13| 文生图工作流及节点讲解

一、节点概述

下面我们来讲解一下刚刚使用文生图工作流生成图片的过程，首先我们需要了解一下节点。

从下面的工作流中可以看到，一个Comfyui图片生成的工作流有两样元件构成：节点和连线。

节点好比一个个神奇方块，比如“检查点加载器”或“CLIP文本转化器”，它们各自承载着特定任务，就像一个个微型工厂。连线则扮演搬运工角色，负责在这些方块间传递信息。

每个节点，你可以看作是一个执行特定指令的小程序。对于编程老手来说，它们就如同调用的函数，接收数据（输入），处理后产出新数据（输出）。每个节点中央的设置区域（组件）调节着它的加工方式。

更具体地，以“CLIP文本编码器”为例：

这个节点承担着将文本指令转变成计算机能理解的数据，让冷冰冰的机器也能“听懂”人话，从而指挥图像生成。

这个CLIP节点有三个部分组成：

1. 输入：接收数据
2. 组件参数：设置参数
3. 输出：输出数据

但是不是所有的节点都有三个部分组成，比如【Checkpoint加载器（简易）】

他就没有输入的接口，但是通过巧妙的调整，我们也可以将它的内部选项变成对外接口

这里设置Checkpoint名称转换为输入之后，【Checkpoint加载器（简易）】就有了输入接口了。

还有的节点只有输入和输出接口

比如【遮罩到图像】，它不需要设置参数，所有么有组件参数的模块。

总之，工作流程的奥秘在于理解每个节点的职责，掌握它们之间如何通过灵活配置实现数据流动，并利用这种灵活性来适应多样化的创作需求。

二、Checkpoint加载器

该节点是启动图像生成的基石，通过读取配置组件文件来加载大模型，每次创作图像时，必须选定一个主模型作为基础。

大模型特色各异，有的擅长写实风格，有的专精二次元或卡通，为创作带来多样性。这些模型体积较大，自含生成图像所需的全部信息，无需其他附件。

输出：

• 模型：负责处理噪声并生成潜在图像变量，通常连接至“K采样器”节点。
• CLIP：用于将文本提示转化为编码，通常流向“CLIP文本编辑器”节点。
• VAE：变分自编码器，负责图像的编码与解码，与“VAE解码/VAE编码”节点配合使用。虽然多数大模型自带VAE，但某些情况可替换为独立的VAE模型以优化效果。

输入：

• 默认无直接输入。

组件参数：

包括“Checkpoint名称”，允许用户选择已下载的大模型。

特别地，“Checkpoint名称”可转换为输入端口，增强灵活性。

三、CLIP文本编辑器

此节点利用CLIP模型将文本提示转变为图像生成所需的嵌入向量。它是制定生成图像条件的关键步骤，确保模型按照用户的文本提示创造图像。

输入

• CLIP：接收来自“Checkpoint加载器（简单）”的CLIP模型，用于文本到嵌入的转换。

组件

• 文本输入框：用户在此输入期望模型理解和生成的图像描述，即正面或负面提示词。

输出

• 条件：处理完毕后，生成的条件（嵌入文本）指导图像生成，通常对接至“K采样器”。

同样，文本输入框也可转换为输入接口，便于与其他节点的输出对接，如提示词库或翻译服务。

四、K采样器

“K采样器”节点在图像生成流程中扮演着至关重要的角色，负责在潜在空间中通过迭代去噪过程生成高清晰度图像。

输入

• 模型：源自“Checkpoint加载器（简单）”节点的模型，为图像去噪提供基础。
• 正面提示词与负面提示词：分别来自“CLIP文本编辑器”节点，定义图像应包含和避免的内容，引导生成方向。
• Latent：起始的潜在空间图像，通常由“空Latent”节点提供，作为图像生成的“画布”，尺寸大小影响生成图像的细节程度。

组件

• 随机种子：控制初始噪声模式，决定图像变体，支持固定、随机、递增或递减模式。
• 运行后操作：定义种子在每次采样后的变化规则，影响输出图像的多样性和一致性。
• 步数：迭代次数，决定图像细化程度与计算资源消耗。
• CFG（Classifier-Free Guidance Scale）：平衡创造性与遵循提示的程度，数值高低影响AI的自由度与对指令的忠实度。
• 采样器与调度器：选择具体的采样算法与噪声衰减策略，直接影响图像生成的质量与风格。
• 降噪：控制去噪强度，介于0.01到1之间，值越接近1，去噪效果越彻底。

输出

• Latent：处理后的潜在空间图像数据，传递给“VAE解码”节点以转换为可视图像。

输入/输出与组件转换

所有上述组件参数均可转换为输入端口，使得K采样器的配置更加灵活，可动态响应外部条件或个性化设置。

五、空Latent节点

空Latent节点是图像生成流程的起点，它定义了在潜在空间中进行图像绘制的基础框架尺寸，即图像的宽度、高度以及一次性生成的图像数量。这一设置直接关系到最终输出图像的分辨率和生成效率。

组件

• 宽度：指定图像的宽度像素值。
• 高度：指定图像的高度像素值。
• 批次大小：决定每次生成图像的数量，增加了批量处理的能力。

六、VAE解码节点

VAE解码节点是将潜在空间中的抽象表示（由“K采样器”处理后的Latent数据）转换为我们可以直观看到的像素图像的关键步骤。此过程利用变分自编码器(VAE)模型，将数学表示转化为视觉艺术。

输入

• Latent：接收来自“K采样器”的潜在图像数据。
• VAE：指定用于解码的VAE模型，确保了从潜在到像素空间的准确转换。

输出

• 图像：解码后的像素图像，可进一步预览或保存。

七、图像预览或保存

• 预览图像节点允许用户即时查看生成的图像效果，便于快速检查和调整。
• 保存图像节点则自动化了图像的存储过程，将图像直接保存至指定目录下，方便管理和回顾生成的作品。