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  • 前言
  • 第一章节 AIGC 领域的基础设施，算力，大模型，上网
    • 1.1入门级别—基础知识
    • 1.2基础设施搭建-科学上网
    • 1.3搭建基础设施 算力服务
    • 1.4基础设施-模型站点
  • 第二章 如何快速使用AIGC 服务
    • 2.1 绘图生成服务
    • 2.2 图片处理服务
    • 2.3 视频生成服务
    • 2.4文本语音TTS
    • 2.5超级agent
    • 2.6 其它待续补充
  • 第三章 AIGC应用实践Comfy UI-初级
    • 3.1 全面认识ComfyUI
    • 3.2 ComfyUI install 教程-1
    • 3.3 ComfyUI install 教程-2
    • 3.4 ComfyUI install 教程-3
    • 3.5 comfyUI 源码分析
    • 3.6 ComfyUI 其他使用方法
  • 第四章 设计工作流-初级（典型实践）
    • 4.1 模特换装
    • 4.2光线控制
    • 4.3 文生视频
    • 4.4 图生视频
    • 4.5 SVD 视频
  • 第五章 工作流引擎-中级（节点，模型，插件）
    • 5.0 AIGC 技术路线及发展
    • 5.1 ComfyUI工作流原理介绍
    • 5.2“主谓宾”理解ComfyUI的原理
    • 5.3 节点管理
    • 5.4 模型管理
    • 5.5 SDXL 使用指南
    • 5.6 高分辨率修复&算法说明
  • 第六章 工作流动核心-高级
    • 6.1 基础概念（深度学习、算法）
    • 6.2 大模型基础（框架、架构）
    • 6.3 大模型参数越多越好？
  • 第七章 商业化短视频创作
    • 7.1 准备短视频素材
    • 7.2 AI驱动优化素材文稿
    • 7.3 AI驱动优化素材 _克隆你的声音
    • 7.4 AI 驱动优化素材_克隆你-数字人
    • 7.5 剪影合成篇-音视频字幕同步
    • 7.6 剪影合成篇-数字人嘴型匹配
    • 7.7 剪影合成篇-片头与片尾
    • 7.9 工具篇-GPT-SoVIST
    • 7.10 工具篇-Facefusion
    • 7.11 工具篇-剪影制作自己数字人元数据
  • 第八章 结束语
  • 附：最终效果
  • 附录：工具
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  1. 第五章 工作流引擎-中级（节点，模型，插件）

5.2“主谓宾”理解ComfyUI的原理

这一个小节我们换一个思路的，用简单的像学习英语一样，使用“主谓宾”的模式进行学习工作流创作。

Previous5.1 ComfyUI工作流原理介绍Next5.3 节点管理

Last updated 6 months ago

我们可以看到的这里的ComfyUI 基础工作流就是的添加Prompt以及噪声Noise，必要条件下可以添加控制条件Condition，然后经过采样器Sampler进行采样的，之后经过解码器可以Output图片或者视频。

当然在基础工作流下，可以在每个阶段通过功能组添加更加复杂的控制条件，例如在Prompt 阶段可以的通过的文本进行输入，也可以通过的图片进行输入。整体上有些类型我们再学习的英语的过程之中，我们再造句的时候只需要关注“主谓宾”然后在关键的节点添加相关的控制组。

在我们理解基础的原理之后的，那么我们就可以的自己创造自己的工作流了。

接下里我们可以看到我们可以在关键的工作流之中，使用工作组的方式进行继续添加

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