoch=0-step=500.ckpt /mnt/workspace/models/lightning_logs/version_0/checkpoints/ step3 ：进入安装文件进行安装（大概15-20min）
step4 ：复制链接进行访问
当执行到最后一个节点的内容输出了一个访问的链接的时候，复制链接到浏览器中访问
（六）浅尝ComfyUI工作流
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}下面是我自己调整关键词和数据后生成的一些AI生图作品
二、LoRA安装及实践
（一）什么是Lora微调
LoRA (Low-Rank Adaptation) 微调是一种用于在预训练模型上进行高效微调的技术。它可以通过高效且灵活的方式实现模型的个性化调整，使其能够适应特定的任务或领域，同时保持良好的泛化能力和较低的资源消耗。这对于推动大规模预训练模型的实际应用至关重要。
（二）LoRA微调原理
LoRA通过在预训练模型的关键层中添加低秩矩阵来实现。这些低秩矩阵通常被设计成具有较低维度的参数空间，这样它们就可以在不改变模型整体结构的情况下进行微调。在训练过程中，只有这些新增的低秩矩阵被更新，而原始模型的大部分权重保持不变。
（三）LoRA微调的优势
1）快速适应新任务：在特定领域有少量标注数据的情况下，也可以有效地对模型进行个性化调整，可以迅速适应新的领域或特定任务。
2）保持泛化能力：LoRA通过微调模型的一部分，有助于保持模型在未见过的数据上的泛化能力，同时还能学习到特定任务的知识。
3）资源效率：LoRA旨在通过仅微调模型的部分权重，而不是整个模型，从而减少所需的计算资源和存储空间。
（四）LoRA微调代码分析
import os
cmd = """
python DiffSynth-Studio/examples/train/kolors/train_kolors_lora.py \ # 选择使用可图的Lora训练脚本DiffSynth-Studio/examples/train/kolors/train_kolors_lora.py
--pretrained_unet_path models/kolors/Kolors/unet/diffusion_pytorch_model.safetensors \ # 选择unet模型
--pretrained_text_encoder_path models/kolors/Kolors/text_encoder \ # 选择text_encoder
--pretrained_fp16_vae_path models/sdxl-vae-fp16-fix/diffusion_pytorch_model.safetensors \ # 选择vae模型
--lora_rank 16 \ # lora_rank 16 表示在权衡模型表达能力和训练效率时，选择了使用 16 作为秩，适合在不显著降低模型性能的前提下，通过 LoRA 减少计算和内存的需求
--lora_alpha 4.0 \ # 设置 LoRA 的 alpha 值，影响调整的强度
--dataset_path data/lora_dataset_processed \ # 指定数据集路径，用于训练模型
--output_path ./models \ # 指定输出路径，用于保存模型
--max_epochs 1 \ # 设置最大训练轮数为 1
--center_crop \ # 启用中心裁剪，这通常用于图像预处理
--use_gradient_checkpointing \ # 启用梯度检查点技术，以节省内存
--precision "16-mixed" # 指定训练时的精度为混合 16 位精度（half precision），这可以加速训练并减少显存使用
""".strip()
os.system(cmd) # 执行可图Lora训练 （五）UNet、VAE和文本编码器的协作关系
UNet：负责根据输入的噪声和文本条件生成图像。在Stable Diffusion模型中，UNet接收由VAE编码器产生的噪声和文本编码器转换的文本向量作为输入，并预测去噪后的噪声，从而生成与文本描述相符的图像
VAE：生成模型，用于将输入数据映射到潜在空间，并从中采样以生成新图像。在Stable Diffusion中，VAE编码器首先生成带有噪声的潜在表示，这些表示随后与文本条件一起输入到UNet中
文本编码器：将文本输入转换为模型可以理解的向量表示。在Stable Diffusion模型中，文本编码器使用CLIP模型将文本提示转换为向量，这些向量与VAE生成的噪声一起输入到UNet中，指导图像的生成过程
三、自学资源总结
（一）公开的数据平台
1 ）ImageNet：包含数百万张图片，广泛用于分类任务，也可以用于生成任务。
2 ）Open Images：由Google维护，包含数千万张带有标签的图片。
3 ）Flickr：特别是Flickr30kK和Flickr8K数据集，常用于图像描述任务。
4 ）CelebA：专注于人脸图像的数据集。
5 ）LSUN (Large-scale Scene Understanding)：包含各种场景类别的大规模数据集。
（二）自学平台
1 ）在魔搭使用ComfyUI，玩转AIGC！
2 ）ComfyUI的官方地址
3 ）ComfyUI官方示范
4 ）别人的基础工作流示范
5 ）工作流分享网站
6 ）推荐一个比较好的comfyui的github仓库网站