最近状态不好，所以这几天基本没干什么，就分享一下和AI绘画有关的东西吧。
此前我都没有抱着一种教学的心态来写博客，因为我所掌握的东西实在太过简单，只要一说大家就会了，我害怕我在人群里失去自己的特征，但不得不承认，这是一种很丑陋的心态，重要的是我否定了自己所学的东西，如果不愿承认现在的软弱，我就始终看不清我走到了一个什么样的位置上。
学过3D建模的应该都知道，3D建模软件里面都有一套类似于这种的东西：
上面我所展示的，就是今天介绍的重点：AI绘画的工作流，不知道的兄弟也没关系，这东西用起来很简单。
但在介绍怎么使用它之前，我先介绍一下它相比于原来的工作优点。
各位请看，这是我原来的UI：
原来的UI用起来很简单，输入正面提示词和负面提示词后点击生成之后，就会生成图片，这也是一开始就有的生成方式。
但点击生成之后，电脑的内部并不像我们使用起来那么简单：
在加载了这个UI之后，电脑会首先读取你原先设定好的模型，就是我们左上角看见的anything，并且这个模型类型被限定，随着某个日本大神发明的简易训练模型lora诞生，越来越多的私人模型诞生，但左上角这个我试了一下，好像没办法读入私人模型，也可能是因为我的电脑没有N卡的问题，而能否使用私人模型，对于流水线式的生产图片很关键
在你点击生成之后，电脑会通过你设置的采样器进行采样，采样生成出来的图片会再次经过vae的处理，如果你的图片生成出来偏灰，可以加载一下vae试试。
这样的生产方式面临两个问题：
1.有些东西你很难用文字表达清楚，比如坐着，脚放在前面。Ai并不知道坐着是什么意思，也不知道脚放在前面是什么意思，但是它会模仿模型里它已经学习过的坐着，脚放在前面的图片来生成一个差不多的给你，问题来了，你怎么知道AI模型里它模仿的图片是什么样的？和你不一样的时候要怎么办，万一这个动作它根本没学过呢？
为了解决的这个问题，斯坦福的某个天才发明了controlnet，它可以通过不同的预处理方式，来控制图片的构成，这里贴上链接，想要细看的看官可以去看一下：https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet
不想点链接的也没事，我会放出图片：
这是一张用3D建模做的图片：
利用canny预处理，这张图片可以变成这样：
在这个插件面世之前，AI生成图片从来都是随机的，比如这两张：
如果不是我人为的控制了它，这个AI可以放纵得更离谱。
通过上面两个例子的对比各位可以发现，controlnet展现了惊人的图片控制能力，而不需要人为的控制AI，限制AI发挥的强度，更厉害的是controlnet不止有canny预处理这样将图像退化为线稿再处理的预处理方式，它也可以只控制人物的姿势，而不控制图像的其他任何部分，只保留产品和建筑物的结构，对产品和建筑物进行重新装修也不再话下，配合文字，可以变成任何你想要的图片。
说了这么多，其实我想说，控制AI一直是AI绘画爱好者的心头病。
也是面临的第一个问题：AI生成出来的东西不可控，单单controlnet的发明，在AI绘画圈内就引起了巨大的轰动，但这终究只能控制图像的冰山一角，想要将AI的生产力解放出来，这还不够。
举一个很恰当的例子：我要开一个方便面厂，我生产红烧牛肉面的时候你不能给我香辣牛肉面，不然我还要人为地在生产完成后给你分出来，浪费时间浪费金钱，而且我不能只有一条流水线，我还得有另一条流水线生产香辣牛肉面，不能两种面混合着生产，不然你就要人为地调整流水线的生产，费时费力。
但是很不巧的是，这个绘画AI一开始的UI把这两个缺点全占了，我们先不从动画说起，就以游戏业内最简单的图片CG说起：
一个正常的游戏CG的人物表情是有好几种变化的，其背后的景物是不能变，为了解决这个问题，我需要让AI做到景物不变人变，但其实这很难做到。
可能有一些知道AI绘画的人会说利用图生图降低噪声强度，减少修改的范围，只修改你要修改的部分就行了，（或者使用蒙版，意思是一样的）在这里我可以和你说，在关于这个方法的视频发出来的几个月前我就试出来了这种方法，我可能也是最先放弃它的人。
这是我当时的记录，时间去年11月，这个方法第一个视频我没记错的话是1月才看见有第一个人发。
我不是说我是第一个发现它的人，而是想说，在评价这个方法的缺点的时候，我应该比你更有发言权。
这个方法属于治标不治本，本质上你还是在让AI随机抽卡，而且你修改的范围再大一点你就会发现，我靠，两个部分的色块完全不一样啊。（甚至有可能人都不一样，如果你是个小白的话）
或许也有人会说，如果AI不能生成只变化图片的部分的话，那我多生成几张CG，多良心啊。
大哥，cg的动作，场景细节，光照角度，视角都是要设计的，绘画本身是一门艺术，应该要告诉玩家某种感觉，只是排放一堆图片给观众的话，观众容易审美疲劳，谁还会注意你的音乐，图片的细节啊。像这种东西建议称为AI垃圾，和那种口水歌差不多。
这样的话就更容易出现一个问题了，如果我连场景细节，光照角度都要管，那对AI的控制不是更难了吗？
何止，你不仅要管控制，你还要管AI绘画的第二个问题：崩坏：
相信大家都或多或少听说过AI画手的问题吧？
为了避免有些人要睡着了，我先炫一下技：
这是别人的AI画手：
这是我的AI画手：
（可能有人感觉我是用momoke模型控制的，我可以保证说不是，不信你可以拿我的图片放进你的AI里读取信息）
在对SDUI的使用方面来说，我可以说我比得过一半的人，即便如此，我依然放弃了它选择了ComfyUI，为什么？
AI绘画会出现这两个问题，原因很简单，因为这个画不是我们画的，而是AI画的，画的过程我们是控制不了的，我们能做的只有点一下生成。
是的，大家应该猜到问题出在哪里了————点一下生成。
我上面说SDUI把两个缺点全占了：这里我们重点说说是哪两个缺点：
1.我们只能输入一次，虽然SDUI支持不断地生成，但除非你人为地去改，否则输入的内容都是一样的，AI根据我们的提示输出的也不会差太多，就好像我们只有一条流水线，只能生产红烧牛肉面一样，但ComfyUI可以有多条流水线。
2.SDUI里面人物和环境是一起预处理的，哪怕是controlnet也一样，这种感觉就好像你生产的一包红烧牛肉面混进了香辣牛肉面的酱包，但ComfyUI可以分开处理：
这是原图：
接着我跟我的AI强调了不需要背景，背景接着白色就可以了，但这是效果：
我连手都能控制，却不能控制背景，因为SDUI并没有给我分开处理的机会，但ComfyUI给了我这个机会，刚才的测试也成功了。
我明白要说明ComfyUI的优点应该也说明一下它的工作方式，可是已经快四千字了（好累），我就简短的说明一下，详细的下次再说或者这里有：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
相比于SDUI，ComfyUI的生成方式并不是点一下鼠标就好了，你需要用节点的方式输入模型，插件（如果你要使用的话），正面和负面的提示词，图片格式，vae，然后用线把它们连接起来，就像这样：
在这个UI中，你每一次的生成并不只是生成一张图片，而是每一个应该输出图片的节点都会输出图片，对于同样一份输入数据，你可以用线把它连到不同的节点，用不同的插件和强度处理，然后生成图片输入下一个节点或者就这样输出，它就像有好几条流水线在同时工作，并且你可以通过许多模型控制一张图片，这在ComfyUI里面时允许，前面提到了lora，你可以使用多个自己训练的小模型来同时控制图片，增强你对AI的控制。
综上，ComfyUI相比于SDUI，它可以使用多个流水线工作，用不同的处理方式处理多个不同的图片，输出不同的图片，如果工作量很大，你只需要调整后节点然后出去玩一整天，而不用像SDUI一样坐在电脑前这张跑完了，换个输入数据换个处理方式再跑另一张。
同时，它也支持多个模型和插件（包括controlnet），输入数据同时控制一张图片，满足你对视角，动作，场景细节的要求，甚至得益于它的高效率和搞控制能力，许多AI动画爱好者狂喜，尽管这些人数量不多，因为要做到这些，需要和我差不多的对AI的控制能力，基本没人会研究的。（所以在ComfyUI面世时，很多大佬都在狂喜，但却有很多声音觉得AI退化了，不会画画，又不去学，只会让AI画，又懒得钻研……..）
虽然cComfyUI很厉害，但它其实只是把AI工作的过程透明化了，它的本质还是SDAI，我也一直很感谢SDai。
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