写给设计师的ComfyUI教程一：认知篇

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本文主要回答几个问题

MJ和SD都有什么区别？
ComfyUI工作流是什么？
为什么AI需要”可控”?

AI这么强大还需要学习3D吗？
设计师不学习AI会被市场淘汰吗？

所以本篇主要讲的是ComfyUI是什么？和传统的WebUI以及Midjourney都有什么区别.相信看完本篇大家都可以对这些AI工具有着初步了解。

关于AI的绘画工具,市面上大体上只有两种,即是Midjourney(简称MJ)和Stable Diffusion(简称SD)。

Midjourney

MJ是一个AI绘画平台,充值后,上手即用.使用简单,风格效果出色.这也是大部分同学刚刚学习AI的时候最早接触的平台.

MJ最大的优点是：学习简单，上手可用, 出图的美学水准较高.
MJ最大的缺点就是：收费，出图可控性较弱，只能在线生成。

Stable Diffusion 大模型

SD是一个开源AI大模型Stable Diffusion，因为是开源，所以基于SD的模型或者应用百花齐放，这也是AI深度爱好者比较热于研究和探索的模型。

SD 最大的优点就是：开源，免费，本地可部署，可控性很强，可商业落地。
SD最大的缺点就是：环境配置复杂，不好直接上手，需要一定学习成本。

Flux 大模型 22G

上面提到大体有两种,为什么这里又多了一个呢,因为Flux的效果实在太强了.Flux类似SD大模型,是从SD公司离职后自立门户的一个团队,叫黑森林工作室开发的.效果吊打SD,且媲美MJ的精美程度.唯一的问题就是刚刚出来,其生态并不是很完善,但是未来可期.

关于两者的可控性,举个例子,比如生成吗喽版的黑神话,MJ生成的图像(上图)总是像猩猩,因为在西方眼中,悟空就是类似于金刚之类的生物,是猩猩,所以Monkey King这个关键词,出来都是猩猩脸.而下图为Flux结合Lora控图,得出的效果就好很多.细节质感和美术表现都明显好于MJ.

也许你会疑惑MJ生成了那么多高质量的图片，但是如何把自家产品弄上去。有人会告诉你，利用生成好的图PS，也会有人告诉你使用SD，而可控性，意味着商业的落地可能。

但是SD/Flux等只是一个大模型，就好比发动机，只有发动机是不能开动的，还得需要车壳和一系列的零集合成“框架”，基于SD的框架主要有两种，分别是WebUI和ComfyUI。

WebUI可以理解成更加专业版的MJ，只是多很多复杂的调整选项。简单易上手，属于比较传统的“框架”

而ComfyUI是基于节点方式的运行方式,通过调用各种节点来实现所需功能.属于比较新型的“框架”，事实上，市面上有很多新兴软件也采用了节点式，比如houdini，touch designer等。

如果学过C4D的同学，这么解释一下也许就懂了.比如我们调一个材质球有两种方法，一种直接在材质球的属性里面直接调颜色，粗糙度，折射率等等，这些相当于模板预设，是软件开发者给大家设置好了。而如果想进行更复杂一些的材质，就必须用到材质节点。而WebUI就相当于已经集成好各项功能的传统材质球，而ComfyUI就好比节点材质球。

什么叫做ComfyUI工作流？

WebUI适合某单项的的功能，从界面的框架可以看出，功能都是定制好的。ComfyUI因为其节点的运作方式，更像一个乐高。需要什么功能，就可以拼上去。比如，可以使用抠图节点把自家产品抠出来，然后使用合图节点融入到一个新的场景中去，最后使用IClight节点重新打光，再高清放大，这样一个成品的流程，就叫做ComfyUI工作流。

在学习成本方面，WebUI学习成本低，易上手。而ComfyUI上手比较困难。难在部署，但一旦上手,灵活性很高.关于部署的教程将会在下一篇文章说明。

处理越单一的工作时，比如图片高清放大/图生图等，使用WebUI是比较简单的。

而处理越复杂的工作时，使用ComfyUI搭建虽然较为麻烦,但是一旦搭建好之后，之后就可以批量出图。提高未来的工作效率.

就比如我搭建了一个线稿转3D-IP角色效果的工作流，有了线稿图之后，可以一键生成3D渲染效果，然后用节点生成的图扣成png,每次有了线稿图,可以很快生成3D效果.根本不用打开C4D建模和渲染了。

再比如做了一个字体海报,苦于没有灵感,不知道如何变得更有趣.也可以使用AI来快速获得灵感

当然,如果有一个模板,甚至可以把这个模板使用节点合上去,不过我这里用的是PS.如果同学们对这个流程感兴趣,我会在未来这套免费课程里面分享这个流程的做法.

到此为止，大家已经初步了解两者的区别。其实都是AI绘图模型的两种不同方式，ComfyUI是大势所趋。所以大家如果想学习ComfyUI，有WebUI的基础更好，没有也没关系，也可以直接学习。

AI为什么需要可控性?

可控性是对AI的天马行空胡编乱画的一种约束.比如说我们常常提到的”垫图”,就是通过上传参考图让AI生成类似风格或者构图的图像.这就是最常见的可控性.

举个例子,甲方经常觉得设计师做的东西不是自己想要的,这个时候只需要拿出一张图,告诉设计师,就照这个风格抄,往往能得到想要的结果.

在AI生成体系里,设计师是甲方,AI是设计师,我们使用垫图来告诉AI,按这个方向来生图.这就是AI生成里面的图生图的模式.

在SD/Flux中,有很多重要的控制功能如下

LORA

LORA是一种用于微调大模型的低秩适应技术.啥叫低秩适应不用管,简单来讲就是大模型是通过亿万张海量图片机器学习而来,普通人当然没有这个条件.但是我们可以通过少量特定风格图片来训练成LORA.这个家用显卡就可以做到.比如用100张黑神话的图来训练成LORA,然后通过使用训练后的LORA,我们可以很轻松的控制大模型生成黑神话风格的图片,上面的图片就是通过LORA生成的.大家应该听过AI炼丹,就是指的炼制LORA.

IP-Adapter

IP-Adapter是控制风格迁移的利器,有点类似于垫图,可以把一张图的风格,迁移到另一张图上面.不过大家需要注意,IP-Adapter主要控制的是风格,LORA控制的也是风格.IP-Adapter可以看做是一张图的LORA.

Controlnet
Controlnet是一种控制构图的技术,注意,和上面两个不同啦,是控制构图.通过线稿图/深度图/骨骼等方法来控制图像的构图,通过这个技术,可以生成某个动作的人物,或者某个构图的海报.比如通过字体来控型,生成字体海报.就用的是Controlnet

比如在电商领域中可以通过Controlnet里面的深度图控制所需产品的构图,从而保证征程的图片的轮廓和位置,可以大大节省后期合成的时间

当然,除了控制之外,Comfy有N多的节点可以开发,比如生成的产品图片差强人意,也可以用inpaint技术来抹除主体.比如下图,产品不对,石头影响构图,所以抹掉,以便方便后期.

另外同学们可能会有个疑惑,既然AI那么强大,还需要学习3D吗?

其实这个问题很简单，AI是辅助技能，学习更多技能，只是为了在工作中提高效率，更加游刃有余。

我们都知道决定都是领导和甲方定的，
以前的作图方式可能是花费一天时间使用PS或者C4D做一张图。这里面有试错成本。领导甲方不满意，就得重做。
而现在的方式是使用AI做50张不同风格的图，领导甲方从这里面挑一些继续细化。要求不高的话，这一步就领导就定稿了。
要求高的话，最后使用PS或者C4D做完稿或者动态。

大多数情况下，选择哪个方案这并不是我们设计师能做的决定。我们能做的是给客户或者甲方更多选择，然后把这个稿子尽快推动落地。在一定时间内，尽量降低试错成本。

要求低的情况下，AI=落地。
而要求高的情况下，AI可以降低试错成本，而PS或者3D负责落地。

但是AI有很多不足的地方,比如产品短片,AI完全没法做.现在一些主流AI视频模型已经迭代了大概3代,可控性依然比较差.这也可以理解,这是由AI生成的底层原理决定的.未来几年还需要使用3D软件去实现特定的动态效果.

未来设计师不会AI会被淘汰吗？

和一些技术职业不同,设计师这个职业本来就是应该紧跟设计趋势的，降低焦虑的办法就是,紧跟趋势持续学习就可以了.

再说了,现在都卷,连一部分司机都被萝卜快跑替代了.何况我们设计师呢?

下期预告

好了,通过以上的课程,相信大家对ComfyUI有了一定的了解.而在下面的课程里,我将会教大家如何如何去部署ComfyUI,克服一个一个的安装困难,然后DIY一个最简单的工作流.

如果大家有什么问题,或者希望看到什么内容，可以在文章下面留言。我看到会尽量回复。

如果大家对此系列的免费课程感兴趣,那就麻烦帮忙转发和点击”在看”啦,大家的喜欢才是我更新的动力。

作者：赤云社（ID:Lost34001）

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