ComfyUI进阶:Comfyroll节点 (最终篇)+应用实例

前言:

学习ComfyUI是一场持久战,而Comfyroll 是一款功能强大的自定义节点集合,专为 ComfyUI 用户打造,旨在提供更加丰富和专业的图像生成与编辑工具。借助这些节点,用户可以在静态图像的精细调整和动态动画的复杂构建方面进行深入探索。Comfyroll 的节点设计简洁易用,功能强大,是每个希望提升 ComfyUI 使用体验的用户的必备选择。

本篇为Comfyroll最终篇,还有一些节点多为逻辑处理节点,以及计算机专业常用的数据类型转换节点,较为难懂且应用面不广,所以本篇主要内容为Comfyroll节点综合应用篇,会给出一些示例工作流以及思路介绍,请大家重点关注本篇内容,深刻理解节点用法!!祝大家学习顺利,早日成为ComfyUI的高手!

目录

一、CR Switch节点

二、Comfyroll实战-表情包工作流分享

三、Comfyroll实战-超高清壁纸工作流分享

一、CR Switch节点

CR Switch节点是用于控制流程路径的关键工具。它允许根据特定条件在不同的操作路径之间进行切换,从而实现灵活的流程控制。它类似于编程中的条件语句(如if-else),可以根据条件选择性地输出某一路径的数据。

节点检索:CR Conditioning Input Switch/ CR Image Input Switch/ CR Image Input Switch (4 way)/ CR Model Input Switch/ CR Latent Input Switch/ CR Text Input Switch (4 way)/ CR VAE Input Switch/ CR Clip Input Switch/ CR Text Input Switch/ CR ControlNet Input Switch/ CR Switch Model and CLIP

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输入:

conditionging → 输入的条件信息

imagex → 输入的图像信息

modelx → 输入的模型信息

textx → 输入的文本信息

VAEx → 输入的VAE模型信息

clipx → 输入的clip模型信息

control_netx → 输入的controlnet模型信息

latentx → 输入的潜空间信息

参数:

input → 输入想要选择的序号

输出:

信息流 → 输出所选择的信息流

示例:如下图所示,搭建了一个一键生成表情包的工作流,在工作流中用到了IPAdapter节点,需要输入一张参考图像,其中我输入1的时候,参考图像为image1,输入2的时候参考图像为image2,其他节点功能类似。

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使用场景

· 图像处理:根据图像属性(如亮度、对比度)选择不同的处理方法。

· 数据分析:根据数据特征选择不同的分析路径或算法。

· 动态内容生成:在内容生成过程中,根据条件动态选择不同的素材或样式。

· 自动化工作流:在自动化处理流程中,根据条件动态调整处理步骤。

CR Switch节点是一个强大的条件逻辑处理工具,适用于各种需要根据条件动态选择数据路径的场景。通过设置灵活的条件,用户可以实现复杂的工作流控制和数据处理逻辑,无论是在图像处理、数据分析、内容生成还是自动化工作流中,CR Switch节点都能提供高效的解决方案。

二、Comfyroll实战-表情包工作流分享

工作流:这个工作流主要是控制生成尽量一致的表情包,并且尽量的增加人物的细节以及美观程度。

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1.这里使用了CR库中的CR Integer Range List节点,用来生成INT值,也就是一个数,然后通过CR Draw Shape节点来控制x和y的坐标,从而去控制生成图像的位置信息。

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如下图所示,生成的五角星会随着x,y坐标的变换去改变所处的位置,但是整体内容不变,通过将类似的图像Encode去控制噪声底图的一致性。

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2.使用CR库中的CR Text List节点来控制多行文本的输入,将start_index转换成输入,引入一个Primitive节点控制value的递增,从而将Text Multiline里面的文本进行每行输出。

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3.使用CR image input Switch节点去控制图像的输入,后续通过Controlnet节点去对原图进行shuffle,然后让controlnet去参考我们图像的元素信息,为了生成跟原图风格类似的图像。

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经过实验和各种跑图发现,高级的Controlnet真的可以更好的去生成精美的图像,去控制生效时长,去控制模型强度,需要大家进行微调。

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三、Comfyroll实战-超高清壁纸工作流分享

超高清壁纸级工作流,这里大部分都是使用CR的节点来完成的工作流搭建。

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这里使用的是CR的一些批量载入节点,然后根据参数进行模型的选择,包括我们使用到的潜空间生成的节点,用来对我们的潜空间进行尺寸的指定等。

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这也算是一个复习啦,之前有一章就写过这个工作流,不知道大家有没有印象呢?

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**孜孜以求,方能超越自我。坚持不懈,乃是成功关键。**

posted @ 2024-07-27 15:20  AI实战家  阅读(30)  评论(0编辑  收藏  举报