我添加flux的模型后，在webui中要从哪里找到

Flux 和 SDXL 出图主要有以下区别： 1. 生成人物外观：Flux 存在女生脸油光满面、下巴等相同外观问题，而 SDXL 相对在这方面有改进。 2. 模型构成：SDXL 由 base 基础模型和 refiner 优化模型两个模型构成，能更有针对性地优化出图质量；Flux 中 Dev/Schnell 是从专业版中提取出来，导致多样性丧失。 3. 处理方式：在低显存运行时，可采用先使用 Flux 模型进行初始生成，再用 SDXL 放大的分阶段处理方式，有效控制显存使用。 4. 模型参数和分辨率：SDXL 的 base 模型参数数量为 35 亿，refiner 模型参数数量为 66 亿，总容量达 13G 之多，基于 10241024 的图片进行训练，可直接生成 1000 分辨率以上的图片，拥有更清晰的图像和更丰富的细节；而 Flux 在这方面相对较弱。

Flux 和 SD3.5 出图存在以下区别： 1. 模型性质：Flux.1 有多种版本，如开源不可商用的 FLUX.1等。而 SD3.5 未提及相关性质。 2. 训练参数：Flux.1 的训练参数高达 120 亿，远超 SD3 Medium 的 20 亿。 3. 图像质量和提示词遵循能力：Flux.1 在图像质量、提示词跟随、尺寸适应、排版和输出多样性等方面超越了一些流行模型，如 Midjourney v6.0、DALL·E 3和 SD3Ultra 等。 4. 应用场景：Flux.1 可以在 Replicate 或 fal.ai 等平台上试用，支持在 Replicate、fal.ai 和 Comfy UI 等平台上使用，并且支持用户根据自己的数据集进行微调以生成特定风格或主题的图像。而 SD3.5 未提及相关应用场景。 5. 本地运行：文中尝试了在没有 N 卡，不使用复杂工作流搭建工具的 Mac Mini M1 上运行 FLUX.1，以及在边缘设备 Raspberry PI5B 上运行的情况，未提及 SD3.5 的相关内容。 6. 模型安装部署：对于 Flux.1，不同版本的模型下载后放置的位置不同，如 FLUX.1应放在 ComfyUI/models/unet/文件夹中。而 SD3.5 未提及相关安装部署内容。 7. 显存处理：对于 Flux.1，如果爆显存，“UNET 加载器”节点中的 weight_dtype 可以控制模型中权重使用的数据类型，设置为 fp8 可降低显存使用量，但可能会稍微降低质量。而 SD3.5 未提及相关显存处理内容。 8. 提示词使用：在训练 Flux 时，应尽量使用长提示词或自然语言，避免使用短提示词，因为 T5 自带 50%的删标。而 SD3.5 未提及相关提示词使用内容。

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. depth lora 模型：https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1Depthdevlora ，放到：comfyUI\\models\\loras 。 3. 百度网盘分享的 flux1depthdevlora.safetensors ： 链接：https://pan.baidu.com/s/10BmYtY3sU1VQzwUy2gpNlw?pwd=qflr 提取码：qflr

Flux 模型生成动漫风格可能有以下原因： 1. 开源社区的发展：FLUX 发布后，其周边生态发展迅速，有多种相关模型和训练脚本被开发，包括动漫 Lora 等，这为生成动漫风格提供了支持。 2. 优秀的图片质量和美学调教风格：FLUX 具有优秀的图片质量和偏向真实的美学调教风格，这使得它能够适应多种风格的生成，包括动漫风格。 3. 提示词和参数设置：在使用 Flux 模型时，输入的提示词和设置的参数可能会引导模型生成动漫风格的图像。 同时，关于模型的更多信息，您可以参考以下链接获取： 1. 褪色胶片风格 Flux Lora 模型下载：https://www.liblib.art/modelinfo/4510bb8cd80142168dc42103d7c20f82?from=personal_page 2. Xlabs 发布的基于 FLUX 的 Controlnet 模型和 Lora 模型的训练脚本：https://github.com/XLabsAI/xflux 3. Xlabs 的多个 Lora 下载：https://huggingface.co/XLabsAI/fluxRealismLora 4. InstantX 训练的 Canny 模型：https://huggingface.co/InstantX/FLUX.1devControlnetCannyalpha

要提升 Flux 的生图速度，以下是一些相关的依赖和要点： 1. 条件引导：在去噪过程中，模型使用编码后的文本向量来引导图像生成，确保生成的图像与输入的文本描述相符。 2. 采样器：ComfyUI 提供了多种采样算法（如 Euler、DDIM、DPM++等）来控制去噪过程，不同的采样器可能会影响生成速度和结果。 3. Vae 编码：VAE 由编码器和解码器组成。编码器输入图像并输出表示其特征的概率分布，解码器将概率分布映射回图像空间。 4. 结果输出：ComfyUI 最终将生成的图像显示在界面上，用户可进行保存、编辑或用于其他目的。 5. 额外控制：ComfyUI 支持多种高级功能，如图像到图像、Lora、ControlNet、ipadapter 等。 6. 低配置方案：对于显存不够 16G 的情况，开源社区有优化方案。如 NF4 来自 controlnet 的作者，GGUF 包含多个版本。NF4 模型可从 https://huggingface.co/lllyasviel/flux1devbnbnf4/blob/main/flux1devbnbnf4.safetensors 下载，放置在 ComfyUI/models/checkpoint/中，其配套节点插件可通过 git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI_bitsandbytes_NF4.git 获取。GGUF 模型可从 https://huggingface.co/city96/FLUX.1devgguf/tree/main 下载，配套节点插件为 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，NF4 的配套节点插件则搜不到。使用精度优化的低配模型时，工作流和原版不同。相关生态发展迅速，有 Lora、Controlnet、IPadpter 等，字节最近发布的 Flux Hyper lora 可实现 8 步快速生图。

以下是关于 FLUX stable diffusion 的相关信息： ComfyUI 的生图原理：ComfyUI 使用预训练的扩散模型作为核心，包括 FLUX 等模型。在节点化界面中，用户可通过不同模块控制潜在空间操作、UNet 中的推理步骤及条件输入。 稳定扩散的运作：稳定扩散通过逐步去除图像中的噪点来生成艺术作品，它了解世界和书面语言以指导噪点消除过程。 Flux 工具： 制作团队：原 stable diffusion 核心团队因开源理念不合，成立“黑森林”团队，推出 Flux。 型号：首次发布三种型号，包括 Flux pro（闭源使用）、Flux dev（开源，供学习研究，不支持商用）、Flux schnell（开源，开源最彻底，支持商用）。 参数量：参数训练量达 12B，语言支持自然语言。相比之下，SD3 Large 训练参数 8B，SD3 Medium 训练参数 2B。 硬件要求：推理 dev 版本的 Flux 模型时，最低显存需要 16G，建议 24G，模型本身大小约 22G。训练时，优化后 16G 可训练 Lora 模型，DB 方式训练微调模型除显存最低 24G 外，内存需 32G 以上。

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。

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。

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。

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。