ComfyUI：視覺化工作流的藝術與效率

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ComfyUI 是什麼？

ComfyUI 是一個革命性的使用者介面框架，它徹底改變了工作流程的建立和管理方式。想像一下用樂高積木來搭建複雜的結構，ComfyUI 就是這樣一個基於節點圖 (Node-Graph) 的平台，讓使用者透過視覺化的連接方式來建構和管理各種任務。每一個「積木塊」都是一個獨立的功能節點，這些節點可以是圖像載入器、模型推論器、影像處理器，甚至是客製化的腳本。透過連接這些節點的輸入與輸出埠，你就能夠從零開始，逐步構建出複雜且高度客製化的任務流程，讓整個操作過程清晰可見，特別適合於生成式 AI 模型的工作流程搭建，如 Stabl e Diffusion。

ComfyUI

視覺化工作流程的優勢

ComfyUI 的核心優勢在於其直觀的視覺化設計。傳統的工作流程可能需要透過程式碼或複雜的設定來理解其內部邏輯，但 ComfyUI 將整個操作過程以清晰的圖形呈現。介面上會以清晰的線條連接不同節點的資料流向，並以綠色方框明確指示工作流程的進程，從開始到結束，讓使用者一目了然地理解數據的流動方向和每個步驟的執行狀態。這種視覺化的呈現方式，極大地降低了理解和調試複雜系統的門檻，讓使用者能更專注於實驗不同的模型組合、參數調整以及創意發揮。

速度與靈活性：從實驗到生產

ComfyUI 的設計旨在提供極致的速度和靈活性。它沒有預設的框架或限制，使用者可以完全根據自己的需求和想像力來創造獨特的工作流程。這種高度的自由度意味著你可以輕鬆地調整、優化或重新組織流程中的任何部分，實時預覽每個節點的輸出，以適應不同的任務需求或實驗新的想法。例如，在圖像生成領域，你可以快速比較不同模型的生成效果，或者嘗試多種圖像處理濾鏡。它的底層設計優化了計算資源的利用，確保了流暢且響應迅速的操作體驗，無論是進行快速的創意迭代還是部署複雜的自動化流程，ComfyUI 都能大幅提升效率。

無需編程，人人皆可上手

ComfyUI 的一大亮點是其無需編程的特性。這意味著它不僅僅是為開發者設計的工具，而是面向所有使用者。你不需要寫任何一行程式碼，就能夠透過簡單地拖曳、放置和連接那些像積木一樣的節點來生成你想要的結果。例如，要生成一張圖片，你只需連接「載入檢查點」、「提示詞輸入」、「Ksampler」和「儲存圖像」等節點即可。這種直觀且友善的操作方式，極大地降低了技術門檻，讓更多沒有編程背景的使用者也能輕鬆掌握和運用複雜的 AI 或數據處理流程，實現他們的創意和需求，甚至可以分享和載入他人建立的複雜工作流程。

高度客製化與無限可能

ComfyUI 提供無與倫比的客製化能力，讓使用者能夠根據自己的特定需求來調整或優化軟體。每一個節點都可以被視為一個模組化的功能單元，你可以自由地新增、刪除、修改或重新配置這些節點，甚至可以透過安裝社群開發的插件 (Custom Nodes) 來擴展功能，或自行編寫 Python 腳本來建立全新的節點。這種高度的客製化能力，不僅讓 ComfyUI 能夠適應多種不同的應用場景，從基礎的圖像生成到複雜的動畫製作，也激發了使用者的創造力，使其能夠探索和實現無限的可能性，真正地將工具轉化為個人化的生產力引擎。

安裝步驟

下載Windows版

還要安裝 Git

選擇 GPU

這只是想試試看只用超薄筆電老u可以跑得如何正常應該用RTX

設定專案與輸出存放位置

程式會接著安裝相應套件與設定環境

（超乾淨的電腦）

第一次開啟程式

需要下載模型或到這裡下載

老u + i社內顯 + 8G RAM 等到天荒地老

v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors 是一個非常常見且重要的 Stable Diffusion 圖像生成模型檔案。它包含了生成高品質圖像所需的「知識」，讓我們來一一解析這個檔案名稱所代表的意義：

1. `v1-5`：Stable Diffusion 版本 1.5

這部分表示這是 Stable Diffusion 模型系列的 1.5 版本。Stable Diffusion 不斷演進，從 v1.0 到 v2.x，甚至最新的 SDXL 系列，每個版本都有不同的架構和訓練數據，因此生成的圖像風格和能力也會有所差異。v1.5 是一個非常成熟且廣泛使用的基礎模型。

2. `pruned`：剪枝模型

「Pruned」（剪枝）意味著這個模型檔案經過了優化，移除了在訓練過程中不必要的資訊，例如訓練時的優化器狀態 (optimizer states)。
這麼做的好處是：
- 檔案體積更小：更容易下載、儲存和管理。
- 載入速度更快：因為檔案小，讀取時佔用的記憶體也較少。
對於一般使用者來說，pruned 版本已經足夠用於生成圖像。

3. `emaonly`：僅包含 EMA 權重

「EMA」是 **Exponential Moving Average（指數移動平均）**的縮寫。
在深度學習模型訓練中，模型的權重會不斷更新。EMA 權重是模型在訓練過程中，多個步驟的權重平均值。研究表明，通常使用 EMA 權重進行推理（圖像生成）時，可以獲得比單純使用最後一步訓練的權重更好的生成品質和穩定性。
因此，emaonly 版本是專為圖像生成（推理）而設計的，它移除了非 EMA 權重，進一步減小了檔案大小。如果你想對模型進行微調 (fine-tuning)，通常會需要包含 EMA 和非 EMA 權重的「完整 (full)」模型。

4. `fp16`：半精度浮點數

「fp16」代表 Floating Point 16（16 位元浮點數）。這是指模型中儲存權重的數值精度。
相對於 fp32 (32 位元浮點數，也稱作單精度)，fp16 的優點是：
- 檔案大小減半：這會節省大量的硬碟空間。
- 記憶體佔用更少：對顯示卡（GPU）的 VRAM 壓力較小，尤其適合顯存較小的設備。
- 推理速度更快：許多現代 GPU 都針對 fp16 運算有優化，可以加速圖像生成過程。
雖然 fp16 的精度較低，但在 Stable Diffusion 這種生成模型中，由於訓練數據本身就帶有一定「雜訊」，對最終生成圖像的品質影響通常微乎其微，甚至可以忽略不計。因此，fp16 模型是日常使用和生成圖像的首選。

5. `.safetensors`：安全模型檔案格式

.safetensors 是一種新型的模型檔案格式，由 Hugging Face 等社群開發。
它主要為了安全性而生，與傳統的 .ckpt (Checkpoint) 檔案格式相比：
- 更安全：.ckpt 檔案本質上是 Python 的 pickle 格式，可能包含惡意代碼，載入時有潛在的安全風險。.safetensors 不允許包含可執行代碼，只儲存模型的張量（權重）數據，大大降低了安全隱患。
- 載入更快：通常比 .ckpt 檔案載入速度更快，尤其是在處理大型模型時。
因此，強烈建議優先使用 .safetensors 格式的模型檔案。

*以上文章部份為AI產生內容。