Comfy UI Basic with Stable Diffusion

ComfyUI 圖形化介面開發課程

課程簡介

本課程專注於 ComfyUI 的全方位應用，從基礎操作到進階開發，幫助學習者掌握這個強大的 Stable Diffusion 圖形化介面工具。

學習對象

• AI 圖像生成愛好者
• Stable Diffusion 使用者
• 想要開發自定義工作流的開發者
• 視覺設計師和數位藝術家

先備知識及技能設備

知識要求：

• 基本的 Stable Diffusion 概念理解
• 基礎 Python 程式設計能力
• 英文閱讀能力

設備要求：

• NVIDIA GPU（建議 6GB VRAM 以上）或 AMD GPU
• 作業系統：Windows/Linux/MacOS
• Python 3.10-3.12 環境

學習目標

完成課程後，學習者將能：

1. 獨立安裝和配置 ComfyUI 環境
2. 設計和執行複雜的 Stable Diffusion 工作流
3. 優化模型執行效率
4. 開發自定義節點和工作流
5. 整合各種模型和插件

課程大綱

第一章：ComfyUI 基礎入門

1. 系統架構和安裝配置
2. 界面認識與基本操作
3. 工作流基礎概念

第二章：核心功能與模型

1. 支援模型類型與加載
2. 記憶體管理與優化
3. 快捷鍵與工作效率提升

第三章：工作流設計基礎

1. 節點系統介紹
2. 連接邏輯與數據流
3. 基礎工作流構建

第四章：高級工作流開發

1. 條件控制與分支
2. 批次處理系統
3. 工作流存檔與載入

第五章：模型整合與管理

1. 多模型協同工作
2. 模型合併技術
3. VAE 與 LoRA 應用

第六章：性能優化

1. GPU 記憶體管理
2. 異步佇列系統
3. 效能監控與調優

第七章：自定義開發

1. 自定義節點開發
2. API 接口使用
3. 插件系統開發

第八章：整合應用

1. 與其他工具整合
2. 網絡服務部署
3. 工作流自動化

第九章：進階應用與最佳實踐

1. 大規模生產部署
2. 問題診斷與除錯
3. 社群資源利用

教學方式

1. 線上影片教學
2. 實作練習
3. 專案開發
4. 即時討論

評量方式

• 階段性作業 (40%)
• 實作專案 (40%)
• 線上討論參與 (20%)

預期學習成果

學習者將能夠：

1. 精通 ComfyUI 的各項功能
2. 開發複雜的自定義工作流
3. 優化和調試性能問題
4. 整合各種模型和工具
5. 部署生產級應用

課程資源

補充教材和指南

ComfyUI GitHub 文檔

社群範例和模板

線上討論社群