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ComfyUI插件DrawThingsWrapper使用教程 从入门到精通

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  • 🧩 插件工坊 (Plugin Workshop)
  • 发布于 2025-07-03
  • 25 次阅读
编程界的小学生
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ComfyUI-DrawThingsWrapper 插件完全保姆级教程

1. 插件简介

插件地址: https://github.com/JosephThomasParker/ComfyUI-DrawThingsWrapper

ComfyUI-DrawThingsWrapper 是一个让 ComfyUI 和 Draw Things 应用程序合作的桥梁插件。简单来说,就像是给 ComfyUI 装了一个"传话筒",让它可以把工作交给 Draw Things 来完成。

为什么要用这个插件?

  • Draw Things 在苹果设备上跑得特别快,比 ComfyUI 快大约3倍
  • 你可以享受 ComfyUI 的强大功能(比如排队处理、换脸等),同时用上 Draw Things 的高速度
  • 就像是让一个很会安排工作的管家(ComfyUI)和一个手脚很快的工人(Draw Things)配合干活

能给我们带来什么效果?

  • 图片生成速度大幅提升(特别是在苹果设备上)
  • 保持 ComfyUI 的灵活性和强大功能
  • 可以在 ComfyUI 中排队处理多个任务,让 Draw Things 按顺序完成

2. 如何安装

第一步:安装 Draw Things 应用

  1. 在 App Store 下载安装 Draw Things 应用
  2. 打开 Draw Things,点击左侧的"Advanced"(高级)选项卡
  3. 开启"API Server"(就像是开启一个接电话的服务)
  4. 设置参数:
    • Protocol(协议):选择 HTTP
    • Port(端口):设置为 7860
    • IP:选择 localhost only(只允许本地连接)

第二步:安装 ComfyUI 插件

  1. 打开终端或命令提示符
  2. 进入 ComfyUI 的自定义节点文件夹:
    cd path/to/ComfyUI/custom_nodes/
    
  3. 下载插件:
    git clone https://github.com/JosephThomasParker/ComfyUI-DrawThingsWrapper.git
    
  4. 进入插件文件夹:
    cd ComfyUI-DrawThingsWrapper
    
  5. 安装依赖:
    pip install -r requirements.txt
    

3. 节点逐一解析

3.1 Draw Things Txt2Img 节点 - 文字生成图片的基础工具

这个节点就像是一个"文字变图片的魔法师",你给它一段描述,它就能生成对应的图片。

3.2 参数详解

参数名 (UI显示)参数名 (代码里)参数值建议值通俗解释 (能干嘛的)专业解释怎么用/举个例子
promptprompt文本输入描述性文字这是你告诉电脑想要什么图片的地方,就像跟画家说"我想要一幅..."正向提示词,描述期望生成的图像内容输入"a cute cat sitting on a chair"就会生成一只坐在椅子上的可爱猫咪
negative_promptnegative_prompt文本输入不想要的描述这是告诉电脑你不想要什么的地方,就像说"但是不要有..."负向提示词,描述不希望出现在图像中的内容输入"blurry, ugly"避免生成模糊或丑陋的图片
modelmodel文本输入模型名称这是选择用哪个"画家"来画图,不同画家有不同风格指定要使用的AI模型名称输入"sd_xl_base_1.0.safetensors"使用SDXL模型
stepssteps数字20-50这是电脑思考多少次才出结果,次数越多质量越好但越慢扩散步数,控制生成质量和时间设置30表示进行30次优化步骤
cfg_scalecfg_scale数字7-12这是控制电脑有多听话的旋钮,数值越高越严格按你的要求做分类器自由引导强度,控制对提示词的遵循程度设置7.5表示中等强度的引导
seedseed数字-1或正整数这是随机数的种子,相同种子会生成相同图片,就像抽奖的号码随机种子,控制生成的随机性和可重复性设置-1表示随机,设置123456可以复现相同结果
widthwidth数字512/1024图片的宽度,就像设置画布的宽度生成图像的宽度像素值设置1024生成较宽的图片
heightheight数字512/1024图片的高度,就像设置画布的高度生成图像的高度像素值设置1024生成较高的图片
samplersampler选择列表DPM++ 2M这是选择用什么方法来"思考",不同方法效果略有不同采样器类型,不同的图像生成算法选择"DPM++ 2M"获得较好的平衡效果

3.3 Draw Things Img2Img 节点 - 图片改图片的变换工具

这个节点就像是一个"图片改造师",你给它一张现有图片,再告诉它要改成什么样,它就能帮你改造。

3.4 参数详解

参数名 (UI显示)参数名 (代码里)参数值建议值通俗解释 (能干嘛的)专业解释怎么用/举个例子
imageimage图像输入任意图片这是你要改造的原始图片,就像给裁缝一件旧衣服输入的参考图像连接一个图片加载节点
promptprompt文本输入描述性文字告诉电脑要把图片改成什么样子正向提示词,描述期望的图像变化输入"make it look like a painting"把照片改成绘画风格
negative_promptnegative_prompt文本输入不想要的描述告诉电脑改造时不要出现什么负向提示词,避免不想要的变化输入"maintain original composition"保持原始构图
modelmodel文本输入模型名称选择用哪个"改造师"来改图片指定要使用的AI模型名称输入具体的模型文件名
stepssteps数字20-50改造时思考的次数,越多改得越细致扩散步数,控制改造质量设置25进行25次优化
cfg_scalecfg_scale数字7-12控制电脑多听话地按你的要求改造分类器自由引导强度设置8.0表示中等强度引导
seedseed数字-1或正整数改造的随机种子,相同种子得到相同改造结果随机种子,控制改造的随机性设置固定数字可以重复相同改造
denoising_strengthdenoising_strength数字0.1-1.0控制改造的强度,0.1是轻微改动,1.0是完全重画去噪强度,控制对原图的保持程度设置0.7表示较大幅度的改造
samplersampler选择列表DPM++ 2M选择改造的方法采样器类型选择适合的采样器

3.5 Draw Things Txt2Img Pipeline 节点 - 文字生成图片的设置准备工具

这个节点就像是一个"工作单制作器",它不直接生成图片,而是准备好所有的设置和参数,等着别的节点来执行。

3.6 参数详解

参数名 (UI显示)参数名 (代码里)参数值建议值通俗解释 (能干嘛的)专业解释怎么用/举个例子
promptprompt文本输入描述性文字准备好要生成什么图片的描述正向提示词配置输入完整的图片描述
negative_promptnegative_prompt文本输入不想要的描述准备好不想要什么的描述负向提示词配置输入要避免的内容
modelmodel文本输入模型名称准备好要用哪个模型模型配置选择合适的模型文件
stepssteps数字20-50准备好要思考多少次步数配置设置合适的步数
cfg_scalecfg_scale数字7-12准备好听话程度的设置引导强度配置设置引导强度
seedseed数字-1或正整数准备好随机数种子种子配置设置种子值
widthwidth数字512/1024准备好图片宽度宽度配置设置图片宽度
heightheight数字512/1024准备好图片高度高度配置设置图片高度
samplersampler选择列表DPM++ 2M准备好采样方法采样器配置选择采样器

3.7 Draw Things Img2Img Pipeline 节点 - 图片改图片的设置准备工具

这个节点就像是一个"改造工作单制作器",准备好所有改造图片需要的设置。

3.8 参数详解

参数名 (UI显示)参数名 (代码里)参数值建议值通俗解释 (能干嘛的)专业解释怎么用/举个例子
imageimage图像输入任意图片准备好要改造的原始图片输入图像配置连接图片输入
promptprompt文本输入描述性文字准备好改造描述正向提示词配置输入改造要求
negative_promptnegative_prompt文本输入不想要的描述准备好不想要的改造内容负向提示词配置输入要避免的改造
modelmodel文本输入模型名称准备好要用的改造模型模型配置选择合适模型
stepssteps数字20-50准备好改造步数步数配置设置处理步数
cfg_scalecfg_scale数字7-12准备好引导强度引导强度配置设置引导程度
seedseed数字-1或正整数准备好随机种子种子配置设置种子值
denoising_strengthdenoising_strength数字0.1-1.0准备好改造强度去噪强度配置设置改造程度
samplersampler选择列表DPM++ 2M准备好采样方法采样器配置选择采样器

3.9 Generate from Pipeline 节点 - 执行工作单的实际干活工具

这个节点就像是一个"工作执行器",它接收前面准备好的工作单,然后真正去执行生成图片的工作。

3.10 参数详解

参数名 (UI显示)参数名 (代码里)参数值建议值通俗解释 (能干嘛的)专业解释怎么用/举个例子
pipelinepipeline工作单输入来自Pipeline节点接收前面准备好的工作单接收管道配置数据连接Txt2Img Pipeline或Img2Img Pipeline节点

4. 使用技巧和建议

4.1 基础使用模式

  • 直接模式:使用 Draw Things Txt2Img 或 Draw Things Img2Img 节点,一步到位生成图片
  • 管道模式:使用 Pipeline 节点准备设置,再用 Generate from Pipeline 执行,更灵活

4.2 模型名称获取技巧

  1. 在 Draw Things 应用中选择想要的模型
  2. 点击"Settings"旁边的"..."按钮
  3. 选择"Copy configuration"
  4. 粘贴到文本编辑器中查看准确的模型名称

4.3 性能优化建议

  • 在苹果设备上使用能获得最佳性能提升
  • 可以在 Draw Things 中设置 LoRA 和 ControlNet,这些设置会被自动应用
  • 批量处理时使用 ComfyUI 的队列功能配合此插件

4.4 参数调优建议

  • Steps(步数):20-30适合快速预览,40-50适合最终输出
  • CFG Scale(引导强度):7-9适合大多数情况,太高可能过度饱和
  • Denoising Strength(去噪强度):0.3-0.5轻微改动,0.6-0.8中等改动,0.8以上大幅改动

5. 常见问题解答

Q1: 为什么我的 ComfyUI 连接不上 Draw Things?

A: 确保:

  • Draw Things 的 API Server 已开启
  • 端口设置为 7860
  • IP 设置为 localhost only
  • 防火墙没有阻止连接

Q2: 模型名称总是报错怎么办?

A: 模型名称必须与 Draw Things 中的文件名完全一致,包括扩展名。使用"Copy configuration"功能获取准确名称。

Q3: 为什么改变 Draw Things 中的设置后 ComfyUI 没有重新生成?

A: ComfyUI 只有在自己的节点参数改变时才会触发重新生成。如果只改变 Draw Things 中的设置,需要在 ComfyUI 中也做一些改动来触发。

Q4: 可以使用蒙版(遮罩)进行局部修改吗?

A: 不可以。由于限制,这个插件无法传递蒙版信息,所以不支持局部修改功能。

Q5: ControlNet 和 PuLID 能用吗?

A: 可以使用,但是控制图片(如姿势参考图)需要在 Draw Things 应用中手动设置,无法通过 ComfyUI 传递。

6. 工作流程示例

6.1 简单文字生成图片工作流程

  1. 添加 Draw Things Txt2Img 节点
  2. 输入提示词:如"a beautiful landscape with mountains"
  3. 设置基本参数(steps=25, cfg_scale=7.5)
  4. 连接输出到预览节点
  5. 运行生成

6.2 高级管道工作流程

  1. 添加 Draw Things Txt2Img Pipeline 节点
  2. 设置所有参数
  3. 添加 Generate from Pipeline 节点
  4. 连接 Pipeline 输出到 Generate 输入
  5. 在中间可以添加其他节点修改管道设置
  6. 运行生成

6.3 图片改造工作流程

  1. 添加图片加载节点
  2. 添加 Draw Things Img2Img 节点
  3. 连接图片输入
  4. 设置改造提示词和强度
  5. 运行生成

这个插件本质上是一个桥梁,让你能够在 ComfyUI 的强大工作流程中使用 Draw Things 的高速生成能力,特别适合需要快速生成大量图片的场景。记住,两个应用都需要正确设置并保持同步,才能获得最佳效果。

标签: #插件 2338
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