直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

如何让COMFYUI使用我的INTEL A770显卡?

回答

要让 ComfyUI 使用您的 INTEL A770 显卡,以下是一些相关的步骤和信息供您参考:

首先,ComfyUI 本地安装的方法主要有以下几种:

  1. 命令行安装:
    • 如果您已经安装过 SD WebUI,可以跳到第二步。首先需要打开系统 Terminal,不同系统的 Terminal 可能有所不同。
    • Windows 用户:建议在有 NVIDIA 显卡的电脑上使用。需要下载 Miniconda3,输入相关命令进行安装,然后安装 pytorch 的 nightly 版本。
    • Mac 用户:安装需要根据电脑芯片不同输入不同代码。下载 Miniconda3 并输入相关命令进行安装,最后安装 pytorch。
  2. 安装包安装:仅支持 Windows 系统且显卡必须是 Nivida。下载地址是这里,下载最新版本解压即可使用。

关于 ComfyUI 的硬件配置: ComfyUI 相比 WebUI 配置更低、系统资源占用更少、出图速度更快,最低可在小于 3G 的 GPU 上运行,甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以运行,但速度极慢。SDXL 出来后提高了运行配置,最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存,12GB 流畅运行,推荐 16GB 以上。运行内存最低 32GB,越高越好,最低配会经常爆显存。玩 SD-webui 和 ComfyUI 建议使用 6GB 以上的显存的 NVIDIA 显卡,内存在 16G 以上。硬盘会影响加载模型的速度,最好把软件和模型部署在 SSD 上。

需要注意的是,目前 ComfyUI 对于 INTEL A770 显卡的支持情况可能不太明确,您可能需要根据实际情况进行尝试和调整。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

问:如何在本地安装 ComfyUI

如果你已经安装过SD WebUI,那你可以跳到第二步。首先你需要打开系统Terminal,一般可以通过系统搜索即可找到。Mac和Windows上是长这样的。Windows上因为版本不同,有可能跟我的截图不一样,只要名字对就可以了:然后打开Terminal,不管是什么系统,你应该都会看到类似的界面,可能UI颜色不一样,但一定是一串字符后有一个闪烁的光标:此时不同的系统需要输入不同的命令。[heading4]Windows用户[content]Windows用户我建议你在有NVIDIA显卡的电脑上使用。[heading5]下载Miniconda3[content]第一步输入以下命令:[heading5]安装Miniconda3[content]下载完后,继续输入以下代码,安装Miniconda3:[heading5]安装pytorch[content]安装pytorch的nightly版本即可。输入以下命令:[heading4]Mac用户[content]Mac的安装需要根据你电脑的芯片不同,输入不同的代码。[heading5]下载Miniconda3[content]第一步输入以下命令:[heading5]安装Miniconda3[content]下载完后,继续输入以下代码,安装Miniconda3:在安装Miniconda 3的时候,你会看到「Please,press ENTER to continue」,此时你需要按下回车键。然后会进入阅读协议环节,此时你需要一直按回车,直到显示「Do you accept the license terms?」,然后输入yes,并按下回车。最后会让你确认安装的目录,基本可以不用改,按下回车即可。如果显示「Thank you for installing Miniconda3!」就意味着你完成了安装。[heading5]安装pytorch[content]最后不管是M芯片还是x86都复制以下代码到Terminal:这一步因为需要下载安装一些东西,所以可能会比较久,请耐心等待。当显示「Successfully installed XXXXX」,或者一连串的「Requirement already satisfied」就意味着你完成了所有的安装。

阿澄:小白comfyui学习日记-01解决篇线上部署,和线下部署配置需求

[title]阿澄:小白comfyui学习日记-01解决篇线上部署,和线下部署配置需求[heading2]2现在我们来打个小怪:[heading3]2.2 comfyui本地部署的硬件配置comfyui相比webui:comfyui配置更低;系统资源占用更少;出图速度更快;最低可在小于3G的GPU上运行。甚至没有GPU,光用CPU也可以运行,缺点是速度极慢。SDXL出来后提高了运行配置:最低需要8GB显存+32GB运行内存,12GB流畅运行,推荐16GB以上。运行内存最低32GB,越高越好,最低配会经常爆显存。玩SD-webui和comfyui建议使用6GB以上的显存的NVIDIA显卡,也就是N卡,内存在16G以上。硬盘会影响加载模型的速度,所以最好把软件和模型部署在SSD(固态硬盘)上,这样速度更快。我之前的电脑2060N系8G显存,16g内存。把webui和模型装在2t固态硬盘上,打开速度极快,出图速度也还可以,4张512x768的图不到一分钟就可出来。如果你的电脑能顺畅清晰地玩3A游戏,那玩webui和comfyui也没问题。配置上不封顶,根据自己的需求和预算来即可。以我为例,新需求:做AIGC视频+建模渲染+炼丹(lora)预算2W。起先用2060生图,后发现做AIGC视频比较费时间,且还有做建模渲染的需求。后来向朋友请教,搞了一套次顶配的组装机,加上一个护眼的4K显示器共2W出头。

问:如何在本地安装 ComfyUI

本地安装有两种方法。第一种方法是普适性最强的方法——命令行安装,且安装后二次遇到问题的概率相对较低。但是对于不熟悉命令行以及代码的用户来说,可能会有一定的门槛。另外,ComfyUI的源码地址在[这里](https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI),安装方法写在了Readme中。你也可以按照Readme文档进行操作,并不一定要参照我的教程。[heading3]安装包安装[content]第二种方法是安装包安装。这种方法安装比较简单,下载就能用。ComfyUI的官方安装包:需要注意,目前仅支持Windows系统,且显卡必须是Nivida。下载地址是[这里](https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases),你只想需要下载最新的版本,解压就能使用。

其他人在问
我的电脑显卡是1060 5g,可以使用ai软件吗
1060 5G 显卡可以使用一些 AI 软件,但性能可能会受到一定限制。对于一些对显卡性能要求不太高的 AI 应用,例如简单的图像识别、文本处理等,您的显卡能够满足基本需求。然而,对于较为复杂的 AI 任务,如大规模的深度学习模型训练、高质量的 AI 绘画生成等,可能会出现运行速度较慢、效果不理想的情况。 如果您只是初步尝试使用 AI 软件,或者进行一些轻度的应用,您的显卡或许可以胜任。但如果您有更专业、高强度的使用需求,可能需要考虑升级显卡以获得更好的性能体验。
2024-11-10
本地安装大模型使用4060显卡和4060TI显卡有什么区别
在本地安装大模型时,4060 显卡和 4060TI 显卡主要有以下区别: 显存方面:显存是选择显卡的重要因素。4060 显卡的显存通常小于 4060TI 显卡。对于一些对显存要求较高的任务,如生成更大分辨率的超清图片、使用更高的参数进行 Dream booth 微调等,4060TI 显卡的大显存更具优势。 生成速度方面:4060TI 显卡的速度比 4060 显卡快。但在某些情况下,如果显存不足导致无法执行任务,速度稍慢就显得不那么重要了。 总体而言,在预算允许的情况下,16GB 的 4060TI 显卡由于其较大的显存,可以执行更多样的 AI 生成任务。但如果预算有限,4060 显卡也是一个可行的选择。
2024-11-06
a800 ,H100,a10,H800这4个显卡能力有啥差异
以下是 A800、H100、A10、H800 这 4 个显卡在能力上的一些差异: 在训练与推理方面: 对于大型模型的训练,许多模型在 NVIDIA H100 上最具成本效益,但获取在 NVIDIA H100 上运行的模型较难,且通常需要长期合作承诺。如今更多的选择是在 NVIDIA A100 上运行大多数模型训练,但对于大型集群仍需要长期承诺。 大型语言模型(LLM)的参数数量众多,通常需要分布到多个卡中,即使进行 LLM 推理,可能也需要 H100 或 A100。但较小的模型(例如 Stable Diffusion)需要的 VRAM 要少得多,初创公司也会使用 A10 等显卡。 在内存要求方面: 大型 LLM 的参数数量太多,任何单卡都无法容纳,需要类似于训练的多卡设置。 对于一些较小的模型,A10 等显卡可能就能够满足其内存需求。 需要注意的是,决定选择哪种 GPU 主要是一个技术决策,需要根据具体应用来确定最具成本效益的选择。
2024-10-16
蛟龙16pro配置(处理器R7-7745HX,显卡RTX4060 8G,硬盘512GPCIE4.0SSD)可以用于审计人员本地化部署大模型用于数据分析工作吗
蛟龙 16pro 的配置(处理器 R77745HX,显卡 RTX4060 8G,硬盘 512G PCIE4.0 SSD)对于审计人员本地化部署大模型用于数据分析工作来说,可能存在一定的局限性。 处理器 R77745HX 具有一定的计算能力,但在处理大规模数据和复杂的模型运算时,其性能可能不够强劲。 显卡 RTX4060 8G 对于一些较为复杂的图形处理和计算任务能够提供一定的支持,但对于大规模的深度学习模型训练和数据分析,可能会显得不足。 512G 的 PCIE4.0 SSD 硬盘容量相对较小,在存储大量数据时可能会很快耗尽空间。 综上所述,该配置在一定程度上可以用于简单的数据分析任务,但对于较为复杂和大规模的大模型本地化部署及数据分析工作,可能需要更强大的硬件配置,例如更高性能的处理器、更大容量和更高性能的显卡,以及更大的存储空间。
2024-09-14
部署私有大模型需要什么显卡
部署私有大模型对显卡的要求如下: 显存是显卡选择的第一要素,生成速度优先级相对较低。 SD1.5 版本的底模 6G 显存能勉强跑,8G 显存可较流畅生成图片和炼制 lora,12G 能流畅使用 Dreambooth 微调大模型。 即将到来的 SDXL 对显卡性能要求更高,8G 显存起步,建议 16G 显存,微调大模型可能需要 20G 以上的显存,只有 4090 和 3090 能较好应对。 预算不足时,可选择 30 系显卡或二手显卡。但不建议选择 P40 之类超大显存但速度超级慢的卡。 常见显卡中,4090 生成 512 的图可跑进 1 秒内。 对于一些垂直场景的专有技能模型,极端情况下单机单卡,如消费级显卡 3090、3080、RTX 显卡也可以使用。 综合多方评测结论,4090 是用于 SD 图像生成综合性价比最高的显卡。如果有打算进行 Dream booth 微调大模型,硬盘空间要准备充足,一次训练可能会产生几十 G 的文件。同时,其他电脑配件只要不太差即可,内存建议 32GB 以上。硬盘方面,不建议考虑机械盘,可选择国产固态。
2024-09-08
显卡对于AI的作用
显卡在 AI 领域具有重要作用: 1. 提供计算能力:算力可以直接转化为 GPU,电脑里的显卡就是 GPU。购买云服务时,也是服务商购买显卡“租”给用户使用,算力约等于显卡。 2. 图像和图形运算:GPU(图形处理器)是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等)上做图像和图形相关运算工作的微处理器。 3. 数据处理和存储:显存用于存储显卡芯片处理过或者即将提取的渲染数据,如同计算机的内存一样,是存储要处理的图形信息的部件。 4. 执行特定任务优势:在模型启动过程中,数据从硬盘加载到显卡中。显卡在处理某些任务上优于 CPU,主要是因为它专注于执行浮点运算,而 CPU 负责执行更广泛的计算任务。 5. 满足多样生成任务需求:如在 Stable Diffusion 中,16GB 的 4060ti 虽速度比 12GB 的 4070ti 慢,但大显存可执行更多样的 AI 生成任务,如生成更大分辨率的超清图片,使用更高的参数进行 Dream booth 微调等。
2024-08-27
ComfyUI 安装教程
以下是 ComfyUI 的安装教程: 1. 电脑硬件要求: 系统:Windows 7 以上。 显卡要求:NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。 硬盘留有足够的空间,最低 100G 起步(包括模型)。 注:mac 系统、AMD 显卡、低显卡的情况也可以安装使用,但功能不全,出错率偏高,严重影响使用体验,个人建议升级设备或者采用云服务器玩耍。 下载并更新 Nvidia 显卡驱动下载地址:https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/ 2. 下载并安装所需要环境(安装过 WebUI 的同学请忽略本步骤): 依次下载并安装 python、VSCode、Git,安装过程中一直点击勾选对应选项,一直下一步。 Python 版本 3.10 以上,下载地址: VSCode 下载地址: Git 下载地址: 安装 Python 时选中“将 Python 添加到系统变量”。 安装 CUDA:https://developer.nvidia.com/cuda1220downloadarchive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_network ,下载文件:cuda_12.2.0_536.25_windows.exe 3. 安装 ComfyUI: 地址:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git 或者下载安装包 下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动。启动完成即进入基础界面。 4. 节点存放目录:comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 5. 模型存放目录: 大模型:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints Lora:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras Vae:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 6. 模型共用:已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可,这样就不用重复下载模型了。找到你已经安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件,将后缀.example 删除,然后右键用记事本打开。 7. 快捷键(未提及具体快捷键内容)
2024-11-17
comfyui
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI,以下是关于它的详细信息: 简介:可以想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer,通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点,实现更精准的工作流定制和完善的可复现性。 优劣势: 优势: 对显存要求相对较低,启动速度快,出图速度快。 具有更高的生成自由度。 可以和 webui 共享环境和模型。 可以搭建自己的工作流程,可以导出流程并分享给别人,报错时能清晰发现错误所在步骤。 生成的图片拖进后会还原整个工作流程,模型也会选择好。 劣势: 操作门槛高,需要有清晰的逻辑。 生态没有 webui 多(常用的都有),但也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接:从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包,按照官方文档按照即可:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 安装部署: 电脑硬件要求: 系统:Windows7 以上。 显卡要求:NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。 硬盘留有足够的空间,最低 100G 起步(包括模型)。 注:mac 系统,AMD 显卡,低显卡的情况也可以安装使用,但功能不全,出错率偏高,严重影响使用体验,个人建议升级设备或者采用云服务器玩耍。 下载并安装所需要环境: 依次下载并安装 python、Git、VSCode,安装过程中一直点击勾选对应选项,一直下一步。 安装 Python:https://www.python.org/downloads/release/python3119/ ,安装的时候选中“将 Python 添加到系统变量”。 安装 VSCode:https://code.visualstudio.com/Download 。 安装 Git:https://gitscm.com/download/win 。 安装 CUDA:https://developer.nvidia.com/cuda1220downloadarchive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_network 。 安装步骤: 地址:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ,可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ,或者下载安装包 file:ComfyUI.zip ,https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ,下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动。启动完成即进入基础界面。 节点存放目录:comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下 D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 模型存放目录: 大模型:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints 。 Lora:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras 。 Vae:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 。 模型共用:已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可,这样就不用重复下载模型了。找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件,将后缀.example 删除,然后右键用记事本打开。 快捷键:未提及。
2024-11-16
如何在Mac上运行comfyUI
在 Mac 上运行 ComfyUI 的步骤如下: 1. 电脑配置:MacBook Pro,M1 芯片,16G 内存,Sonoma 14.6.1 系统版本。 2. 部署 ComfyUI: 安装依赖:在终端中输入“pip3 install r requirements.txt”安装 ComfyUI 的依赖文件。终端提示需要特定版本的 numpy 时,输入“Y”卸载当前版本,然后输入“pip3 install numpy==1.26.4”安装指定版本。 启动 ComfyUI:在终端中输入“pwd”查看 ComfyUI 的文件路径,复制文件路径,替换启动命令中的相应部分,然后将命令“source cf/bin/activate && cd /Users/vina/Documents/ComfyUI && python main.py autolaunch listen dontupcastattention outputdirectory ~/Desktop”复制到终端。启动成功后,浏览器会自动跳转,但网页地址可能不对,直接在浏览器打开“http://localhost:8188/”即可使用。 3. 管理器和资源占用插件:官方的 ComfyUI 安装包不带管理器和资源占用视图,需要从 GitHub 下载。管理器插件下载地址:https://github.com/ltdrdata/ComfyUIManager 。资源占用视图插件装不装均可,下载地址:https://github.com/crystian/ComfyUICrystools 。 此外,还有一种搭建自己第一个 ComfyUI 的方法(熟手推荐 自定义创建): 1. 创建工作空间:进入工作空间,点击自定义创建,按照以下内容配置,点击立即创建。镜像选择 lanruicomfyui 镜像;网盘默认挂载;数据集默认挂载 sdbase;启动方式默认选择手动启动。待实例状态由启动中变为运行中后,稍等一会,点击进入 JupyterLab,选择 terminal 终端。 2. 启动 ComfyUI:进入终端后,先参考配置学术加速。运行如下启动命令后按回车键,等待 1 分钟左右。(每次启动都需要输入启动命令)如果想要长时间持续运行任务,请用 nonhup 启动:启动命令“nohup bash /home/user/start.sh > comfy.log 2>&1 &”;查看启动/出图进度命令“tail fn 500 comfy.log”;停止命令“pkill 9 f '27777'”。当页面显示“To see the GUI go to:http://0.0.0.0:27777”,说明已启动成功。 3. 访问 ComfyUI 界面:返回工作空间,点击实例右侧的「打开调试地址」到浏览器,就可以使用 ComfyUI 啦。 需要注意的是,在 Mac 上使用 ComfyUI 存在一些难点: 1. 生图慢,因为 Mac M 只有 CPU,没有 GPU。 2. 生图的大模型在 CPU 环境中不一定适配、好用。 3. 用 Mac 生图的人少,能一起讨论的人也少,解决方案也少,需要自己摸索。 4. 大神们在 Windows 系统里做的一键包,在 Mac 中不能用。 5. 大神们的工作流也要做适配 Mac 的修改,需要一点点代码阅读和修改的能力。
2024-11-15
comfyUI
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI,以下是关于它的详细介绍: 简介:可以想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer,通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点,实现更精准的工作流定制和完善的可复现性。 优劣势: 优势: 对显存要求相对较低,启动速度快,出图速度快。 具有更高的生成自由度。 可以和 webui 共享环境和模型。 可以搭建自己的工作流程,可以导出流程并分享给别人,报错时能清晰发现错误所在步骤。 生成的图片拖进后会还原整个工作流程,模型也会选择好。 劣势: 操作门槛高,需要有清晰的逻辑。 生态没有 webui 多(常用的都有),但也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接:从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包,按照官方文档安装即可:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 安装部署: 电脑硬件要求: 系统:Windows7 以上。 显卡要求:NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。 硬盘留有足够的空间,最低 100G 起步(包括模型)。 注:mac 系统,AMD 显卡,低显卡的情况也可以安装使用,但功能不全,出错率偏高,严重影响使用体验,个人建议升级设备或者采用云服务器玩耍。 下载并安装所需要环境: 依次下载并安装 python、Git、VSCode,安装过程中一直点击勾选对应选项,一直下一步。 安装 Python:https://www.python.org/downloads/release/python3119/ ,安装时选中“将 Python 添加到系统变量”。 安装 VSCode:https://code.visualstudio.com/Download 。 安装 Git:https://gitscm.com/download/win 。 安装 CUDA:https://developer.nvidia.com/cuda1220downloadarchive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_network 。 安装步骤: 地址:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ,可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ,或者下载安装包 file:ComfyUI.zip ,https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ,下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动。启动完成即进入基础界面。 节点存放目录:comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下 D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 模型存放目录: 大模型:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints 。 Lora:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras 。 Vae:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 。 模型共用:已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可,这样就不用重复下载模型了。找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件,将后缀.example 删除,然后右键用记事本打开。 快捷键:暂未提及。
2024-11-09
comfyui做视频
以下是关于 comfyui 做视频的相关信息: 一些人员在相关领域的情况: 德方:18600081286,从事设计、建模、绘图、效果图、视频工作。 谌峰:13925911177,从事视频,人物,室内设计工作。 陈铭生:18861511571,利用 comfyUI 做 AI 视频,掌握 comfy 工作流设计,给一些公司定制 comfy 流程。 郑路:18868755172,进行出图、短视频创作。 塵:从事绘图与视频工作。 阿牛:13720121256,掌握 comfy 工作流。 Stable Video Diffusion 模型核心内容与部署实战中 ComfyUI 部署实战的相关步骤: 运行 ComfyUI 并加载工作流。在命令行终端操作,在浏览器输入相应地址,出现界面。默认的 ComfyUI 版本存在一些问题,需安装 ComfyUI Manager 插件。再次运行 python main.py 出现 Manager 菜单,可跑文生视频的工作流。工作流可从指定途径获取,使用 ComfyUI 菜单的 load 功能加载,点击菜单栏「Queue Prompt」开始视频生成,通过工作流上的绿色框查看运行进度,在 ComfyUI 目录下的 output 文件夹查看生成好的视频。若生成视频时出现显存溢出问题,有相应解决办法。 关于 ComfyUI 的介绍:现在甚至可以生成视频等,包括写真、表情包、换脸、换装等,只需要一个工作流一键完成,后续会一一讲解介绍如何使用。如何启动搭建 Comfyui 界面的部分简单带过。
2024-11-09
comfyui教程
以下是为您提供的 ComfyUI 教程相关信息: 有几个网站提供了关于 ComfyUI 的学习教程: ComfyUI 官方文档:提供了使用手册和安装指南,适合初学者和有经验的用户。网址:https://www.comfyuidoc.com/zh/ 优设网:提供了详细的入门教程,适合初学者,介绍了特点、安装方法及生成图像等内容。网址:https://www.uisdc.com/comfyui3 知乎:有用户分享了部署教程和使用说明,适合有一定基础并希望进一步了解的用户。网址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/662041596 Bilibili:提供了从新手入门到精通各个阶段的系列视频教程。网址:https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1d7r8/ 全面的 ComfyUI 教程:https://www.comflowy.com/zhCN 超有意思的 ComfyUI 教程:https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_tutorial_vn/ 此外,ComfyUI 基础教程中关于 KSampler 的部分: KSampler 即采样器,包含以下参数: seed:随机种子,用于控制潜空间的初始噪声,若要重复生成相同图片,需种子和 Prompt 相同。 control_after_generate:设置每次生成完图片后 seed 数字的变化规则,有 randomize(随机)、increment(递增 1)、decrement(递减 1)、fixed(固定)。 step:采样的步数,一般步数越大效果越好,但与使用的模型和采样器有关。 cfg:一般设置为 6 8 之间较好。 sampler_name:可设置采样器算法。 scheduler:控制每个步骤中去噪的过程,可选择不同的调度算法。 denoise:表示要增加的初始噪声,文生图一般默认设置成 1。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-09
AI 制作 business intelligence reporting 培训 PPT
以下是使用 AI 制作 business intelligence reporting 培训 PPT 的主要思路: 1. AI 生成 PPT 大纲。 2. 手动优化大纲。 3. 导入工具生成 PPT。 4. 优化整体结构。 本次将以高效利用 AI 生成 PPT 的实际培训场景作为案例,并结合上述思路来完成此次 PPT 的制作。 如果您是第一次使用 AI,对原理比较好奇,或者对提示词不是很熟悉,推荐阅读以下两篇文章:
2024-10-07
给我找一些apple intelligence 的详细解读文章
以下是为您找到的关于 Apple Intelligence 的详细解读文章: 1. )。上周推出的 Apple 最新开发者测试版中包含了一些在 WWDC 上宣布的生成式 AI 功能,这些功能将在未来几个月内登陆您的 iPhone、iPad 和 Mac。在 Apple 的计算机上,可以阅读支持这些 Apple Intelligence 功能的模型中的指示,这些指示会作为默认情况下在您对聊天机器人说任何话之前的提示出现。 2. ,苹果发布了一篇 47 页的论文,详细介绍了他们 AI 系统的全部架构。Apple 为其智能功能开发了两个基础语言模型 AFMondevice(约 30 亿参数)和 AFMserver(更大的服务器模型),详细描述了模型架构、训练数据、训练过程、推理优化和评估结果。 3. 媒体报道: 赛博禅心:《》 《》 四木相对论:《》 甲子光年:《》 新硅:《》 卡兹克:《》
2024-08-12