專(zhuān)業(yè)向節(jié)點(diǎn)AI：SD ComfyUI大冒險(xiǎn)-基礎(chǔ)篇 02推演變體 圖生圖

嗨，冒險(xiǎn)者。在上一個(gè)視頻中，我們了解了最基礎(chǔ)的文生圖框架。簡(jiǎn)單概括一下，就是將我們當(dāng)前的模型數(shù)據(jù)輸入到采樣器中，并為它添加我們的正向和反向的限制條件，計(jì)算到我們當(dāng)前一個(gè)空的畫(huà)布上，最終產(chǎn)生我們當(dāng)前的圖像。然后對(duì)于這樣一個(gè)邏輯，同樣適用于今天我們所研究的圖生圖。

圖生圖節(jié)點(diǎn)的加載和畫(huà)布的定義

在這里，我們可以先載入當(dāng)前的圖生圖的一個(gè)節(jié)點(diǎn)。其中最大的區(qū)別在于我們當(dāng)前對(duì)于畫(huà)布這個(gè)概念的定義。在我們之前的文生圖框架中，為了保證當(dāng)前語(yǔ)言文字對(duì)于生成結(jié)果的主導(dǎo)性，所以我們的計(jì)算結(jié)果是從一個(gè)空的畫(huà)布上進(jìn)行計(jì)算的。

然而，從空畫(huà)布開(kāi)始并不能解決我們所有對(duì)于AI計(jì)算的需求。所以在這個(gè)時(shí)候，我們除了可以使用空畫(huà)布，也可以將我們的圖像轉(zhuǎn)換成一個(gè)畫(huà)布的latent數(shù)據(jù)，輸入到一個(gè)采樣器中去。

圖像到latent數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換和采樣器計(jì)算

具體方式就是首先我們要將圖像輸入進(jìn)來(lái)，在這里使用我們?yōu)椴继m德專(zhuān)門(mén)開(kāi)發(fā)的一個(gè)更好的輸入圖像節(jié)點(diǎn)。然后，我們的輸入圖像節(jié)點(diǎn)所輸出的是圖像數(shù)據(jù)。這個(gè)東西連接我們的latent肯定是數(shù)據(jù)不匹配的。我們需要將圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成前空間的latent數(shù)據(jù)。在這兒直接找到我們一個(gè)前空間，可以看到其中有個(gè)東西叫做VAE編碼。

VAE編碼的一個(gè)作用就是將像素信息轉(zhuǎn)換成latent數(shù)據(jù)，然后給到我們的采樣器。當(dāng)然了，在這兒需要注意，我們需要為它連接我們的變分模型。將像素和變分模型進(jìn)行處理之后，轉(zhuǎn)換成latent的。這個(gè)時(shí)候，我們的采樣器就可以像我們之前連接空畫(huà)布一樣，將我們現(xiàn)有的一個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算。

然后，我們可以給到一張圖像。對(duì)于這張圖像來(lái)說(shuō)，可以看到它通過(guò)我們的節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)換成了我們的一個(gè)畫(huà)布。然后這個(gè)時(shí)候我們的采樣器就會(huì)在它的基礎(chǔ)上進(jìn)行計(jì)算。

生成圖像的變化和造波強(qiáng)度的影響

點(diǎn)擊執(zhí)行節(jié)點(diǎn)，計(jì)算結(jié)束之后，在沒(méi)有任何其他處理的情況下，我們默認(rèn)會(huì)獲得一個(gè)和我們輸入圖像同尺寸的生成圖像。對(duì)于生成的AI圖像，因?yàn)槭窃谝粋€(gè)具有一定像素排列的基礎(chǔ)上進(jìn)行生成的，所以它們會(huì)保持一定的相似度。

然后這個(gè)時(shí)候有人可能會(huì)想，如何讓它的相似性更高一些呢？在這兒，我們可以看到其中有個(gè)參數(shù)叫做降噪。首先對(duì)降噪這個(gè)參數(shù)，如果我將這個(gè)數(shù)值從默認(rèn)值一調(diào)到一個(gè)較小的數(shù)值，比如說(shuō)給到一個(gè)0.5，那么此時(shí)我們?cè)龠M(jìn)行AI計(jì)算。在這里我們可以看一下最終的輸出結(jié)果，它就會(huì)更加趨近于我們當(dāng)前的原始輸入圖像。

采樣器的處理操作和造波的概念

在這里，對(duì)于我們這個(gè)AI圖像生成一個(gè)很重要的概念，就是我們能夠產(chǎn)生多大的改變，取決于我們當(dāng)前造波的一個(gè)狀態(tài)。如果你希望它有較大的一個(gè)改變的話(huà)，那么這個(gè)時(shí)候可以來(lái)到一個(gè)較大的值。那么此時(shí)我們就可以來(lái)點(diǎn)# 專(zhuān)業(yè)向節(jié)點(diǎn)AI：SD ComfyUI大冒險(xiǎn)-基礎(chǔ)篇 02推演變體 圖生圖

嗨，冒險(xiǎn)者。在上一個(gè)視頻中，我們了解了最基礎(chǔ)的文生圖框架。簡(jiǎn)單概括，我們將當(dāng)前的模型數(shù)據(jù)輸入到采樣器中，并為其添加正向和反向的限制條件，然后在一個(gè)空的畫(huà)布上進(jìn)行計(jì)算，最終生成圖像。這樣的邏輯同樣適用于今天我們所研究的圖形圖。

圖生圖節(jié)點(diǎn)的加載和畫(huà)布的定義

首先，我們可以載入當(dāng)前的圖生圖節(jié)點(diǎn)。其主要區(qū)別在于我們對(duì)畫(huà)布這個(gè)概念的定義。在之前的文生圖框架中，為了保證當(dāng)前語(yǔ)言文字對(duì)生成結(jié)果的主導(dǎo)性，我們的計(jì)算結(jié)果是從一個(gè)空的畫(huà)布上進(jìn)行計(jì)算的。

然而，從空畫(huà)布開(kāi)始并不能滿(mǎn)足所有的AI計(jì)算需求。因此，除了使用空畫(huà)布，我們還可以將圖像轉(zhuǎn)換成畫(huà)布的latent數(shù)據(jù)，然后輸入到采樣器中。

圖像到latent數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換和采樣器計(jì)算

具體方法是，首先將圖像輸入，我們?cè)谶@里使用了為布蘭德專(zhuān)門(mén)開(kāi)發(fā)的一個(gè)優(yōu)化的輸入圖像節(jié)點(diǎn)。然后，輸入圖像節(jié)點(diǎn)輸出的是圖像數(shù)據(jù)。這個(gè)數(shù)據(jù)無(wú)法直接連接到我們的latent，因?yàn)樗鼈償?shù)據(jù)不匹配。因此，我們需要將圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成前空間的latent數(shù)據(jù)。在這里，我們可以找到一個(gè)名為VAE編碼的工具。

VAE編碼的作用是將像素信息轉(zhuǎn)換成latent數(shù)據(jù)，然后輸入到我們的采樣器。此外，我們需要為它連接我們的變分模型。將像素和變分模型處理后，數(shù)據(jù)會(huì)轉(zhuǎn)換成latent。這時(shí)，我們的采樣器就可以像之前連接空畫(huà)布一樣，進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算。

然后，我們可以輸入一張圖像。這張圖像經(jīng)過(guò)我們的節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)換后，變成了我們的畫(huà)布。然后采樣器會(huì)在其基礎(chǔ)上進(jìn)行計(jì)算。

生成圖像的變化和降噪的影響

點(diǎn)擊執(zhí)行節(jié)點(diǎn)，計(jì)算結(jié)束后，在沒(méi)有任何其他處理的情況下，我們會(huì)默認(rèn)獲得一個(gè)與輸入圖像同尺寸的生成圖像。對(duì)于這樣生成的AI圖像，因?yàn)樗窃诰哂幸欢ㄏ袼嘏帕械幕A(chǔ)上生成的，所以會(huì)保持一定的相似度。

那么如何提高其相似性呢？在這里，我們可以調(diào)整一個(gè)叫做降噪的參數(shù)。如果我們將這個(gè)數(shù)值從默認(rèn)的1調(diào)至較小的數(shù)值，比如0.5，然后再進(jìn)行AI計(jì)算。最終的輸出結(jié)果會(huì)更加趨近于我們的原始輸入圖像。

采樣器的處理操作和造波的概念

在這里，對(duì)于AI圖像生成有一個(gè)重要的概念，那就是我們能夠產(chǎn)生多大的改變?nèi)Q于我們當(dāng)前造波的狀態(tài)。如果你希望有較大的改變，那么這個(gè)時(shí)候可以設(shè)置一個(gè)較大的值。然后，我們就可以進(jìn)行計(jì)算。

造波強(qiáng)度的調(diào)整和圖像的變化

當(dāng)我們將造波強(qiáng)度調(diào)整為較大的值時(shí)，我們可以看到，輸入圖像在經(jīng)過(guò)處理后，生成的圖像與原始輸入圖像的差異會(huì)增大。這就是因?yàn)槲覀冊(cè)龃罅嗽觳◤?qiáng)度，也就是增大了生成圖像的變化范圍。

采樣器的反饋和圖像的輸出

然后是采樣器的反饋。我們可以看到，采樣器的反饋結(jié)果是一張生成的圖像。這張圖像是在原始輸入圖像的基礎(chǔ)上，通過(guò)我們的變體-采樣器進(jìn)行處理后生成的。

ComfyUI和WEBUI的應(yīng)用

在實(shí)際操作中，我們可以通過(guò)ComfyUI和WEBUI進(jìn)行交互操作，這樣可以更直觀地看到操作的結(jié)果和效果。例如，我們可以通過(guò)滑動(dòng)條來(lái)調(diào)整參數(shù)，看到參數(shù)變化對(duì)結(jié)果的影響。

結(jié)論

總的來(lái)說(shuō)，通過(guò)這個(gè)過(guò)程，我們可以看到如何將一個(gè)圖像通過(guò)我們的節(jié)點(diǎn)和采樣器，轉(zhuǎn)化為我們需要的樣式。同時(shí)，我們也可以調(diào)整參數(shù)，控制生成圖像的變化范圍。希望這個(gè)過(guò)程可以幫助你更好地理解和使用這些工具。

在接下來(lái)的視頻中，我們將繼續(xù)探索更多有趣的內(nèi)容。希望你能繼續(xù)和我們一起，探索更多的AI冒險(xiǎn)。謝謝你的觀看和支持，我們下期再見(jiàn)！