我添加flux的模型后，在webui中要从哪里找到

在 ComfyUI 中使用 Flux1dev 模型，24G 显存是可以的，但建议内存尽量高于 32G 以避免意外情况的发生。如果您的显卡是 24G 或更高，右键 24G 那个 train_flux_24GLora 的文件。修改脚本路径和参数时，要注意底模路径、VAE 路径、数据集路径，还有下面的 clip 路径和 T5xxl 路径的正确填写。ae.safetensors 和 flux1dev.safetensors 的下载地址为：https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1dev/tree/main 。flux 相关模型（体积较大）的夸克网盘链接：https://pan.quark.cn/s/b5e01255608b ，百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1mCucHrsfRo5SttW03ei0g?pwd=ub9h 提取码：ub9h 。如果 GPU 性能不足、显存不够，底模可以使用 fp8 的量化版模型，下载地址：https://huggingface.co/Kijai/fluxfp8/tree/main 。最后下载 dev 的工作流： ，或者使用官方原版的图片链接 https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/flux/flux_dev_example.png ，打开 ComfyUI 把工作流或图片拖拽到其中即可。

在 ComfyUI 中使用 flux1dev 模型所需的显存情况如下： 相关模型的下载地址：https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1dev/tree/main 。 对于 GPU 性能不足、显存不够的情况，底模可以使用 fp8 的量化版模型，下载地址为：https://huggingface.co/Kijai/fluxfp8/tree/main 。 低显存方案（8G 以下）：flux1devbnbnf4.safetensors ，放入 ComfyUI\\models\\checkpoints 文件夹内，下载链接为 https://huggingface.co/lllyasviel/flux1devbnbnf4/blob/main/flux1devbnbnf4.safetensors 。 此外，还提供了以下相关资源链接： BitsandBytes Guidelines and Flux ：https://github.com/lllyasviel/stablediffusionwebuiforge/discussions/981 ComfyUI_bitsandbytes_NF4 节点：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI_bitsandbytes_NF4

Fluffy 相关提示词描述如下： 含义：这个词用来描述某种质地柔软、轻盈、松散或有蓬松感的物体，常用于适配动物的毛发、云彩、食物、布料，美容化妆等多种材料和场景，着重营造一种温馨、舒适、轻松的氛围。 主题风格： 作用： 增强感官体验：Fluffy 描述的物体通常能提供愉悦的触感体验。 营造舒适氛围：在家居装饰、服装设计等方面，营造一种温暖和舒适的氛围。 吸引视觉注意：在广告和视觉艺术中，fluffy 物体常常被用来抓住观众的目光。 技巧： 材料选择：纤维结构和化学组成的不同，造就了不同的手感和光泽，比如羊毛和棉花。 毛发渲染：专门用于生成和渲染细长、柔软的物体，如动物毛发、人类头发、草地等。 材质特性：类似羽毛等轻盈蓬松材质应考虑空气动力学效应——如何在空中漂浮或飘动。 灯光运用：使用柔光或特定角度的照明来突出材质的轻盈和柔软。 应用： 家居和室内设计：Fluffy 的枕头、抱枕、地毯等家居用品。 时尚与服装：在服装设计中，如毛衣、围巾和冬季外套等，保暖性与时尚感兼顾。 食品工业：在食品制作中，如蛋糕、面包、甜点等，fluffy 的质地是吸引消费者的一个重要因素。 动物和宠物产品：宠物床垫、玩具等，fluffy 的材质可以提供给宠物更大的舒适感。 广告和市场营销：使用 fluffy 的概念在广告中创建吸引人的、温馨的图像。

以下是使用 FLUX 创作艺术作品的方法： 1. 艺术风格 Lora 方面： 可选择如“art_lora 艺术风格”，其特点包括“Cat,European street,exploration,cozy,mysterious,colorful buildings,sunlight through leaves,cobblestone path,high definition,watercolor painting,warm tones,bright lighting effects,paper texture”。Lora 下载地址为：https://hfmirror.com/Kijai/fluxlorascomfyui/tree/main/xlabs 。 还有“FLUX超写实黑悟空V1”等风格，详情可点击：https://www.liblib.art/modelinfo/5e4a4cc0e3674818a9f8454a63cc0115?from=pic_detail 。 XLabsAI 发布了 6 个不同 Lora，包括“mjv6_lora Midjourney 风格”“realism_lora 写实风格”“anime_lora 动漫风格”“disney_lora 迪斯尼风格”“scenery_lora 风景风格”，并提供了相应示例。 2. Lora 使用方法： 下载 lora 文件。 放入 comfy/models/loras 文件夹内。 使用 ComfyUI 工作流（其实就是上面文生图基础工作流加上一个简易 Lora 加载器），加载您需要的 Lora 风格。工作流文件如“flux1+lora 加载.json”，可通过 https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/KZoGbKe3yo4YHgxnNg6cELfPnwg?allow_redirect=1 下载。 3. 教程参考： 。 4. 示例作品：大家可以在哩布的返图区找到更多灵感，群友作品包括鹏程、海波、CYCHENYUE 等。

WebUI 可以使用 FLUX 模型。以下是相关的下载和使用信息： ae.safetensors 和 flux1dev.safetensors 下载地址：https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1dev/tree/main 。 flux 相关模型（体积较大）的夸克网盘链接：https://pan.quark.cn/s/b5e01255608b 。 flux 相关模型（体积较大）的百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1mCucHrsfRo5SttW03ei0g?pwd=ub9h 提取码：ub9h 。 如果 GPU 性能不足、显存不够，底模可以使用 fp8 的量化版模型，下载地址：https://huggingface.co/Kijai/fluxfp8/tree/main 。 下载 dev 的工作流： 或者官方原版的图片链接 https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/flux/flux_dev_example.png ，打开 ComfyUI，把工作流或图片拖拽到 ComfyUI 里。 郑敏轩的 Flux 的 controlnet 系列中 TheMisto.ai 的 MistoLine 版： 注意：该 ControlNet 与 Flux1.dev 的 fp16/fp8 以及使用 Flux1.dev 量化的其他模型兼容。 需要节点（可以 git clone 方式下载或通过以下网盘）： 夸克网盘：链接：https://pan.quark.cn/s/ad43dd5152a6 。 百度网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/1NcOdG4AV68xTup8FvphsYA?pwd=lpvc 提取码：lpvc 。 模型： 夸克网盘：链接：https://pan.quark.cn/s/5551e813db21 。 百度网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/1Ntf4MbTCGJ5TYDv6mgvqNQ?pwd=zhfq 提取码：zhfq 。 处理：将模型放到 ComfyUI\\models\\TheMisto_model 文件夹中。 导入官方工作流 。所需要的两个模型：

WebUI 可以使用 FLUX 模型。以下是相关的下载和使用信息： ae.safetensors 和 flux1dev.safetensors 的下载地址：https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1dev/tree/main 。 夸克网盘链接：https://pan.quark.cn/s/b5e01255608b 百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1mCucHrsfRo5SttW03ei0g?pwd=ub9h 提取码：ub9h 如果 GPU 性能不足、显存不够，底模可以使用 fp8 的量化版模型，下载地址：https://huggingface.co/Kijai/fluxfp8/tree/main 。 dev 的工作流： 官方原版的图片链接：https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/flux/flux_dev_example.png ，打开 ComfyUI ，把工作流或图片拖拽到 ComfyUI 里。 郑敏轩的 Flux 的 controlnet 系列： TheMisto.ai 的 MistoLine 版，该 ControlNet 与 Flux1.dev 的 fp16/fp8 以及使用 Flux1.dev 量化的其他模型兼容。 节点： 可以 git clone 方式下载或通过压缩包。 夸克网盘：链接：https://pan.quark.cn/s/ad43dd5152a6 百度网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/1NcOdG4AV68xTup8FvphsYA?pwd=lpvc 提取码：lpvc 模型： 夸克网盘：链接：https://pan.quark.cn/s/5551e813db21 百度网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/1Ntf4MbTCGJ5TYDv6mgvqNQ?pwd=zhfq 提取码：zhfq 处理：将模型放到 ComfyUI\\models\\TheMisto_model 文件夹中。 导入官方工作流： ，所需要的两个模型。

开发 Stable Diffusion 在线 Web UI 可以按照以下步骤进行： 1. 安装必要的软件环境： 安装 Git 用于克隆源代码。 安装 Python 3.10.6 版本，确保勾选“Add Python 3.10 to PATH”选项。 安装 Miniconda 或 Anaconda 创建 Python 虚拟环境。 2. 克隆 Stable Diffusion Web UI 源代码： 打开命令行工具，输入命令 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stablediffusionwebui.git ，将源代码克隆到本地目录。 3. 运行安装脚本： 进入 stablediffusionwebui 目录，运行 webuiuser.bat 或 webui.sh 脚本，它会自动安装依赖项并配置环境。等待安装完成，命令行会显示 Web UI 的访问地址。 4. 访问 Web UI 界面： 复制命令行显示的本地 Web 地址，在浏览器中打开，即可进入 Stable Diffusion Web UI 的图形化界面。 5. 学习 Web UI 的基本操作： 了解 Web UI 的各种设置选项，如模型、采样器、采样步数等。尝试生成图像，观察不同参数对结果的影响。学习使用提示词（prompt）来控制生成效果。 6. 探索 Web UI 的扩展功能： 了解 Web UI 支持的各种插件和扩展，如 Lora、Hypernetwork 等。学习如何导入自定义模型、VAE、embedding 等文件。掌握图像管理、任务管理等技巧，提高工作效率。 在完成了依赖库和 repositories 插件的安装后，还需要进行以下配置： 将 Stable Diffusion 模型放到/stablediffusionwebui/models/Stablediffusion/路径下。然后到/stablediffusionwebui/路径下，运行 launch.py 即可。运行完成后，将命令行中出现的输入到本地网页中，即可打开 Stable Diffusion WebUI 可视化界面。进入界面后，在红色框中选择 SD 模型，在黄色框中输入 Prompt 和负向提示词，在绿色框中设置生成的图像分辨率（推荐设置成 768x768），然后点击 Generate 按钮进行 AI 绘画。生成的图像会展示在界面右下角，并保存到/stablediffusionwebui/outputs/txt2imgimages/路径下。 如果选用 Stable Diffusion 作为 AIGC 后台，需要注意： DallE 缺乏室内设计能力，MidJourney 出图效果好但无法基于现实环境重绘，Stable Diffusion 出图成功率较低，但可调用 controlnet 的 MLSD 插件捕捉现实环境线条特征做二次设计。安装 Stable Diffusion WEB UI 后，修改 webuiuser.bat 文件加上 listen 和 API 参数，让 Stable Diffusion 处于网络服务状态。代码如下： @echo off set PYTHON= set GIT= set VENV_DIR= set COMMANDLINE_ARGS=xformers nohalfvae listen api git pull call webui.bat 让 Stable Diffusion 具有 AI 室内设计能力的步骤： 1. 下载室内设计模型（checkpoint 类型），放到 stable diffusion 目录/models/stablediffusion 下面。 2. 安装 controlnet 插件，使用 MLSD 插件，实现空间学习。 通过 API 方式让前端连接到 Stable Diffusion 后台的具体代码在前端开发详细展开，API 参考文档可选读。

理论上，在应用完全相同参数（如 Step、CFG、Seed、prompts）的情况下，SD ComfyUI 出图和 SD WebUI 出图应当能保持图片效果一模一样。但在实际操作中可能会存在一些差异，比如： 提示词的多个条件下，SD 生成的图像可能无法全部满足，这与提示词引导系数有关，该系数关系到出图与文字的相关程度。 不同的模型和配置也可能影响出图效果，例如 SDXL 的大模型分为 base、refiner 以及配套的 VAE 模型，用于调节图片的画面效果和色彩。 需要注意的是，相同参数下要达到完全一致的出图效果并非绝对，还会受到多种因素的综合影响。

以下是关于 Flux 的 lora 模型训练的相关信息： Flux GGUF 模型：https://huggingface.co/city96/FLUX.1devgguf/tree/main GGUF 配套节点插件：https://github.com/city96/ComfyUIGGUF 在最新版本的 ComfyUI 中，GGUF 的节点插件可在 Manager 管理器中搜到下载安装，但 NF4 的配套节点插件搜不到。 注意使用精度优化的低配模型时，工作流和原版不同。把官方的 fp8 工作流中底模的节点换成 NF4 或者 GUFF 即可。 相关生态发展迅速，有 Lora、Controlnet、IPadpter 相关生态建设，字节最近发布的 Flux Hyper lora 可用于 8 步快速生图。下节将先讲讲 Flux 的 lora 训练。

以下是关于让 AI 润色两句话使其符合科研论文用语习惯且有逻辑的指令建议： 首先，明确您要润色的两句话的具体内容，并清晰地向 AI 描述您的需求。例如：“请将以下两句话按照科研论文的用语习惯进行润色，使其逻辑清晰、表达准确。句子 1：。” 在指令中，可以强调一些具体的要求，比如：“适当调整语序和表达方式，在不改变原意的基础上，优化句子结构，使其更具学术性和专业性。” 同时，您还可以补充一些相关的背景信息或特定的学科领域，以便 AI 更好地理解您的需求并进行更精准的润色。 常见的适合文章润色的 AI 工具包括： 1. Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体的 AI 写作助手，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于学生和写作人员的多方面写作辅助。 3. Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，可以帮助用户优化文章的语言表达。 6. Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可以根据输入生成符合要求的学术论文。 总的来说，这些 AI 工具涵盖了文章润色的各个环节，包括校对、改写、大纲生成、内容生成等，可以有效提高写作效率和质量。科研人员和学生可以根据自身需求选择合适的工具进行使用。

以下是为您推荐的可以把中文字幕翻译成英文字幕并添加到原视频的工具： 1. 按照一种方案，您可以： 用 whisper 生成原视频的英文字幕。 让 GPT 结合字幕全文翻译，并根据原英文字幕的拆分，将译文进行同样行数的拆分。 将 GPT 译文拆分的结果插入到原英文字幕文件中形成一个新的双语字幕文件。这个过程中的执行脚本可以让 GPT 写。 2. 另外，还有以下单独的视频自动字幕工具推荐： Reccloud：免费的在线 AI 字幕生成工具，可上传视频精准识别，能对识别的字幕进行翻译，自动生成双语字幕。已处理 1.2 亿+视频，识别准确率接近 100%。 绘影字幕：一站式专业视频自动字幕编辑器，提供字幕制作和翻译服务，支持 95 种语言，准确率高达 98%，可自定义字幕样式。 Arctime：能对视频语音自动识别并转换为字幕，支持自动打轴，支持 Windows 和 Linux 等主流平台及 SRT 和 ASS 等字幕功能。 网易见外：国内知名语音平台，支持视频智能字幕功能，转换正确率较高，支持音频转写功能。 以上工具各有特点，您可以根据自身需求选择最适合的。请注意，部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。