ComfyUI là gì?
ComfyUI là công cụ workflow tạo hình ảnh/video AI dựa trên node (Node-based). Bằng cách kết nối các node (Node), mỗi node đảm nhiệm một chức năng, bạn có thể xây dựng pipeline tạo nội dung AI phức tạp theo cách trực quan.
Khái niệm cốt lõi
Node (Node)
- Là đơn vị cơ bản của workflow. Mỗi node thực hiện một chức năng.
- Phía bên trái của node là đầu vào (Input), phía bên phải là đầu ra (Output).
Để biết giải thích chi tiết, vui lòng tham khảo phần tìm hiểu về parameter ở bên dưới.
Workflow (Workflow)
Hình thức cơ bản của một workflow như sau. Đây là toàn bộ luồng công việc được tạo bằng cách kết nối các node. Bạn có thể lưu/chia sẻ dưới dạng tệp JSON.
Subgraph (Subgraph) Là một module nhóm nhiều node lại với nhau. Bạn có thể sắp xếp gọn gàng và tái sử dụng các workflow phức tạp.
Cấu trúc workflow cơ bản
Mọi workflow tạo hình ảnh đều tuân theo luồng sau:
Các loại node chính
| Node | Vai trò | Mô tả |
|---|---|---|
| Load Checkpoint | Tải model | Tải model sẽ sử dụng |
| CLIPTextEncode | Mã hóa prompt | Nhập văn bản |
| EmptyLatentImage | Tạo canvas trống | Nhập kích thước hình ảnh |
| KSampler | Sampling (cốt lõi) | Thiết lập chi tiết để tạo hình ảnh |
| VAEDecode | Giải mã | Tạo hình ảnh thực tế bằng các giá trị đã thiết lập |
| SaveImage | Lưu | Lưu hình ảnh đã tạo thành tệp |
Các kiểu dữ liệu chính
Dữ liệu truyền giữa các node gồm những kiểu sau:
| Kiểu | Mô tả | Màu sắc (mặc định của ComfyUI) |
|---|---|---|
| MODEL | Diffusion model (UNET) | Tím |
| CLIP | Model mã hóa văn bản | Vàng |
| VAE | Bộ mã hóa/giải mã hình ảnh | Đỏ |
| CONDITIONING | Prompt/điều kiện đã mã hóa | Cam |
| LATENT | Dữ liệu hình ảnh trong không gian tiềm ẩn | Hồng |
| IMAGE | Hình ảnh pixel thực tế (RGB) | Xanh dương |
| MASK | Mask (dùng cho inpainting) | Xanh lá |
Tìm hiểu các parameter cốt lõi
Parameter của KSampler
Đây là những parameter quan trọng nhất quyết định chất lượng và kết quả tạo hình ảnh:
| Parameter | Vai trò | Giá trị thông thường |
|---|---|---|
| seed | Seed ngẫu nhiên. Cùng giá trị = cùng kết quả | Số bất kỳ |
| steps | Số bước tạo. Càng cao càng tinh xảo nhưng càng chậm | 4~30 (tùy model) |
| cfg | Mức độ áp dụng prompt | 1.0~11.0 (tùy model) |
| sampler_name | Thuật toán sampling | euler, dpmpp_2m, v.v. |
| scheduler | Noise scheduler | normal, simple, sgm_uniform, v.v. |
| denoise | Cường độ denoise (quan trọng khi dùng img2img) | 0.0~1.0 |
Sự phát triển của model tạo hình ảnh (Image Model Landscape)
| Thế hệ | Model | Phát hành | Độ phân giải | VRAM tối thiểu |
|---|---|---|---|---|
| Thế hệ 1 | SD 1.5 | 2022.10 | 512×512 | 4GB |
| Thế hệ 2 | SDXL | 2023.07 | 1024×1024 | 8GB |
| Thế hệ 3 | SD 3.5 | 2024 | 1024×1024 | 8GB |
| Thế hệ 4 | Flux | 2024.08 | 1024×1024+ | 12GB |
| Thế hệ 5 | Qwen Image | 2025 | Đa dạng | 12GB+ |
| Thế hệ 5 | Z-Image | 2025 | 1024×1024 | 8GB |
Cấu trúc của hướng dẫn
Hướng dẫn này được sắp xếp theo tác vụ (loại công việc). Hãy tham khảo chương tương ứng với công việc bạn muốn thực hiện.
| Chương | Nội dung | Độ khó |
|---|---|---|
| 01. Tạo hình ảnh | Văn bản→hình ảnh | Nhập môn |
| 02. Chỉnh sửa hình ảnh | Inpainting, outpainting, relighting, xóa nền | Cơ bản |
| 03. Tạo có hướng dẫn | Tạo dựa trên ControlNet, LoRA, Reference | Trung cấp |
| 04. Nâng cấp độ phân giải/cải thiện | Cải thiện độ phân giải | Cơ bản |
| 05. Tạo video | Văn bản→video, hình ảnh→video | Trung cấp |