AI绘画工具Stable Diffusion+ComfyUI的配置

ComfyUI 是一个基于图形用户界面的开源工具，用于搭建和运行复杂的图像生成和处理工作流。它主要围绕使用 Stable Diffusion 模型来生成高质量的图像。这种工具通常允许用户通过拖放不同的模块或节点，定义数据处理和生成流程，然后通过这些流程生成图像。

ComfyUI 的核心功能包括

1. 图形化工作流设计：用户可以通过连接不同的模块或节点（例如，模型加载、图像处理、生成等）来构建自定义的图像生成流程。

2. 支持多种模型和处理方法：ComfyUI 支持各种深度学习模型，特别是那些基于扩散模型（如 Stable Diffusion）的图像生成模型。

3. 可视化调试和调整：用户可以在工作流运行时可视化地查看每个步骤的输出，并进行实时调整。

4. 开源与可扩展：作为开源工具，用户可以根据需要自定义和扩展 ComfyUI，以适应特定的应用需求。

使用场景

1. 艺术创作：ComfyUI 是许多数字艺术家的工具，可以用来创建独特的图像、插图、海报等。它允许你尝试不同的模型、风格和图像处理方法，以实现创意表达。

2. 图像生成研究：对于研究者而言，ComfyUI 提供了一个友好的平台来测试和验证不同的图像生成模型和算法。在图形化的环境中调整参数和查看结果，可以更直观地理解模型行为。

3. 游戏与动画设计：ComfyUI 也可以用于游戏开发或动画制作中的图像生成部分。通过自定义生成管道，你可以创建各种游戏场景或动画背景图像。

本文演示配置：GPU：NVIDIA GeForce RTX 2060 (6 GB)， 这配置也能跑起来，速度还行。

需要安装 python，cuda

1. windows下 python安装

1.1 下载 Python

• 访问 Python 官方网站，下载适合你系统的 Python 安装包。建议使用 Python 3.9 或 3.10 版本，因为这些版本通常与许多深度学习库兼容性最好。

1.2 安装 Python

• 运行下载的安装包，在安装向导中务必勾选 “Add Python to PATH” 选项，以便在命令行中可以直接使用 Python。

• 完成安装后，可以打开命令行，输入以下命令来验证是否安装成功：

  1python --version  
  
  

  它应该输出你安装的 Python 版本号。

2. 安装 CUDA

CUDA 是 NVIDIA 开发的一种并行计算平台和编程模型，它能够利用 GPU 加速深度学习模型的计算。如果你计划使用 GPU 加速，那么需要安装 CUDA。

2.1 检查 GPU 支持

• 首先，确保你的计算机有 NVIDIA GPU，并且支持 CUDA。你可以在 NVIDIA 的 CUDA GPUs 支持列表 中确认你的 GPU 是否支持。

2.2 下载 CUDA Toolkit

• 访问 NVIDIA CUDA Toolkit 下载页面，选择与你的操作系统和硬件匹配的 CUDA Toolkit 版本（通常建议安装最新稳定版）。

2.3 安装 CUDA Toolkit