Stable Diffusion大家都知道，但是想玩好SD，并且玩出花样，那Comfyui肯定得会用。
Comfyui相对于去年已经越来越成熟，五花八门的工作流有着五花八门的功能。
越来越成熟的背后，却是越来越多的节点，乱糟糟的看着就头疼。
要不说英伟达服务好呢，生产芯片也不忘了给用芯片的人提供一些有趣又有用的东西。
Comfyui + LLM =？？？
肯定懂是什么意思吧。
这就是下面要讲的这个新奇的理念，通过简单的描述，自动选择合适的工作流节点，拼接成对应的工作流。
之前只想过却没见过的，应该怎么称呼，“大工作流模型”？
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项目简介
ComfyGen 是一种基于大型语言模型（LLM）的新型文本到图像生成工具，为用户输入的特定提示自动定制和优化生成Comfyui工作流。它通过组合多个专门的组件，如改进的输入处理、精细的解码器和超分辨率模块，显著提高生成图像的质量和细节。ComfyGen 的核心在于其能够根据用户的具体需求，选择最适合的工作流组件，从而实现更高质量和更精确对齐的图像输出。这一技术不仅提高了图像生成的质量，而且通过利用LLM的强大功能，改善了生成过程的自适应性和灵活性。
对比
与C站用户创建的进行比较
技术特点
提示适应性生成：ComfyGen能够根据用户提供的具体提示，自动定制和选择最合适的生成流程。这种方法使得生成的图像更贴合用户的具体需求，提高了图像的相关性和质量。
组件化工作流：通过结合多个专门化的组件，如特定风格的微调模型、语言模型优化的输入提示、高级解码器技术以及超分辨率处理，ComfyGen可以在生成过程中加入更多细节，提升图像的视觉效果。
基于LLM的决策支持：ComfyGen利用大型语言模型（LLM）来分析提示并选择最适合的工作流组件，这使得工作流的配置更加智能化，能够适应各种复杂的生成需求。
质量驱动的输出：通过对比不同工作流生成的图像，ComfyGen能够根据预定的质量标准和用户偏好选择最优的生成路径，确保输出图像的最高质量。
训练与无训练方法并行：ComfyGen提供了两种方法：一种是通过用户反馈数据进行训练的调优方法，另一种是无需额外训练即可直接应用的流程选择方法，这提供了灵活的使用选择，满足不同用户的技术背景和应用需求。
项目链接
https://www.dongaigc.com/p/github/ComfyGen?a=comfygen
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