【AIGC】ComfyUI 入门教程（3）：图生图工作流｜AI 生成图片

前言

对 AIGC 技术感兴趣，加个关注，保持联系：

ComfyUI 是 Stable Diffusion 的一个基于节点组装绘图流程的图形用户界面（GUI）。通过将不同的

节点

连接在一起，你可以在 ComfyUI 中构建图像生成

工作流

。一个完整的工作流看起来像下面这样：

ComfyUI 工作流的样子

我们的 ComfyUI 入门系列教程已经发了 2 篇：

[ComfyUI 入门教程（1）：安装 ComfyUI]
[ComfyUI 入门教程（2）：从文本生成图像的流程]

这篇教程我们来继续介绍使用 ComfyUI 来进行图生图。

本文涉及的工作流和插件，需要的朋友请扫描免费获取哦~

在这里插入图片描述

1、使用 ComfyUI 进行图生图

1.1、下载并加载图生图工作流

要进行图生图，你可以直接下载官方提供的 img2img 工作流来使用：https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/img2img/img2img_workflow.png

下载完成后，将此工作流图像拖放到 ComfyUI 中加载。它长这样：

img2img workflow

1.2、操作使用图生图工作流

图生图工作流与文生图工作流的比较类似，差别就是就是增加了图片作为输入之一，同提示词一起来指引主模型生成新的图像。所以我们这里就不详细介绍与文生图中同样的步骤了。

要使用此 img2img 工作流生成图像，你可以进行如下最简操作：

1、在 Load Checkpoint 节点选择 Checkpoint 主模型。
2、在两个 CLIP Text Encode 节点分别修改正向提示词和负向提示词。
3、调整 KSampler 节点中的 denoise 字段的数值来调整降噪强度。这一步是可选，你也可以不调整，使用默认值。
4、点击 Queue Prompt 启动生成。

2、图生图工作流的差异部分

图像生成图像（img2img）的工作流是 Stable Diffusion 中的另一个主要工作流，它根据输入的

提示词

和

图像

两个主要要素来生成图像。在这两个主要要素中，你可以调整降噪（denoise）参数的数值来控制 Stable Diffusion 应该在多大程度上遵循输入图像的指引。

与上一篇介绍的文生图工作流对照来看，图生图工作流中增加了一个

Load Image

节点和一个

VAE Encode

节点，替换掉了文生图工作流中的

Empty Latent Image

节点。

2.1、Load Image 节点

Load Image 节点

Load Image

节点的功能很简单，就是让你来选择一张图片来作为图像生成流程的输入。

你可能注意到这个节点的输出点有两个模式：

IMAGE

和

MASK

，它们的区别如下：

IMAGE：输出图像作为图像使用。
MASK：输出图像作为蒙版使用。在后面的一些工作流中，我们会用到这种模式，这里就先不介绍了。

2.2、VAE Encode 节点

VAE Encode 节点

我们在上一篇教程中介绍过 VAE（Variational Auto Encoder），它用于在像素和潜在空间之间进行图像转换。

我们这里用到的是 VAE 的编码器，

VAE Encode

节点的作用就是将图像从像素（pixels）转换到潜在空间（LATENT）以在后面的生成流程中使用。

到这里，我们就介绍完了使用 ComfyUI 的图生图工作流来生成一幅图像的流程，以及其中涉及到的理论知识。

为了帮助大家更好地掌握 ComfyUI，我在去年花了几个月的时间，撰写并录制了一套ComfyUI的基础教程，共六篇。这套教程详细介绍了选择ComfyUI的理由、其优缺点、下载安装方法、模型与插件的安装、工作流节点和底层逻辑详解、遮罩修改重绘/Inpenting模块以及SDXL工作流手把手搭建。