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嗨喽,我刚接触ComfyUI,想从简单的案例开始,一步步挑战更复杂的项目。有没有什么好地方可以找到这种分层次(基础-进阶)的学习案例呢?我想边学边练,这样印象更深刻。

Answer

以下是在飞书学习群中可以找到的 ComfyUI 分层次(基础-进阶)的学习案例:

  • 基础课程:陈旭常用节点讲解和简单的节点制作、长风归庭基础教程+工作流创建、王蓉🍀 🎈 Wang Easy 基础搭建和转绘、唯有葵花向日晴基础教程,工作流开发,实际应用场景、苏小蕊基础教程、Sophy 基础课程、啊乐福基础课程、塵优秀案例、风信基础课程➕平面设计应用场景、北南基础课程、Damon 基础课程、雪娴_CC 基础课程(从安装开始)、Joey 实时转绘工作流、三思基础教程、晓珍、戴志伟基础课程、Moana 基础教程、Jl 基础教程、kk 基础教程、samuel 基础
  • 进阶课程:ヘヘ阿甘采样器原理与优化、热辣 Huolarr-AI 系统课私聊图生视频、咖菲猫咪基础教程/工作流搭建思路/各版本模型使用的优缺点、傅小瑶 Lucky 如何制作多人转绘视频、云尚工作流节点搭建思路、FǎFá 热门节点功能,搭建、森林小羊基本报错解决方式及基础工作流逻辑分析、蜂老六装一百个最新常用插件后如何快速解决冲突问题、阿苏工作流框架设计、aflyrt comfyui 节点设计与开发、老宋&SD 深度解释虚拟环境部署和缺失模型的安装、Liguo 模型训练、郑个小目标针对于某个插件的深入讲解、波风若川报错解决、皮皮 Peter 工作流的设计规划和调优逻辑、Jāy Līn 锦鲤工作流搭建逻辑和原理、K 如何本地部署基础生图参数选择工作流的基本应用、Adai 基础课程、镜生视频、梦飞基础教程、🙋🙋🙋各个节点讲解和参数含义、Mr.大狐🏝报错解决、Duo 多吉~基础课程、渔舟基础课程+工作流搭建思路、乔木船长工作流、☘️基础教程、☘基础教程、工作流设计+典型案例剖析、麒白掌工作流搭建、OutSider 风格迁移、吴鹏基础+工作流搭建、拾光工作流基础搭建从入门到精通、茶浅浅。视频转绘/节点工作流介绍、百废待.新(早睡版)工作流从入门到进阶、电商应用场景、小马哥人物一致性分镜画面生成、C 张工作流搭建+电商落地应用、uui 视频风格迁移、你头发炸了基础教程搭建思路、阿头实战案例分享
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References

ComfyUI共学快闪

35.陈旭常用节点讲解和简单的节点制作36.长风归庭基础教程+工作流创建37.ヘヘ阿甘采样器原理与优化38.王蓉🍀 🎈 Wang Easy基础搭建和转绘39.唯有葵花向日晴基础教程,工作流开发,实际应用场景40.热辣Huolarr-AI系统课私聊图生视频41.咖菲猫咪基础教程/工作流搭建思路/各版本模型使用的优缺点42.傅小瑶Lucky如何制作多人转绘视频43.云尚工作流节点搭建思路。44.FǎFá热门节点功能,搭建45.森林小羊基本报错解决方式及基础工作流逻辑分析46.苏小蕊基础教程47.Sophy基础课程48.蜂老六装一百个最新常用插件后如何快速解决冲突问题49.阿苏工作流框架设计50.aflyrt comfyui节点设计与开发51.老宋&SD深度解释虚拟环境部署和缺失模型的安装52.Liguo模型训练53.啊乐福基础课程54.塵优秀案例55.风信基础课程➕平面设计应用场景56.北南基础课程57.视频工作流框架设计58.Damon基础课程

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需求收集:1.Stuart风格迁移2.红泥小火炉基础课程3.大雨换背景图4.Anna娜娜°图生3D5.🎵柒小毓基础课程6.Ting基础课程7.郑个小目标针对于某个插件的深入讲解8.波风若川报错解决9.chen工作流的研发10.朱敏🎈基础课程,工作流11.王卓圻基础课程12.南城基础课程13.Zero one工作流开发14.梓阳基础课程15.蓝牙耍手机工作流搭建思路16.皮皮Peter工作流的设计规划和调优逻辑17.Jāy Līn锦鲤工作流搭建逻辑和原理18.K如何本地部署基础生图参数选择工作流的基本应用19.Adai基础课程20.镜生视频21.x基础教程22.梦飞基础教程23.🙋🙋🙋各个节点讲解和参数含义24.戴志伟基础课程25.雪娴_CC基础课程,从安装开始26.Joey实时转绘工作流27.倪星宇28.22换脸换背景实践落地29.早點睡覺30.CT优秀案例31.三思基础教程32.晓珍33.Mr.大狐🏝报错解决34.Duo多吉~基础课程

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59.渔舟基础课程+工作流搭建思路60.乔木船长工作流61.☘️基础教程62.☘基础教程63.工作流设计+典型案例剖析64.麒白掌工作流搭建65.OutSider风格迁移66.吴鹏基础+工作流搭建67.拾光工作流基础搭建从入门到精通68.茶浅浅。视频转绘/节点工作流介绍69.百废待.新(早睡版)工作流从入门到进阶70.电商应用场景71.小马哥人物一致性分镜画面生成72.C张工作流搭建+电商落地应用73.Moana基础教程74.uui视频风格迁移75.你头发炸了基础教程搭建思路76.阿头实战案例分享77.Jl基础教程78.kk基础教程79.samuel基础,节点

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2025-01-21
AI 营销最佳实践或案例
以下是一些 AI 营销的最佳实践或案例: 大淘宝设计部 2023 年度 AI 设计实践: 1. 品牌超级符号映射:根据品牌符号的模型训练和结构控制,用户输入丰富关键词可快速完成准确的超级符号主视觉。案例包括双 11 AI 创作赢红包、双 11 联合传播猫头海报&花车大巡游、超级品类日 品牌符号系列海报。 2. 品牌 IP 形象 AI 生成:训练特定的天猫/淘宝/营销 IP 公仔模型,根据不同需求稳定输出定制化 IP 形象,还可形成素材库。案例有天猫 AI 玩行动 品牌联合海报、天猫双 11 出游主题喵卡、淘宝天猫一起冲亚、天猫 U 先公仔三视图生成及应用。 3. 传播&投放:案例有双 11 超级发布 品牌联合海报、媒介投放开屏海报。 4. 大促营销:通过 AI 生成图像或素材,结合平面合成及修正,确保符合品牌形象,精准表达营销活动主题,快速生成多个设计变体并迭代优化。案例包括淘宝天猫大促视觉、双 11 大促 横向会场版头模板化应用、天猫小黑盒 新品联名。 AI 在活动策划中的应用案例: 1. 活动主题及内容生成:根据活动目标、参与者背景等信息,生成合适的活动主题和内容框架建议,例如通过对话生成模型提出活动主题和议程草案。 2. 邀请函和宣传文案生成:基于活动信息生成吸引人的邀请函和宣传文案,增强宣传效果。例如微软在 Build 大会上使用 AI 生成了 8000 多份个性化的邀请函。 3. 现场活动管理:利用计算机视觉、语音识别等辅助管理活动现场的人流、秩序等。例如基于人群密度的通道引导、实时翻译等。 4. 虚拟助手:AI 对话系统作为虚拟活动助手,为参与者提供信息查询、问题咨询等服务。例如 Replika 提供了智能的虚拟活动助手应用。 5. 活动反馈分析:自动分析活动反馈(文字、语音等),总结关键观点和改进建议。例如飞书和钉钉的会议总结功能。 6. 活动营销优化:基于参与者行为数据,优化营销策略,实现个性化营销。例如针对目标受众的定向广告投放等。 AIGC 商业视频落地经验分享: 1. AIPO 校园创投活动:10 月 20 号将在全国 20 多所高校举办线下 AIPO 模拟创业者和投资人的活动,校园大使确定举办校内线下活动的报名今晚 8 点半截止。 2. AI 商业片分享:邀请自媒体博主 EM7 和南柒老师讲解如何使用 AIGC 工具完成品牌方合作,包括实战项目、合作品牌、案例区分、制作流程等,并提及不同平台发作品的区别。 3. 品牌营销与营销的概念差异:品牌营销侧重于让用户记住品牌,加深大众记忆;营销则以销售和转化为目的,更着重于产品本身。 4. AI 在品牌广告中的应用案例:如伊利的黏土风格广告,通过特定元素复原运动员形象,属于品牌广告。 5. AI 在营销广告中的应用案例:某宝好物节的广告,旨在促进消费,属于营销广告。 6. AI 视频制作的突破与挑战:路特斯的广告在时间有限的情况下仍做出尝试和突破,早期 AI 技术下的视频存在一些痛点,后续不断改进。
2025-01-20
国内优秀Agent应用案例
以下是一些国内优秀的 Agent 应用案例: 1. Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,集成丰富插件工具拓展 Bot 能力边界。 2. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者根据需求打造产品能力。 3. 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于客服、营销、销售等多种场景,提供多种成熟模板,功能强大且开箱即用。 4. 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉强大的场景和数据优势,在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色,提供更深入的环境感知和记忆功能。
2025-01-19
国内优秀智能体案例
以下是一些国内优秀智能体案例: 在车辆使用指南维度,多个大模型表现优异,达到 80 分以上,在操作指南、车辆故障诊断、维修保养等任务上具备较高交互成熟度。 在汽车场景中,部分 13 14B 中小模型超过云端闭源模型,展现出端侧模型满足用户需求的良好能力和巨大潜力。 在社交方向,有用户注册后先创建自己的智能体,让其与他人的智能体聊天,然后真人介入的有趣场景。 字节推出的“扣子”是用于开发下一代 AI 聊天机器人的构建平台。 国内存在如 Dify.AI 等智能体开发平台。
2025-01-19
2024大模型典型应用案例集
以下是 2024 大模型的一些典型应用案例及相关信息: 《2024 大模型典型示范应用案例集》汇集了 97 个优秀案例,展示了大模型技术在教育、医疗、金融、政务等多个行业和领域的应用。案例由阿里云、百度、华为等领先企业实施,上海成为应用落地的热点地区,大中型企业是主要试验场。AI 智能体和知识库成为提升大模型落地实效的关键手段。 在智能终端行业,中国超半数手机厂商都在使用文心大模型,包括三星、荣耀、vivo、OPPO、小米等主流手机品牌;上汽大众、吉利汽车、蔚来汽车、长安汽车等十余家车企已接入百度文心大模型。 整体来看,在主流大模型厂商中,百度表现突出,拿下最关键的中标项目数量、中标金额两项第一。截至 11 月,其文心大模型日均调用量超过 15 亿次,千帆平台帮助客户精调了 3.3 万个模型、开发了 77 万个企业应用。今年三季度财报披露,百度智能云营收达 49 亿元,同比增长 11%,其增长主要由互联网、教育、金融等行业对模型训练和推理的高需求带动。 企业想要真正将大模型在自身场景落地,需要具备构建算力、数据治理、模型训练、场景落实、应用搭建、持续运营、安全合规等整套能力。 相关报告: 《信达证券:AI 行业设计领域专题报告:Adobe AI 功能覆盖全面,Canva、美图等力争上游》 《中国信通院:大模型基准测试体系研究报告(2024 年)》 《埃森哲:人工智能行业:2024 在生成式人工智能时代重塑工作、劳动力和员工》 此外,还有一些相关活动,如: 2024 年是国内大模型技术加速落地的关键年份,各大厂商如百度、阿里、字节等在 AI 大模型领域展开激烈竞争。百度凭借 40 个中标项目和 2.74 亿元中标金额在行业中处于领先地位。尤其在金融、智能终端等行业,百度文心大模型的应用广泛,表现亮眼。 🏮「非遗贺春」魔多蛇年春节 AI 模型创作大赛,大赛时间 2024 年 12 月 24 日2025 年 1 月 15 日。大赛奖池【¥12000】现金奖励+官方高含金量荣誉证书+会员与算力激励+流量激励。双赛道同时开启,赛道一【春节】+赛道二【爱非遗 AI 传承】。本次活动由浙江省非遗保护中心(浙江省非遗馆)指导×浙江省非遗保护基金会主办×魔多 AI 联合承办,由提供社区传播支持。
2025-01-16
消费行业ai案例
以下是一些消费行业的 AI 案例: 《2024 生成式 AI 商业落地白皮书》由火山引擎、RollingAI 和 InfoQ 研究中心联合发布,为 CXO 提供 AI 转型战术指南。书中通过 240 个应用场景地图,展示了 AI 在消费零售等行业的落地案例,探讨了 AI 基础设施构建、项目落地准备和快速补齐能力差距等关键问题,并提出了八步实施大模型接入的方法论。 关于 AI 的最强大之处之一是它能使产品个性化用户体验。这方面的早期应用已经出现在教育科技和搜索中,预计这种定制将是许多 AI 启用产品的核心价值主张。 此外,人工智能在汽车行业也有广泛应用: 自动驾驶技术:利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定,自动驾驶汽车能够自主导航和驾驶。 车辆安全系统:AI 被用于增强车辆的安全性能,如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测系统。 个性化用户体验:AI 可以根据驾驶员的偏好和习惯来调整车辆设置。 预测性维护:通过分析车辆的实时数据,AI 可以预测潜在的故障和维护需求。 生产自动化:在汽车制造过程中,AI 被用于自动化生产线,提高生产效率和质量控制。 销售和市场分析:汽车公司使用 AI 来分析市场趋势、消费者行为和销售数据。 电动化和能源管理:AI 在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用。 共享出行服务:AI 支持的共享出行服务,使用 AI 来优化路线规划、调度车辆和定价策略。 语音助手和车载娱乐:AI 驱动的语音助手允许驾驶员通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 车辆远程监控和诊断:AI 系统可以远程监控车辆状态,提供实时诊断和支持。
2025-01-14
ComfyUI_LayerStyle
ComfyUI_LayerStyle 相关内容如下: 加载模型部分: 下好工作流中的所需三张图片“SeasonYou_Reference、BG、MASK”以及上传自己所需的照片到 Input 部分。右上角放自己的人像图片(非人像会报错提示“no face detected”)。 对于 vae 加载器部分,选择 xl 版本(因为大模型用的 xl)的 vae 即可。 对于 ipadater 部分,倘若加载器部分报错说 model 不存在,将文中画圈部分修改调整到不报错。 Pulid 部分,除了下载好对应的节点以及参考官方网站最下面的安装对应要求外,还要注意对应安装一些内容,具体要求可查看云盘中命名为“pulid 插件模型位置.png”及对应的云盘链接:PulID 全套模型 链接:https://pan.baidu.com/s/1ami4FA4w9mjuAsPK49kMAw?pwd=y6hb 提取码:y6hb ,否则将会报错。 爆肝博主 ZHO 的更新记录: 3 月 7 日:ComfyUI 支持 Stable Cascade 的 Inpainting ControlNet,ComfyUI 作者在示例页面给出了说明和工作流:https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/stable_cascade/ ,博主自己也整理了一版,分享在:https://github.com/ZHOZHOZHO/ComfyUIWorkflowsZHO ,说明第二个 inpainting+composite 是将原图帖回到重绘之后的效果,是非必要项,按需使用。 3 月 6 日:国内作者把 ps 很多功能都迁移到了 ComfyUI 里,项目是:https://github.com/chflame163/ComfyUI_LayerStyle 。最新版 ComfyUI 支持了一系列图像形态学处理,包括 erode 腐蚀(去除小噪点/分离相邻对象)、dilate 膨胀(填补小洞/连接临近对象)、open 开(先腐蚀后膨胀)、close 闭(先膨胀后腐蚀)、gradient 梯度(膨胀与腐蚀之差)、top_hat 顶帽(原图与开之差)、bottom_hat 底帽(原图与闭之差)。使用方法为:1)更新 ComfyUI;2)右键 image/postprocessing/ImageMorphology;3)接上图像输入和输出即可。
2025-01-15
在comfyUI中可以接入哪些api,又和3D相关的吗
在 ComfyUI 中可以接入以下与 3D 相关的 API: 1. @CSM_ai:可以将文本、图像或草图转换为 3D 素材,并直接应用于游戏中,无需后期处理。体验地址:https://cube.csm.ai ,https://x.com/xiaohuggg/status/1763758877999587757?s=20 2. Move AI 推出的 Move API:可以从 2D 视频生成 3D 运动数据,支持多种 3D 文件格式导出,为 AR 应用、游戏开发等提供高质量 3D 运动数据。链接:https://move.ai/api ,https://x.com/xiaohuggg/status/1761590288576061573?s=20 3. ComfyUI 3D Pack 引入 3D 图像处理:可以快速将图片转换为 3D 模型,支持多角度查看,使用 3D 高斯扩散技术提升模型质量,支持多种格式导出,集成先进 3D 处理算法。链接:https://github.com/MrForExample/ComfyUI3DPack/tree/main ,https://x.com/xiaohuggg/status/1755824687811346514?s=20 此外,ZHO 博主有关于 ComfyUI 的更新记录: 1. 4 月 18 日,ComfyUI Stable Diffusion 3 API 已更新为 V1.5 版,图生图和 SD3 Turbo 都可以正常使用,但 SD3 图生图模式不支持选择比例,SD3 Turbo 模型不支持负面提示词。使用方法是先申请 API,然后填入 config.json 文件即可(每账户 25 免费积分),SD3 每张图 6.5 积分(比较贵)。项目地址:https://github.com/ZHOZHOZHO/ComfyUIStableDiffusion3API ,SD3 API ComfyUI 节点测试成功。 2. 4 月 17 日,Stability AI 刚刚发布了 Stable Diffusion 3 和 Stable Diffusion 3 Turbo,现在已经可通过 Stability AI 开发者平台 API 使用,SAI 计划在不久的将来通过会员资格提供模型权重。详情:https://bit.ly/3W43FjY
2025-01-14
在comfyUI中可以接入哪些节点
在 ComfyUI 中可以接入以下类型的节点: 1. 输入节点: 文本提示节点:用于输入生成图像的文本描述。 图像输入节点:用于输入基础图像进行二次生成。 噪声节点:用于输入初始噪声图像。 2. 处理节点: 采样器节点:选择图像生成所使用的采样器。 调度器节点:选择图像生成所使用的调度器。 CFG Scale 节点:调整引导式采样的强度。 步数节点:设置图像生成的迭代步数。 3. 输出节点: 图像输出节点:显示生成的最终图像。 4. 辅助节点: 批处理节点:支持批量生成多个图像。 图像变换节点:提供图像旋转、翻转等功能。 图像融合节点:可以将多个图像合并成一个。 此外,还有一些特定的节点插件,如: 1. PuLID 节点插件: model:使用预训练的基础文本到图像扩散模型,如 Stable Diffusion。 pulid:加载的 PuLID 模型权重,定义 ID 信息如何插入基础模型。 eva_clip:用于从 ID 参考图像中编码面部特征的 EvaCLIP 模型。 face_analysis:使用 InsightFace 模型识别和裁剪 ID 参考图像中的面部。 image:提供的参考图像用于插入特定 ID。 method:选择 ID 插入方法,如“fidelity”(优先保真度)、“style”(保留生成风格)和“neutral”(平衡两者)。 weight:控制 ID 插入强度,范围为 0 到 5。 start_at 和 end_at:控制在去噪步骤的哪个阶段开始和停止应用 PuLID ID 插入。 attn_mask:此选项用于提供灰度掩码图像,以控制 ID 自定义的应用位置,但并不是必需输入,而是可选输入。 Advanced Node:提供了高级节点,可以通过调整 fidelity 滑块和 projection 选项进行更精细的生成调优。 2. 中文提示词输入相关节点: 安装完成后,在【新建节点】【Alek 节点】下,有【预览文本】、【绘画】、【姿态】、【clip 文本编码器】和【翻译文本】这五个节点。 【clip 文本编码器(翻译)】可代替自带的【clip 文本编码器】,直接输入中文。但引用负向 embedding 时,文件夹路径不能有中文。 【翻译文本】节点可代替【元节点】,在 sdxl 流程中,当需要将文本信息单独列出来时使用。 【预览文本】节点可连接到【翻译文本】检查翻译是否正确。 如果翻译失效,可双击“embedded_instail”进行安装,然后用记事本打开 BaiduTranslate.py,填入在百度翻译开发平台申请的 ID 和密码,即可正常翻译。
2025-01-14
可以把tripo的节点接入comfyui吗
要将 tripo 的节点接入 ComfyUI,您可以参考以下步骤: 1. 确保后面有一个空格。然后将 requirements_win.txt 文件拖到命令提示符中(如果您在 Windows 上;否则,选择另一个文件 requirements.txt)。拖动文件将在命令提示符中复制其路径。 2. 按 Enter 键,这将安装所有所需的依赖项,使其与 ComfyUI 兼容。请注意,如果为 Comfy 使用了虚拟环境,必须首先激活它。 3. 在使用自定义节点之前,有一些要注意的事项: 您的图像必须放在一个以命名的文件夹中。那个数字很重要:LoRA 脚本使用它来创建一些步骤(称为优化步骤…但别问我是什么^^’)。它应该很小,比如 5。然后,下划线是必须的。 对于 data_path,您必须写入包含数据库文件夹的文件夹路径。例如:C:\\database\\5_myimages ,您必须写 C:\\database 。 Python 在这里需要斜杠,但节点会自动将所有反斜杠转换为斜杠。文件夹名称中的空格也不是问题。 4. 参数方面: 在第一行,您可以从 checkpoint 文件夹中选择任何模型。然而,据说您必须选择一个基本模型进行 LoRA 训练。 您选择一个名字为您的 LoRA,如果默认值对您不好,就更改这些值(epochs 数应该接近 40),然后启动工作流程! 5. 一旦您点击 Queue Prompt,所有事情都会在命令提示符中发生。 6. 建议与字幕自定义节点和 WD14 标签一起使用。但请注意,在制作字幕时禁用 LoRA 训练节点。因为 Comfy 可能会在制作字幕之前启动训练。 7. 关于 Tensorboard:训练会在 log 文件夹中创建一个日志文件,该文件夹会在 Comfy 的根文件夹中创建。该日志可能是一个可以在 Tensorboard UI 中加载的文件。 ComfyUI 的核心是其节点式界面,节点类型包括输入节点(如文本提示节点、图像输入节点、噪声节点)、处理节点(如采样器节点、调度器节点、CFG Scale 节点、步数节点)、输出节点(如图像输出节点)、辅助节点(如批处理节点、图像变换节点、图像融合节点)。用户可以通过拖放和连接各种节点来创建自定义的图像生成工作流,还可以创建自定义节点来扩展功能,自定义节点安装目录为 D:\\ComfyUI\\custom_nodes 。ComfyUI 还提供了丰富的节点管理功能,包括保存/加载节点图、复制/粘贴节点、批量编辑等。
2025-01-14
ComfyUI 万物迁移工作流
ComfyUI BrushNet: 项目链接: 原项目:https://tencentarc.github.io/BrushNet/ 插件地址:https://github.com/kijai/ComfyUIBrushNetWrapper 模型下载:https://huggingface.co/Kijai/BrushNetfp16/tree/main 第一次运行会自动下载需要的模型,如果是用的 ComfyUIBrushNetWrapper 节点,模型将自动从此处下载:https://huggingface.co/Kijai/BrushNetfp16/tree/main 到 ComfyUI/models/brushnet,因环境问题,也可手动下载放在这个文件夹里。另外,BrushNet 提供了三个模型,个人测试下来,random 这个效果比较好。 工作流:配合 mj 出底图,在底图不变的基础上,添加文字或者图片内容。另外可以使用 GDinoSAm(GroundingDino+Sam),检测和分割底图上的内容,做针对性的修改。 4SeasonYou 工作流副本: 一、加载模型部分(总文件有) 官网下载两个文件。 先点击如图中的左上角部分将加载器展开且选择官网下载好的两个模型,否则将会有以下的问题。 GDino 加载器部分:在链接:处下载以下文件。 然后再次检查自己的文件有没有齐全:在 models 下创建 groundingdino 且配置以下文件命名齐全。同理,sams 也是。对于 groundingdino 和 sams 配置有没有齐全可以使用“抠头发.json”来检验。 然后,接下来很大概率在运行到此节点时会报科学上网的(httpsxxxxx)错误。倘若觉得在此工作流中排除 bug 很慢,不妨使用此网址的工作流(可以直接复制他的 json 内容自己创建一个 txt 文件后粘贴,再改后缀名为 json。)进行操作:。那么就要在尝试稳定的科学上网后重启 UI 跑工作流。
2025-01-14
comfyUI 工作流
ComfyUI 工作流主要包括以下内容: 低显存运行工作流:目的是让 FLUX 模型能在较低显存情况下运行。分阶段处理思路为,先在较低分辨率下使用 Flux 模型进行初始生成,然后采用两阶段处理,即先用 Flux 生成,后用 SDXL 放大,有效控制显存使用,最后使用 SD 放大提升图片质量。工作流流程包括初始图像生成(Flux),涉及 UNETLoader 加载 flux1dev.sft 模型、DualCLIPLoader 加载 t5xxl 和 clip_l 模型、VAELoader 加载 fluxae.sft 等步骤,以及图像放大和细化(SDXL),包括加载 SDXL 模型、放大模型等步骤。 工作流网站: “老牌”workflow 网站 Openart.ai,流量较高,支持上传、下载、在线生成,免费账户有 50 个积分,加入 Discord 可再加 100 积分,开通最低每月 6 美元套餐后每月有 5000 积分,网址为 https://openart.ai/workflows/ 。 ComfyWorkflows 网站,支持在线运行工作流,从实际下载量和访问量来看略少于 openart,网址为 https://comfyworkflows.com/cloud 。 Flowt.ai,网址为 https://flowt.ai/community 。 相关介绍: RPA 很早就出现在工作流编排领域,目标是使符合某些适用性标准的基于桌面的业务流程和工作流程实现自动化。 ComfyUI 将开源绘画模型 Stable Diffusion 进行工作流化操作,提高了流程的可复用性,降低了时间成本,其 DSL 配置文件支持导出导入。 Dify.AI 的工作流设计语言与 ComfyUI 有相似之处,都定义了一套标准化的 DSL 语言,方便导入导出进行工作流复用。 Large Action Model 采用“通过演示进行模仿”的技术,从用户提供的示例中学习。但 Agentic Workflow 存在使用用户较少、在复杂流程开发上不够稳定可靠等问题,同时提出通过自然语言创建工作流的想法。
2025-01-13
我刚打开飞书知识库,新手小白要怎么学习?我想对所有的Ai工具有着熟练的使用,先学习什么,再学习什么
对于新手学习 AI 并熟练使用相关工具,建议按以下步骤进行: 1. 掌握提示词技巧:提示词上手容易且很有用。 2. 实践和尝试: 理论学习后通过实践巩固知识,尝试使用各种产品制作作品。 参考飞书知识库中大家实践后的作品和文章分享,并积极分享自己的实践成果。 3. 体验 AI 产品: 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式,获取实际应用中的第一手体验。 4. 持续学习和跟进: 关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,了解最新发展。 加入 AI 相关社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他爱好者和专业人士交流。 如果希望继续精进,还可以学习以下内容: 1. Python 相关: 属性和方法:学习为类定义属性和方法,并通过对象调用。 继承和多态:了解类之间的继承关系及实现多态。 异常处理:理解异常,学习使用 try 和 except 语句处理错误。 文件操作:学习文件读写、文件与路径操作。 2. AI 背景知识: 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及关系。 历史发展:回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等基本概念。 概率论:掌握基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 算法和模型: 监督学习:了解线性回归、决策树、支持向量机(SVM)等常用算法。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 另外,学习 AI 还可以: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」,熟悉 AI 术语和基础概念,包括主要分支及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 历史、应用和发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习,并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入钻研。 学习 AI 是一个长期过程,需要耐心和持续努力,不要害怕犯错,每个挑战都是成长机会,随着时间推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系并取得成就。
2024-08-21