完成了套件與環境配制，現在我們來了解ComfyUI節點概念, 搭出一個文生圖基礎工作流來了解它的工作原理。

節點是ComfyUI中的基本操作單元，每個節點執行一個特定的任務，例如載入圖像、應用濾鏡或生成圖像。
通過連接不同節點，建立一個基礎的圖像生成工作流，生成和處理圖像。

這裡介紹一些常用的基本節點

• Load Checkpoint：用於載入預訓練的圖像生成模型。
• CLIP Text Encode：用於將文字轉換為特徵向量，以控製圖像的生成。
• Empty latent image: AI模型潛空間畫布
• KSampler：用於在潛空間進行採樣和生成圖像，可以調整採樣方法、步數等參數。
• VAE en/decoder：VAE變分自編碼器， 負責處理AI模型潛空間跟電腦螢幕的像素空間轉換。
• Preview Image: 把像素渲染在螢幕上

先打開 comfyUI , 在畫面左擊滑鼠兩下，就可以看到一個節點搜尋框。我們可以輸入節點名稱

這裡輸入Load Checkpoint， 就可以找到載入模型的節點，在ComfyUI中，Checkpoint通常指的是用於生成圖像的預訓練神經網路模型。不同的模型可以生成不同風格的圖像，比如卡通風格、寫實風格等。這些模型我們可以從模型分享的網站下載
https://civitai.com/
https://openart.ai/discovery

點擊一下下方搜尋結果，節點就會出現ComfyUI網頁介面上

這類型的節點，下方就可以輸入檔案路徑, 右邊顏色點就是輸出，負責傳遞資料給下一個節點。我們依序把基礎節點放在介面上

我們按照由左而右的順序進行連結，左方節點的輸出是右方節點的輸入
1.Load Checkpoint: 載入模型節點, 輸出 Clip 是處理文字跟圖形的方式, VAE是模型潛空間的編碼方式
2.CLIP Text Encode: 這裡有兩個提示詞節點，分開處理正負向提示詞
3.Empty latent image: AI模型潛空間畫布, 寬高設定值跟載入模型的訓練參數有關
4.KSampler: 取樣器會根據模型的clip，提示詞的內容，開始進行生成
5.VAE decoder: 由於AI生成是在AI潛空間, 要顯示在螢幕上，需要進行潛空間解碼到像素空間
6.preview image: 最後由顯示節點進行畫面輸出

連結好節點後，這樣就是一個文生圖的工作流，在右側系統工具列，按下 Queue Prompt， 就可以看到節點依序進行，最後輸出一張與提示詞相符合的AI生成圖片，在最後一個顯示節點上