我添加flux的模型后，在webui中要从哪里找到

以下是关于 Flux 的 Lora 模型训练的详细步骤： 模型准备： 1. 下载所需模型：t5xxl_fp16.safetensors、clip_l.safetensors、ae.safetensors、flux1dev.safetensors。 注意：不使用时存放位置不限，只要知晓路径即可。训练时建议使用 flux1dev.safetensors 版本的模型和 t5xxl_fp16.safetensors 版本的编码器。 下载脚本： 1. 网盘链接： 夸克网盘链接：https://pan.quark.cn/s/ddf85bb2ac59 百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1pBHPYpQxgTCcbsKYgBi_MQ?pwd=pfsq 提取码：pfsq 安装虚拟环境： 1. 下载完脚本并解压。 2. 在文件中找到 installcnqinglong.ps1 文件，右键选择“使用 PowerShell 运行”。 3. 新手在此点击“Y”，然后等待 1 2 小时的下载过程。下载完成后会提示是否下载 hunyuan 模型，选择“n”不用下载。 数据集准备： 1. 进入厚德云 模型训练 数据集：https://portal.houdeyun.cn/sd/dataset 2. 创建数据集：在数据集一栏中，点击右上角创建数据集，输入数据集名称。 可以上传包含图片 + 标签 txt 的 zip 文件，也可以上传只有图片的文件（之后可在 c 站使用自动打标功能），或者一张一张单独上传照片。建议提前将图片和标签打包成 zip 上传，Zip 文件里图片名称与标签文件应当匹配，例如：图片名“1.png”，对应的达标文件就叫“1.txt”。 上传 zip 以后等待一段时间，确认创建数据集。返回到上一个页面，等待一段时间后上传成功，可以点击详情检查，可预览到数据集的图片以及对应的标签。 Lora 训练： 1. 点击 Flux，基础模型会默认是 FLUX 1.0D 版本。 2. 选择数据集，点击右侧箭头，会跳出所有上传过的数据集。 3. 触发词可有可无，取决于数据集是否有触发词。模型效果预览提示词则随机抽取一个数据集中的标签填入即可。 4. 训练参数这里可以调节重复次数与训练轮数，厚德云会自动计算训练步数。如果不知道如何设置，可以默认 20 重复次数和 10 轮训练轮数。 5. 可以按需求选择是否加速，点击开始训练，会显示所需要消耗的算力。 6. 等待训练，会显示预览时间和进度条。训练完成会显示每一轮的预览图。鼠标悬浮到想要的轮次模型，中间会有个生图，点击会自动跳转到使用此 lora 生图的界面。点击下方的下载按钮则会自动下载到本地。 数据集存放位置：.Flux_train_20.4\\train\\qinglong\\train 运行训练：约 1 2 小时即可训练完成。 验证和 lora 跑图：有 ComfyUI 基础的话，直接在原版工作流的模型后面，多加一个 LoraloaderModelOnly 的节点就可以，自行选择您的 Lora 和调节参数。

以下是关于 Flux 提示词结构的相关知识： 大语言模型就像一个学过无数知识、拥有无穷智慧的人，但在工作场景中，需要通过提示词来设定其角色和专注的技能，使其成为满足需求的“员工”。知识库则相当于给“员工”发放的工作手册，提供特定的信息。 提示词可以设定 Bot 的身份及其目标和技能，例如产品问答助手、新闻播报员、翻译助理等，决定 Bot 与用户的互动方式。详情可参考。 学习提示词可以分为五个维度，从高到低依次是思维框架、方法论、语句、工具和场景。但舒适的学习顺序应反过来，先从场景切入，直接了解在不同场景下提示词的使用及效果对比；然后使用提示词工具，如 Meta Prompt、Al 角色定制等；接着学习有效的提示语句，包括经典论文中的相关语句；再学习有效的方法论，将有效语句及其背后的原理整合成稳定可控的方法；最后掌握思维框架。 此外，还可以通过插件、工作流、记忆库等功能定制 AI Bot。插件可通过 API 连接集成各种平台和服务扩展 Bot 能力，详情参考。

在 Flux 炼丹中，炼丹物品的打标步骤如下： 1. 选择一个基础大模型，如“麦橘写实”，并填写一个 lora 的名字。 2. 将照片导入到丹炉，选择适合的分辨率，可勾选“脸部加强训练”，然后点击“预处理”。手动裁剪照片，预处理后会出现脸部和整体的文件夹，且每张照片会自动打好 tag 标签。 3. 可以给整体添加统一的标签，也可单独给每一张修改标签。标签的作用是帮助 AI 理解图片内容，若想让某些特征成为人物的固定效果，则不填写相关关键词。打标过程需仔细检查每张图片，打标的好坏会影响人物 lora 的泛化性，若想让人物有更多变化，应尽量描述详细。 在打标过程中还需注意以下几点： 1. 注册为开发者，按照流程填写信息，获取 AppID 和密钥，并填入相关位置，开启双语 TAG，检查每幅图的 tag，删除不正确的，新增需要的。 2. 打标要用自然语言，语句精简，选好触发词和打标模型，推荐短标并检查。

flux1depthdev 模型的存放路径如下： 1. 下载 flux1depthdev 模型放到 ComfyUI/models/diffusion_models/文件夹中。 夸克网盘：链接：https://pan.quark.cn/s/571d174ec17f 百度网盘：见前文 2. 也可以将 depth lora 模型存放到 ComfyUI/models/loras 文件夹中。 depth lora 模型：https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1Depthdevlora 3. 百度网盘中也有相关模型： 链接：https://pan.baidu.com/s/10BmYtY3sU1VQzwUy2gpNlw?pwd=qflr 提取码：qflr

Flux inpainting 基于 diffusion train 的 inpainting 通常涉及以下方面： 训练扩散模型在特定的表示上，能够在降低复杂度和保留细节之间达到最优平衡点，显著提高视觉保真度。在模型架构中引入交叉注意力层，使其成为强大且灵活的生成器，能够处理诸如文本和边界框等一般条件输入，实现基于高分辨率卷积的合成。 关于 Midjourney 的训练 prompt 方面： Midjourney 会定期发布新的模型版本以提高效率、连贯性和质量。最新模型是默认的，但也可以通过 version 或 v 参数或使用 /settings 命令选择其他模型版本。不同模型在不同类型的图像上表现出色。Midjourney V5 模型是最新且最先进的模型，于 2023 年 3 月 15 日发布。使用该模型可在 prompt 末尾添加 v 5 参数，或通过 /settings 命令选择 MJ Version 5。该模型具有很高的连贯性，擅长解释自然语言 prompt，分辨率更高，并支持诸如 tile 等高级功能。V5 基础模型具有更广泛的风格范围、对 prompt 响应更灵敏、图像质量更高（分辨率提高 2 倍）、动态范围改进、图像细节更丰富且更准确、文本干扰更少等新特点，还支持 tile 参数实现无缝平铺（实验性）、支持大于 2:1 的 ar 宽高比（实验性）、支持 iw 权衡图像 prompt 与文本 prompt 以及特定的风格和 prompt 方式。

以下是关于 Flux 的 Lora 模型训练的详细步骤： 1. 模型准备： 下载所需模型，包括 t5xxl_fp16.safetensors、clip_l.safetensors、ae.safetensors、flux1dev.safetensors。 注意：不使用时模型存放位置不限，但要知晓路径；训练时建议使用 flux1dev.safetensors 和 t5xxl_fp16.safetensors 版本。 2. 下载脚本： 夸克网盘链接：https://pan.quark.cn/s/ddf85bb2ac59 百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1pBHPYpQxgTCcbsKYgBi_MQ?pwd=pfsq 提取码：pfsq 3. 数据集准备： 建议使用自然语言，与之前 SDXL 的训练类似。 数据集存放位置：.Flux_train_20.4\\train\\qinglong\\train 。 若未准备数据集，此路径中有试验数据集可直接使用。 4. 运行训练：约 1 2 小时即可完成训练。 5. 验证和 lora 跑图：若有 comfyUI 基础，在原版工作流的模型后面，多加一个 LoraloaderModelOnly 的节点，自行选择 Lora 并调节参数。 6. 修改脚本路径和参数： 若显卡为 16G，右键 16G 的 train_flux_16GLora 文件；若显卡为 24G 或更高，右键 24G 的 train_flux_24GLora 文件。 用代码编辑器打开，理论上只需修改红色部分，包括底模路径、VAE 路径、数据集路径、clip 路径和 T5xxl 路径。注意路径格式，避免错误。蓝色部分为备注名称，可改可不改。建议经验丰富后再修改其他深入参数，并做好备份管理。

以下是关于您遇到的“RuntimeError: Couldn't clone Stable Diffusion”错误的分析和解决建议： 这个错误通常表示在克隆 Stable Diffusion 时出现问题。可能的原因包括： 1. 库的某些文件或依赖项已更改或已移除，导致无法找到所需的提交。 2. Git 存储库的状态不正确。 3. 网络连接存在问题。 解决方法如下： 1. 尝试清除本地库并重新克隆 Stable Diffusion，然后再次运行代码。 2. 运行以下命令来检查网络连接：ping files.pythonhosted.org

以下是使用 WebUI 为图像添加噪音的详细步骤： 1. 首先，了解 Stable Diffusion 的加噪原理。从数据集中选择一张干净样本，然后用 random 函数生成 0 3 共 4 种强度的噪声，在每次迭代中随机选择一种强度的噪声添加到干净图片上，完成图片的加噪流程。 2. 在训练过程中，对干净样本进行加噪处理，采用多次逐步增加噪声的方式，直至干净样本转变成为纯噪声。 3. 加噪过程中，每次增加的噪声量级可以不同，假设存在 5 种噪声量级，每次都可以选取一种量级的噪声，以增加噪声的多样性。 4. 与图片生成图片的过程相比，在预处理阶段，先把噪声添加到隐空间特征中。通过设置去噪强度（Denoising strength）控制加入噪音的量。如果去噪强度为 0 ，则不添加噪音；如果为 1 ，则添加最大数量的噪声，使潜像成为一个完整的随机张量。若将去噪强度设置为 1 ，就完全相当于文本转图像，因为初始潜像完全是随机的噪声。

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。

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。

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。

要将 AI 添加到 WPS 中，您可以参考以下步骤： 1. 金山软件已宣布 WPS AI，并将大模型（LLM）能力嵌入四大组件：表格、文字、演示、PDF，支持桌面电脑和移动设备。 2. 申请 WPS AI 内测： 内测申请地址为：https://ai.wps.cn/ ，一般需要等待 1、2 天。 3. 下载软件或选择金山在线： 目前 WPS AI 只支持 Windows、安卓、IOS，Mac 用户可以点击金山文档在线使用，地址为：https://www.kdocs.cn/latest 。 4. 输入大纲和要点： 由于 WPS AI 只支持输入主题，不支持导入大纲，且在输入主题的地方有长度限制，输入内容较多的大纲时偶尔会被重新简化，所以可以简化后再输入。 简化后的大纲需要按照特定格式输入，二级标题前面有一个空格，列表前面有两个空格。 也可以选择输入主题自动生成大纲和要求，例如新建 PPT，选择空白 PPT 或者导入 PPT，进入 PPT 编辑页面等方式。

要设置一个情感陪伴的聊天智能体并使其回复效果接近真人，通过文字人设可以从以下方面入手： 1. 基础信息：包括姓名、性别、年龄和职业等，这是构建角色的基础。 2. 背景和经历：与基础信息密切相关，相互影响。例如，设计一个从事低收入职业的角色，可能来自贫困背景，教育程度不高。 3. 爱好、特长、性格和价值观：由角色的生活经历和成长环境塑造，相互关联。如喜欢唱歌的角色可能梦想成为专业歌手。 4. 规划和目标：可以是短期或长期的愿景，会影响角色的行为和决策。 5. 性格和价值观：对人际关系、社交能力和语言风格有直接影响。如内向性格的角色可能不善言辞，社交圈子狭小。 此外，还可以参考以下具体示例，如“A.I.闺蜜”的人设： 适当询问对方昵称，自己的昵称可由对方定，兜底昵称为皮皮，英文昵称 copi。 以闺蜜口吻说话，模拟非线性对话模式，聊天氛围温馨有温度，真情实感。 增强情感模拟，使用口头化语言，顺着对方的话继续往下，禁止说教。 在安全前提下存储互动信息，使互动更个性化，模拟真人聊天长度。

在 Cursor 中添加模型的方法如下： 1. 使用光标聊天、Ctrl/⌘K 和终端 Ctrl/⌘K，您可以轻松地在您选择的不同模型之间切换。 2. 在 AI 输入框下方，您将看到一个下拉列表，允许您选择要使用的模型。默认情况下，Cursor 已准备好使用以下模型： cursorsmall：cursorsmall 是 Cursor 的自定义模型，它不如 GPT4 智能，但速度更快，用户可以无限制地访问它。 3. 您可以在 Cursor Settings>Models>Model Names 下添加其他模型。 此外，有人通过接入更多模型如 Qwen2.5Coder、Llama3.3、deepseek v3、gemini2.0flash 等对 Cursor 进行配置，但接入再多的模型也无法完全填平 Cursor 免费版和 Cursor Pro 的差距。

要开发您所描述的涉及“个人多名片管理”等功能的小程序，以下是一些参考步骤和相关信息： 微信小程序开发基础： 1. 注册小程序：登录微信公众号首页，选取小程序，用新邮箱绑定注册。 2. 小程序信息填写：注册验证通过后，填写小程序信息和类目，名称可根据功能设定，头像可网上获取或利用工具生成。 3. 开发者工具下载：回到发布流程页面，点击“普通小程序开发者工具”，选择“微信开发者工具”，下载 windows 64 位版本。 4. 创建小程序项目：打开下载好的微信开发者工具，选择创建小程序。注意获取账号信息中的 id，选择不使用云服务，并选择 javascript 基础模板。 相关案例： 1. 有“使用 GPT 的视觉功能和 TTS API 处理和讲述视频”的案例，演示了如何通过视频使用 GPT 的视觉功能。 2. “开发：GLM 等大模型外接数据库”的案例，可调整 prompt，匹配不同知识库，让 LLM 扮演不同角色，如财务分析师、智能客服等。 目前没有与您需求完全匹配的直接可用的开发案例，但您可以参考上述基础步骤和相关案例的思路，结合您的具体需求进行开发。

要使用 Stable Diffusion 给一张图像添加噪音，以下是相关的原理和过程： 在 Stable Diffusion 中，与 GAN 等生成式模型一样，它学习拟合训练集分布，并能够生成与训练集分布相似的输出结果。但与 GAN 相比，SD 模型训练过程更稳定，且具备更强的泛化性能，这归功于其核心的前向扩散过程和反向扩散过程。 在前向扩散过程中，SD 模型持续对一张图像添加高斯噪声直至变成随机噪声矩阵。而在反向扩散过程中，SD 模型进行去噪声过程，将一个随机噪声矩阵逐渐去噪声直至生成一张图像。 Stable Diffusion 的整个训练过程在最高维度上可以看成是如何加噪声和如何去噪声的过程，并在针对噪声的“对抗与攻防”中学习到生成图片的能力。 其训练逻辑为： 1. 从数据集中随机选择一个训练样本。 2. 从 K 个噪声量级随机抽样一个 timestep t。 3. 将 timestep t 对应的高斯噪声添加到图片中。 4. 将加噪图片输入 UNet 中预测噪声。 5. 计算真实噪声和预测噪声的 L2 损失。 6. 计算梯度并更新 SD 模型参数。 在训练时，需要把加噪的数据集输入模型中，每一次迭代用 random 函数生成从强到弱各个强度的噪声，通常会生成 0 1000 一共 1001 种不同的噪声强度，通过 Time Embedding 嵌入到训练过程中。Time Embedding 由 Timesteps（时间步长）编码而来，引入 Timesteps 能够模拟一个随时间逐渐向图像加入噪声扰动的过程。每个 Timestep 代表一个噪声强度（较小的 Timestep 代表较弱的噪声扰动，而较大的 Timestep 代表较强的噪声扰动），通过多次增加噪声来逐渐改变干净图像的特征分布。 以下是一个简单的加噪声流程示例：首先从数据集中选择一张干净样本，然后再用 random 函数生成 0 3 一共 4 种强度的噪声，然后每次迭代中随机一种强度的噪声，增加到干净图片上，完成图片的加噪流程。 在训练过程中，首先对干净样本进行加噪处理，采用多次逐步增加噪声的方式，直至干净样本转变成为纯噪声。接着，让 SD 模型学习去噪过程，最后抽象出一个高维函数，这个函数能在纯噪声中不断“优化”噪声，得到一个干净样本。其中，将去噪过程具像化，就得到使用 UNet 预测噪声，并结合 Schedule 算法逐步去噪的过程。加噪和去噪过程都是逐步进行的，假设进行 K 步，那么每一步，SD 都要去预测噪声，从而形成“小步快跑的稳定去噪”。与此同时，在加噪过程中，每次增加的噪声量级可以不同，假设有 5 种噪声量级，那么每次都可以取一种量级的噪声，增加噪声的多样性。