ComfyUI的SDXL工作流搭建

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作者：CYCHENYUE

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因为使用SDXL需要涉及到二次采用, 所以这里我们先介绍下需要用的到的采样器 - 高级采样器

SDXL也涉及到两个模型, 一个是base模型, 一个是renfer模型

stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0

https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/tree/main

stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0

https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0/tree/main

我们先从采样器来说, 这里需要用到的采样器是高级采样器,因为是需要二次渲染的, 第一层需要添加噪波, 第二次不需要添加噪波. 而高级采样器可以选择或者取消添加噪波

结束降噪步数,这里可以理解为是最大的降噪步数, 因为上面的步数其实已经设置了, 所以超过就会停止.

返回噪波, 因为第一次, 噪波其实是没处理完的, 所以需要给到第二次去再继续处理, 所以第一层的返回噪波我们需要选择开启.

看完整的看一下两个采样器的设置

第一个采样器, 选择开启, 第二个选择关闭. 因为第一个已经开启添加了噪波, 第二个可以通过使用第一个采样的.

这里步数, 第一个和第二个采样器设置为一致的.后面的开始降噪步数和结束降噪步数会用到

第一个采样, 是从0开始的, 第二个则应该从第一个采样器的结束步数开始, 也就是图片里面的20.

第一个采样器设置为20, 上面的步数我们设置了30, 剩下的会交给第二个采样器.

第一个采样器还没处理完渲染, 所以我们要启用返回噪波, 把剩下的交给第二个采样器来继续处理. 而第二个采样器的返回噪波选择为关闭. 因为这时候已经处理完了.

Github https://github.com/twri/sdxl_prompt_styler

这里需要注意sdxl prompt styler advanced 中的 text_positive_g 和 text_positive_l

这里可以这样去做一个区分

text_positive_l相当于一个标签, 描述画面中有什么, 但是不需要去详细的描述

text_positive_g相对于对text_positive_l的补充描述