自己安装SD模型生成视频，ComfyUI工具的安装和使用
很多事情，其实难在迈出第一步。自己的电脑显卡可以的，想要自己安装Stable Diffusion作图和SVD作视频的。可以按照下面的步骤，快速的搭建自己的作图环境。
内容比较多，需要一些耐心，主要是下载，安装难度不是很大。
如果希望能够得心应手的使用这些工具，各种参数可以慢慢体会
23年末到现在AI视频一直很火，特别GTP的SORA，但目前为止还是期货。
我们就自己动手搭一个开源的，效果也是杠杠的。下面生成视频的效果
视频加载中...
Stable Diffuision是一个自己可控的选择，其他的pika、pixvert等也是类似的效果。
需要下载的内容：
内容比较多比较大，但想象一下自己可以做其他公司能做的东西
视频生成的逻辑：
看不懂也没关系，我也没仔细看
具体生成的视频效果，可以到这个地方先了解一下：
https://animatelcm.github.io/
一小部分的截图
铺垫的差不多了，喜欢动手的下面我们可以一步一步来：
系统要求
- 操作系统：Windows 10/11, MacOS 10.15+, 或 Linux（Ubuntu 18.04+, CentOS 7+）
- 内存：至少8GB RAM（推荐16GB或以上）
- 硬盘：至少10GB的空闲存储空间
- Python版本：3.7或更高
步骤1：安装Python
访问Python官网下载合适的Python版本。
安装Python时，确保选中“Add Python to PATH”选项，以便在命令行中直接调用Python。
步骤2：安装Git（可选）
- Windows: 访问Git官网下载安装程序并安装。
- MacOS: 在终端中运行 brew install git（若未安装Homebrew请先安装Homebrew）。
- Linux: 在终端中运行 sudo apt-get install git（Ubuntu为例）。
开始安装需要的工具和软件
1、安装 ComfyUI
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
pip install -r requirements.txt
2、安装ComfyUI- Manager （管理自定义的node，例如SVD视频生成的节点等）
cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git
cd .. ; python main.py (回到上一级目录，启动 ComfyUI)
浏览器访问，可以看到Manager已经安装好了
3、通过ComfyUI-Manager 安装第三方的nodes
Manager的菜单
4、安装AnimateDiff视频生成模型和工具
这些安装可以通过Manager去安装也可以手动安装，反正时间主要花在下载上了
ComfyUI-AnimateDiff-Evolved改进了 ComfyUI 的 AnimateDiff 集成，以及可在 AnimateDiff 之外使用的被称为“进化采样”的高级采样选项。
cd custom_nodes
git clone https://github.com/Kosinkadink/ComfyUI-AnimateDiff-Evolved.git
5、安装快速的编码器TAESD，用于生产内容的预览等
默认安装包括低分辨率的快速潜在预览方法。
要使用 TAESD （
https://github.com/madebyollin/taesd）实现更高质量的预览，请下载 taesd_decoder.pth【
https://github.com/madebyollin/taesd/raw/main/taesd_decoder.pth】（适用于 SD1.x 和 SD2.x）taesdxl_decoder.pth【
https://github.com/madebyollin/taesd/raw/main/taesdxl_decoder.pth】（适用于 SDXL）模型，并将其放置在 models/vae_approx 文件夹中。
安装后，重新启动 ComfyUI 以启用高质量预览。
模型的下载（提示语：A solo redhead woman, with blue eyes and long hair styled on one side up, is captured in a photo flirting to the camera while holding an electric guitar, wearing a black skirt and pleated skirt, while wearing headphones and showcasing her mesmerizing red lips.）
推荐的模型，看着挺好看
将模型文件下载放到 models/checkpoints目录下
wget https://civitai.com/models/84728?modelVersionId=90072
ComfyUI的workflow文件可以在这边下载，是一个json文件，可以用Load选择倒入ComfyUI
https://civitai.com/models/323639?modelVersionId=362834
导入json文件的一部分（太大了）
针对模型中使用到的各种checkpoints（模型，替换下载下来的模型）
我用的是ByteDance的模型（
https://huggingface.co/ByteDance/SDXL-Lightning/tree/main）可以根据自己喜欢，我是选择了2step的模型，生成效果和速度都还行。
图片生成模型
缺失的模型下载，点执行，如果模型缺失，会出现红色框框。
记住模型名字，然后到 Manager的安装模型的地方去下载并安装
启动模型安装
搜索模型，然后install
模型查询和安装
缺失的Clip模型我安装的是这个
clip模型
需要的模型文件都比较大，可以替换的有很多，可以根据需要自己下载：
实在找不到的，可以到这些地方来下载。
1. AnimateLCM Lora & Motion module（https://civitai.com/models/290375?modelVersionId=326487）
2. Dreamshaper SDXL Lightning (or any SDXL checkpoint combined with Lightning Lora) （https://civitai.com/models/112902?modelVersionId=354657）
3. Photon (or any SD1.5 checkpoint)（https://civitai.com/models/84728?modelVersionId=90072）
4. SparseCtrl rgb (available in comfy manager)（https://huggingface.co/guoyww/animatediff/blob/main/v3_sd15_sparsectrl_rgb.ckpt）
5. IP-Adaper (available in comfy manager)
6. Clip vision for IP-Adapter (available in comfy manager)（https://huggingface.co/h94/IP-Adapter/blob/main/models/image_encoder/pytorch_model.bin）
看到日志里面有个错误，ipadapter_file 找不到对应的目录，选择不到下载模型文件
后来在 folder_paths.py 文件中按照目录结构，添加了一个居然就ok了
folder_names_and_paths["ipadapter_file"] = ([os.path.join(models_dir, "ipadapter")], [])
各种模型缺失，通过Manger，搜索添加后。总算可以生成视频了。
运行途中可以看到preview的效果。
生成途中
总结一下：
1、软件安装（python、ComfyUI等），workflow的json文件下载（
https://civitai.com/models/323639?modelVersionId=362834）。也就是主界面上Load的Json文件
2、节点安装，首先安装Manager，然后通过Manager安装各种模型以及节点
3、遇到找不到的模型，通过Manager去找比较好一些，自己找的容易目录找不到
4、模型文件通常比较大，下载比较费时间，要有耐心
5、生成过程时间比较长，要有点耐心
欢迎关注和留言，有问题一起探讨。
