Stable Diffusion & ComfyUI（一）

前言

我是 Porterxie，一位对技术充满好奇的程序员。最近，我对 Stable Diffusion（下文中统称为 SD）以及 ComfyUI 进行了初步的学习和研究，想在这里分享下学习过程中的一些经验及理解。

在此之前，人工智能对我来讲，完全是一个陌生的领域，充满着神秘感，在脑海中没有一个清晰的认识，更别提其背后的原理。一次偶然的机会在抖音上看到一些基于 AI 生成的视频短片及视频转绘，让我觉得这玩意真的很酷，因我也打算试一试这坑。在我使用商业 AI 软件成功做出了几个让自己比较满意的短视频之后，更坚定了对其学习的决心。

我相信大多数人跟我一样，完全是以小白的姿态进入这个行业，只有趟过坑的人才知道坑有多深，因此我希望我的文章能够给你带来一定的启发。

在整个 《Stable Diffusion & ComfyUI 》系列中，首先我会从 SD 平台选择开始，其次是安装部署，最后是不断循环的以示例、参数及原理讲解的方式，慢慢推进 SD & ComfyUI 理解。因为我认为自己只是一个普通人，并没有天才般的大脑，因此我更喜欢以常人的思维方式去理解一个东西。

在此之前，我的知识基本是多渠道的碎片收集，主要来自于网上的视频教程以及文章。这种碎片化的知识让人会很困惑，甚至变得很懵逼。举个例子来讲：不同的人写的工作流，会依赖不同的插件，那么每个插件有不同参数，插件的参数是什么意思，插件应该用什么大模型...最终你会发现自己被这种多样化的东西搞得脑子里面是一片浆糊。验证你是否清醒的方式就是：你试着换个素材，看自己是否能够独立做出一个很炫酷的东西。

SD WebUI & ComfyUI 的选择

可能因为我作为程序员，我更喜欢高内聚低耦合、流程化的产品，我曾也试用过 SD WebUI，给我的感觉是：很多功能揉在一个页面，通过选项卡的切换，并没有流程化，很难理解某些模块功能之间的顺序以及关联关系是什么，虽然我也曾看到有人说 SD WebUI 很简单，适合新手，对此我并不认同。对于新手而言，我会更推荐更模块化、更流程化的 ComfyUI。

算例平台选择

目前比较常见算力平台主要分为：云算力平台、GPU 云主机搭建、本地搭建。

云算力平台：云算力其实也分为两种：单纯提供算力的平台，像 colab  这种，需要按照官方的教程进行部署，另外一种是集成化算力平台，平台会提供 comfyui 以及算力，像端脑云这种

GPU 云主机：GPU 云主机有更高的可控性，可以理解为单机上云，建议选择国外的服务器，例如硅谷地区的，这样在模型下载时会更快

本地搭建：买一台电脑主机（需要配置显卡），推荐 3060 以上显卡（也可以试试 2080TI 22G 魔改版，我买的就是这玩意，毕竟囊中羞涩）或着专用显卡。

对比：

云算力平台：通常是按照分钟或按月计费，价格其实并不便宜，适合初学者玩玩，往往这种平台只会给一定的权限，像我之前使用的端脑云平台，我要上传模型还得先把模型下载到本地，再上传上去，不能直接在服务器上通过命令下载（不知道现在有没有改进），而且长期不使用模型数据可能就被清掉了。

GPU 云主机：真的挺贵，玩几个月都可以自己配一台电脑了，不建议。

本地搭建：我推荐这种方式，毕竟不用担心权限和文件被清理掉，长期使用是最实惠的！！！

下面是我之前在网上购买机器配件的清单，然后自行装机，总价算下来 5428.55，大家可以作为参考

总结