前言
ComfyUI 和 webUI 都是用户界面框架,旨在简化Stable Diffusion等深度学习模型的使用流程,让非专业人员也能方便地生成图像。虽然它们的目标相似,但在实现方式、用户体验和功能上存在一些差异(插一句,它们的本地运行包都是免费的,在线平台收费其实是收的算力费用,而不是出图费用,也就是你生成一次图,耗费了算力,平台就收一次算力的钱,现在国内的libulib平台内置了海量的模型)。
webUI(截图使用哩布哩布在线平台-本地平台界面几乎一致,主要是lora选择的位置不一样)
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易于使用:webUI 提供了一个更加用户友好的界面,它简化了许多设置,使新手更容易上手。
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预设配置:通常,webUI 会提供一些预设配置,用户可以直接使用这些配置来快速开始生成图像。
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广泛适用性:webUI 在很多方面都进行了优化,以便在多种设备上运行,包括较低性能的硬件。
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ComfyUI(界面具备高度灵活性,可以任意添加移动节点和插件)
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模块化设计:ComfyUI 是一个基于节点的图形界面,用户可以通过连接不同的处理节点来构建复杂的图像生成流程。这种设计非常适合那些想要自定义和微调生成过程的人。
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灵活性:由于其模块化特性,ComfyUI 允许高级用户根据需要调整几乎每个步骤的参数,从初始噪声到最终的后处理。
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社区支持:ComfyUI 拥有活跃的开发者社区,不断贡献新的节点和功能,使其更加丰富和强大。
对于出图效果的影响
在图像生成的质量上,两者之间的差异主要取决于用户如何利用这些工具。ComfyUI 的高度可定制性意味着有经验的用户可以调整各种参数来获得特定的效果,这可能会导致更高的图像质量或更符合个人需求的结果。而webUI 则可能更适合那些寻求快速结果的用户,尤其是那些不太关心技术细节的人。但是重点,对于我们这个行业来说,出灰度图是非常流程化的操作,二者出图效果简直就是没有区别
总的来说,如果用户追求极致的个性化和控制,则ComfyUI 可能会更有优势;但如果用户寻求简单易用且快速上手,则webUI 会是一个不错的选择。至于是否会有“质”的区别,这往往取决于用户的技能水平和对工具的熟悉程度。对于大多数普通用户来说,在适当的设置下,两种工具生成的图像质量可能不会有显著差别**。**
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下面我们说到FLUX,哩布哩布平台已经内置了FLUX模型,但是!但是它不支持ControlNet,也就是无法精准出图,对于我们的图片转灰度暂时来说失去意义了
FLUX,特别是其最新版本FLUX.1,是基于Stable Diffusion模型发展起来的,它由Stable Diffusion的部分创始成员在新公司Black Forest Labs开发。FLUX.1有几个显著的特点:
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参数规模:FLUX.1拥有12B(120亿)参数,这使得它成为当时为止参数最多的图像生成模型之一,从而可能具备更强的表现力和细节处理能力。
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视觉质量:根据报道,FLUX.1在视觉质量上有所提升,能够生成更高质量的图像。
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提示响应度:FLUX.1对于提示词的响应更为精确,能够更好地理解并执行用户给出的指示。
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尺寸/长宽比灵活性:FLUX.1提供了更好的尺寸控制,允许用户更灵活地调整生成图像的大小和比例。
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输出多样性:它能够产生更多样化的输出,增加了创意的可能性。
与Stable Diffusion相比,FLUX.1本质上还是基于扩散模型,但在技术实现、参数规模以及用户体验上进行了优化和增强。这些改进意味着FLUX.1在生成图像的质量、多样性和响应性上都可能优于之前的模型。然而,它们的基本原理仍然相似,都是通过训练大量的图像数据来学习图像生成的过程。FLUX.1的推出代表了这一领域持续的技术进步和发展方向。
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