Comfyui基础7.工作流搭建教程
欢迎各位同学继续回到小将老师康复UI系列教程的新一节课程哈，呃，我们今天的话呢，主要给大家去讲三个最近比较火的这个模型的一个搭建，呃，一个的话呢，是这个叫做美学模型的，那么这个模型的话呢哈，它可以在这个哈根face爆联网上面哈，去直接进行到这个下载，呃，那么它的一个下载的位置在这个位置哈，6.94GB的，我们下载完成之后呢，只需要放入到康复UI的大模型存放位置即可，呃，另外一个CAS key的一个模型，以及字节跳动新出的一个闪电模型，我们在之后的话呢，会给大家去讲啊，我们先来给大家看一下这个美学模型呢，最近比较火哈，因为它生成出来的一个图片，它的一个饱和度是比较高的哈，那么整体看起来呢。
可能会更加惊艳一些，另外还有一点就是嗯，这里啊，官方有一个图表的一个对照，就是它相比majoring5.2来说哈，它的一个精度也会要更高一些，对比DELL13也是一样哈，然后的话呢，还有之前的一些V2的一个版本啊，它比这个SDXL可以看到是要优秀不少的啊，那么这边的话呢，我们先来去进行到这个下载哈，文件和版本啊，在这儿大家如果看不懂，我们可以在网页上面打开一个中文翻译，那么在下方的话呢，找到6.94GB的这个啊，点击中间的这个下载文件的一个按钮，那么大家如果说找不到在哪下载的话呢，在之后我会一起打包给到各位哈，好，这边呢，因为下载的速度比较慢哈，我们就下面我们先来讲一下这个工作流怎么搭建吧，待会儿下载好了之后呢，只需要在大模型这。
去进行到切换就可以了，首先我们的这个美学大模型的工作流和普通的不同的一点是啊，我们也需要在空白的地方选择新建节点，然后呢选择高级，然后呢，啊我们要选择这个模型，呃，这里有一个模型连续采样算法EDM哈，好，我们把它选择进来，那么在选择进来之后呢，大家可以看到，那么它的话呢，是用来这个中转我们的大模型，然后去给到这个K采样器的这一个步骤啊啊以往的话呢，我们都是大模型直接连接到这个K采样器，那么我们如果说需要用到美学大模型的话呢，啊，就需要用到这个模型连续采样算法EDM，呃，采样的话呢，这里我们要选择这个EDM的playground的V2.5的一个选项哈，因为我们在返回到这儿的话呢，大家其实是可以看到的哈，对不对哈啊。
它的模型上面也是叫这个名称，好，那么我们在选择完成之后呢，另外还有一点值得注意的是，就是我们的美学模型的话呢，其实它都是基于这个SDXL的一个底模，所以呢啊，我们的这个默认大小啊，需要来到一个1024×1024，另外的话呢，还有不同的地方就是啊，我们的这个CF距值对不对哈，呃，这里啊，我们之前默认的是8或者7左右，那么呃，美学大模型的话呢，官方的说法是哈，最好是2~4之间，那么这里我们就给到一个2，呃，那么当然这个步数的话呢，和以往的这个，比如说travel模型LCM都不一样啊，这个我们需要稍微高一些，可以来到40步左右哈，它的步数超过20步，也不会有一些画面过拟合的一个情况发生，然后呢，这个采样器哈，我们这里就选择这。
的OLAA吧啊然后呢，这边我们把它变成图像的一个预览啊，大概就是这个样子啊，这个就是一个呃，完整的美学模型的一个工作流，我们再来说一下哈，最重要的呢，就是我们需要右键新建节点，然后呢，在高级里面有一个模型啊，我们需要选择模型连续采样算法EDM啊选择完成之后呢，大模型和左边相连，然后呢，右边的这个输出啊，我们需要连接这个K采样器，就大概是这一个哈，下面的这两个选项，最大西格玛和最小西格玛我们是不需要去动的哈啊另外的话呢，就是它的一个尺寸，以及我们的一个CF距值，就是我们的提示词相关性就给到2就好了，其他的迭代步数呀，或者说采样器采样方法，呃，大家其实是可以自由去进行到测试的。
这个不是死的好，那么我们这边等待模型下载完成之后呢，尝试生成一张图片，好的，那么在下载完成之后的话呢，还是老样子哈，来到我们的这个康UI的根目录之后呢，我们找到这个models的文件夹，进来之后，我们找到checkpoint，直接右键把它粘贴进来即可，那么在粘贴好之后的话呢，我们这里是需要点击左上角去刷新ComfyUI的页面的。大家不用担心哈，我们创建的工作流呢，它不会流失，那么在这里哈，我们安装好之后呢，就选择去进行到加载好，那么这里添加提示词到队列当中。
这边哈，由于我们的模型第一次加载呢，可能会稍微慢一点。然后包括他的一个迭代步数，40步的话呢，这就意味着他可能会画的更加精细，但是描绘这一张图片呢，也需要也同时需要更多的时间吧，啊，大家可以看到哈，比平时的话呢，会要慢不少。但是的话呢，从这个浅空间的噪声图来看哈，我认为这一幅图它的精度会很高很高，是不是就和我们平时出的图相比哈，明显的它的一些光线的一个描绘啊，下方的这个哈，透过瓶身照射出来的一个光线，包括我们画面当中的一些色彩的一个饱和度啊，都是非常非常漂亮的，当然的话呢，我们也可以不使用官方的一个提示词嘛，我们去设想一个场景啊，对不对，一个女孩在游乐园里。
游乐园里拿着气球啊，我们双击提示词哈，让他去进行到这个翻译好，翻译完成之后呢，我们再来生成一张看一看。大家可以看到哈，就很明显我们在生成第二张图片的时候呢，诶，它的一个速度就会要稍微快一些，刚才的这一张呢，我认为是可以说是我们这几天哈讲的这些模型里面生成的最好的一张。这就是他之所以会很火的原因，建议哈大家这个美学模型的话呢，我们是可以去进行到下载的。好，来，大家可以看到哈，细节呀，头发丝啊，每一根都能够辨别的非常清楚。
好，整体的一个光线也不错啊，那么我们当然你也可以去书写一个比较完整的正向提示词和反向提示词，还有一点就是另外给大家去讲一下哈，就是我们这个CF句值，呃，这个CF句值现在给的是2，然后官方推荐的是2~4，如果说我们给到4的话呢，就相当于它的一个饱和度也会要更高一些哈，好，这里我们这样哈，我们固定一下这个种子数，然后的话呢啊，我们还是选择这个预览图像，再出一张给大家看一下它们之间的一个区别，迭代步数的话呢，还是40步，这个是不变的，我们主要去看一下色彩哈，因为种子数，嗯，即使固定下来的话呢哈，你哪怕只是改变了这个CF聚值，那么图片的话呢，它也是不会一模一样的。
好，那么很明显哈，大家能够看得出来，这两幅图片明显左边的一个饱和度要大于右边的，所以说大家在使用这个哈美学大模型的一个时候呢，啊，我们除了其他参数的一个调整哈，我们也可以通过这个CF聚值呃，去改变它的生成出来的图像的整体的一个饱和度和色彩，那么下面我们来看下一个模型，下面的话呢，给大家说一下这个stable division cascade的模型哈，嗯，这个模型的话呢，官方说明了哈，它是分为这个ABC三步去进行到这个采样，然后呢去进行到图片生成的，当然针对我们的这个康复UI的话呢哈，也有这个模型的一个版本，好，那么这个模型的话呢，就是以下两个啊，一个是stable cascade, 然后呢，4.55GB啊，以及这个9.22GB的这两个的话呢，我们也是分别把它下载下来，然后存放到。
康复UI的大模型的根目录当中。好的，我们这里的话呢，在下载的一个过程当中，先给大家去讲一下这个工作流的搭建吧，呃，因为刚才给大家说过哈，我们的这个CAS key的模型，它是分为三步去进行到这个采样，再去做到出图的，就比较类似于我们之前给大家讲的SDXL的一个模型，所以说呢，这里哈，我们就需要就是把采样器的话呢，给它再复制一个出来。然后呢，为了大家方便观看哈，我们就这个vae解码先给大家去掉，然后刚才哈，我们第一个模型的这个呃，EDM采用算法也给它去掉，另外还有一点就是这个我们latent的哈，就是调整框高的这个节点呢，是不能用我们这个原有的啊，我们这里的话呢，需要右键新建节点，然后在latetnt里面有一个stable cascade啊，然后的话呢，我们需要选择这个空latent，然后cascade啊，我们需要用到这一个啊，去进行到框高的一个调整。
那么在这儿的话呢，大家就可以发现我们现在正在下载的两个模型呢，一个就是casca的B，一个是casca的C啊那么这里的话呢，就有连接哈，我们分别连接两个采样器的一个，呃，工作流的一个节点标，另外呢，就是呃，我们在第一个大模型的这个位置哈，我们是需要先加载这个C的，所以说呢，我们。先把这个C连接到第一个采样器啊，将B呢连接到第二个采样器当中，另外在这个cascade LA的里面的话呢，啊，这里有一个压缩等级的一个数值，这个数值的话呢，一般来说在30步到50步左右，然后呢，这里官方默认的就是给到一个42，也就是中间值嘛，啊当然另外的话呢，我们这里还需要去呃创建一个大模型的一个加载器，我们要加载B模型，呃复制之后呢，我们就是模型和模型相连哈，然后呃，然后大家注意这里的模型的话呢，是无法去进行到这个相连的，我们需要用到一个新的一个节点，呃，这个节点的话呢，就在右键新建节点，然后的话呢，这里面有一个条件，在条件里面大家就可以看到这个stable cascade啊，然后的话呢，选择stable casde b条件啊，那么这里的话呢，我们。
就需要将它的这个latent的哈给连过来，另外的话呢，这个条件哈，我们是连接到这个正向体示词的一个条件，然后的话呢哈，我们这个输出这方面也是连到这个正面条件，好，这里我们其中一个模型已经下载完成了啊，稍后再去进行到安装啊，那么这个的话呢，就相当于是我们的一个B和C模型中间的一个嫁接的一个桥梁吧，负面条件哈，我们这里就直接与我们就是CAS key的C的一个哈文本编码器的负面条件相连就行了，那么这边的话呢哈，我们还需要一个VAE解码，然后这个VAE与VAE相连。
然后最后的话呢哈，我们去进行到这个图像的预览，最后这一步做完之后呢，这个就是我们CAS key的模型的一个出图的完整的工作流，嗯，这里给大家去梳理一遍哈，首先的话呢哈，我们的大模型，然后后面接上这个文本编码器，然后呢，接上我们的一个采样器。前面的这一些的话呢，是一个正常的一个步骤，那么不同的地方呢，就是说啊，我们需要去在条件里面去创建一个cascade b条件，然后呢，将第一个采样器输出来的latent哈，与这边的啊cascade c相连，然后呢，将正面提示词哈，文本编码器正面提示词与它的条件相连，那么这个输出的一个位置呢，就直接和第二个采样器的正面条件相连接即可。
负面条件因为中间我们没有嫁接桥梁，那么我们可以直接连接到第一个啊，我们的一个负面条件的文本栏里，这个是不会冲突的啊。那么这里的话呢，我们创建了第二个大模型的加载器，我们是需要加载CAS key的，B模型也是一样的模型，与第二个采样器相连，然后VAE的话呢，哈，与我们的这个解码器相连，呃，这里的话呢，有。一个clip啊，我们是可以不去做到这个连接的，那么vae解码完成之后呢哈，我们就可以正常的去预览图像，另外的话呢，哈，我们的这个模型它也是基于一个呃叉L的一个底，所以说呢，我们的一个宽度和高度哈，都是1024×1024，另外还有一点不一样的是，这个模型的话呢，它的一个步数和CF居值也有一定的讲究。
好，那么等待两个模型下载完成之后呢，一样的哈，来到这个康复UI，然后的话呢，1点4根目录文件夹，找到models文件夹，然后找到checkpoint文件夹，然后右键直接空白的地方哈，我们去进行到这个粘贴，分别将C和B啊张贴进来，粘贴完成之后呢，我们康复UI点击左上角的刷新键啊，那么就可以去加载大模型了。好，那么刚才一直给大家讲的，我们第一个大模型需要用到什么呢？啊，我们需要用到casca的C啊，然后呢，第二个大模型加在一起，我们需要用到cascade b.
好，OK, 那么就这样了哈，接着我们来说一下这个K采样器的一个参数哈，然后这个参数的话呢，就比如说大家想要出一张图，你需要用到30步，那么我们就可以去在第一个采样器里面哈，我们这里去给到一个20步。然后呢，第二个采样器，我们给到一个10步的迭代步数。另外的话呢哈，这个CF聚值对不对哈，我们这里的话呢，还是可以小一点啊，我们选择这个二版，然后呢，第二个采样器要比第一个啊，采样器的CF距值稍微低一些，这里我就给到一个1.5左右。
那么像这样的话呢哈，就是我们加载好了所有的一个内容之后啊，我们的一个呃，工作流就已经搭建完成了啊下面的话呢，我们点击添加铁日子队列出一张图来看一看。这个呢也是会有一点慢哈，因为它不仅要调用两个模型，而且的话呢，它是分开去进行到采样的，呃，大家可以看到就是它生成出来的一个图片呢，就是这个样子的，虽然说相对于我们第一个美学大模型来讲的话呢，它的一个饱和度啊，包括色彩可能会略逊一筹吧，但并不代表哈，哪个好哪个差，他们各自的话呢，都有自己的优点，或者是说一些小小的一个缺点，那么呃，最后我也会给大家呢去进行到一个对比的，好，这里我们最后的话呢，来讲一下这个字节跳动发布的SDXL闪电模型哈，呃，这个模型的话呢，就是非常快啊，它能够去做到一部出图，两部出图，四部和八部的一个出图哈。
好，那么这个呃，我们模型的话呢，点开之后哈，大家可以去看到，就呃它中间名字不同的话呢，是这个哈，我们有一个1，有一个2，有一个4啊有8的啊，这个的话呢，就是分别对应着一部两部，四部八部出图的一个呃，相关的一个模型，然后另外的话呢，在每一个模型哈下方的话呢，它都带有着一个，它们分别为几部采样的一个Laura吧，那么这里的话呢，我就下载这个SD XL lighting, 然后就是6.94GB的这一个，在下载的同时呢，我们还是先给大家呢去说一下哈，它的一个工作流的搭载，然后这个我们先CTRL+C啊，CTRL+V复制一套基础关键词出来，然后上面的这一套呢哈，我们按住CTRL键把它们CT选CTRL+M，先将它们关闭好，我们来看一下，呃，就是我们。
刚才的我们现在要讲的这个工作流的话呢，它就不需要去两步采样了哈，呃，这个一步采样就够了。啊，我们把这些该删的删除一下，然后去进行到连接，这里首先大家要注意的一点就是说啊，我们要根据我们下载的模型，比如说我刚才下载的模型，它是8步出图的啊，所以说我们在这里迭代步数的话呢，就要给它改成8部，另外下面的这个CF去值的话呢，一般来说是1~4就最多的话呢，不要去高于4哈，高于4的话呢，可能我们的一个图片生成出来效果和质量会不太理想。
然后其实这个就是一套正常的一个工作流的一个，呃搭载吧，就是官方的解释哈，就是我们的这个，呃，闪电模型啊，就是模型，它字数的话呢，就是说是呃，不管LCM也好啊，不管是top trouble也好，就是比我快的生成出来的图片没我好啊，比我好的生成出来的图片没我快，大概就是这个意思啊，比较自信的好，那么最后我们模型下载完成之后呢哈，我们给它去转换过来，是里面有一个八部的这个哈，那么我们这个给过来之后的话呢，呃，我们的提示词和刚才演示的提示词是一样的哈，是一个女孩。
然后呢，我们这里哈去给到1024×1024好OK，那么在做好这些之后的话呢，我们来呃，生成一张图像来看一看。第一次加载的话呢，可能会比较慢一些，但是就是等待这个模型啊，加载完成之后，那么我们来到这个采样器的一个时候呢，大家是可以看到的哈，我们就是8步之内哈，就可以去完成这一张图片的一个输出和创建，呃，闪电模型哈，字节跳动的闪电模型，它已经是完成了采样，然后呢，来到了这个解码预览的地方，好，那么这个就是我们最终去生成的一个结果。
好，那么呃，接下来的话呢，就是我们刚才给大家去说过哈，这三个啊，我们的一个模型的话呢，它各自有各自的优点和缺点吧，我这里的话呢，哈，准备了一套这个提示词，然后的话呢，我们呃分别用他们三个去生成来看一看，对比一下嘛，这里我们需要用到一个什么呢？啊呃，刚以前给大家去讲过的，我们需要用到一个源节点，在实用工具里面哈，有一个原节点，然后呢，我们需要将它的一个呃这三个工作流的正向提示词和负向提示词给它去统一过来，创建好原节点之后的话呢，哈，我们的这个正向提示词右键转化为输入，然后呢，将文本啊连接过来就行。
然后呢，这边也是一样的哈，我们将这个正向提示词转化为输入。然后呢，给它连接过来。来到上面。啊，我们的这个啊，文本编码器也是右键转化为啊文本的输入。然后给它连接过来。那么这个的话呢，就是我们总总整体的一个正向提示词的一个描述，负向提示词也是一样的哈，右键新建使用工具啊原节点，然后呢，呃，我们转化为输入将反向提示词。给它拉下来。这个转换为输入。拿过来。好，我们再将它往下拉哈。好，这一个也转化为输入给它拉过来。
像这样的话呢，就方便多了哈，像这样我们就不需要去啊，一个一个单独的去复制粘贴啊，那么大家如果说以后经常去用的到啊，去做对比的话呢，这个是一个呃，非常好的一个方法，然后呢，给他命一个名哈，呃正向。提示词。反向。提示词。OK, 大概就是这个哈，大概就是这个，那么我们这边将准备好的这个提示词给它拖过来。好的，那么我这里准备的第一个体示词的话呢，是一个旺圣节的一个主题哈，然后的话呢，画面当中有一个女孩儿，那么我们这一边将它给复制过来啊，放到正向提示此日一一栏，然后呢，负向提示词也是一样的哈，CTRL+C可以复制，然后CTRL+V啊，我们去进行到粘贴啊，那么在粘贴完成之后，大家记得哈，就是我们的一个呃，怎么说呢哈，它的一个采样方法哈，和调度器我们尽量的去保持到一致，好，那么将最终的话我们的一个预览图像。
给它拖到一起。好，这里的话呢，我们最后去点击生成，因为生成的一个时间可能会比较长一些哈，那么我这里呢，就等到生成完成之后呢哈，给大家直接来看了，好的，那么这里的话呢，我们就生成好了，第一张图片的话呢，是我们美学大模型生成出来的哈，一个女孩儿做在南瓜上面，然后呢是一个万圣节的主题的一个场景，嗯，怎么说呢，这张照片哈，就对比起mjing来说，确实是，呃，有一些相似的哈，它是可以说是超过了majoring5.2的一个版本吧，但是6.0的话呢，可能还略逊一筹，不过对于一个6个G左右的一个大模型来讲的话呢，其实已经非常不错了。
然后第二个的话呢哈，我们costsco的模型可能就显显得有点些许潦草了吧，啊，这个是比较差啊，然后第3个的话呢，是字节跳动的一个闪电大模型出图的速度非。非踌，然后的话呢，这个在细节方面来讲，我觉得也比较不错吧，因为他随机抽的这张图片的话呢，人物距离镜头会显得比较远一些哈，所以说呢，不太能够看得出来，那么对生成质量的一个排名的话呢，就美学大模型毫无疑问啊是排在第一的，然后的话呢，第二呢就是我们的一个闪电模型，第三的话呢，就是这个costs code的哈，比较拉胯一些，然后呢，速度方面来讲的话呢，闪电大模型的话呢，是比其他的这两个哈，会要更快一些，然后costs code的，因为它是需要两个模型去加载一个图片，所以说呢也会比较慢哈。
呃，在看了人之后呢，我这里又找了一段这个风景的提示词，呃，我们再来生成一次，看一看啊，会不会有别的一个结果，这里的话呢，我们还是将新找的这一段关键词啊，正面提示词负面提示词分。分别的去做一下这个替换，然后这段提示词呢，去描述的是一个极光下的湖边的一个场景吧，也带有一些这个雪殇的一个元素，好，这里我们点击添加提示此道队列。稍微等待一下哈，我们直接看结果。好，这里生成出来之后呢，我们同样的来看一下这个效果，最左边的话呢，是我们的美学大模型去生成出来的哈，诶，可以看到哈，在描绘风景方面来讲呢，可能美学模型会有一些呃，这个不足的地方吧，就整一张照片看起来的话呢，是比较糊的，然后的话呢，这个极光的一个描绘倒是显示出来了，但是出现了一些我们不太想要的一个元素，好，那么对于第二个哈，就是我们的casca的模型，就两个模型哈，我们共同去生成出来的这一张图片就看上去是很美的，就包括我们提示词里面所书写的有天上的这个星河，然后的话呢，湖边落日，包括一个嗯，森林的一个雪景哈，它都已经准确的给我们描绘了出来，嗯，那么这个细节的话呢，明显是要高于前者的。
那么。最后的话呢，这个是字节跳动旗下的闪电大模型，出图速度是真的快啊，但是不知道是不是因为它本身名字就叫做闪电的原因哈，所以说呢，将我们的这个提示词的话呢，给剪淡了，它就是一个很抽象的一个可以看到水面吧，然后也可以看到这个，嗯，这叫做森林嘛，也不是只有两棵树，然后包括天上的这个银河哈，也没有去描绘出来啊，它这里显示的是一道闪电啊，所以说嗯，综合去对比下来的话呢，呃，就我个人认为的一个排名第一呢，就是我们的一个美学大模型吧啊，他可能会在这个描绘人像啊，包括某一些特定的一个场景的时候呢，会要更好一些，然后呢，排名第二的就是我们的一个cos code的一个大模型啊，这个模型的话呢，确实第二张图片哈，就完全去颠覆了我们第一张图片的一个音。
横向哈，可能就是它比较适合去描绘一些这个精细且复杂的一个场景，然后的话呢哈，我们最后就是这个闪电大模型了啊，快是快了一些哈，但是光快啊，如果说没有呃一个比较好的一个效果的话呢，哈，我相信是没有多少人去使用的，那么大概就这样哈，好的，那么以上的话呢，就是我们今天的这道课程的一个内容哈，今天的知识还是讲的蛮多的，给大家一口气去介绍了呃，三个完整的一个工作流，并且的话呢，还给大家去复习了一下我们之前去教的这个原节原节点的一个使用的一个方法，然后包括这些相关的一个模型哈，其实在我录课的时候，大家可以在左上角啊呃，网站的一个呃地址大家都是可以啊，照着去输去进行到下载的啊。
可能会更加惊艳一些，另外还有一点就是嗯，这里啊，官方有一个图表的一个对照，就是它相比majoring5.2来说哈，它的一个精度也会要更高一些，对比DELL13也是一样哈，然后的话呢，还有之前的一些V2的一个版本啊，它比这个SDXL可以看到是要优秀不少的啊，那么这边的话呢，我们先来去进行到这个下载哈，文件和版本啊，在这儿大家如果看不懂，我们可以在网页上面打开一个中文翻译，那么在下方的话呢，找到6.94GB的这个啊，点击中间的这个下载文件的一个按钮，那么大家如果说找不到在哪下载的话呢，在之后我会一起打包给到各位哈，好，这边呢，因为下载的速度比较慢哈，我们就下面我们先来讲一下这个工作流怎么搭建吧，待会儿下载好了之后呢，只需要在大模型这。
去进行到切换就可以了，首先我们的这个美学大模型的工作流和普通的不同的一点是啊，我们也需要在空白的地方选择新建节点，然后呢选择高级，然后呢，啊我们要选择这个模型，呃，这里有一个模型连续采样算法EDM哈，好，我们把它选择进来，那么在选择进来之后呢，大家可以看到，那么它的话呢，是用来这个中转我们的大模型，然后去给到这个K采样器的这一个步骤啊啊以往的话呢，我们都是大模型直接连接到这个K采样器，那么我们如果说需要用到美学大模型的话呢，啊，就需要用到这个模型连续采样算法EDM，呃，采样的话呢，这里我们要选择这个EDM的playground的V2.5的一个选项哈，因为我们在返回到这儿的话呢，大家其实是可以看到的哈，对不对哈啊。
它的模型上面也是叫这个名称，好，那么我们在选择完成之后呢，另外还有一点值得注意的是，就是我们的美学模型的话呢，其实它都是基于这个SDXL的一个底模，所以呢啊，我们的这个默认大小啊，需要来到一个1024×1024，另外的话呢，还有不同的地方就是啊，我们的这个CF距值对不对哈，呃，这里啊，我们之前默认的是8或者7左右，那么呃，美学大模型的话呢，官方的说法是哈，最好是2~4之间，那么这里我们就给到一个2，呃，那么当然这个步数的话呢，和以往的这个，比如说travel模型LCM都不一样啊，这个我们需要稍微高一些，可以来到40步左右哈，它的步数超过20步，也不会有一些画面过拟合的一个情况发生，然后呢，这个采样器哈，我们这里就选择这。
的OLAA吧啊然后呢，这边我们把它变成图像的一个预览啊，大概就是这个样子啊，这个就是一个呃，完整的美学模型的一个工作流，我们再来说一下哈，最重要的呢，就是我们需要右键新建节点，然后呢，在高级里面有一个模型啊，我们需要选择模型连续采样算法EDM啊选择完成之后呢，大模型和左边相连，然后呢，右边的这个输出啊，我们需要连接这个K采样器，就大概是这一个哈，下面的这两个选项，最大西格玛和最小西格玛我们是不需要去动的哈啊另外的话呢，就是它的一个尺寸，以及我们的一个CF距值，就是我们的提示词相关性就给到2就好了，其他的迭代步数呀，或者说采样器采样方法，呃，大家其实是可以自由去进行到测试的。
这个不是死的好，那么我们这边等待模型下载完成之后呢，尝试生成一张图片，好的，那么在下载完成之后的话呢，还是老样子哈，来到我们的这个康UI的根目录之后呢，我们找到这个models的文件夹，进来之后，我们找到checkpoint，直接右键把它粘贴进来即可，那么在粘贴好之后的话呢，我们这里是需要点击左上角去刷新ComfyUI的页面的。大家不用担心哈，我们创建的工作流呢，它不会流失，那么在这里哈，我们安装好之后呢，就选择去进行到加载好，那么这里添加提示词到队列当中。
这边哈，由于我们的模型第一次加载呢，可能会稍微慢一点。然后包括他的一个迭代步数，40步的话呢，这就意味着他可能会画的更加精细，但是描绘这一张图片呢，也需要也同时需要更多的时间吧，啊，大家可以看到哈，比平时的话呢，会要慢不少。但是的话呢，从这个浅空间的噪声图来看哈，我认为这一幅图它的精度会很高很高，是不是就和我们平时出的图相比哈，明显的它的一些光线的一个描绘啊，下方的这个哈，透过瓶身照射出来的一个光线，包括我们画面当中的一些色彩的一个饱和度啊，都是非常非常漂亮的，当然的话呢，我们也可以不使用官方的一个提示词嘛，我们去设想一个场景啊，对不对，一个女孩在游乐园里。
游乐园里拿着气球啊，我们双击提示词哈，让他去进行到这个翻译好，翻译完成之后呢，我们再来生成一张看一看。大家可以看到哈，就很明显我们在生成第二张图片的时候呢，诶，它的一个速度就会要稍微快一些，刚才的这一张呢，我认为是可以说是我们这几天哈讲的这些模型里面生成的最好的一张。这就是他之所以会很火的原因，建议哈大家这个美学模型的话呢，我们是可以去进行到下载的。好，来，大家可以看到哈，细节呀，头发丝啊，每一根都能够辨别的非常清楚。
好，整体的一个光线也不错啊，那么我们当然你也可以去书写一个比较完整的正向提示词和反向提示词，还有一点就是另外给大家去讲一下哈，就是我们这个CF句值，呃，这个CF句值现在给的是2，然后官方推荐的是2~4，如果说我们给到4的话呢，就相当于它的一个饱和度也会要更高一些哈，好，这里我们这样哈，我们固定一下这个种子数，然后的话呢啊，我们还是选择这个预览图像，再出一张给大家看一下它们之间的一个区别，迭代步数的话呢，还是40步，这个是不变的，我们主要去看一下色彩哈，因为种子数，嗯，即使固定下来的话呢哈，你哪怕只是改变了这个CF聚值，那么图片的话呢，它也是不会一模一样的。
好，那么很明显哈，大家能够看得出来，这两幅图片明显左边的一个饱和度要大于右边的，所以说大家在使用这个哈美学大模型的一个时候呢，啊，我们除了其他参数的一个调整哈，我们也可以通过这个CF聚值呃，去改变它的生成出来的图像的整体的一个饱和度和色彩，那么下面我们来看下一个模型，下面的话呢，给大家说一下这个stable division cascade的模型哈，嗯，这个模型的话呢，官方说明了哈，它是分为这个ABC三步去进行到这个采样，然后呢去进行到图片生成的，当然针对我们的这个康复UI的话呢哈，也有这个模型的一个版本，好，那么这个模型的话呢，就是以下两个啊，一个是stable cascade, 然后呢，4.55GB啊，以及这个9.22GB的这两个的话呢，我们也是分别把它下载下来，然后存放到。
康复UI的大模型的根目录当中。好的，我们这里的话呢，在下载的一个过程当中，先给大家去讲一下这个工作流的搭建吧，呃，因为刚才给大家说过哈，我们的这个CAS key的模型，它是分为三步去进行到这个采样，再去做到出图的，就比较类似于我们之前给大家讲的SDXL的一个模型，所以说呢，这里哈，我们就需要就是把采样器的话呢，给它再复制一个出来。然后呢，为了大家方便观看哈，我们就这个vae解码先给大家去掉，然后刚才哈，我们第一个模型的这个呃，EDM采用算法也给它去掉，另外还有一点就是这个我们latent的哈，就是调整框高的这个节点呢，是不能用我们这个原有的啊，我们这里的话呢，需要右键新建节点，然后在latetnt里面有一个stable cascade啊，然后的话呢，我们需要选择这个空latent，然后cascade啊，我们需要用到这一个啊，去进行到框高的一个调整。
那么在这儿的话呢，大家就可以发现我们现在正在下载的两个模型呢，一个就是casca的B，一个是casca的C啊那么这里的话呢，就有连接哈，我们分别连接两个采样器的一个，呃，工作流的一个节点标，另外呢，就是呃，我们在第一个大模型的这个位置哈，我们是需要先加载这个C的，所以说呢，我们。先把这个C连接到第一个采样器啊，将B呢连接到第二个采样器当中，另外在这个cascade LA的里面的话呢，啊，这里有一个压缩等级的一个数值，这个数值的话呢，一般来说在30步到50步左右，然后呢，这里官方默认的就是给到一个42，也就是中间值嘛，啊当然另外的话呢，我们这里还需要去呃创建一个大模型的一个加载器，我们要加载B模型，呃复制之后呢，我们就是模型和模型相连哈，然后呃，然后大家注意这里的模型的话呢，是无法去进行到这个相连的，我们需要用到一个新的一个节点，呃，这个节点的话呢，就在右键新建节点，然后的话呢，这里面有一个条件，在条件里面大家就可以看到这个stable cascade啊，然后的话呢，选择stable casde b条件啊，那么这里的话呢，我们。
就需要将它的这个latent的哈给连过来，另外的话呢，这个条件哈，我们是连接到这个正向体示词的一个条件，然后的话呢哈，我们这个输出这方面也是连到这个正面条件，好，这里我们其中一个模型已经下载完成了啊，稍后再去进行到安装啊，那么这个的话呢，就相当于是我们的一个B和C模型中间的一个嫁接的一个桥梁吧，负面条件哈，我们这里就直接与我们就是CAS key的C的一个哈文本编码器的负面条件相连就行了，那么这边的话呢哈，我们还需要一个VAE解码，然后这个VAE与VAE相连。
然后最后的话呢哈，我们去进行到这个图像的预览，最后这一步做完之后呢，这个就是我们CAS key的模型的一个出图的完整的工作流，嗯，这里给大家去梳理一遍哈，首先的话呢哈，我们的大模型，然后后面接上这个文本编码器，然后呢，接上我们的一个采样器。前面的这一些的话呢，是一个正常的一个步骤，那么不同的地方呢，就是说啊，我们需要去在条件里面去创建一个cascade b条件，然后呢，将第一个采样器输出来的latent哈，与这边的啊cascade c相连，然后呢，将正面提示词哈，文本编码器正面提示词与它的条件相连，那么这个输出的一个位置呢，就直接和第二个采样器的正面条件相连接即可。
负面条件因为中间我们没有嫁接桥梁，那么我们可以直接连接到第一个啊，我们的一个负面条件的文本栏里，这个是不会冲突的啊。那么这里的话呢，我们创建了第二个大模型的加载器，我们是需要加载CAS key的，B模型也是一样的模型，与第二个采样器相连，然后VAE的话呢，哈，与我们的这个解码器相连，呃，这里的话呢，有。一个clip啊，我们是可以不去做到这个连接的，那么vae解码完成之后呢哈，我们就可以正常的去预览图像，另外的话呢，哈，我们的这个模型它也是基于一个呃叉L的一个底，所以说呢，我们的一个宽度和高度哈，都是1024×1024，另外还有一点不一样的是，这个模型的话呢，它的一个步数和CF居值也有一定的讲究。
好，那么等待两个模型下载完成之后呢，一样的哈，来到这个康复UI，然后的话呢，1点4根目录文件夹，找到models文件夹，然后找到checkpoint文件夹，然后右键直接空白的地方哈，我们去进行到这个粘贴，分别将C和B啊张贴进来，粘贴完成之后呢，我们康复UI点击左上角的刷新键啊，那么就可以去加载大模型了。好，那么刚才一直给大家讲的，我们第一个大模型需要用到什么呢？啊，我们需要用到casca的C啊，然后呢，第二个大模型加在一起，我们需要用到cascade b.
好，OK, 那么就这样了哈，接着我们来说一下这个K采样器的一个参数哈，然后这个参数的话呢，就比如说大家想要出一张图，你需要用到30步，那么我们就可以去在第一个采样器里面哈，我们这里去给到一个20步。然后呢，第二个采样器，我们给到一个10步的迭代步数。另外的话呢哈，这个CF聚值对不对哈，我们这里的话呢，还是可以小一点啊，我们选择这个二版，然后呢，第二个采样器要比第一个啊，采样器的CF距值稍微低一些，这里我就给到一个1.5左右。
那么像这样的话呢哈，就是我们加载好了所有的一个内容之后啊，我们的一个呃，工作流就已经搭建完成了啊下面的话呢，我们点击添加铁日子队列出一张图来看一看。这个呢也是会有一点慢哈，因为它不仅要调用两个模型，而且的话呢，它是分开去进行到采样的，呃，大家可以看到就是它生成出来的一个图片呢，就是这个样子的，虽然说相对于我们第一个美学大模型来讲的话呢，它的一个饱和度啊，包括色彩可能会略逊一筹吧，但并不代表哈，哪个好哪个差，他们各自的话呢，都有自己的优点，或者是说一些小小的一个缺点，那么呃，最后我也会给大家呢去进行到一个对比的，好，这里我们最后的话呢，来讲一下这个字节跳动发布的SDXL闪电模型哈，呃，这个模型的话呢，就是非常快啊，它能够去做到一部出图，两部出图，四部和八部的一个出图哈。
好，那么这个呃，我们模型的话呢，点开之后哈，大家可以去看到，就呃它中间名字不同的话呢，是这个哈，我们有一个1，有一个2，有一个4啊有8的啊，这个的话呢，就是分别对应着一部两部，四部八部出图的一个呃，相关的一个模型，然后另外的话呢，在每一个模型哈下方的话呢，它都带有着一个，它们分别为几部采样的一个Laura吧，那么这里的话呢，我就下载这个SD XL lighting, 然后就是6.94GB的这一个，在下载的同时呢，我们还是先给大家呢去说一下哈，它的一个工作流的搭载，然后这个我们先CTRL+C啊，CTRL+V复制一套基础关键词出来，然后上面的这一套呢哈，我们按住CTRL键把它们CT选CTRL+M，先将它们关闭好，我们来看一下，呃，就是我们。
刚才的我们现在要讲的这个工作流的话呢，它就不需要去两步采样了哈，呃，这个一步采样就够了。啊，我们把这些该删的删除一下，然后去进行到连接，这里首先大家要注意的一点就是说啊，我们要根据我们下载的模型，比如说我刚才下载的模型，它是8步出图的啊，所以说我们在这里迭代步数的话呢，就要给它改成8部，另外下面的这个CF去值的话呢，一般来说是1~4就最多的话呢，不要去高于4哈，高于4的话呢，可能我们的一个图片生成出来效果和质量会不太理想。
然后其实这个就是一套正常的一个工作流的一个，呃搭载吧，就是官方的解释哈，就是我们的这个，呃，闪电模型啊，就是模型，它字数的话呢，就是说是呃，不管LCM也好啊，不管是top trouble也好，就是比我快的生成出来的图片没我好啊，比我好的生成出来的图片没我快，大概就是这个意思啊，比较自信的好，那么最后我们模型下载完成之后呢哈，我们给它去转换过来，是里面有一个八部的这个哈，那么我们这个给过来之后的话呢，呃，我们的提示词和刚才演示的提示词是一样的哈，是一个女孩。
然后呢，我们这里哈去给到1024×1024好OK，那么在做好这些之后的话呢，我们来呃，生成一张图像来看一看。第一次加载的话呢，可能会比较慢一些，但是就是等待这个模型啊，加载完成之后，那么我们来到这个采样器的一个时候呢，大家是可以看到的哈，我们就是8步之内哈，就可以去完成这一张图片的一个输出和创建，呃，闪电模型哈，字节跳动的闪电模型，它已经是完成了采样，然后呢，来到了这个解码预览的地方，好，那么这个就是我们最终去生成的一个结果。
好，那么呃，接下来的话呢，就是我们刚才给大家去说过哈，这三个啊，我们的一个模型的话呢，它各自有各自的优点和缺点吧，我这里的话呢，哈，准备了一套这个提示词，然后的话呢，我们呃分别用他们三个去生成来看一看，对比一下嘛，这里我们需要用到一个什么呢？啊呃，刚以前给大家去讲过的，我们需要用到一个源节点，在实用工具里面哈，有一个原节点，然后呢，我们需要将它的一个呃这三个工作流的正向提示词和负向提示词给它去统一过来，创建好原节点之后的话呢，哈，我们的这个正向提示词右键转化为输入，然后呢，将文本啊连接过来就行。
然后呢，这边也是一样的哈，我们将这个正向提示词转化为输入。然后呢，给它连接过来。来到上面。啊，我们的这个啊，文本编码器也是右键转化为啊文本的输入。然后给它连接过来。那么这个的话呢，就是我们总总整体的一个正向提示词的一个描述，负向提示词也是一样的哈，右键新建使用工具啊原节点，然后呢，呃，我们转化为输入将反向提示词。给它拉下来。这个转换为输入。拿过来。好，我们再将它往下拉哈。好，这一个也转化为输入给它拉过来。
像这样的话呢，就方便多了哈，像这样我们就不需要去啊，一个一个单独的去复制粘贴啊，那么大家如果说以后经常去用的到啊，去做对比的话呢，这个是一个呃，非常好的一个方法，然后呢，给他命一个名哈，呃正向。提示词。反向。提示词。OK, 大概就是这个哈，大概就是这个，那么我们这边将准备好的这个提示词给它拖过来。好的，那么我这里准备的第一个体示词的话呢，是一个旺圣节的一个主题哈，然后的话呢，画面当中有一个女孩儿，那么我们这一边将它给复制过来啊，放到正向提示此日一一栏，然后呢，负向提示词也是一样的哈，CTRL+C可以复制，然后CTRL+V啊，我们去进行到粘贴啊，那么在粘贴完成之后，大家记得哈，就是我们的一个呃，怎么说呢哈，它的一个采样方法哈，和调度器我们尽量的去保持到一致，好，那么将最终的话我们的一个预览图像。
给它拖到一起。好，这里的话呢，我们最后去点击生成，因为生成的一个时间可能会比较长一些哈，那么我这里呢，就等到生成完成之后呢哈，给大家直接来看了，好的，那么这里的话呢，我们就生成好了，第一张图片的话呢，是我们美学大模型生成出来的哈，一个女孩儿做在南瓜上面，然后呢是一个万圣节的主题的一个场景，嗯，怎么说呢，这张照片哈，就对比起mjing来说，确实是，呃，有一些相似的哈，它是可以说是超过了majoring5.2的一个版本吧，但是6.0的话呢，可能还略逊一筹，不过对于一个6个G左右的一个大模型来讲的话呢，其实已经非常不错了。
然后第二个的话呢哈，我们costsco的模型可能就显显得有点些许潦草了吧，啊，这个是比较差啊，然后第3个的话呢，是字节跳动的一个闪电大模型出图的速度非。非踌，然后的话呢，这个在细节方面来讲，我觉得也比较不错吧，因为他随机抽的这张图片的话呢，人物距离镜头会显得比较远一些哈，所以说呢，不太能够看得出来，那么对生成质量的一个排名的话呢，就美学大模型毫无疑问啊是排在第一的，然后的话呢，第二呢就是我们的一个闪电模型，第三的话呢，就是这个costs code的哈，比较拉胯一些，然后呢，速度方面来讲的话呢，闪电大模型的话呢，是比其他的这两个哈，会要更快一些，然后costs code的，因为它是需要两个模型去加载一个图片，所以说呢也会比较慢哈。
呃，在看了人之后呢，我这里又找了一段这个风景的提示词，呃，我们再来生成一次，看一看啊，会不会有别的一个结果，这里的话呢，我们还是将新找的这一段关键词啊，正面提示词负面提示词分。分别的去做一下这个替换，然后这段提示词呢，去描述的是一个极光下的湖边的一个场景吧，也带有一些这个雪殇的一个元素，好，这里我们点击添加提示此道队列。稍微等待一下哈，我们直接看结果。好，这里生成出来之后呢，我们同样的来看一下这个效果，最左边的话呢，是我们的美学大模型去生成出来的哈，诶，可以看到哈，在描绘风景方面来讲呢，可能美学模型会有一些呃，这个不足的地方吧，就整一张照片看起来的话呢，是比较糊的，然后的话呢，这个极光的一个描绘倒是显示出来了，但是出现了一些我们不太想要的一个元素，好，那么对于第二个哈，就是我们的casca的模型，就两个模型哈，我们共同去生成出来的这一张图片就看上去是很美的，就包括我们提示词里面所书写的有天上的这个星河，然后的话呢，湖边落日，包括一个嗯，森林的一个雪景哈，它都已经准确的给我们描绘了出来，嗯，那么这个细节的话呢，明显是要高于前者的。
那么。最后的话呢，这个是字节跳动旗下的闪电大模型，出图速度是真的快啊，但是不知道是不是因为它本身名字就叫做闪电的原因哈，所以说呢，将我们的这个提示词的话呢，给剪淡了，它就是一个很抽象的一个可以看到水面吧，然后也可以看到这个，嗯，这叫做森林嘛，也不是只有两棵树，然后包括天上的这个银河哈，也没有去描绘出来啊，它这里显示的是一道闪电啊，所以说嗯，综合去对比下来的话呢，呃，就我个人认为的一个排名第一呢，就是我们的一个美学大模型吧啊，他可能会在这个描绘人像啊，包括某一些特定的一个场景的时候呢，会要更好一些，然后呢，排名第二的就是我们的一个cos code的一个大模型啊，这个模型的话呢，确实第二张图片哈，就完全去颠覆了我们第一张图片的一个音。
横向哈，可能就是它比较适合去描绘一些这个精细且复杂的一个场景，然后的话呢哈，我们最后就是这个闪电大模型了啊，快是快了一些哈，但是光快啊，如果说没有呃一个比较好的一个效果的话呢，哈，我相信是没有多少人去使用的，那么大概就这样哈，好的，那么以上的话呢，就是我们今天的这道课程的一个内容哈，今天的知识还是讲的蛮多的，给大家一口气去介绍了呃，三个完整的一个工作流，并且的话呢，还给大家去复习了一下我们之前去教的这个原节原节点的一个使用的一个方法，然后包括这些相关的一个模型哈，其实在我录课的时候，大家可以在左上角啊呃，网站的一个呃地址大家都是可以啊，照着去输去进行到下载的啊。