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| 內容簡介： |
《ComfyUI智能绘画从新手到高手》全面介绍ComfyUI的使用方法和技巧。《ComfyUI智能绘画从新手到高手》从认识ComfyUI的基本概念开始，逐步讲解ComfyUI的安装配置、AI生成图片的底层逻辑、节点及工作流的构建原理、常用工作流的基础模块、底模与LoRA模型的理解与应用，再到提示词撰写逻辑及权重控制技巧，以及ControlNet在ComfyUI中的使用。最后，通过讲解组合常用的多种工作流创作各类图像作为综合实战案例，帮助读者理解并掌握ComfyUI在实际应用中的技巧和方法。
《ComfyUI智能绘画从新手到高手》既可以作为人工智能绘画爱好者的自学资料，也可以作为院校或培训机构ComfyUI相关课程的教材或辅导用书。
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| 目錄：
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第1章?认识 Stable Diffusion
1.1?Stable Diffusion 简介
1.2?ComfyUI 简介
1.3?ComfyUI 与WebUI 对比
1.4?ComfyUI 的优势
1.5?ComfyUI 的缺点
第2章?安装并配置ComfyUI
2.1?ComfyUI整合包安装
2.1.1?开发者整合包安装
2.1.2?秋叶整合包安装
2.2?ComfyUI界面
2.2.1?工作流选项
2.2.2?工具选项及参数显示
2.2.3?菜单界面
2.3?配置模型
2.3.1?未使用过WebUI的配置模型
2.3.2?使用过WebUI的配置模型
2.4?安装基础插件
2.4.1?安装ComfyUI-Manager插件
2.4.2?安装使用AIGODLIKE-ComfyUI-Translation
插件
2.4.3?Manager插件功能详解
2.5?ComfyUI界面常用快捷方式
第3章?AI生图
3.1?了解AI生图的底层逻辑
3.2?CLIP模型
3.2.1?CLIP的基本概念
3.2.2?CLIP在Stable Diffusio中的应用
3.2.3?CLIP参数的影响
3.3?Latent空间
3.3.1?Latent空间的定义
3.3.2?Latent空间在Stable Diffusio中的应用
3.4?UNet神经网络
3.4.1?UNet的工作流程
3.4.2?UNet在Stable Diffusio中的作用
3.5?VAE变分自编码器
3.5.1?VAE的基本概念
3.5.2?VAE在Stable Diffusion中的作用
3.6?ComfyUI图生图的底层逻辑
第4章?ComfyUI的节点及工作流的构建原理
4.1?初识ComfyUI节点
4.2?节点的分类
4.3?安装自定义节点的3种方法
4.3.1?管理器安装
4.3.2?启动器安装
4.3.3?压缩包安装
4.4?核心节点使用方法及注意事项详解
4.5?节点的基本操作
4.6?节点之间的连接
4.7?新建工作流
4.8?工作流构建的思路
4.8.1?明确需求
4.8.2?准备模型和节点
4.8.3?搭建工作流主干
4.8.4?添加辅助节点和参数调整
4.8.5?测试和微调
4.8.6?保存和分享工作流
第5章?掌握常用工作流的基础模块
5.1?调整图像尺寸
5.1.1?获取图像尺寸
5.1.2?缩放图像
5.1.3?裁剪图像
5.2?处理图像
5.2.1?局部重绘
5.2.2?修复重绘
5.2.3?生成遮罩
5.2.4?校正图像颜色
5.2.5?重构图
5.2.6?抠图
5.3?处理提示词
5.3.1?导入提示词
5.3.2?批量输入提示词
5.3.3?反推提示词
5.3.4?翻译提示词
5.4?图像放大
5.4.1?高清放大图像
5.4.2?放大重绘图像
5.5?人像换脸
5.5.1?Reactor换脸
5.5.2?FaceID换脸
5.5.3?InstantID换脸
5.6?细节调整
5.6.1?面部细化
5.6.2?重打光
5.6.3?风格迁移
5.7?生成视频
5.7.1?文生视频
5.7.2?图生视频
5.7.3?表情变化视频
5.8?图像对比
第6章?了解底模与LoRA模型
6.1?理解并使用SD底模模型
6.1.1?什么是底模模型
6.1.2?理解底模模型的应用特点
6.2?理解并使用SDXL模型
6.2.1?认识SDXL模型
6.2.2?SD1.5与SDXL之间的区别
6.2.3?使用SDXL模型出图失败的原因
6.2.4?SDXL-Lightning
6.2.5?SDXL-Turbo
6.3?理解并使用Flux模型
6.3.1?认识Flux模型
6.3.2?Flux模型与其他模型对比
6.3.3?Flux模型版本
6.3.4?Flux模型的关键特性
6.3.5?Flux模型的安装和部署
6.3.6?使用Flux模型注意事项
6.3.7?Flux LoRA模型
6.3.8?Flux入门工作流讲解
6.4?认识Stable Diffusion 3.5模型
6.4.1?Stable Diffusion 3.5模型特点
6.4.2?Stable Diffusion 3.5 的版本介绍
6.4.3?Stable Diffusion 3.5 的应用前景
6.4.4?Stable Diffusion 3.5模型在Liblib运行
6.4.5?Stable Diffusion 3.5模型本地运行
6.4.6?Stable Diffusion 3.5与Flux出图对比
6.5?理解并使用LoRA模型
6.5.1?认识LoRA模型
6.5.2?叠加LoRA模型
6.6?底模与LoRA模型匹配技巧
6.7?SD1.5 LoRA、SDXL LoRA、Flux LoRA的
关系
6.8?VAE模型
第7章?掌握提示词撰写逻辑及权重控制技巧
7.1?认识正面提示词
7.1.1?什么是正面提示词
7.1.2?正面提示词结构
7.2?认识负面提示词
7.2.1?认识1.5模型中的负面提示词
7.2.2?认识XL模型中的负面提示词
7.2.3?认识Flux模型中的负面提示词
7.3?质量提示词
7.4?掌握提示词权重
7.4.1?用花括号“{}”调整权重
7.4.2?用圆括号“( )” 调整权重
7.4.3?用双圆括号“(( ))”调整权重
7.4.4?用方括号“[ ]”调整权重
7.4.5?用冒号“:”调整权重
7.4.6?调整权重的技巧与思路
7.5?理解提示词顺序对图像效果的影响
7.6?理解提示词注释的用法
7.7?Flux提示词的书写
7.7.1?使用自然语言撰写生图准确的提示词
7.7.2?使用Flux在图片上生成文字
7.8?SDXL提示词的书写
7.9?提示词翻译节点
第8章?使用ControlNet精准控制图像
8.1?安装ControlNet
8.1.1?安装ControlNet预处理器
8.1.2?安装ControlNet模型
8.2?ControlNet节点
8.2.1?ControlNet应用
8.2.2?ControlNet加载器
8.2.3?ControlNet预处理器
8.3?Canny（硬边缘）
8.3.1?Canny预处理器
8.3.2?实例操作
8.4?Softedge（软边缘）
8.4.1?Softedge预处理器
8.4.2?实例操作
8.5?Scribble（涂鸦）
8.5.1?Scribble预处理器
8.5.2?实例操作
8.6?Lineart（线稿）
8.6.1?Lineart预处理器
8.6.2?搭建Lineart工作流
8.7?Depth（深度）
8.7.1?Depth预处理器
8.7.2?实例操作
8.8?Openpose（姿态）
8.8.1?Openpose预处理器
8.8.2?实例操作
8.8.3?Openpose骨骼图
8.9?Inpaint（局部重绘）
8.9.1?Inpaint工作流搭建
8.9.2?实例操作
8.10?Flux专用ControlNet概述
8.10.1?ControlNet V3
8.10.2?ControlNet-Union-Pro
第9章?ComfyUI综合实战案例
9.1?生成相似图片工作流
9.2?生成动态图片工作流
9.3?转变图片风格工作流
9.4?产品更换模特工作流
9.5?图片换背景工作流
9.6?图片重打光工作流
9.7?扩展图像工作流
9.8?生成证件照工作流
9.9?批量生成写真照工作流
9.10?一键产品精修工作流
9.11?一键生成人像手办工作流
9.12?一键生成艺术字工作流
9.13?一键超清放大图像工作流
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| 內容試閱：
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在这个数字化时代，图像生成技术正以其独特魅力引领创意产业、科学研究及日常生活的变革。Stable Diffusion作为图像生成领域的一颗璀璨明珠，凭借强大的生成能力、高度的灵活性及广泛的应用场景，正逐渐成为艺术家、设计师及科研人员手中的得力工具。而ComfyUI作为Stable Diffusion的用户界面，不仅简化了复杂的配置流程，更通过其直观易用的界面和丰富的功能插件，为创作者带来了前所未有的便捷体验。 然而，对于初学者而言，学习Stable Diffusion及ComfyUI并非易事。复杂的概念、烦琐的配置以及多样的插件选择，往往令人望而却步。为了帮助广大创作者更好地掌握这一技术，我们精心编写了这本全面而深入的图书。 本书旨在从零开始，引导读者逐步走进Stable Diffusion及ComfyUI的世界。本书详细介绍了Stable Diffusion的基本概念、底层逻辑及主要组成部分，同时深入剖析了ComfyUI的安装配置、节点及工作流的构建原理。通过学习这些基础知识，读者能够深入理解Stable Diffusion的运行机制，并熟悉ComfyUI的操作界面与核心功能，为后续的高级应用奠定坚实基础。 在内容编排上，本书强调理论与实践相结合。除了系统地介绍Stable Diffusion及ComfyUI的基础知识外，还通过丰富的实战案例，展示如何运用所学知识解决实际问题。这些案例覆盖了图像尺寸调整、处理提示词、图像放大、人像换脸、风格迁移等多个方面，以帮助读者掌握多样化的图像生成技巧。 同时，我们也密切关注技术的持续发展与更新。本书中不仅介绍了Stable Diffusion及ComfyUI的最新版本和特性，还探讨了ControlNet等新技术在图像生成领域的应用。通过这些内容，读者能够紧跟技术前沿，不断提升自己的图像生成能力。 此外，本书特别重视用户体验和实用性。在编写过程中，力求语言简洁明了、步骤详细清晰，以便读者能够快速掌握并应用所学知识。同时，书中提供了大量图片，以辅助读者更好地理解操作步骤，并进行效果展示。 总之，本书是一本全面且深入的指南，旨在帮助读者掌握Stable Diffusion及ComfyUI的核心技术和实战技巧。无论你是初学者还是经验丰富的创作者，都能从本书中获得宝贵的知识与经验。希望本书能成为你学习和使用Stable Diffusion及ComfyUI的得力助手，助你在图像生成领域取得卓越成就。让我们一起探索图像生成技术的无限可能，共同开创更加美好的未来！ 需要特别指出的是，AI技术更新迭代速度很快，所以，在学习本书内容以及AI相关技术时，必须重视以下两个核心要领。 第一，明白AI工具的底层逻辑和操作流程，以应对不断更新的AI软件。 第二，始终保持对新兴 AI 工具和技术动态的高度关注和敏锐洞察力。通过积极实践和终身学习的态度，跟踪人工智能在各大领域的革新应用。例如，可以关注作者的微信公众号“好机友AIGC”，也可以通过笔者赠送的好机友 AIGC 精华知识文摘、好机友 AI 绘画学习知识库两个在线文档关注业界动态。 特别提示：本书编写工作中两位作者各承担了一半的工作量字数。另外，在编写本书时，作者参考并使用了当时最新的 AI 工具界面截图及功能作为讲解依据。然而，由于图书的编辑、审阅到最终出版存在一定的周期，在这个过程中，AI 工具可能会进行版本更新或功能迭代。因此，实际的用户界面及部分功能可能与书中所示有所不同。各位读者一方面要在学习中举一反三，另一方面及时关注本书附赠课程的更新内容。 为帮助各位读者更快地掌握书中知识点，同时也为了拓展本书的内容，购买本书后可添加本书微信客服为好友（客服微信以及获取资源的方式请扫描下面的相关资源二维码获取），获赠以下资源。 1. ComfyUI从入门到精通教学视频（130分钟） 2. 好机友Al独家模型（30个） 3. 模型及工作流等（55GB） 4. 20000个整理好的AIGC提示词电子文档（28类） 5.好机友AIGC精华知识文摘 6.好机友AI绘画学习知识库 作者 2025年6月
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