从0基础到进阶，7天玩转ComfyUI，Comfyui工作流+AI视频生成

从0基础到进阶，7天玩转ComfyUI，Comfyui工作流+AI视频生成

第 1 天：认识 ComfyUI 与环境搭建

  • 了解 ComfyUI
    • 学习 ComfyUI 的基本概念、核心功能、优势及适用场景，明确它是基于节点式可视化编程的 Stable Diffusion 操作界面，通过节点连接构建工作流来精细控制图像生成。
  • 环境搭建
    • 硬件准备：确保设备有 NVIDIA 显卡（显存≥4GB，如 RTX3060 以上），内存≥8GB，预留≥40GB 的 SSD 存储空间。
    • 软件安装：Windows 系统安装 7-Zip 和 Git；Mac 系统安装相应必备工具。下载并安装 ComfyUI，可选择秋叶整合包（适合小白）或官方手动安装（适合开发者）。
    • 插件安装：访问 ComfyUI – Manager GitHub，下载解压至 ComfyUI\custom_nodes\ComfyUI – Manager 文件夹，重启 ComfyUI，安装汉化插件 AIGODLIKE – ComfyUI – Translation。

第 2-3 天：基础工作流学习

  • 标准文生图流程
    • 熟悉核心节点：Checkpoint 加载器→CLIP 文本编码器→K 采样器→VAE 解码。
    • 重点练习：调整 CFG 值（7-12）与采样步数（20-30），观察不同参数组合下的图像生成效果，理解其对生成结果的影响。
  • 图生图转换流程
    • 掌握核心节点：图像加载→VAE 编码→潜空间混合→K 采样器。
    • 实践操作：导入现有图像，调整降噪强度参数，生成不同变体的图像，熟悉图生图的操作流程和参数调节技巧。
  • LoRA 模型应用流程
    • 安装 Lora Stacker 插件，学习使用该插件实现多 LoRA 混合叠加。
    • 尝试在生成过程中应用多个 LoRA 模型，观察模型对生成图像风格和细节的影响。

第 4-5 天：进阶工作流探索

  • ControlNet 应用
    • 安装 ControlNet Preprocessors 插件，了解 ControlNet 如何通过边缘检测、深度图等精准控制构图。
    • 进行实验，利用 ControlNet 节点控制生成图像的姿势、结构等，如生成特定姿态的人物图像或特定建筑结构的场景图像。
  • AnimateDiff 动画生成
    • 安装 AnimateDiff 插件，掌握其基本原理和工作流程。
    • 尝试使用 AnimateDiff 结合基础的图像生成工作流，生成简单的动画，理解帧数和运动幅度等参数对动画效果的影响。

第 6-7 天：AI 视频生成实战

  • WAN2.1 万相视频工作流配置
    • 学习 16 个核心节点，如双文本核弹（Clip + T5 双编码器）、显存救星 WanVideoBlockSwap、超分辨率开关 WanVideoDecode 等。
    • 按照三步极速出片流程，即素材预处理节点链、渲染管线组装等，进行从图片到视频的实战演示，尝试生成带转场特效、双语字幕的视频。
  • 综合项目实践
    • 结合前面所学的各种工作流和节点知识，确定一个完整的 AI 视频生成项目主题，如制作一个产品宣传视频或动画短片。
    • 从创意构思、素材收集（包括图片、文本等）开始，利用 ComfyUI 工作流进行视频制作，包括视频剪辑、添加字幕、特效处理等，最终生成完整的 AI 视频
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