欢迎各位同学们继续回到小江老师的康复UI系列教程，还记得我们上节课给大家讲过了康UI的一些哈，比较好用的一些插件，以及呢，我们安装了一个百度的一个中文翻译，那么今天的这节课呢，我们主要来给大家讲一下这个SDXL模型的一个工作流的搭建吧，嗯，它和我们传统的这个SD1.5模型在工作流方面来说还是会有一定的区别，首先我们先来了解一下什么是SDXL模型，其实SDXL模型的话呢，啊，初代的一个版本，它是要分为两步去采样的，它的模型呢，一个分为贝斯模型啊，一个呢是这个reiner，那么就相当于的话呢，它是。
一个去进行到初步采样，另外一个呢哈，在通过这个精炼啊为我们去还原出一个比较精美的一个图片出来，了解了大概的一个情况之后呢，我们就返回到这个康复UI的一个界面，就对比传统的来讲哈，我们传统的模型1.5的话呢，就是一个大模型的加载器，然后的话呢，通过文本编码器输入正反向提示词，再给到采样器，再解码，就可以生成出我们的一个图像出来。下面的话呢，我们直接来讲这个怎么去搭建吧，首先我们将这个工作流点击右边的清除给它去清空，然后呢，这里我们直接双击空白的地方啊，然后找到这个我们checkpoint的加载器，接着呢，我们去搭建其他的一个东西啊，有了大模型呢，我们就需要去输入提示词新建节点，在我们的条件里面可以找到clip文本编码器。
找到之后呢，我们按住换挡键，然后呢往下拉就可以复制一个过来，好，那么我们将它呢，去进行到这个连接，接着呢，在条件的这一栏啊，我们去新建一个这个K采样器，分别去连接这个正面条件和负面条件，在vae的这一栏的话呢，我们也是给大家拖过来。嗯，VAE解码好，然后呢，模型相连接。然后呢？好latent相连接，再接着呢，啊，我们就是同样的哈图像，然后呢，预览图像。在这里的话呢，我们还需要一个空latent的哈，我们去控制它的一个框和高，还有这这个哈，我们的模型模型连接模型，像这样的话呢，就是我们的一个普通的一个纹身图的一个工作流了，但是大家会发现一个问题哈，就是普通的一个纹身图的话呢，它是没有办法去连接两个模型的，比如说我把它复制下来。
我再去进行到这个模型位置的连接之后，上面这个它就会自动断掉，这个就是叉L模型和我们普通模型的一个区别，因为SDXL模型是需要运行到两个哈大模型去进行到图片的一个生成的，所以说呢啊，我们这里哈，按住雷键啊，把我们的采样器再复制一个下来啊复制完成之后的话呢，我们的latent和latent相连，大家可以看到像这样的话呢，它就是不会去断掉的，下面同样的哈，我们去创建一个哈模型加载器，加载我们的大模型。好，这里的话呢，我去换一下哈。
SDXL.这个。以及。这个。分别为啊，我们的这个base模型以及这个refer的一个模型。接着呢，我们继续补齐下面的内容啊，同样的正面条件啊，还有负面条件，我们同样的给它复制过来啊，然后呢，去进行到这个连接。Clip啊，连clip啊，一个正面提示词，一个负面提示词，然后呢，再加上这个VAE。唯一解码。啊，然后呢，与这个相连接。当然的话呢，大家也别忘了一点，就是SDXL的模型的话呢，它是有些模型呢，是需要专属的一个VAE的，那么所以说呢哈，相关的一个VAE，我们可以就是新建节点，然后呢，加载器啊，我们选择到这个VAE的一个加载器。
选择完成之后的话呢哈，我们可以就是与它相连接。啊，与两边的VAE相连接，然后的话呢哈，我们在这里面哈，去加载一个适合这个SDXL的一个VAE的一个模型，像这样的话呢，我们的SDXL的一个模型哈，大概的一个流程就已经创建好了，我们最后只需要把这个图像哈拉出来预览就可以了。但是的话呢哈，这里涉及到一个问题，就是我们两个模型哈，用的这个K采样器，他们的步数是一样的，他们的一个起始是一样的啊，你没有办法就是说啊，让我们一个采样器去部署前面的一个步数，再传到另外的一个采样器去进行到这个优化，所以说在这个地方的话呢，啊，我们一直在用的这个K采样器，它肯定是不行的，那么怎么办呢？
啊，我们分别去把它删除。删除新建节点，然后采样，这里的话呢，我们就要选择这个采样器高级选项来，大家可以看一下哈，这个高级选项大概的一个东西哈，和其他的是一样的，只不过的话呢，它有了一个这个开始降噪的步数啊，以及结束的降噪步数，最关键的是还有一个返回噪波，这个返回噪波的话呢啊，它是禁用启用，如果启用的话呢，它会将剩余的步数传给到下一个哈高级采样器去进行到这个继续出图，好，那么这里啊，我们把它再复制一个过来。
然后呢，把这些条件给相连接负面条件模型。啊，然后这个。以及的话呢，后面的这个V。啊，下面也是一样的哈。我就不过多的做讲解了。模型连模型，然后。这个。Latent.其实的话呢，像这样的话呢，一个这个正确的哈，SDXCL的一个工作流的搭建就做好了，当然的话呢，大家值得注意的是，就是我们的这个叉L模型，它是支持这个1024×1024的分辨率的啊，我们可以给大家去改一下，值得注意的是呢，这个采样器的一个步骤哈，左边的话呢，是第一次采样，右边是第二次的一个采样。
然后呢，我们这些东西哈，都不用去动，它最重要的是这个步数，比如说这个步数哈，我总的给到一个30步来。第二个采样器也是给到30部。然后呢，这里哈，有一个这个开始降噪步数，就比如说呢，我这里要从0步开始降噪，然后呢，结束步数是设置为20步。然后呢，返回噪波启用啊，就相当于呢，我这里没有降噪完成的，剩下的这10部是给到我们下一个的采样器去采样，好那么这里呢，我们也要去设置总的步数30步，这个是不需要去变的，然后呢，这里开始降噪步数，我们就20步好结束降噪步数，这里其实可以不用去动它默认遗忘的话呢，它也只会停留在我们的总步数30步左右，然这里的话呢，我也去设置一下吧，好，那么这里的话呢，返回噪波我们就禁用即可，好把它给拉下来。
好的，那么刚才在搭建完之后的话呢，跑的过程当中发现了两个问题哈，首先的话呢，第一就是我们刚才哈不是创建了这个commlitant哈，我们这个commliant的话呢，还是与上面相连接，不需要往下面去连，然后我们下面的这个采样器的lateant呢，我们就连第一个采样器后面的这个输出的一个位置即可啊另外的话呢，还有一点就是呃，我们这个添加噪波啊，是让这个AI是让我们的一个康复UUI在前空间的时候，凭空生成一张图像的时候呢，为我们去添加的，那么当它哈上传到下面的这个采样器的时候呢，这个采样器我们的噪波就直接给它去禁用了，因为我们不需要再去添加噪波了，那么如果说你这个还是在启用的一个状态，会发生什么样的一个问题呢？
啊，我们来看一下。我们点击生成。可以看到哈，这个绿框的话呢，就是我们的一个工作流运行到了哪一环，所以说康复UI哈，对比这个web UI来说还是非常直观的。好，可以看到。这边哈，大家在这个图片在前空间当中，其实已经能够看的清楚这个轮廓了，但是如果说我们开启这个噪波二次给这张图片再添加一次噪波之后呢，就会导致哈这样的一个情况发生啊，非常糟糕的一个图像，那么我们记得哈，在这个呃，大家使用的过程当中呢，我们将第二个啊K采样器将它去进行到禁用，好，那么这边我们再生成一张来看一看。
可以看到上面的话呢，是加过噪波的，然后呢，迭代步数是总步数30步啊，它运行到第20步的样子啊，那么它的一个画面是这个样子的。啊，那么在经过哈我们的这个20步之后，再上传到下面的这个K采样器，再添加我们的一个refiner模型之后呢，去将它进行到这个优化，再跑完剩下的10步之后啊，我们就可以得到一张非常可爱的啊咱们小女孩的一个照片啊那么这个哈，就是一个非常非常完整的这个SDXL的一个工作流的一个搭建，那么如果说大家创建完之后的话呢，在我们出图的时候啊，肯定会有一个问题就是什么呢？
啊，我们的正向提示词，反向提词，你都需要去重复输入第二次啊，就有没有一种办法哈，我们去这个给它整合到只输入一次呢，包括其他的这些选项哈，我能不能就是创建好一个工作流，并且的话呢，把它简化啊，在我之后只需要去调整一些这个比较重要的一个参数即可。呃，我。这里给大家去讲一个新的一个东西，呃，那么这个叫做原节点，大家可以鼠标右键，然后点击新建节点，在使用工具里面第一个prim这个原节点的一个选项，这个原节点的话呢，它就是可以把一些重复的东西哈给整合起来，那么这个原节点啊，我们把它拉过来看，诶这个怎么连接不上呢，是不是啊，是因为哈，我们这个文本编码器，它现在属于是输出的一个状态哈，我们要把它转换为输入的状态，怎么转换来选择它之后鼠标右键，然后呢，我们。
在下面的这一个地方哈，转化为输入文本，好那么在这个时候的话呢，我们就可以和它去进行到这个相连了，好那么把它拉过来，下面的这个文本编码器也是一样的哈，右键，然后呢，转化为输入。像这样呢，对不对，大家就可以看到哈，我们已经将两个正向提示词里面所需要去输入的内容呢，整合到了同样的一个位置当中，那么就意味着我们之后啊，写这个提示词的话呢，只需要在这里去改就可以了，那么同样的我们复制一个原节点下来哈，好，然后呢，呃，再将我们的这个反向提示词右键，然后呢，转化为输入啊。
下面的这个也是一样的，右键转化为输入，然后呢，再去进行到这个文本的一个连接。好像这样的话呢，我们的一个正向提示词和反向提示词就整合过来了，那么当然的话呢，方便我们去分辨啊，我们也可以去给它改一个脸颜色，正向提示词就绿色，反向提示词就红色，当然你也可以给它去命名嘛，我们的标题。正向的提示词。OK. 然后呢，标题。反向的提示词。是不是像这样的话呢哈，我们就是在生成的一个过程当中，你就只需要去输入这个的一个东西，我们就可以更改它的一个全部提示词了，好那么当然另外的话呢，还有一些这个其他的一个用法哈，就比如说啊，我们把这个往前去挪吧，我们把两边的这个提示词都往前去挪。
还有这个k latton的就放在这儿，别动。好，另外呢啊，我们可以去找一下还有哪些重复的地方啊，比如说的话呢，来是不是我们的这个随机种啊，两个随机种它生成一张图片肯定是一样的啊，那么我们就可以把它的一个随机种转化为输入，然后呢，这里也转化为输入，我们再去连接到一个原节点，就可以去进行到统一，好我们这里再继续往下看这个步数对不对，30步，好，我们来操作一下，下面的总步数也是30步，下面的这个总步数也是30步，好，我们这边转化为输入，然后呢，这里有一个选项哈，转换步数为输入啊，那么在转换完成之后呢，就可以看到这里它就多出来了一个节点，这个位置的话呢，我们就可以去连接到这个原节点，好，那么先不连接哈，我们在下面也是一样的。
选择右键转换为输入啊，选择这个步数。好，那么继续哈，我们右键新建节点，使用工具里面啊，找到这个原节点的一个选项，好，那么将它。连接到啊两个地方，那么之后的话呢，我们就可以在这儿哈，去调整体的这个迭代步数了啊，你就不需要上面再调一个，下面再调一个，是不是又把它整合了起来好。那么这里。啊，我们把整合过的东西往往上面去拉，然后呢，给他去命个名。呃，迭代步数。OK. 好。我们继续可以看哈，还有什么呢？还有就是它的一个呃，CFG啊，就是提示词的这个相关相关度，这个其实不用去调吧，我们就默认吧，啊采样器和调度器对不对哈，那么这个我们可以去给它转换一下啊，转换为输入啊这个采样器。
下面同样的啊，转换为输入啊采样器。然后呢，这里我们同样的去新建一个源节点。将它们连接起来。啊，在这里的话呢，我们就可以去换两个模型，它需要使用什么样的一个采样方式哈，另外的话呢，还有一个哈，就是我们下面的这个哈，开始降噪步数和上面的这个结束降噪步数，大家发现同样是20步对不对？像这样我们也可以去啊，创建一个原节点，将它们去进行到一个合并啊结束降噪步数为输入，然后这里的话呢，我们设置这个，呃。开始降噪，步数为输入。
新建节点，使用工具原节点啊，给它们去进行到这个相连。像这样我们就已经把一些这个非常核心的这个参数提取出来了。然后的话呢，还有这个空lant啊，我们调节这个宽和高的，把它单独的拉到一个，嗯，比较空的一个位置吧。然后呢，再命命个名啊，我们的一个，嗯，这个是采样的方法，采样方法。然后的话呢，这个哈，我们给它改成一个中转的一个步数啊，因为一个一个采样器的话呢，是20步结束，然后一个采样器的话呢，是20步开始，我们就像这样去命名，在之后的话呢，大家在作图的一个过程当中哈，我们只要把这一套啊，你给它保存下来，保存下来之后呢，之后你出什么样的一个图片哈，我们都只需要干嘛呢，都只需要去调整这几个位置的一个参数，就能够出一张叭较好的一个图片啊，这里我们来试一试哈，叭如说呢，我们一个女孩儿啊背着书包，然后的话呢，这个莹背景好，双击两下哈，让它自动翻译。
好，然后的话呢，反向提示词我们就不输了哈，这里的宽度和高度我们去改变一下哈，宽度的话呢，就是来一个768吧。然后的话呢，高度是给一个1360。好，然后呢，这里中转度数我们就不用动了哈，采样方法对不对啊，采样方法的话呢，我们选择这个DPM加加2MDPMPP嘛，2M，那么设置完成之后呢，我们直接点击哈右边的添加提示词到队列，诶这里看一下啊，哪个地方出错了啊，这个Cali的一个文本哈，我们没有给它连接过来哦，在这儿。
Clip我们给它连接过来啊，就像这个样子哈，大家就是我们如果说是哪个地方出错了哈，在你点击生成图片的时候呢，它是会有这个标注的，那么没有连接的地方呢，大家去进行到相对应的连接即可，好我们点击添加提示词。看一看哈，整体的一个效果怎么样。可以看到，这是第一次采样哈。20部的一个效果。然后呢，这边是这个20部哈，在结束之后画面呈现出来的一个感觉。啊，然后再传输过来，我们进一步的再去进行到这个10步的降噪。
好，我们最后来看一下，建造完成之后呢，就是这样的一个效果。哎，还是非常不错的对不对，好，那么这个哈，这些呢，就是我们今天去给大家去讲到的所有的一个内容了哈，哎，那么大家可以去反复的来进行到观看，这个就是SDXCL的一个呃，工作流的完整的创建方式，那么在创建完成之后的话呢，你如果说是下一次要用哈，你不需要从头去搭件点击啊左上角我们上上节课哈，给大家说的这个小插件，点击完成之后呢，给他命个名，比如说SD叉L啊工作流啊，然后确定啊就可以了，是不是我们就可以成功的去把它保存下来，下一次的话呢，你点击左边的这个文件夹，然后双击就可以把它调用出来，好然后呢，其实现在哈有一些这个SDXL的一个大模型，它是没有去分为两步去采样了哈，啊，比如说我们现在的话呢，就是一个是base斯哈去进行到前期的处理，一个是。
2啊，去进行到后期的处理啊，有一些模型呢，他已经将这个两个模型整合到一起了，那么我们也可以用传统的这个纹身图工作流呃，去进行到图像的生成，好那么以上呢，就是今天这节课所有的内容了，感谢大家的一个支持。