背景介绍
参数调试占AI工作流开发70%的时间成本，传统手动调整方式效率低下且依赖经验。ComfyUI-Copilot的自动化参数优化功能可显著改善这一痛点。
核心解决方案
- 一键优化：在工作流运行后，点击Copilot界面的”Optimize”按钮，系统会基于当前输出质量自动调整以下参数：
- 采样器类型（推荐DPM++ 2M Karras）
- CFG scale值（7-12区间智能适配）
- 去噪强度（根据分辨率动态计算）
- 对比实验：使用”compare [parameter_name]”命令（如”compare sampler”），Copilot会生成不同参数组合的测试网格图
- 历史学习：系统会记录成功工作流的参数组合，当检测到相似任务时自动推荐历史最优配置
实操技巧
- 对于图像生成，先设置较低步数（15-20步）进行参数粗调，确定方向后再提高步数精修
- 使用”explain parameters”命令获取每个参数的技术说明和推荐区间
- 批量处理时，通过”set batch parameters”命令建立参数变化规则（如”CFG从7到10，步长0.5″）
总结要点
Copilot的参数优化系统平均可减少4-6轮手动调试，建议重点优化sampler、CFG、denoise三个核心参数。注意不同模型需要不同的优化策略，可先用”query model profile”了解模型特性。
本答案来源于文章《ComfyUI-Copilot：文字描述生成 ComfyUI 工作流的AI助手》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 怎样优化ComfyUI工作流的参数配置效率？
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