ComfyUI 知多少？回顾Stable Diffusion的发展历程

说起 AI 工具，相比大家现在可以说出来好多，什么 扣子、 Trae、Cursor、Manus、Stable Diffusion、ComfyUI等等。

今天我们专门说说 Stable Diffusion 和 ComfyUI！

我们先从 Stable Diffusion 说起吧！

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Stable Diffusion的发展历程与技术原理

Stable Diffusion（简称SD）是一种基于深度学习的图像生成技术，近年来在人工智能领域引起了广泛关注。其发展历程可以追溯到德国慕尼黑大学的CompVis研究小组和纽约的RunwayML公司的早期研究。

SD发展历程

随着Stability AI的加入，Stable Diffusion得到了进一步的推动和发展。

该技术采用了 Transformer 架构的特性，通过加噪和去噪的原理生成高质量的图像。

具体来说，Stable Diffusion通过在图像上添加噪声，然后逐步去除噪声，最终生成清晰的图像。这一过程不仅展示了深度学习在图像生成领域的强大能力，也为后续的技术创新奠定了基础。

相关UI工具的发展与比较

在Stable Diffusion的发展过程中，多种用户界面（UI）工具应运而生，帮助用户更便捷地使用这一技术。

最早的WebUI工具为Stable Diffusion的开源生态奠定了基础，但其显存消耗较高，限制了其在资源有限环境中的应用。

WebUI

随后，ForgeUI在WebUI的基础上进行了优化，改善了用户交互体验并降低了显存占用，但仍未彻底解决资源消耗问题。

ForgeUI

相比之下，ComfyUI凭借其流水线设计脱颖而出，显存占用表现优异，且具有高度的可定制性和完善的插件体系，成为当前最受欢迎的UI工具之一。

ComfyUI

ComfyUI的优势与生图过程

ComfyUI的生图过程涉及多个关键概念和技术模块。

ComfyUI生图过程

首先，Checkpoint 作为训练结果的保存点，直接影响采样模型生成图像的性能和风格。

其次，CLIP Text Encode 利用 CLIP 模型对文本进行编码，从而引导图像的生成方向。

采样过程则通过采样函数基于模型预测逐步更新噪声图像，最终生成清晰的图像。

VAE Decoder 负责将潜在空间表示转换回图像数据空间，而 Latent Image 则提供了初始的“画布”。

UNet作为图像生成的核心计算部分，决定了图像的基本质量和特征。

典型模型及其特点

在Stable Diffusion的生态系统中，涌现了多个具有代表性的模型。

Flux是当时最大的开源文本到图像模型之一，以其高质量的图像生成和丰富的细节表现而闻名。

Flux.1

SDXL作为Stable Diffusion的“超大杯”版本，进一步提升了图像生成的效果，字节跳动在其基础上训练的模型也取得了不错的效果。

Stable Diffusion XL

快手的 Kolor 模型则以写实高清的图像生成为特色。此外，Lora 模型作为一种流行的微调策略，因其训练成本低、模型体积小而备受青睐。

总结

Stable Diffusion作为一种先进的图像生成技术，凭借其独特的技术原理和丰富的生态系统，正在改变我们对图像生成的理解和应用。

从最初的WebUI到如今的ComfyUI，从Flux到SDXL，Stable Diffusion的发展历程展示了人工智能在图像生成领域的巨大潜力。

随着更多工具和玩法的涌现，Stable Diffusion 的应用场景将更加广泛，为未来的技术创新提供更多可能性。