ComfyUI 是一个基于节点的图形用户界面，旨在为 Stable Diffusion 提供直观且灵活的操作方式。在 ComfyUI 中，”Base Model” 通常指用于生成图像的基础模型，即 Stable Diffusion 的不同版本或变体。以下是常见的基础模型及其详细介绍：
1. Stable Diffusion v1.5
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简介：Stable Diffusion 的早期版本，广泛应用于各种图像生成任务。
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特点：支持多种风格的图像生成，兼容性强，适合初学者使用。
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下载链接：
2. Stable Diffusion v2.0
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简介：在 v1.5 基础上进行了改进，提升了图像质量和生成速度。
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特点：采用新的文本编码器 OpenCLIP，更好地理解文本提示，支持更高的图像分辨率。
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下载链接：Stable Diffusion v2.0
3. Stable Diffusion XL (SDXL)
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简介：Stable Diffusion 的最新版本，进一步优化了模型性能。
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特点：模型参数增至 6.6B，能够生成更高质量的图像，支持更复杂的场景和细节。
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下载链接：
4. Flux.1
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简介：由 Black Forest Labs 推出的文生图模型套件，包含多个版本。
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特点
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下载链接：
5. DreamShaper
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简介：一种专注于生成梦幻风格图像的模型。
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特点：能够生成具有艺术感和梦幻风格的图像，适合创意项目。
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下载链接：DreamShaper
6. Anything V3
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简介：专注于二次元风格图像生成的模型。
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特点：适合生成动漫风格的图像，深受二次元爱好者喜爱。
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下载链接：Anything V3
7. Waifu Diffusion
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简介：专为生成二次元角色图像而设计的模型。
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特点：擅长生成高质量的二次元角色图像，适合动漫创作。
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下载链接：Waifu Diffusion
8. Protogen
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简介：一种通用型图像生成模型，适用于多种风格。
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特点：能够生成多种风格的图像，适合多样化的创作需求。
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下载链接：Protogen
9. MeinaMix
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简介：融合多种风格的图像生成模型。
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特点：能够生成融合多种风格的图像，适合多元化的创作。
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下载链接：MeinaMix
10. Realistic Vision
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简介：专注于生成写实风格图像的模型。
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特点：擅长生成高质量的写实风格图像，适合需要真实感的项目。
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下载链接：Realistic Vision
在使用 ComfyUI 时，可根据具体需求选择合适的基础模型，并将其放置在 ComfyUI 的 models/checkpoints 目录下。不同的模型在图像风格、细节表现和生成速度上各有特点，建议根据项目需求进行选择。
Model types含义:
ComfyUI 使用不同类型的模型来生成图像，每种模型类型都承担不同的功能，通常可以直接放置在指定的路径下以便系统识别和调用。
1. Checkpoints (基础模型)
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简介：Checkpoints 是核心的图像生成模型，用于根据文本提示生成基础图像。
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功能：这些模型是整个生成过程的基础，决定了生成图像的整体风格和细节。常用的 Checkpoints 包括 Stable Diffusion 不同版本、SDXL、DreamShaper、Waifu Diffusion 等。
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存放路径：
ComfyUI/models/checkpoints
2. Textual Inversions (文本嵌入)
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简介：Textual Inversions 是一种微调的文本嵌入，可以为 Checkpoints 增加特定的风格或语义信息。
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功能：通过加载这些嵌入，可以让模型理解并生成特定的内容，如特定风格、面部表情等。常见的 Textual Inversion 包括风格化或个性化的关键词嵌入。
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存放路径：
ComfyUI/models/embeddings
3. Hypernetworks
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简介：Hypernetworks 是一种扩展模型，可以在不改变原始模型的前提下，调整生成的风格或细节。
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功能：Hypernetworks 常用于使生成图像带有独特的风格，尤其适合特定的艺术风格或细微调整需求。
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存放路径：
ComfyUI/models/hypernetworks
4. LoRA (Low-Rank Adaptation)
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简介：LoRA 是一种微调模型的方法，通过添加少量参数来改变生成效果，适合微调模型的特定应用。
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功能：可以帮助模型在保持原始 Checkpoint 的基础上进行小幅度调整，实现一些特定需求（如特定人物风格）。
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存放路径：
ComfyUI/models/lora
5. ControlNet Models
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简介：ControlNet 是一种用于图像生成过程中的精确控制的模型。
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功能：通过控制边缘、姿态等特征，可以生成更符合预期的图像，适合需要精确生成某些结构或姿势的场景。
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存放路径：
ComfyUI/models/controlnet
6. VAE (Variational Autoencoder)
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简介：VAE 用于控制图像生成中的细节和色彩风格。
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功能：通过加载不同的 VAE 模型，可以调整图像的色彩饱和度、清晰度等视觉细节，使图像的细节效果更符合需求。
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存放路径：
ComfyUI/models/vae
7. CLIP Models
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简介：CLIP 是一种用于文本与图像之间相似性评估的模型，用于模型理解和解读文本提示。
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功能：CLIP 可以帮助生成模型更好地理解复杂文本提示，使生成的图像更加符合描述。通常在更高精度的生成任务中使用。
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存放路径：
ComfyUI/models/clip
8. Upscalers (图像放大模型)
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简介：用于生成后处理阶段，将低分辨率图像放大为高分辨率，同时保持图像清晰度。
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功能：如 Real-ESRGAN 等模型，帮助提高图像分辨率，适合需要高清图像输出的场景。
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存放路径：
ComfyUI/models/upscale_models
9. T2I-Adapter Models
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简介：T2I-Adapter 是一种辅助生成模型，用于在生成过程中提供特定的样式或形状参考。
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功能：在图像生成时提供额外的控制信号，适合需要在特定形状或布局的图像生成中提供额外支持。
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存放路径：
ComfyUI/models/t2i_adapters
各个模型类型有不同的特点和作用，在实际使用中可以根据项目需求进行组合使用。
File format:
在 ComfyUI 中，不同的模型类型通常对应不同的文件格式，以下是各类模型常用的文件格式：
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Checkpoints (基础模型)
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文件格式：
.ckpt或.safetensors
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Textual Inversions (文本嵌入)
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文件格式：
.pt或.bin
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Hypernetworks
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文件格式：
.pt
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LoRA (Low-Rank Adaptation)
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文件格式：
.safetensors或.ckpt
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ControlNet Models
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文件格式：
.pth或.pt
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VAE (Variational Autoencoder)
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文件格式：
.vae.pt或.safetensors
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CLIP Models
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文件格式：
.pt或.pth
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Upscalers (图像放大模型)
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文件格式：
.pth
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T2I-Adapter Models
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文件格式：
.pt或.pth
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不同模型类型的文件格式不同，确保存放在 ComfyUI 的指定文件夹路径中，并使用正确的文件格式以便被系统识别。
