第一次渲染，开始步数默认为0，步数为30，结束降噪步数比30大没有任何意义。如果小于步数就会主动停止。现在结束降噪步数为20，那么还剩余10步，就会传递给下一次降噪。返回噪波需要开启。二次渲染如果步数到了就不需要了。
也就是说当一次渲染为30步，开始降噪步数为0，结束降噪步数20，在20步结束了降噪步数，返回噪波需要开启噪波，第二次渲染的时候，步数为也为30，开始降噪步数要设成20。结束降噪步数>步数
这种方法适合不同模型的融合采样二次精炼，在SDXL和1.5模型都适用。
加载主模型。模型训练的时候像素512*512的图像（真实空间（Pixelspace）每一个像素生成的空间），训练后压缩一块一块的64*64电脑会在小块的空间（潜在空间）里面合成我们想要的消息，然后转换成我们肉眼所能看到的图像。
自己想的一个小小的例子，方便大家理解。
1.前期准备：
2.接收需求：
3.根据需求提取碎片：
4.草图设计：
5.实物组装：
图生图流程
1.初始图片上传
2.接收需求清单
3.细节还原与碎片提取
4.设计与制作
5.降噪与重绘幅度调整
6.最终生成
瑞士军刀：新建节点>加载器>Checkpoint加载器（pysss）
加载模型是分类，适用于模型储存在不同文件夹分类内,模型比较多的小伙伴.
决定潜在空间的图像大小，batch_size批次，就是生成多少张图，K采样器输入输出都需要潜在空间控制。
图片会在潜在空间之后解码
VAE解码后，今儿可以看到我们的图像了。保存图像路径可以设置，默认存在ComfyUI文件夹下的output内。
我们输入的是String类型的字符串，然后通过编码传给采样器。
以下节点需要安装插件使用，部分节点输出可能是String，所以需要使用默认CLIP文本编码器在CLIP节点上面右键选择转换为文本输入
当然这种操作可以适用绝大多数节点，就像编程一样，可以把某些节点内的参数转换成变量使用。例如重绘多采样器或者放大操作使用共享相同的随机种子，专门的变量框可以使用元节点，也可以直接拉。
汉化插件：新建节点>ALEK节点>条件
from设置现在的语言to设置要翻译的语言
文本翻译过后是否正确，可以使用预览文字和展示文本节点来查看。下同。
form设置auto自动to目标语言
add_proxies可以开启代理
service设置翻译引擎
manual_translate手动翻译
瑞士军刀插件：新建节点>实用工具>字符串操作
append追加replace替换
可以提升文本框为变量，然后用翻译文本组合使用，每个翻译文本框里面都可以输入不同的场景，这样逻辑会更加清晰。比如第一个是场景环境，第二个是对人物进行修饰的提示词，还有很多操作。
SDXLPromptStyler插件：新建节点>高级>条件
普通版：宽高，裁剪宽高一般不动，目标宽高。CLIP中的分辨率一般是真实生成图像的倍数关系，一般都是2倍，4倍这种，配个瑞士军刀的数学表达式使用会更简单。
优化：相比普通的CLIP文本编码SDXL，优化适用于二次精炼。
新建节点>实用工具
可以直接作用于空Latent节点输出的宽高。
假设空Latent节点宽高为1024，直接空Latent出连在A上。获取数据就是a.width，此时他就是1024。如果4倍就是a.width*4。注意在这个里面，不管条件是什么输出的只是一个数，出整数或者浮点直接连接CLIP文本编码SDXL的进宽高就行了。
新建节点>图像>加载图像
图片上传输入。mask就是图片蒙版，有可能照片年代久了，有些地方不出清楚了，或者之前有些地方不好看，我们就把它圈起来然他对圈起来的地方重新设计。
使用遮罩后要使用VAE内补码编码器，不然不识别遮罩。
新建节点>Latent>内补>VAE内补码编码器
相比普通VAE编码多了一个遮罩连接点。
使用遮罩后，注意自己的题词，不然会出现更多的手和脚或者衣服之内的。
新建节点>图像>变换>图像裁剪
宽高设置，x，y实现裁剪偏移，在右侧菜单栏中更多选项中勾选自动执行（AutoQueue）改变状态。配合图像按系数缩放节点来实现
对应webuiClip跳过层
新建节点>图像>WD14反推提示词
节点需要插件，并且配置科学，从远程批量下载模型提示词。同时也可以下载模型，本地运行。
模型：设置反推提示词模型
置信度：阈值，给的越低，反推出来的提示词越零碎，越详细。阈值越高，就会挑一些主要的提示词描述。角色置信度同理。
排除标签就是反推出来的字符串中有你不想要的，你可以复制粘贴进去。
同时也可以配合瑞士军刀插件字符串操作。
新建节点>实用工具>SDXL风格化提示词（高级）
L偏向于tag，类型人物，座椅板凳这种名词描述，短袖，牛仔裤。
G偏向于风格，形容词，比如形容女性的头发：长发短发，什么颜色。穿着什么样：什么样的短袖，什么样的牛仔裤。
输出为字符串，普通的SDXL需要提供CLIP文本编码器将文本框提升为连接点，SDXL风格化提示词（高级）需要提供CLIP文本编码器SDXL。
SDXL默认加载一个offset的Lora，进行光线调节。使用风格化提示词，简单的图像也可以没必要使用offset的Lora。
负面词应用可以控制只应用G或者L。
新建节点>条件
图像不能直接输入给ControlNet应用，需要安装预处理组件
ControlNet插件:新建节点>ControlNet预处理器
方便简单调用各种预处理器
瑞士军刀：新建节点>加载器
相比普通的，加载Lora方便文件夹内模型管理
多选：按住ctrl+鼠标拖动
多选后可以右键创建模板组
鼠标中间可以添加中转节点（理线器）
指定宽高倍数，粗暴放大，只是尺寸变大。
指定倍数，粗暴放大，二次采样注意重绘幅度。
新建节点>图像>放大>图像通过模型放大
放大中图像缩放，图像按系数缩放也是粗暴放大
4x-UltraSharp.pth
新建节点>图像>放大>SD放大
SD放大节点混合了采样器采用区块式和webui一样。
区块大小自定义，区块模糊就是边缘羽化大小，分块分区通常默认。
接缝修复模式通常采用BandPass效果较强，HalfTile比较弱。HalfTile+Intersections效果折中。如果不选默认为none会不起作用。
SD放大（不放大）少一个，方法模型连接点。用于二次采样二次修复
新建节点>遮罩>加载图像遮罩
这个操作是直接在潜空间里面拿图，不需要二次采样
新建节点>Latent>内补>设置Latent噪波遮罩
可以直接遮罩连接点向旁边拖选择设置Latent噪波遮罩,然后直接使用上一个K采样器输出的Latent然后输出到下一个K采样器
CLIP视觉加载器输入到CLIP视觉编码，同时将图像也输入。输出unCLIP条件也可以利用提示词传给条件零化然后传给unCLIP条件，再然后直接传给K采样器。这个过程可以利用多CLIP视觉编码进行风格化图片等等。