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本文继续给大家分享ComfyUI的入门必备技能:使用LoRA模型。
LoRA模型是一种微调模型,它不能独立生成图片,常常用作大模型的补充,用来生成某种特定主体或者风格的图片,比如插画风格、机械战衣、粘土风格等等。
很多同学对ComfyUI可能还不太了解,我这里做一个简单的介绍。
在AI绘画领域,Stable Diffusion 因其开源特性而受到广泛的关注和支持,背后聚拢了一大批的应用开发者和艺术创作者,是AI绘画领域当之无愧的王者。
目前使用 Stable Diffusion 进行创作的工具主要有两个:Stable Diffusion WebUI 和 ComfyUI。
Stable Diffusion WebUI 开箱即用,各项功能齐全,社区也有很多的插件支持,入门比较简单,适合新手,但是可定制性稍微差点,很多作品不容易传播复现,使用API进行操作也有一定的难度。
ComfyUI 出来的晚一点,但是它的可定制性很强,可以让创作者搞出各种新奇的玩意,通过工作流的方式,也可以实现更高的自动化水平,创作方法更容易传播复现,发展势头特别迅猛。但是 ComyUI 的上手门槛有点高,对 Stable Diffusion 以及各种扩展能力的原理需要有一定的理解,动手能力要求也比较高。
为了方便大家尽快上手ComfyUI,本系列文章将会介绍一些 ComfyUI 的概念和使用方法,让大家更快的掌握 ComfyUI 的使用技巧,创作出自己独特的艺术作品。
本地部署需要特殊网络设置、8G显存以上的Nvidia显卡、一定的电脑动手能力,如果你满足这三个条件,请看我这篇文章:ComfyUI 完全入门:安装部署 - 掘金 (juejin.cn)
这里给大家推荐两个我经常使用的:
我在这两个云平台都发布了ComfyUI的镜像,内置了常用的工作流,大家可以一键启动,直接使用,不用费劲吧啦的各种安装调测。两个云服务器的使用方法请看这里的介绍:
白嫖京东云,部署ComfyUI,生成140张粘土风图片 - 掘金 (juejin.cn)
如有问题,欢迎留言交流。
在模型下载网站,如果模型是LoRA模型,网站会特别标识出来。以 liblib.art 为例:
模型左上角会有一个模型类型的标记,CHECKPOINT 代表大模型,LORA 代表这是一个LoRA模型。
另外LoRA模型也区分SD1.5和SDXL,不能混用,这个信息可以在模型的详细页面看到:
另外我们还可以在页面上看到两个关键的信息:
我们先来看下如何加载LoRA模型,请看下图:
1、首先我们需要加载一个SD基础模型,通过“Checkpoint加载器”,这块之前介绍过了,就不多说了。
2、然后我们需要添加一个“LoRA加载器”的节点:
点击其中的“LoRA名称”可以选择一个“LoRA模型”。模型的位置默认是 ComfyUI/models/loras。如果你在 extra_model_paths.yaml 中更改了这个位置,请把模型放到更改后的目录中。
模型强度和CLIP强度都是用来控制LoRA模型对图片风格的影响力的,值越大生成的图片越贴近LoRA风格,但也有过拟合的风险,也就是生成出来的都是一个样子,缺少变化,或者不遵守提示词的描述。
但是也要注意到它们影响的方面不同,clip强度影响的是模型对提示词的理解,较高的clip会让生成结果更准确;模型强度则直接影响LoRA风格能否被应用到生成图像中。
使用不同的LoRA模型时,它们的推荐值也是不同的,一般可以在LoRA模型的下载页面上获取到作者的建议值,比如下图中的这个LoRA说明:
注意在 Stable Diffusion WebUI中,这两个参数是合并到一起的,所以很多模型作者都会只给出一个值。大家可以使用这个值作为起始值,然后根据生成效果进行调整。
还要注意,LoRA模型的算法版本要和SD基础模型匹配,要么都是SD1.5,要么都是SDXL,不能混用。
3、最后我们需要把LoRA模型连接到SD基础模型上,这里有两条连接线:
SD基础模型经过LoRA模型的叠加后,就可以继续送往后续的节点了。
连接线1:将模型和采样器连接。采样的时候必须有模型的参与,因为要使用LoRA模型,所以这里的模型来源就是LoRA加载器了。
连接线2:将CLIP和提示词连接。上边已经说过CLIP是用来编码提示词的,不管是“正向提示词”还是“负向提示词”都要连接到它。
连接线2中间还串联了一个“CLIP设置停止层”,这个是可选的节点。怎么理解这个停止层呢?模型训练的时候,会学习到很多训练素材的特征,这些学习到的特征是分层的,越往后的层学习到的特征越细致,比如第一层学到一个人,第二层学到男人或女人,第三层学到长头发还是短头发,以此类推,会有很多层。
CLIP使用的层数越高,输出的结果更加稳定,但也有过拟合的风险,也就是生成的结果和训练数据过于相像,而我们可能不需要那么多细节的还原,设置clip停止层可以缓解此类问题,这个值一般设置为: -2。
最后给大家看下完整的工作流:
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用好 ComfyUI:
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