Experimental LCM Workflow "The Ravens" for Würstchen v3 aka Stable Cascade
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关于此版本
模型描述
重要提示：
此 LCM 工作流极具实验性，并非所有提示词都能正常工作，生成结果可能会断裂——这是正常现象，该工作流旨在一定程度上应对此类问题。请将此工作流视为一种不同于 SDXL 和 SD1.5 的全新图像生成方式，探索 Würstchen v3 架构的新用法。
安装方法：
从以下链接下载官方 Stable Cascade *.safetensor 文件：
将 Stage B 和 Stage C 移动至：ComfyUI\models\checkpoints
将 Canny 移动至：ComfyUI\models\controlnet解压下载的 "The Ravens Workflow v01.zip" 压缩包。
我使用了 sd-perturbed-attention 自定义节点，你可以直接使用我的版本，将文件夹 "sd-perturbed-attention-master" 移动至：ComfyUI\custom_nodes；你也可以从官方 GitHub 页面下载，或以其他你喜欢的方式安装。将 "The Ravens Workflow.png" 拖入 ComfyUI 窗口中。
文档：
Würstchen v3，又称 Stable Cascade
"The Ravens" 工作流
v 0.1 印象深刻但缺乏灵魂
要在这短短文本窗口中概括我过去几个月对 Würstchen v3 架构及其使用经验的全部理解，实属不易。因此，目前我将专注于我的总体理念、实用技巧与窍门。我已尽最大努力使此工作流简洁易用。
1. 概念：
我的整个思路围绕 LCM 采样器以及 Cascade 的潜在噪声如何与其互动展开。LCM 采样器生成几何化的噪声模式，这些模式有助于生成图像实现清晰的几何形状、对称和谐、即使在低分辨率下也能获得更好的细节，纹理形状正确，线条清晰笔直，近乎矢量效果。
2. 问题：
但存在一些问题——某些提示词会导致生成结果断裂，出现多种伪影：斑点、线条、白点、扭曲和噪声模式。为应对这些问题，我设计了三阶段工作流：“主阶段、高分辨率修复第一阶段、高分辨率修复第二阶段”。通常，经过完整流程后，所有伪影会变得“更隐蔽”或完全消失。请检查全部三张生成图像，以找出最佳结果，因为最后一张可能过于平滑。
3. 采样器：
两个额外的高分辨率修复阶段并非用于提升分辨率，而是为解决上述问题。在三个阶段组合使用不同的采样器与调度器，有助于让不同提示词正常工作。
LCM-Simple —— 这是你主要使用的采样器，建议始终在所有阶段使用，尤其在“高分辨率修复第一阶段”和“第二阶段”。
Euler-Normal —— 若图像出现严重伪影，则应使用此采样器。首先尝试在“主阶段”的“Stage C”中使用，检查是否有效；若无效，则尝试在“主阶段”的“Stage B”中使用。之后在高分辨率修复阶段按顺序依次更换采样器。
Euler-A-Karras —— 我们的无伪影好友，但几乎不具备 LCM 采样器的效果。用于修复噪声极强的图像，从“主阶段”的“Stage C”开始，然后按相同顺序逐步尝试，寻找最佳点。
Euler-A-Simple —— 若上述方法均无效，且图像混乱、无法响应提示词，则应回归此经典 Cascade 采样器。通常在“主阶段”的“Stage C”中使用即可修复图像；若不行，你懂该怎么做。
你可以尝试为采样器使用不同的调度器，它们对不同情况均有帮助。
4. 分辨率 \ 压缩：
分辨率与压缩因子是个奇妙的变量。它不仅能解决“双头”问题，还能改变整体构图与细节——例如，使用压缩因子 32 和分辨率 1024x1024 生成的像素艺术，其“像素”会比压缩因子 64 时更小，并改变整体风格。
压缩因子 32 —— 适用于 768x768 至 1280x1280 的所有长宽比。
压缩因子 48 —— 适用于 1280x1280 至 1792x1792 的所有长宽比。
压缩因子 64 —— 适用于 1792x1792 至 2304x2304 的所有长宽比。
在较低分辨率或不同长宽比下使用 64 压缩因子，有时也能产生有趣的结果。通常无需更改“高分辨率修复阶段”的压缩因子，因为我们始终希望保留 32 的锐利效果。
5. 步数：
步数越多越好，这是常规，但存在最佳范围：
主阶段 —— Stage C：12-36+（最佳点为 18）
所有高分辨率修复阶段 —— Stage C：6-18+（最佳点为 9）
所有 Stage B：6-12+（最佳点为 6）
别忘了，若你大幅提高 CFG 值，也需相应增加步数。
6. CFG：
CFG 值越高，图像变化越少，颜色会变“烧白”并更明亮；若你希望图像偏暗，请降低 CFG 值。高 CFG 数值会显著增强提示词的效果。
Stage C —— 0.8-18+（最佳点为 2.5）
Stage B —— 保持在 1.5
7. 去噪强度：
不知为何，Cascade 总喜欢加入大量噪声，因此建议保持 0.1 的强度值。若想进行小幅调整，可使用 0.05；若想进行大幅调整，可使用 0.2 或 0.3+。我们的修复目的最佳点为 0.1。
8. 权重：
目前，标记权重无效，请避免使用形如 (词:1.0) 的格式——绝大多数情况下会得到“烧毁”的图像。只需将重要词移到提示词开头以增加其权重即可。
9. PAG：
此实用工具用于影响生成结果，使其更聚焦于细节。但我喜欢用它为同一种子生成变化，通过调整“自适应比例”和“比例”参数实现。
10. 联系方式：
你可通过 civitai.com/user/Temp 或 reddit.com/user/-Ellary- 联系我。
现在向上滚动，找到工作流，运行演示提示词。祝你好运 o/
常见问题：
- 我该如何帮助？
：传播 Stable Cascade 和 Würstchen 架构的资讯，在 CivitAI 和 Reddit 上展示你最棒的生成结果，教导他人如何使用 Stable Cascade。
- “高分辨率修复阶段”之一生成了模糊图像！
：调整“缩放倍数”数值，确保噪点对齐。
- 我喜欢生成的图像，但太暗了！
：提高一个或两个“高分辨率修复阶段”的 CFG 值。
- 如何禁用不同模块？
："HiRes Fix VAE ENC - R1" 和 "R2" —— 禁用高分辨率修复阶段
"Image Size" —— 禁用主阶段
"APPLY CN" —— 禁用 Control-Net Canny
"CLIP-V CON - I1" 和 "I2" —— 禁用 Clip-Vision
- 如何使用 Img2Img？
：1. 将图像加载到 "Load Image I1"
2. 将 "Upscale Img2Img - to R1" 连接到 "HiRes Fix VAE ENC - R1"
3. 使用 Img2Img 时，通常建议禁用“主阶段”
- 如何使用 Control-Net Canny？
：1. 将图像加载到 "Load Image I1"
2. 启用 "APPLY CN"
- 如何使用 Clip-Vision？
：1. 将图像加载到 "Load Image I1" 或 "Load Image I2"
2. 启用 "CLIP-V CON - I1" 或 "CLIP-V CON - I2"
- 我需要多少显存？
：8GB 显存，16GB 内存已足够。