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comfyui教程

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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/comfyui-3
    • 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/zh-CN
  • 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。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

问： 有没有comfy ui相关的学习资料？

是的，根据搜索结果，有几个网站提供了关于ComfyUI的学习教程：1.ComfyUI官方文档：提供了ComfyUI的使用手册和安装指南，适合初学者和有经验的用户。你可以在[ComfyUI官方文档网站](https://www.comfyuidoc.com/zh/)找到相关信息。2.优设网：提供了一篇详细的ComfyUI入门教程，这篇教程适合初学者，详细介绍了ComfyUI的特点、安装方法以及如何使用ComfyUI生成图像等内容。教程地址是[优设网的ComfyUI入门教程](https://www.uisdc.com/comfyui-3)。3.知乎：有用户分享了ComfyUI的部署教程和使用说明，这篇介绍适合那些已经有一定基础并希望进一步了解ComfyUI的用户。可以在[知乎的ComfyUI介绍](https://zhuanlan.zhihu.com/p/662041596)找到相关教程。4.Bilibili：提供了一系列的ComfyUI视频教程，涵盖了从新手入门到精通的各个阶段。这些视频教程可以帮助用户更直观地学习ComfyUI的使用。可以在[Bilibili的ComfyUI系列教程](https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1d7r8/)找到视频教程。这些资源为用户提供了丰富的学习材料，从基础操作到高级技巧，可以帮助用户更好地掌握ComfyUI的使用。内容由AI大模型生成，请仔细甄别。

ComfyUI：入门教程

一个全面的ComfyUI教程https://www.comflowy.com/zh-CN发现一个超有意思的comfyui教程https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_tutorial_vn/

小田：ComfyUI基础教程—小谈

KSampler，Sampler中文名称是采样器，如果你想详细了解采样器，可以阅读相关进阶教程，而基础教程只会告诉你如何使用。KSampler包含以下参数：seed：这个是随机种子，它主要用于控制潜空间的初始噪声。如果你想重复生成一模一样的图片。就需要用到这个随机种子。需要注意种子和Prompt都要相同，才能生成一模一样的图。control_after_generate：每次生成完图片后，上面的seed数字都会变化，而这个配置项，则是设置这个变化规则：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，但也跟使用的模型和采样器有关。cfg：这个值设置一般设置为6～8之间会比较好。sampler_name：采样器名称。你可以通过这个来设置采样器算法。scheduler：调度器主要是控制每个步骤中去噪的过程。你可以通过它选择不同的调度算法，有些算法是选择每一步减去相同数量的噪声，有些则是每一步都尽可能去掉多的噪声。denoise：表示要增加多少初始噪声，1表示全部。一般文生图你都可以默认将其设置成1。

其他人在问
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
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。
2024-11-09
ComfyUI是什么
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，您可以将其视为集成了 stable diffusion 功能的 substance designer。通过把 stable diffusion 的流程拆分成节点，实现了更精准的工作流定制和良好的可复现性。 其具有以下优劣势： 优势： 1. 对显存要求相对较低，启动速度快，出图速度快。 2. 具有更高的生成自由度。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 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。 5. 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： 1. 操作门槛高，需要有清晰的逻辑。 2. 生态没有 webui 多（但常用的都有），也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 ComfyUI 是一个开源的图形用户界面，主要基于 Stable Diffusion 等扩散模型。其工作原理包括： 1. Pixel Space（像素空间）：图的左边表示输入图像的像素空间，在 ComfyUI 中，对应于可能通过“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，系统会将处理后的潜在表示转换回像素空间，生成最终的图像。 2. Latent Space（潜在空间）：ComfyUI 中的许多操作都在潜在空间中进行，如 KSampler 节点就是在这个空间中执行采样过程。图像被映射到潜在空间后，扩散过程在这个空间中进行。在 ComfyUI 中，您可以通过节点调整对潜在空间的操作，如噪声添加、去噪步数等。 3. 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（Schedulers）控制，典型的调度器有 Normal、Karras 等，它们会根据不同的采样策略逐步将噪声还原为图像。您可以通过 ComfyUI 中的“采样器”节点选择不同的调度器，来控制如何在潜在空间中处理噪声，以及如何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。 您可以从 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，官方链接为：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。 此外，开源项目作者 ailm 在 ComfyUI 上搭建了一个可以接入飞书的 AI 女友麦洛薇（mylover），实现了稳定人设，无限上下文，永久记忆，无缝联动 SD 绘图等功能，适合完全没有代码基础的小伙伴们复现并且按自己的想法修改。
2024-11-06
ComfyUI 工作流
ComfyUI 的工作流是其核心部分，指的是节点结构及数据流运转过程。以下为您介绍一些相关内容： 推荐工作流网站： “老牌” workflow 网站 Openart.ai：https://openart.ai/workflows/ 。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 美元的套餐后，每月有 5000 积分。 ComfyWorkflows 网站：https://comfyworkflows.com/cloud 。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。 Flowt.ai：https://flowt.ai/community 工作流设计方面： ComfyUI 将开源绘画模型 Stable Diffusion 进行工作流化操作，用户在流程编辑器中配置 pipeline，通过节点和连线完成模型操作和图片生成，提高流程可复用性，降低时间成本，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，都定义了标准化的 DSL 语言，方便导入导出复用工作流。 模仿式工作流是一种快速学习方法，Large Action Model 采用“通过演示进行模仿”的技术，从用户示例中学习。 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。 动画工作流示例： ：https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/GCSQbdL1oolBiUxV0lRcjJeznYe?allow_redirect=1 ：https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/LcYfbgXb4oZaTCxWMnacJuvbnJf?allow_redirect=1 ：https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/WGdJbouveo6b9Pxg3y8cZpXQnDg?allow_redirect=1 ：https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/KZjObxCpSoF1WuxQ2lccu9oinVb?allow_redirect=1 ：https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/EVdUbp7kvojwH4xJEJ3cuEp0nPv?allow_redirect=1 ：https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/TnwFbAx3FoU617x8iabcOSYcnXe?allow_redirect=1 ：https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/TWwCbnVOtoyMpyxpGBqcUECLnNc?allow_redirect=1
2024-11-04
COMFYUI的好处
ComfyUI 具有以下好处： 1. 对显存要求相对较低，启动速度快，出图速度快。 2. 具有更高的生成自由度。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 可以搭建自己的工作流程，可以导出流程并分享给别人，报错的时候也能清晰的发现错误出在哪一步。 5. 生成的图片拖进后会还原整个工作流程，模型也会选择好。 此外，ComfyUI 采用连线的方式具有独特优势： 1. 可以根据自己的需求搭建适合自己的工作流，而不需要依赖开发者。 2. 可以根据自己的需求，去开发并改造某个节点。 选择 ComfyUI 最核心的原因在于它的自由和拓展，能够让用户自己调整从而切合工作流，甚至改造工作流。在 AI 发展迅猛的时代，保持灵活是其重要特点。
2024-11-04
扣子实操教程
以下是一些关于扣子实操的教程资源： 全网最全的 Coze 入门教程：https://www.bilibili.com/video/BV1YM4m167zP/ 扣子实战教程，全网最细节讲解：https://www.bzfree.com/doc/coze%E5%BC%95%E8%A8%80 Bot 创作者如何在 Coze 上赚钱：https://mp.weixin.qq.com/s/WOZPuVgNHF129b4qsSjlQ 新手总结 Coze bot 创建步骤：先锁定“最简”任务，提前准备测试问题：https://zhuanlan.zhihu.com/p/687931917 视频：【共学快闪】AI AgentCoze 搭建 5 月 8 日大圣分享 Coze 全流程搭建：https://www.bilibili.com/video/BV1bs421N7tR 视频：【共学快闪】AI AgentCoze 搭建 5 月 7 日赛博禅心大聪明分享：https://www.bilibili.com/video/BV1V1421z7At/ 面向业务开发的 Coze 使用指南：https://mp.weixin.qq.com/s/ZY8zwaGdR6dq1OL_XQ2iTQ 扣子（https://mp.weixin.qq.com/s/glT5Qc4a3vpRLxVAPdDDbA）（https://mp.weixin.qq.com/s/glT5Qc4a3vpRLxVAPdDDbA）初体验|拥有一个属于自己的聊天机器人：https://mp.weixin.qq.com/s/glT5Qc4a3vpRLxVAPdDDbA 在扣子中手搓插件和调用已有的 API 制作插件方面： Body：用于传递请求的主体部分，可以是 JSON、XML 或其他类型的数据。在 GET 方法中，通常不使用 Body 来传递参数，因为 GET 方法的 URL 中已经包含了所有必要的参数。 Path：用于定义请求的路径部分，通常以“/”开头，后面跟着一系列的段落。在 GET 方法中，Path 可以用来传递参数，但通常会将其编码为 URL 的一部分，而不是单独传递。 Query：用于定义请求的查询部分，通常以“?”开头，后面跟着一系列的键值对。在 GET 方法中，Query 是最常用的参数传递方式，它允许用户通过 URL 中的键值对来传递参数。 Header：用于定义 HTTP 请求的头信息部分，包括各种头部字段。在 GET 方法中，Header 通常不会用来传递参数，而是用于定义请求的头部信息。 配置输出参数：如果一切都填对了没有问题，可以直接点击自动解析，会自动调用一次 API 给出对应的输出参数。例如填入汉字“张”，点击自动解析。解析成功后会显示解析成功，输出参数填好后点击保存并继续。参数描述可根据需求填写。 调试与校验：测试工具是否能正常运行，运行后查看输出结果。Request 为输入的传参，Response 为返回值，点击 Response 就可以看到解析后的参数。
2024-11-10
recraft教程
以下是关于 recraft 的教程： Remix 重组： 1. 使用过程： Step 1：lineart stack of pumpkins 打开 Remix 模式。 选择图片进行 Remix。 Step 2：Remix 选择“Make Variations.” 在弹出框中添加或修改提示词。 结果：pile of cartoon owls 使用新的提示和原始图像来生成一幅图像。 不同程度的调整示例：Medium Change 结合参数使用 Remix： 在使用 Remix 模式时，可以添加或删除参数，但必须使用有效的参数组合。比如：将/imagine prompt illustrated stack of pumpkins version 3 stylize 10000 更改为 illustrated stack of pumpkins version 4 stylize 10000 会返回错误，因为 Midjourney Model Version 4 与 Stylize 参数不兼容。 使用 Remix 与参数结合可用对比： ||初始生成|点击 Variations 后添加 Remix| |||| |Aspect Ratio|✓|✓| |Chaos|✓|| |Image Weight|✓|| |No|✓|✓| |Quality|✓|| |Seed|✓|| |Same Seed|✓|| |Stop|✓|✓| |Stylize|✓|| |Tile|✓|✓| |Video|✓|✓| 使用 Remix 改变宽高比将会将图像拉伸。并不会扩展画布，添加丢失的细节或修复错误。 悠船基础使用教程： 1. 图片调整： 这里我们点击进入对应的图片，常用的内容主要是变化、高清、重塑、扩图。 变化：让生成的图片产生一定改变，细微就是改变幅度很小，强烈就是很大。 高清：放大图片，“直接”表示啥都不变，直接出高清，“创意”表示在图片基础上进行微小的优化调整。 风格变化：基于生成的图片作为上传图片（垫图）再创作。 拓展：上下左右拓展图片。 缩放：指的是镜头，比如 2x 就是镜头拉远 2 倍。 局部重绘：可以选择一个区域改成想要的，建议选择区域要大一些，太小的无法进行修改。 使用图片，就是垫图，用这张图；使用风格，就是参考这张图的风格；使用提示词，就是复制这个图片的提示词。 2. 图像参考： 在悠船中可以利用垫图和提示词配合生成符合要求的建筑、风景、文物等。只需要将图片复制到悠船的提示词款里面，还需要填写对应的提示词描述。 小田：视频转绘制作视频过程中不可或缺的一环 转绘教程（Ebsynth Utility）： 1. 批量跑图脚本设置： 当对关键帧的图片试验完毕得到满意画面时，需要进行批量跑图。来到图生图界面点击最下面的脚本按钮。 选择 Ebsynth Utility 这个脚本。 会看到很多参数，只需要简单操作。 第一个必须要填写对应的工程文件路径，这个路径和之前在插件填写的路径一致。 接下来一个选项要注意，即 Mask option 这个选项。这个选项控制是否使用蒙版，简单说就是是否只需要重绘主体部分，需要使用蒙版就维持默认参数不修改，如果不想使用蒙版就重绘所有画面，把参数调整成相应参数。 下面的参数是 ControlNet 配置，可以不用管它保持默认参数。 配置脸部裁切：这个配置默认是关闭的，开不开可以自己决定，试验下来开了以后可以明显改善一下面部崩坏的情况。 这里几个参数大致说一下： Face Detection method：面部裁切选择（不需要动使用默认的即可）。 Face Crop Resolution：面部裁切分辨率（一般给 512 即可，可以适当缩小或者放大）。 Max Crop Size：最大裁切尺寸（保持默认）。 Face Denoising Strength：人脸去噪程度（如果本来画面不清晰可以稍微拉高一点）。 Face Area Magnification：面部放大倍数（设置越大处理越费时间）。 至于这个选项，如果开启了则会按照下方的提示词来对裁切后的面部进行重绘。好了到这里所有的参数都设置完成了点击生成按钮，耐心等待。最后会在工程文件夹中生成一个 img2img_key 的一个文件夹。
2024-11-07
dify使用教程
Dify 的使用教程如下： 使用方式： 云服务版本：直接在官网 dify.ai 上注册账号使用。 部署社区版：开源，可商用，但不能作为多租户服务使用，对个人使用无限制。 部署前提条件：2 核 4G 云服务器一台（约 159 元），腾讯云提供一键部署。 构建知识库的具体步骤： 准备数据：收集文本数据，包括文档、表格等格式，进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。 创建数据集：在 Dify 中创建新数据集，上传准备好的数据，并编写良好描述。 配置索引方式：提供三种索引方式（高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式），根据需求选择。 集成至应用：将数据集集成到对话型应用中，在应用设置中配置数据集使用方式。 持续优化：收集用户反馈，优化和迭代知识库内容及索引方式，定期更新增加新内容。 特点： 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，可定义 Agent 智能体，通过 LLMOps 功能持续监控和优化应用性能。 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，为个人研究、创业团队、企业等提供支持和工具。 官方手册：https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般来说，个人研究推荐单独使用 Dify，企业级落地项目推荐多种框架结合。
2024-11-07
claude使用教程
以下是关于 Claude 的使用教程： Claude 是由 Anthropic 公司开发的一款 AI 助手，以开创性计算机科学家克劳德·香农（Claude Shannon）的名字命名。它是基于自然语言处理技术和人工智能算法的聊天机器人，可以使用自然语言理解技术来理解人类语言，并使用自然语言生成技术进行回答和梳理，为各种应用提供支持，包括但不限于数据分析、自动化和个性化辅助。 要使用 Claude 的 Computer Use 功能，目前此功能只针对开发者在 API 中开放使用。 注册 Claude 的步骤如下： 1. 访问 Claude 的官方网站。 2. 点击注册或登录界面中的“Sign Up”或“Continue with email”选项。 3. 填写邮箱地址并设置密码，然后提交表单。 4. 系统会向邮箱发送一封验证邮件，打开邮件并使用其中的验证码完成邮箱验证。 如果在注册过程中遇到需要海外手机号接收验证码的问题，有以下可能的解决方案： 1. 使用虚拟海外号服务，如 SMSActivate、SMSPool 等，购买一个海外虚拟手机号来接收 Claude 的验证码。 2. 借助第三方服务网站如 uiuihao.com 完成注册 Claude 账号。 3. 如果有海外朋友，可以请他们帮忙接收验证码，并将验证码告知。 完成注册后，若希望升级到 Claude Pro 版本以获取更强大的功能和更高的 API 调用限额，需要填写支付信息并选择一个合适的订阅计划。但需注意，订阅 Claude Pro 可能需要使用海外支付方式。同时，Claude.ai 目前处于公开测试阶段，未付费用户使用平台可能会受到一些限制。 另外，给 Claude 的指示质量会对其输出的质量产生很大影响，特别是对于复杂任务。
2024-11-05
ai生成视频教程
以下是关于 AI 生成视频的教程： 使用 Adobe Firefly 生成带有文本提示和图像的视频： 在 Advanced 部分，您可以使用 Seed 选项添加种子编号，以帮助启动流程并控制 AI 创建的内容的随机性。如果使用相同的种子、提示和控制设置，则可以重新生成类似的视频剪辑。选择 Generate 进行生成。 将小说做成视频的制作流程： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 AI 视频工具合集： Runway（有免费额度） 网址：https://app.runwayml.com/videotools/ 官方使用教程：https://academy.runwayml.com/ 知识库详细教程： 简单介绍：支持文生视频、图生视频，视频生视频；使用英文提示词；文生视频支持正向提示词、风格选择、运镜控制、运动强度控制、运动笔刷，支持 16:9、9:16、1:1、4:3、3:4、21:9 尺寸，可设置种子值；图生视频、视频生视频除了尺寸不可选以外，其他跟文生视频基本相同；生成好的视频可以延长时间，默认生成 4s 的视频。 Stable video（有免费额度） 网址：https://www.stablevideo.com/generate 知识库详细教程： 简单介绍：支持文生视频、图生视频，仅英文；图生视频不可写 prompt，提供多种镜头控制；文生视频先生成 4 张图片，选择其中一张图片以后再继续生成视频。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。
2024-10-31
COZE教程
以下是关于 Coze 教程的相关信息： 这可能是全网最好的 Coze 教程之一，能一次性带你入门 Coze 工作流。即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学，一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。 阅读指南： 长文预警，请视情况收藏保存。 核心看点： 通过实际案例逐步演示，用 Coze 工作流构建能稳定按模板要求生成结构化内容的 AI Agent。 开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路。 10 多项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。 适合人群： 任何玩过 AI 对话产品的一般用户（如果没用过，可以先找个国内大模型耍耍）。 希望深入学习 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify），对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。 注：本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中，附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容，以供前置或拓展学习。此外，还有 Coze 官方教程可供参考。
2024-10-29