模型是必不可少的
模型是媒体生成工作流程的核心组件。通过组合和混合，它们能够实现多样化的创意效果。
模型 一词有多种含义。在这里，它指的是一种数据文件，包含节点图执行任务所需的信息。具体来说，它是一种数据结构，用于表示某种功能。作为动词，建模意味着对某物进行表示或提供示例。
在ComfyUI中，模型数据文件的典型示例是AI 扩散模型。它是一组庞大的数据集，表示文本与图像之间的复杂关系，从而实现文字与图片的相互转换。其他用于图像生成的常见模型示例包括多模态视觉和语言模型，如CLIP，以及图像放大模型，如RealESRGAN。
模型文件
模型文件是生成媒体制作的必需品。没有模型文件，工作流程将无法进行。ComfyUI安装包中不包含模型文件，但它通常可以自动下载并安装缺失的模型文件。许多模型可以通过ComfyUI管理器窗口下载和安装。模型还可以在以下网站获取：huggingface.co、civitai.green和github.com。
在ComfyUI中使用模型
- 下载并将其放置在ComfyUI程序目录中
- 在models文件夹中，您会找到各种类型模型的子文件夹，例如checkpoints
- ComfyUI管理器帮助自动化搜索、下载和安装的过程
- 如果ComfyUI正在运行，请重启它
- 在您的工作流程中，创建适合模型类型的节点，例如Load Checkpoints、Load LoRA、Load VAE
- 在加载节点中，选择您希望使用的模型
- 将加载节点连接到工作流程中的其他节点
添加外部模型路径
如果你想要在 ComfyUI/models 之外管理你的模型文件，可能出于以下原因:
- 你有多个 ComfyUI 实例，你想要让这些实例共享模型文件，从而减少磁盘占用
- 你有多个不同的类型的 GUI 程序，如：WebUI, 你想要他们共用模型文件
- 模型文件无法被识别或读取到
我们提供了通过 extra_model_paths.yaml 配置文件来添加额外模型搜索路径的方法。
不同 ComfyUI 版本配置文件位置
Portable 及自部署
ComfyUI Desktop
对于便携版和手动安装的 ComfyUI版本，你可以在 ComfyUI 的根目录下找到 extra_model_paths.yaml.example 的示例文件ComfyUI/extra_model_paths.yaml.example
extra_model_paths.yaml 来使用, 并保持在 ComfyUI 的根目录下, 路径应该是 ComfyUI/extra_model_paths.yaml你也可以在 这里 找到配置示例文件 配置示例
比如，你需要额外让 ComfyUI 识别的模型文件位于下面的文件夹:
📁 YOUR_PATH/
├── 📁models/
| ├── 📁 loras/
| │ └── xxxxx.safetensors
| ├── 📁 checkpoints/
| │ └── xxxxx.safetensors
| ├── 📁 vae/
| │ └── xxxxx.safetensors
| └── 📁 controlnet/
| └── xxxxx.safetensors
my_custom_config:
base_path: YOUR_PATH
loras: models/loras/
checkpoints: models/checkpoints/
vae: models/vae/
controlnet: models/controlnet/
my_custom_config:
base_path: YOUR_PATH/models/
loras: loras
checkpoints: checkpoints
vae: vae
controlnet: controlnet
对于桌面版，请在原有配置路径下新增配置，而不覆盖掉安装过程中自动生成的路径配置，请在修改前备份对应的文件，这样在你配置错误时可以及时恢复
#Rename this to extra_model_paths.yaml and ComfyUI will load it
#config for a1111 ui
#all you have to do is change the base_path to where yours is installed
a111:
base_path: path/to/stable-diffusion-webui/
checkpoints: models/Stable-diffusion
configs: models/Stable-diffusion
vae: models/VAE
loras: |
models/Lora
models/LyCORIS
upscale_models: |
models/ESRGAN
models/RealESRGAN
models/SwinIR
embeddings: embeddings
hypernetworks: models/hypernetworks
controlnet: models/ControlNet
#config for comfyui
#your base path should be either an existing comfy install or a central folder where you store all of your models, loras, etc.
#comfyui:
# base_path: path/to/comfyui/
# # You can use is_default to mark that these folders should be listed first, and used as the default dirs for eg downloads
# #is_default: true
# checkpoints: models/checkpoints/
# clip: models/clip/
# clip_vision: models/clip_vision/
# configs: models/configs/
# controlnet: models/controlnet/
# diffusion_models: |
# models/diffusion_models
# models/unet
# embeddings: models/embeddings/
# loras: models/loras/
# upscale_models: models/upscale_models/
# vae: models/vae/
#other_ui:
# base_path: path/to/ui
# checkpoints: models/checkpoints
# gligen: models/gligen
# custom_nodes: path/custom_nodes
添加额外自定义节点路径
除了添加外部模型之外，你同样可以添加不在 ComfyUI 默认路径下的自定义节点路径
请注意，这并不会改变自定义节点的默认安装路径，只是在启动 ComfyUI 时会增加额外的路径搜索，你仍旧需要在对应的环境中完成自定义节点的依赖的安装，来保证其运行环境的完整性。
my_custom_nodes:
custom_nodes: /Users/your_username/Documents/extra_custom_nodes
文件大小
相对于图像文件，模型文件可能非常大。一个典型的未压缩图像可能需要几MB的磁盘存储。生成的AI模型可能大到数万倍，单个模型可达数十GB。它们占用大量磁盘空间，并且在网络上传输需要很长时间。
模型训练和优化
生成式AI模型是通过在非常大的数据集上训练机器学习程序创建的，例如图像和文本描述的配对。AI模型并不明确存储训练数据，而是存储数据中隐含的相关性。
像Stability AI和Black Forest Labs这样的组织和公司发布“基础”模型，这些模型携带大量通用信息。这些是通用的生成AI模型。通常，基础模型需要进行优化，以获得高质量的生成输出。一个专门的社区致力于优化基础模型。新的优化模型产生更好的输出，提供新的或不同的功能，并/或使用更少的资源。优化后的模型通常可以在计算能力和/或内存较少的系统上运行。
辅助模型
模型功能可以通过辅助模型进行扩展。例如，艺术指导文本到图像的工作流程以实现特定结果，单靠扩散模型可能会很困难或不可能。额外的模型可以在工作流程图中优化扩散模型，以产生所需的结果。示例包括LoRA（低秩适应），一个针对特定主题训练的小模型；ControlNet，一个使用引导图像帮助控制构图的模型；以及Inpainting，一个允许某些扩散模型在现有图像中生成新内容的模型。
