前言

在学习WebUI的那些基础知识点的时候，有一个东西是每一个初学者都绕不开的大山-附加网络。

这个东西对于每一个接触Stable Diffusion的小伙伴来说就像是小学门口小卖部卖的辣条、初中课本上的涂鸦、高中数学卷解不开的最后一道大题。

学习过WebUI里Stable Diffusion的小伙伴应该对附加网络很熟悉了，这类附加网络可以提高AI生图质量、创作独特风格以及精准控制画面元素。

而这最常用的三类附加网络分别是Embeddings（词嵌入）、LoRA（低秩适应模型）、ControlNet（控制网），今天的内容就是来学习如何在ComfyUI中使用这类附加网络。

**附加网络-Embeddings
**

在ComfyUI中Embeddings的使用是最简单的，在ComfyUI中的提示词框里面输入Embeddings+模型名即可：

**embeddings:BadDream,
**

这段提示词无论是输入在正面提示词框或者负面提示词框都可以，不影响调用。

如果去Manager里面选择Install ，然后搜索Custom-Scripts下载：

下载完这个扩展之后重启ComfyUI，之后再输入提示词就有这样的自动补全功能啦：

**附加网络：LoRA
**

在之前的WebUI中输入LoRA的方式就是在提示词里面加入设定好的LoRA关键词，而在ComfyUI里没办法这么做。

之所以Embedding可以这么做是因为Embedding本质上是一系列提示词向量的“合集”，而LoRA则是一组经过了再训练且从大模型上“提炼”出来的“附加权重”。

当然这里不太了解没关系，感兴趣的话可以看我之前有关LoRA炼制的文章：

在ComfyUI中自带了一个Load LoRA的节点用于加载LoRA：

将这个节点放在大模型也就是Load Checkpoint节点后面，然后将这个节点与其他节点连接即可，连接的顺序参考下图：

• Load Checkpoint的Model和Load LoRA的model连接

• Load Checkpoint的CLIP和Load LoRA的clip连接

• Load LoRA的CLIP和CLIP Text Encode(Prompt)的clip连接（两个Encode都要链接）

• Load LoRA的MODEL和KSample的model进行连接

这样一来一个可以使用LoRA的工作流就完成了，如果是要同时使用多个LoRA的话就将上述的步骤多做几次即可，有点麻烦就是了。

这个一个个节点连接的过程就相当于将这个LoRA附加到了整个大模型上，而连接好的LoRA和Checkpoint节点则是可以视为一个新的模型。

而LoRA则是可以通过这两个选项来调节权重：

这个和WebUI里的一样，范围从0-1，数值越大LoRA作用越明显。

一个LoRA在训练的时候是同时在底膜的文本编码器(CLIP Text Encoder)和噪声预测器上训练的，这两部分都会形成对应的积累也就是学习率。

而这两个参数附加到主模型上的大小就分别对应了两个权重数值，文本编码器学习率对应CLIP强度、Unet学习率对应了Model强度。

简单来说：Model强度直接影响了LoRA的风格是否能被植入到主模型里，相当于你这黑丝LoRA能不能让图片里的人完整穿上黑丝；

而Clip强度影响了模型对一些提示词的响应结果，在一些具有大量触发词的LoRA里面作用会很明显，例如一个LoRA模型里面含有：黑丝、破洞黑丝、吊带袜黑丝这样比较多提示词的LoRA就可以提高Clip强度。

强度拉满

对于新手来说，要么干脆保持默认数值，要么两个数值当做WebUI的一个权重一样，两个数值更改的时候保持一致就行。

不过在ComfyUI中这样一个个加载LoRA其实蛮麻烦的，有着Stack功能的节点应运而生。不过这些需要额外下载节点包，下载地址看文末即可，或者感兴趣的小伙伴可以看文末教程视频里的22:33分开始。

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今天的内容就到这里啦！

简单了解了下在ComfyUI中的Embeddings和LoRA怎么使用，虽然感觉WebUI更方便一些，但是ComfyUI能够进行更多的细节调整，毕竟是拆成了一个个节点。

那么大伙下篇笔记见吧，我要去好好“学习”了，拜了个拜！

1girl, beautiful girl, smile, living room, sofa, large window, couch, carpet, bright natural lighting, (full body:1.2), (absurdres, highres, ultra detailed, masterpiece, best quality:1.4), realistic, photorealistic, masterpiece, best quality, wallpaper, ((baisijdly, white legwear):1.2), lora:baisijdly:0.8, short pleated skirt, white collared shirt, lora:add\_detail:1

Negative prompt: paintings, sketches, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, normal quality, ((monochrome)), ((grayscale)), missing limb, bad anatomy, extra limbs, ((hands)), ng_deepnegative_v1_75t, badhandv4, blurry, low quality

• Steps: 30

• Sampler: DPM++ SDE Karras

• CFG scale: 7

• Seed: 1424902421

• Size: 512x512

• Model hash: 7c819b6d13

• Model: majicmixRealistic_v7

• Denoising strength: 0.7

• Clip skip: 2

• Hires upscale: 2

• Hires upscaler: R-ESRGAN 4x+

• Lora hashes: “baisijdly: 34aefd002512”

• Version: v1.8.0

为了帮助大家更好地掌握 ComfyUI，我在去年花了几个月的时间，撰写并录制了一套ComfyUI的基础教程，共六篇。这套教程详细介绍了选择ComfyUI的理由、其优缺点、下载安装方法、模型与插件的安装、工作流节点和底层逻辑详解、遮罩修改重绘/Inpenting模块以及SDXL工作流手把手搭建。

由于篇幅原因，本文精选几个章节，详细版点击下方卡片免费领取

一、ComfyUI配置指南

• 报错指南
• 环境配置
• 脚本更新
• 后记
• …

二、ComfyUI基础入门

• 软件安装篇
• 插件安装篇
• …

三、 ComfyUI工作流节点/底层逻辑详解

• ComfyUI 基础概念理解
• Stable diffusion 工作原理
• 工作流底层逻辑
• 必备插件补全
• …

四、ComfyUI节点技巧进阶/多模型串联

• 节点进阶详解
• 提词技巧精通
• 多模型节点串联
• …

五、ComfyUI遮罩修改重绘/Inpenting模块详解

• 图像分辨率
• 姿势
• …

六、ComfyUI超实用SDXL工作流手把手搭建

• Refined模型
• SDXL风格化提示词
• SDXL工作流搭建
• …

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