需求：checkpoint：选择合适的预训练模型。sampler_name：根据需求选择不同的采样器算法。scheduler：根据实际情况选择合适的调度算法。step：调整采样的步数以获得最佳效果。cfg：合理设置Classifier Free Guidance的值，通常在6～8之间效果较好。若特别关注生成速度，可以考虑使用SDXL Turbo fp16以及dpmpp_2m（或称为dpm+...
steps -> 对潜在空间图像进行去噪的步数。步数越多，去除噪声的效果可能越显著 cfg -> 提示词引导系数，表示提示词对最终结果的影响程度。过高的值可能会产生不良影响。sampler_name -> 选择的采样器名称，不同的采样器类型可以影响生成图像的效果，大家可以根据需求进行选择和实验 scheduler -> ...
动态CFG是ComfyUI中用于图像生成的一个重要参数,它决定了条件信息(如提示词)在生成过程中的相对权重。通过调整动态CFG的值,用户可以在保持图像多样性和符合提示词条件之间找到平衡。较高的CFG值会使生成的图像更严格地遵循条件提示词,而较低的值则会让图像更加多样化和自由。 2. 提供创建动态CFG的步骤或方法 在Comf...
K采样器参数: 采样器:dpmpp-sde 调度器:karras 控制出图质量的第一个参数:CFG 请看实验 1CFG的出图: 3CFG的出图: 6CFG的出图: 8CFG的出图: 结论CFG越高饱和度越高,不影响出图时间. 控制出图质量的第二个参数:采样步数 请看实验 步数为1的出图 : 步数为5的出图 : 步数为10的出图 : 步...
将需要测试的参数接入即可，如果需要测试Lora，那么则接入“LoRA表”：对于上述我测试的Flux模型的步数和CFG结果如下：提示词：ice-Making Oriental Architecture 由上图可以看出，随着步数增加，图片中细节也得到增强；对于CFG值，当为0时图片内容与提示词毫不沾边，当为1时图片呈现出提示词内容，当为2时图片中开始...
CFG:Prompt权重系数(一般6-8) Sampler-name:采样器名称 Scheduler:调度器名称(降噪) Denoise:初始噪声(文生图一般为1) Lora配置 添加lora模块,更改clip、model连线,更换作者推荐的Vae模块等其他参数 添加模块 启动 此时设置完所有的模型和参数,按照教程的参数设置运行后依然会发现出图很糊,据说M系列Mac容易遇到该问题...
cfg -> 该参数为提示词引导系数,即提示词对最终结果会产生多大的影响。 **过高会产生负面影响** sampler_name -> 该参数表示您所选择的采样器名称 **采样器种类多且杂,大家可以自行实验验证结果** scheduler -> 该参数表示您所选择调度器的名称 **采样器和调度器的选择可以使用推荐配置** ...
参数:步数 参数:降噪 参数:CFG 参数:随机种 参数:采样器 参数:调度器 前言 学过ComfyUI的人都知道,ComfyUI是一个入门相对简单,但是深入全面掌握并不简单,其中一个原因是插件太多,节点参数太多,节点和节点之间连接错综复杂,今天我们从最简文生图工作流开始,剥笋式逐步对核心节点以及参数如何使用展开研究。
推荐参数:深度depth建议10,线稿canny建议30 flux引导节点里的引导值跟k采样器里的CFG值有啥不同? CFG(classifier-free guidance):主要是控制提示词的听话程度,CFG数值越低,AI就越多自己的想法。 eg:在第一张图片上,CFG数值1,就额外在头部生成了一些奇怪的装饰,但画面也会更干净一些。CFG值越高,画面就更忠诚于...