文生图工具DF_T2I(cop版本)

工作流介绍

该工作流是基于flux dev模型适配nuchaku3.0加速的文字生成图像的工作流。需要在houdini copnet模块下创建和使用，支持添加多个lora以及sd放大。

环境需求

插件

• nunchaku：ComfyUI超级加速插件Nunchaku0.30版本-数字折叠
• Easyues:ComfyUI-Easy-Use自定义节点集成包插件-数字折叠
• impact pack:ComfyUI-Impact-Pack图像检测增强插件-数字折叠
• UltimateSDUpscale:ComfyUI_UltimateSDUpscale图像放大插件-数字折叠
• was-node-suite-comfyui：was-node-suite-comfyui图像数据处理插件-数字折叠

模型

• FLux模型：适配Nunchaku0.3.0版本Flux模型：dev|t5|schnell|depth-数字折叠
• 放大模型：分辨率放大模型4x-UltraMix_Balanced-数字折叠 4x-ClearRealityV1-4x-UltraSharp细节增强模型-数字折叠
• LoRA模型：只要是支持Flux的LoRA就可以，例如blue future风格化赛博朋克FLux LoRA-数字折叠
• Clip VAE模型：svdq-int4-flux.1-dev适配Nunchaku加速模型-数字折叠

Houdini

• 在Houdini Python中安装WebSocket模块-数字折叠

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参数说明

• 执行：点击便执行AI生图
• 标记：如果当前图像你想后续使用，点击该按钮便会将当前图像另存到在你设置的保存路径内的mark文件夹内，并且生成一个保存种子和提示词的文本文件。
• 启动AI：点击便会启动你设置的ComfyUI程序。
• 种子：图像生成时的种子，不同的种子带来不同的效果
• 提示词：图像生成的提示词，我们的课程中有详细的提示词演示。

模型配置

• Comfy路径：你的ComfyUI安装路径
• Flux模型：选择svdq-int4_r32-flux.1-dev.safetensors
• LoRA1:选择支持Flux的lora，在\models\loras里选择，就算不启用LoRA也需要填写一个LoRA路径占位。
• LoRA2:选择支持Flux的lora，在\models\loras里选择，就算不启用LoRA也需要填写一个LoRA路径占位。
• Clip1路径：选择t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors模型
• Clip2路径：选择clip_l.safetensors模型
• vae路径：选择ae.sft或者ae.safetensors
• 服务器地址：默认填写127.0.0.1:8188

• 采样步数：生图是的采样步数，数量越高效果也精细，时间越久。
• 保存路径：设置一个最终图像的保存文件夹。
• 分辨率：图像的宽高设置。
• 图像前缀：图像的名称
• 清理原始图像：点击后会删除保存路径里的匹配当前前缀的所有图片，mark图像不受影响。

LoRA

• 使用LoRA:勾选之后下面的LoRA会起到作用
• LoRA1强度：设置一个强度值控制LoRA1的作用效果。
• LoRA2强度：设置一个强度值控制LoRA2的作用效果。

高清放大

• 启用放大：如果勾选，图像在生成之后将会进行一次细节放大修复，建议先生成一次满意的图像，再勾选启用放大执行放大。
• 放大系数：在原始的分辨率上再进行多少倍的放大
• 放大模型 ：选择/models/upscale_models文件夹里的放大模型
• 放大种子：不同的种子得到不同的细节修复效果
• 分块宽度：修复分块的x值。
• 分块高度：修复分块的y值。

使用方法

1.将hda下载下来，通过Houdini菜单上的Assets-Install Asset Library进行安装，或者直接放到C:\Users\yourname\Documents\houdini20.5\otls文件夹内Houdini会自动识别。

2.在houdini项目中新建一个copnet节点，进入该节点搜索创建df_t2i节点就可以开启该工作流

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