🟥 1️⃣ CLIP Text Encode（解析提示詞）
🔹 功能：讓 AI「理解」你的提示詞
🔹 節點名稱：CLIP Text Encode
🔹 輸入：文字（Prompt）
🔹 輸出：提示詞的數據格式（給 UNet 用）
💡 比喻：「CLIP 就像是 AI 的翻譯官，幫你把『我要畫賽博朋克女孩』翻成 AI 看得懂的語言！」
🟧 2️⃣ UNet（生成圖片）
🔹 功能：根據 CLIP 提供的提示詞，讓 AI「開始畫圖」
🔹 節點名稱：UNet
🔹 輸入：提示詞數據（來自 CLIP）+ 雜訊（隨機開始畫圖）
🔹 輸出：潛變量空間（Latent Space）的圖片
💡 比喻：「UNet 就像是畫家，拿著畫筆，從模糊的雜訊開始慢慢把畫面畫清楚！」
🟨 3️⃣ VAE Decode（轉回正常圖片）
🔹 功能：把 AI 生成的「隱形畫布（Latent Space）」轉成真實圖片
🔹 節點名稱：VAE Decode
🔹 輸入：UNet 產生的 Latent Space
🔹 輸出：可視化圖片（PNG、JPG 格式）
💡 比喻：「VAE 就像是一台影印機，幫你把 AI 生成的『草稿』印成一張清晰的照片！」
🟩 4️⃣ 圖片輸出（保存圖片）
🔹 功能：把 AI 生成的圖片輸出到硬碟上
🔹 節點名稱：Save Image
🔹 輸入：來自 VAE Decode 的圖片
🔹 輸出：最終圖片（存成 PNG / JPG）
💡 比喻：「這就像是你按下『存檔』按鈕，把 AI 畫好的圖存起來！」
💡💡在 ComfyUI 裡，UNet 和 Checkpoint（基礎模型）基本上是綁在一起的，可以直接合併成一個步驟！
🔹 Checkpoint（.safetensors / .ckpt） 是 完整的 AI 生圖模型，它內含：
- UNet（負責畫圖）
- VAE（負責修飾 & 解碼）
- CLIP（負責理解提示詞）
- 其他參數（例如 SD1.5、SDXL 的細節設定）
🔹 當你在 ComfyUI 加載一個 Checkpoint，它就會自動載入 UNet！
- 所以你不需要單獨手動加載 UNet，因為它本來就包含在 Checkpoint 裡。
💡 比喻：「Checkpoint 就像是一個『完整的畫家工具包』，裡面已經附帶畫筆（UNet）、調色盤（VAE）、參考書（CLIP）！」
