ComfyUI 学习笔记，案例1：2_pass_txt2img

背景

ComfyUI 官方案例学习笔记，本文是跑出的第三个案例，但确是官网案例的第一个，所以运行起来总体比较顺利。整理几点页面使用技巧：

1. 是网页版本，没有 IDEA，而且画布上没有滚动条，想看清楚内容，只能通过缩放、全选后左右拖动来查看需要关注的节点。
2. Checkpoint 模型文件有两种 .ckpt 和 safetensors，它们是有区别的。
3. 模型下载，刚了解 ComfyUI 的时候，下载模型全都访问不了，本人又是好公民，不知道翻 Wall 的方法，有点沮丧。后面找到一个国内镜像，又看到了希望。各种开源网站都搜一搜，模型下载就不是大问题。

案例描述

2_pass_txt2img 这个是自然排名的第一个案例，拖拽到操作区域后看到流程图如下:

分析流程，其中用到的模型有两个：

1. Load Checkpoint 节点用的模型名称：v2-1_768-ema-pruned.ckpt。
2. Load Upscale Model 节点用到的模型名称：RealESRGAN_x4plus.pth。

模型下载

网上提供的模型下载渠道有两个，一个是 HuggingFace，另一个是 CivitAI 站点，我一个都访问不通，替代方案是从 HuggingFace 镜像服务器 里面寻找。

第一个模型下载，搜索 v2-1_768-ema-pruned 模型：

点开模型文件：

发现是空的，去浏览器搜索，找到 这个地址 进行下载。

第二个模型下载，继续搜索 RealESRGAN_x4plus：

第三个名称是完全一样的，就用这个，点开模型页面：

点击文件后面的下载按钮，下载到本机后将该文件移到 ComfyUI/models 目录。

运行案例

点击运行，报错了。示例用的 pruned 版本是 V2.1，换成本机有的 V1.5 版本：

修改运行次数为1，再次运行，这次有结果了：

出一张图用了 1403秒，还是有点慢的。再修改运行次数为 4，点击 Run：

调整模型

案例原来使用的模型是 v2-1_768-ema-pruned.ckpt，选择这个模型运行报前面的错误，然后重新下载同名但是后缀为 safetensors 的文件放到本机模型目录。

修改模型名称为 v2-1_768-ema-pruned.safetensors ，由于图像生成太耗时了，只运行一次：

这次耗时比 V1.5 版本的模型多消耗了1000秒：

再跑一次，又得到一个不同的图片：

启示录

对比一下，两者的风格不太一样：前面的图片更接近现实风景，而这个图片有点油画或毕加索的艺术风格。神奇的是，没有出现两张相同的图片。

此外，在深度学习模型的存储和部署中，ckpt（checkpoint）和safetensors是两种常见的文件格式，它们在用途和特性上有所不同。

ckpt 文件是 PyTorch Lightning框架使用的格式，它不仅包含模型的权重参数，还包括优化器状态和训练元数据，使得用户可以无缝地恢复训练或执行推理。ckpt文件通常使用pickle序列化，这意味着它们可能包含恶意代码，如果来源不可信，加载ckpt文件可能存在安全风险。

safetensors文件，由HuggingFace推出，是一种新型的安全模型存储格式，专注于模型安全性、隐私保护和快速加载。safetensors文件仅包含模型的权重参数，不包括执行代码，减少了文件大小并提高了加载速度。safetensors文件使用numpy保存，只包含张量数据，没有任何代码，因此加载这类文件更加安全和快速。

这就能理解为什么 ckpt 的模型运行时报错，换成 safetensors 就能正常运行了。

模型地址

1. v2-1_768-ema-pruned.safetensors模型下载地址
2. RealESRGAN_x4plus模型下载地址