一键总结音视频内容
Attention is All you Need
摘要
本视频详细解析了ComfyUI中文生图（Text-to-Image）的核心逻辑与操作流程。通过拆解默认工作流节点，重点讲解Clip文本编码器如何将提示词转化为特征向量，以及大模型（Checkpoint）如何通过训练集构建图像特征框架。同时深入剖析K采样器的参数作用（如随机种子、步数、CFG值、采样器选择），并结合扩散模型原理演示噪声添加、降噪迭代和VAE解码的全过程。最后通过实操演示提示词书写规范与参数调整技巧，强调质量词汇、主体描述和氛围词汇的优先级逻辑。
亮点
- 📝 文本编码的本质：Clip模型通过Transformer架构将提示词压缩为特征向量，使计算机更高效处理语义信息，类似"简化语言"的翻译过程。
- 🎨 大模型的核心作用：Checkpoint中的训练集（如二次元/写实图片）通过图像编码（ViT/ResNet架构）构建特征向量坐标系，锚定"猫""狗"等概念的语义空间位置。
- 🌀 降噪的物理隐喻：K采样器中的步数（20-30步为佳）如同"擦拭脏玻璃"，步数过低导致模糊（细节缺失），过高则效率低下（40步后收益递减）。
- ⚙️ 参数的精准控制：CFG值（5-8最佳）平衡提示词匹配度与AI自由度；随机种子是噪声分布的"身份证"，固定种子可复现相同图像。
- 🔗 工作流协同逻辑：Unit模型在潜在空间（Latent）结合噪声与特征向量进行降噪，VAE作为"转换插头"将降噪结果解码为像素图像，形成端到端生成链路。
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