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我想在云服务器部署使用 dify 和 comfyui ,云服务器机器配置需要什么要求呢

Answer

在云服务器部署使用 Diffy 和 ComfyUI ,云服务器机器配置要求如下:

  1. 系统:Windows 7 以上。
  2. 显卡要求:NVIDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。但 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。
  3. 硬盘:留有足够的空间,最低 100G 起步(包括模型)。硬盘会影响加载模型的速度,最好把软件和模型部署在 SSD(固态硬盘)上。
  4. 内存:最低 32GB,越高越好,最低配会经常爆显存。

需要注意的是,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。如果您的电脑能顺畅清晰地玩 3A 游戏,那玩 WebUI 和 ComfyUI 通常也没问题。配置上不封顶,根据自己的需求和预算来选择即可。

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References

1、环境安装、ComfyUI本体安装 副本

1.系统:Windows7以上(就不要为难XP老师傅了)。2.显卡要求:NVDIA独立显卡且显存至少4G起步。3.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,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。

1、安装部署ComfyUI 副本

1.系统:Windows7以上(就不要为难XP老师傅了)。2.显卡要求:NVDIA独立显卡且显存至少4G起步。3.硬盘留有足够的空间,最低100G起步(包括模型)。4.注:mac系统,AMD显卡,低显卡的情况也可以安装使用,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。5.下载并更新Nvidia显卡驱动下载地址https://www.nvidia.cn/ geforce/drivers/[heading1]二、下载并安装所需要环境[content]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。1.安装Python https://www.python.org/downloads/release/python-3119/file:python-3.11.9-amd64.exe安装的时候选中“将Python添加到系统变量”1.安装VSCode https://code.visualstudio.com/Downloadfile:VSCodeUserSetup-x64-1.90.0.exe3、安装Git https://git-scm.com/download/winfile:3-Git-2.39.2-64-bit.exe4、安装CUDAhttps://developer.nvidia.com/cuda-12-2-0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_networkfile:cuda_12.2.0_536.25_windows.exe

彭青云:01小白comfyui学习日记-解决篇线上部署,和线下部署配置需求

[title]彭青云:01小白comfyui学习日记-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。

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comfyui无法连接服务器
ComfyUI 无法连接服务器可能有以下原因和解决办法: 1. 网络问题导致无法从 GitHub 下载资源: 可以使用国内镜像,参考文档中的说明。 直接从 GitHub 网页下载资源,然后放到对应的文件路径。 2. 终端连接不上 GitHub 可能是因为网络未做到终端 FanQiang,需要配置好代理。具体端口要根据自己的 FanQiang 服务来看,最好把这个配置到默认的终端启动项里边:export https_proxy=http://127.0.0.1:7890 http_proxy=http://127.0.0.1:7890 all_proxy=socks5://127.0.0.1:7890 。或者考虑使用第三方镜像站下载,如 TUNA()。 此外,安装 ComfyUI 还有以下电脑硬件要求: 1. 系统:Windows7 以上(不建议使用 XP 系统)。 2. 显卡要求:NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。 3. 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。
2024-11-30
comfyUI的工作流如何一键部署到云服务器
ComfyUI 是一个基于 Python 的用户界面库,用于构建和可视化机器学习工作流。要将 ComfyUI 的工作流部署到云服务器上,可以参考以下步骤: 1. 在本地安装 ComfyUI 库,并创建一个工作流。 2. 使用 ComfyUI 的部署工具,将工作流打包成一个 Docker 容器。 3. 将 Docker 容器上传到云服务器,并在服务器上运行容器。 4. 在云服务器上配置网络和安全设置,以确保工作流可以被外部访问。 5. 使用 ComfyUI 的 API 或前端界面,与部署在云服务器上的工作流进行交互。 具体的部署步骤可能因云服务器的类型和配置而有所不同。可以参考 ComfyUI 的文档和相关教程,以获取更详细的指导。
2024-05-19
怎么在云服务器中部署dify
若要在云服务器中部署 dify,你需要按照以下步骤进行操作: 1. 申请云服务器:按照丁先生的教程申请云服务器,注意要选择腾讯云服务器,而不是阿里云服务器。 2. 安装 Docker:可以选择在宝塔面板中安装或使用命令安装,具体方法请参考。 3. 部署 dify:参考以下内容进行部署:。
2024-04-21
有那些AI工具支持处理流程搭建,类似Dify那样
以下是一些支持处理流程搭建的 AI 工具,类似 Dify 那样: 1. Dify: 是一个开源的大模型应用开发平台。 结合后端即服务和 LLMOps 理念,提供直观界面快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。 具备强大工作流构建工具,支持广泛模型集成,有功能丰富的提示词 IDE 和全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。 允许定义 Agent 智能体,通过 LLMOps 功能对应用程序性能持续监控和优化。 提供云服务和本地部署选项,满足不同用户需求。 开源特性确保对数据完全控制和快速产品迭代。 设计理念注重简单性、克制和快速迭代,为创业团队构建 MVP、企业集成 LLM 增强现有应用能力、技术爱好者探索 LLM 潜力提供支持和工具。 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans 。个人研究推荐单独使用,企业级落地项目推荐多种框架结合。 2. FastGPT:是成熟的高质量 AI 编排框架,有大量开源工作者维护,集成各种主流的模型供应商、工具及算法实现等。 3. Coze:服务端可用于在线编辑 Agent 应用,然后通过 API 方式集成。
2025-01-08
我想在dify里按照一个reranker模型,推荐哪个
在 Dify 中安装 reranker 模型,推荐使用中转服务商。Dify 的部署版本中,模型需自行配置,官方和中转的都支持,但中转服务商从性价比角度更优,充点小钱就能用上各种模型,价格通常有较大折扣,20 刀普通用户能用很久,还能在不同地方使用。若没有合适的中转服务商,可使用我自用的,点击原文即可。模型设置方面,在 Dify 右上角点击设置模型供应商,填入中转服务商提供的信息(一般包括 API base 或 Base URL 以及 key)并保存。若保存成功,回到主页面创建一个 Agent 测试,正常则大功告成。比如我填的 API base 是‘https://one.glbai.com’。
2025-01-07
dify智能体搭建
搭建 Dify 智能体的步骤如下: 1. 理解智能体母体:智能体母体可视为智能体的原型或基础形式,是创建智能体的原始模板,通过它能衍生出众多子智能体。其设计和功能为子智能体的特定任务和特性提供基础,扩展了应用范围和多样性。 2. 准备提示词:分享了用于构建和定制子智能体的提示词,可直接复制应用到项目中以创建和优化智能体满足特定需求和目标。 3. 实践创建智能体母体: 登录后台系统,点击“工作室”按钮,进入智能体管理界面。 点击“创建空白应用”选项,选择“Agent”,输入智能体名称并点击“创建”按钮。 完成创建后,点击所创建的智能体,进入编排页面。调整模型,选择所需模型并设置温度及输出长度参数(默认输出长度通常为 512,常需调整),然后输入提示词,可使用准备好的提示词模板编排进智能体。 另外,在搭建 AI 智能体时,还可参考以下步骤: 1. 设计 AI 智能体架构。 2. 规定稍后读阅读清单的元数据:新建飞书多维表格,根据管理需要定义元数据字段,如“内容”(超链接格式,显示页面标题,可点击跳转具体页面)、“摘要”(总结内容主题、关键信息、阅读价值,并指出适合的读者群体)、“作者”、“平台”、“状态”(收藏的默认态为“仅记录”)、“发布日期”、“收集时间”等。为方便操作,可直接复制准备好的模板:
2025-01-06
如何学习dify?
以下是学习 Dify 的一些步骤和要点: 1. 部署 Dify: 可以通过云服务器进行部署。参考链接:https://docs.dify.ai/v/zhhans/gettingstarted/installselfhosted/dockercompose 。这些命令在宝塔面板的终端安装,如遇到问题,可将相关代码复制给 AI 询问。 注意检查运行状态,如遇到端口被占用等问题,可按照 AI 的建议解决。 2. 配置和使用: 在浏览器输入公网 IP 进入,邮箱密码可随便填,建立知识库并进行设置。 选择模型,国内模型有免费额度,如智谱 AI,注册获取 API keys 并复制保存。 创建应用并进行测试和发布。 3. 了解 Dify 特点: Dify 是开源的大模型应用开发平台,结合后端即服务和 LLMOps 理念,提供直观界面快速构建和部署生成式 AI 应用。 具备强大工作流构建工具、支持广泛模型集成、有功能丰富的提示词 IDE 和全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。 允许定义 Agent 智能体,通过 LLMOps 功能监控和优化应用性能,提供云服务和本地部署选项。 设计理念注重简单性、克制和快速迭代,为不同用户提供支持和工具。 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般个人研究可单独使用,企业级落地项目推荐多种框架结合。
2025-01-05
部署dify
以下是关于部署 Dify 的详细步骤: 1. 通过云服务器部署: 参考文档:https://docs.dify.ai/v/zhhans/gettingstarted/installselfhosted/dockercompose ,这些命令在宝塔面板的终端安装,dockercompose 文件在/root/dify/docker 目录下,可学习其中文件的含义。 检查运行情况:使用 docker compose ps 命令,若 nginx 容器无法运行,可能是 80 端口被占用,可将终端输出的代码粘贴给 AI 来解决,也可采用其他方法。 访问:在浏览器地址栏输入公网 IP(可在腾讯云服务器或宝塔面板地址栏查看,去掉:8888),邮箱密码随便填,建立知识库并设置。 选择模型:国内模型有免费额度,如智谱 AI,注册获取 API keys 并复制保存,创建应用进行测试和发布。 2. 云服务器 Docker 部署(方案二): 重装服务器系统,安装宝塔面板(可视化服务器管理),登陆凭证选自定义密码。 登陆:控制面板 服务器 查看详情,找到【应用信息】卡片,管理应用,放行防火墙端口,获取宝塔面板账号密码。 Docker 安装:登陆 bt 面板,点击左侧菜单栏【Docker】按提示操作。 安装 Dify:左侧菜单栏 文件 打开终端,根据 Dify 官方部署文档操作,敲入 git 命令复制代码,依次敲下面三个命令,出现特定结果即为成功。 使用和更新:使用与方案一相同,更新根据官方文档,在 BT 页面文件中打开终端执行相关命令,同步环境变量配置,确保.env 文件与实际运行环境匹配。
2024-12-27
dify 实现rag
Dify 是一个开源的大规模语言模型(LLM)应用开发平台,具有以下特点和优势: 1. 配备 RAG 引擎,允许用户编排从代理到复杂 AI 工作流的 LLM 应用。 2. 关键特性: 快速部署,5 分钟内可部署定制化的聊天机器人或 AI 助手。 创意文档生成,能从知识库生成清晰、逻辑性强且无长度限制的文档。 长文档摘要,可轻松对长文档进行摘要。 自定义 API,能安全连接业务知识,解锁更深层次的 LLM 洞察。 连接全球 LLM。 生产就绪,比 LangChain 更接近生产环境。 开源,可被社区广泛使用和改进。 3. 资源获取:可从 Dify 的 GitHub 仓库(https://github.com/langgenius/dify.git 和 https://docs.dify.ai/)获取源代码、文档、安装指南、使用说明和贡献指南等资源。 4. 是一个结合后端即服务和 LLMOps 理念的平台,为用户提供直观界面快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用,具备强大工作流构建工具、广泛模型集成、功能丰富的提示词 IDE 及全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索,允许定义 Agent 智能体,并通过 LLMOps 功能对应用程序性能持续监控和优化。提供云服务和本地部署选项,满足不同用户需求。其设计理念注重简单性、克制和快速迭代,个人研究可单独使用,企业级落地项目推荐多种框架结合。 5. 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans
2024-12-25
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
comfyui安装
ComfyUI 的安装方式主要有以下几种: 1. 本地安装: 命令行安装:这是普适性最强的方法,安装后二次遇到问题的概率相对较低,但对于不熟悉命令行及代码的用户有一定门槛。ComfyUI 的源码地址在 https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ,安装方法写在了 Readme 中,您也可以按照 Readme 文档进行操作。 安装包安装:这种方法安装比较简单,下载就能用。ComfyUI 的官方安装包目前仅支持 Windows 系统,且显卡必须是 Nivida。下载地址是 https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases ,您只需下载最新的版本,解压就能使用。 2. 云端安装:云端配置相对较高,生成图片的速度会更快,但需要一定的费用。如果您想在云端安装,可以跳到 https://www.comflowy.com/zhCN/preparationforstudy/installcloud 。 在进行本地安装之前,还需要安装一些环境: 1. 依次下载并安装 Python(版本 3.10 以上)、VSCode、Git,安装过程中一直点击勾选对应选项,一直下一步。 Python 安装包: VSCode 安装包: Git 安装包: 安装 ComfyUI 时,您可以通过以下方式: 下载安装包或者点击链接 https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 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。 此外,ComfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在 D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 目录下。 大模型存放在 D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints ,Lora 存放在 D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras ,Vae 存放在 D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 。 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。找到您已经安装好的 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。
2025-01-12
Comfyui教程
以下是一些关于 ComfyUI 的教程资源: 1. 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。可在获取相关信息。 2. 优设网:有详细的 ComfyUI 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。教程地址是。 3. 知乎:有用户分享了 ComfyUI 的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。可在找到相关教程。 4. Bilibili:提供了从新手入门到精通各个阶段的一系列视频教程,能更直观地帮助学习。可在找到。 此外,还有以下教程: 1. 一个全面的 ComfyUI 教程:https://www.comflowy.com/zhCN 2. 超有意思的 ComfyUI 教程:https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_tutorial_vn/ ComfyUI 基础教程中关于 KSampler 的部分: KSampler 即采样器,包含以下参数: 1. 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。 2. 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)。 3. 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。 4. cfg:一般设置在 6 8 之间较好。 5. sampler_name:可通过此设置采样器算法。 6. scheduler:调度器控制每个步骤中去噪的过程,可选择不同调度算法。 7. denoise:表示要增加的初始噪声,文生图一般默认设置为 1。 请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-11
comfyui workflow
ComfyUI 的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)阶段的 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)阶段的 CheckpointLoaderSimple 加载 SDXL 模型、UpscaleModelLoader 加载 RealESRGAN_x4.pth 用于放大等步骤。 工作流相关网站: 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。 ComfyWorkflows 网站:支持在线运行工作流,实际下载量和访问量略少于 openart。 Flowt.ai:https://flowt.ai/community 提示词自动生成 ComfyUI 工作流:英伟达整了个花活,通过画图提示词自动生成匹配的 ComfyUI 工作流,命名为 ComfyGen(comfy 生成器),目前仅支持文生图模型。英伟达称其可以生成高质量的图并泛化到其他领域,做了对比测试,效果基本一致甚至更符合人类对提示词的判断和理解,与 C 站上人类写的提示词对比效果略胜一筹,但项目未开源。
2025-01-09
comfyui 学习教程
以下是一些关于 ComfyUI 的学习资源和推荐学习路径: 学习资料网站: ComfyUI 官方文档:提供使用手册和安装指南,适合初学者和有经验的用户。网站:https://www.comfyuidoc.com/zh/ 优设网:有详细的入门教程,介绍了 ComfyUI 的特点、安装方法及生成图像等内容。教程地址:https://www.uisdc.com/comfyui3 知乎:有用户分享的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。教程地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/662041596 Bilibili:有一系列涵盖从新手入门到精通各个阶段的视频教程。教程地址:https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1d7r8/ 共学快闪内容:包括 Stuart 风格迁移、红泥小火炉基础课程、大雨换背景图等众多课程和工作流相关内容。 推荐学习路径: 入门视频教程:学习三个 NENLY 出品的免费视频课程,包括“ComfyUI 入门教程”(https://www.bilibili.com/video/BV1D7421N7xN)、“ComfyUI 自定义节点的秘密”(https://www.bilibili.com/video/BV1pZ421b7t7)、“拆解 ComfyUI 工作流”(https://www.bilibili.com/video/BV1ab42187er/)。 理论宝典教程:学习 ZHO 出品的免费理论视频课程。 文生图实操:学习完上述视频课程后,可使用文生图工作流实际出图实操,工作流地址:https://openart.ai/workflows/lailai/textgeneratesimagesmvpworkflow/ChYNJiXHkZrjyvg1yL9f 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-06
Stable Diffusion、comfyui
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI,您可以将其想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer。它具有以下特点: 优势: 对显存要求相对较低,启动和出图速度快。 生成自由度更高。 可以和 webui 共享环境和模型。 能搭建自己的工作流程,可导出流程并分享,报错时能清晰发现错误所在。 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 丰富(但常用的都有),也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 其生图原理如下: 基础模型:ComfyUI 使用预训练的扩散模型作为核心,通常是 Stable Diffusion 模型,包括 SD1.5、SD2.0、SDXL、SD3、FLUX 等。 文本编码:当用户输入文本提示时,ComfyUI 首先使用 CLIP 文本编码器将文本转换为向量表示,以捕捉文本的语义信息。 Pixel Space 和 Latent Space: Pixel Space(像素空间):图的左边表示输入图像的像素空间,在 ComfyUI 中,对应于“图像输入”模块或直接从文本提示生成的随机噪声图像,生成过程结束时会将处理后的潜在表示转换回像素空间生成最终图像。 Latent Space(潜在空间):ComfyUI 中的许多操作都在潜在空间中进行,如 KSampler 节点执行采样过程,通过节点调整对潜在空间的操作,如噪声添加、去噪步数等。 扩散过程(Diffusion Process): 噪声的生成和逐步还原:扩散过程表示从噪声生成图像的过程,在 ComfyUI 中通常通过调度器控制,如 Normal、Karras 等,可通过“采样器”节点选择不同调度器控制处理噪声和逐步去噪回归到最终图像。 时间步数:在生成图像时,扩散模型会进行多个去噪步,通过控制步数影响图像生成的精细度和质量。 官方链接:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI (内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别)
2025-01-06