ComfyUI 工作组的工作方式如下：
此外，还有一些实用的插件和脚本，如题词汉化插件：https://github.com/AlekPet/ComfyUI_Custom_Nodes_AlekPet ，集合了许多实用功能；自定义脚本：https://github.com/pythongosssss/ComfyUI-Custom-Scripts ，用于界面的一些调整。
此工作流包含两个组：生成绿幕素材和绿幕素材抠图我为什么这么做？因为SD无法直接生成透明背景的png图片，所以要先生成一张素材图，前景是我们最重要的主体素材，背景是纯色（方便识别），既然要抠图，背景当然得是绿幕（不然怎么不叫白幕、黑幕），最后再把前景素材从背景中抠出来。道理听起来很简单我把工作流文件放上来，大家可以下载拖入ComfyUI中自动加载工作流，然后对照本文进行学习工作流链接：https://pan.quark.cn/s/01eae57419ce提取码：KxgB
基于上面的一些基础，我们在comfyui里面创建一个简单的工作流。以为采样器为起点，分别拉出来模型、正面条件（正向提示词）、负面条件（负向提示词）、Latent（潜在空间）这里我们注意一下，正面条件（正向提示词）、负面条件（负向提示词）对应的CLIP文本提示词，要回流到模型（CheckPoint加载器上）在潜在空间中编码，然后VAE解码，输出图像。另外，我们输入给潜在空间的信息，都应该是编码过后的，不然是链接不起来的基于上面的，我们可以创建图生图的工作流，在里面，就需要把上面的空Latent换成载入图片的，之后，图片也需要编码后给到采样器。然后注意下降噪，在图生图里面，comfyui的降噪就是webui中的重绘幅度。然后，我们放慢点，看下工作流的顺序，希望对大家的理解有帮助另外：题词汉化插件：https://github.com/AlekPet/ComfyUI_Custom_Nodes_AlekPet集合了许多实用的功能自定义脚本：https://github.com/pythongosssss/ComfyUI-Custom-Scripts用于界面的一些调整，舒适用户界面自定义脚本。
这样是不是更好理解了一下，好了那接下来我们讲一点理论的知识，其实也很简单。直接看吧|节点名称|在SD模型里对应的名称|解释|<br>|-|-|-|<br>|CLIP Text Encode|Text Encoder|Stable Diffusion的Text Encoder用的是CLIP里的Text Encoder吗？其实这个组件和Text Encoder是一个东西。只是说这里有两个，但如果你沿着输出端的连线往下看，你会看到两个节点分别连接positive和negative端，这就意味着它们一个是正向prompt一个代表负向prompt。|<br>|KSmapler|Image Information Creator|这个对应的就是我们的最核心的模型生成图片的部分，在ComfyUI里名字差异比较大，且配置项很多，在后续章节我会详细讲解。|<br>|Empty Latent Image|Image Information Creator|上一章我们也提到，整个生图过程是在Latent Space里进行，所以在ComfyUI里的这个节点叫Empty Latent Image。|<br>|VAE Decoder|Image Decoder|整个生成过程都在Latent Space进行，该过程全称为Variational Auto Encoder（变分自编码器）简称VAE，所以这个在ComfyUI里就被称为VAE Decoder了。|