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ComfyUI-TCD 插件保姆级教程
1. 插件简介
插件地址： https://github.com/JettHu/ComfyUI-TCD
ComfyUI-TCD 是一个专门用来加速图片生成的神奇插件！你知道平时用 ComfyUI 生成一张图片需要很多步骤（比如 20-30 步）才能出好效果吗？这个插件就像一个"超级加速器"，只需要 4-8 步就能生成质量很棒的图片！
这个插件能给我们带来什么效果？
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生成速度飞快：原来需要 30 步才能完成的图片，现在只要 4 步就搞定！就像从走路变成了坐火箭！
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画质比 LCM 更清晰：如果你用过 LCM（另一个加速插件），你会发现 LCM 生成的图片有时候会比较模糊。TCD 就像给你的眼镜换了更清晰的镜片，细节更丰富！
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可以调节细节丰富程度：通过一个叫 "eta" 的参数，你可以控制图片的细节多少。就像调节电视的清晰度一样简单！
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兼容性好：不管是少步数还是多步数，TCD 都能表现得很好，就像一个全能选手！
2. 如何安装
方法一：使用 ComfyUI Manager（推荐新手）
- 打开 ComfyUI
- 点击右下角的 "Manager" 按钮
- 搜索 "TCD"
- 找到 "ComfyUI-TCD" 点击安装
- 重启 ComfyUI
方法二：手动安装
- 打开终端或命令提示符
- 进入你的 ComfyUI 安装目录下的
custom_nodes文件夹 - 运行命令：
git clone https://github.com/JettHu/ComfyUI-TCD.git - 重启 ComfyUI
3. 节点详解
3.1 TCD Model Sampling Discrete 节点是干嘛的？
这个节点就像一个"图片生成的超级调速器"！它的作用是：
- 把你的 AI 模型改造成"快速版本"
- 让原本需要很多步骤的图片生成过程变得超级快
- 同时还能保持图片质量，甚至让细节更丰富
简单来说，就是让你的 ComfyUI 从"老爷车"变成"跑车"！
3.2 TCD Model Sampling Discrete 节点参数详解
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| model | model | MODEL类型 | 任何加载的模型 | 这就像选择你要用哪台"打印机"来生成图片 | 输入的扩散模型，用于图像生成 | 连接 "Load Checkpoint" 节点的输出 |
| steps | steps | 1-50的整数 | 4 | 这是告诉机器"你要走几步才能完成这张图"，步数越少越快 | 去噪迭代步数，控制生成质量和速度的平衡 | 新手用4步，追求质量可以用8-12步 |
| scheduler | scheduler | simple/sgm_uniform | simple | 这像是选择"走路的节奏"，不同节奏生成效果略有不同 | 噪声调度器，控制去噪过程中噪声的分布方式 | simple适合大多数情况，sgm_uniform是ComfyUI作者推荐的 |
| denoise | denoise | 0.0-1.0的小数 | 1.0 | 这控制"要清理多少噪点"，1.0就是全部清理干净 | 去噪强度，控制从噪声到清晰图像的程度 | 通常保持1.0，特殊情况下可以调低到0.8-0.9 |
| eta | eta | 0.0-1.0的小数 | 0.3 | 这是"细节丰富度调节器"，数值越大细节越多但也越随机 | 随机性参数，控制采样过程中的确定性程度 | 想要更多细节用0.5-0.8，想要稳定结果用0.1-0.3 |
4. 使用技巧和建议
4.1 新手入门建议
- 第一次使用：所有参数都用默认值，只要连接好模型就行
- 步数选择：新手建议用 4 步，既快又有不错效果
- eta 参数：刚开始用 0.3，熟悉后再调整
4.2 进阶使用技巧
- 追求速度：steps=4, eta=0.1（最快最稳定）
- 追求质量：steps=8-12, eta=0.5（质量和速度平衡）
- 追求细节：steps=8, eta=0.7-0.8（细节丰富但可能不稳定）
4.3 配合 LoRA 使用
推荐的 TCD 专用 LoRA：
- SD1.5 用户：TCD-SD15-LoRA.safetensors
- SDXL 用户：TCD-SDXL-LoRA.safetensors
- 追求极速：Hyper-SD 系列 LoRA（1-2步就能出图）
4.4 参数调节小窍门
- 图片太模糊：增加 eta 值（比如从 0.3 调到 0.5）
- 图片太乱：减少 eta 值（比如从 0.5 调到 0.2）
- 生成太慢：减少 steps（比如从 8 调到 4）
- 质量不够：增加 steps（比如从 4 调到 8）
5. 常见问题解答
Q1：为什么我的图片比原来模糊了？
A： 这很正常！TCD 是用速度换质量的技术。解决方法：
- 增加 eta 参数到 0.5-0.7
- 或者增加 steps 到 8-12
- 确保使用了 TCD 专用的 LoRA
Q2：eta 参数到底怎么调？
A： 把 eta 想象成"细节调味料"：
- 0.0 = 无味（最稳定但可能平淡）
- 0.3 = 微辣（默认，适合大多数情况）
- 0.7 = 中辣（细节丰富但可能不稳定）
- 1.0 = 超辣（最随机，可能出现意外效果）
Q3：TCD 和 LCM 有什么区别？
A：
- TCD：像高清电视，细节更清晰，可以调节清晰度
- LCM：像普通电视，速度快但画质一般
- 建议：如果你之前用 LCM，现在可以无脑切换到 TCD
Q4：我需要特殊的模型吗？
A： 不需要！TCD 可以配合任何 SD 模型使用，但配合 TCD 专用 LoRA 效果更好。
Q5：为什么有时候生成的图片差异很大？
A： 这是因为 eta 参数设置太高了。解决方法：
- 把 eta 调低到 0.1-0.3
- 或者固定随机种子（seed）
6. 实战工作流程示例
基础工作流程：
- Load Checkpoint → 加载你喜欢的模型
- TCD Model Sampling Discrete → 连接模型，设置参数
- KSampler → 连接 TCD 节点的 SAMPLER 输出
- VAE Decode → 解码生成最终图片
推荐参数组合：
新手套餐（稳定快速）：
- steps: 4
- scheduler: simple
- denoise: 1.0
- eta: 0.3
质量套餐（平衡型）：
- steps: 8
- scheduler: simple
- denoise: 1.0
- eta: 0.5
细节套餐（追求细节）：
- steps: 12
- scheduler: sgm_uniform
- denoise: 1.0
- eta: 0.7
7. 总结
TCD 插件就像给你的 ComfyUI 装了一个"涡轮增压器"，让图片生成变得又快又好！记住这几个要点：
- 默认参数就很好用，新手不要乱调
- eta 是关键参数，控制细节丰富程度
- 配合专用 LoRA 效果更佳
- 多试试不同参数组合，找到最适合你的设置
现在就去试试吧！让你的 AI 绘画速度飞起来！🚀