comfyui做视频

以下是为您推荐的跑 ComfyUI 最具性价比的电脑配置： 系统：Windows 7 以上。 显卡：建议使用 6GB 以上显存的 NVIDIA 显卡（N 卡），最低要求 NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。SDXL 出来后，最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存，12GB 可流畅运行，推荐 16GB 以上。运行内存最低 32GB，越高越好，最低配可能会经常爆显存。 硬盘：留有足够的空间，最低 100G 起步（包括模型）。最好把软件和模型部署在 SSD（固态硬盘）上，以提高加载模型的速度。 CPU：无特别要求，但如果您的电脑能顺畅清晰地玩 3A 游戏，那运行 ComfyUI 通常也没问题。 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。配置上不封顶，您可以根据自己的需求和预算来选择。

以下是关于 ComfyUI 本地部署安装的相关信息： 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 SDwebui 和 ComfyUI 建议使用 6GB 以上显存的 NVIDIA 显卡（N 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。如果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。 安装地址：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 ，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：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 。 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。 您的电脑配置为 GPU：RX6600 8G，CPU：R5 5600，内存：DDR4 8G2，可能需要注意内存方面可能不太满足推荐配置，可能会影响运行效果。

ComfyUI 是一种具有独特特点和优势的工具，以下是关于如何凭借它成为自由职业工作者的相关内容： ComfyUI 的概念和重要性： ComfyUI 的 UI 界面相较于 SD WebUI 更为复杂，除输入框外还有很多块状元素和复杂连线。 虽然学习成本较高，但连线并不复杂，小方块与 SD WebUI 的输入框和按钮作用相同，都是对参数进行配置，连线类似搭建自动化工作流，从左到右依次运行。 ComfyUI 的功能和优势： 从功能角度看，它与 SD WebUI 提供的功能相同，但以连线方式呈现。 通过改变节点可实现不同功能，如一个是直接加载图片，一个是通过画板绘制图片，从而实现导入图片生图或绘图生图等不同功能。 选择 ComfyUI 的核心原因在于其自由和拓展性，可根据自身需求搭建适合自己的工作流，无需依赖开发者，还能开发并改造节点。 ComfyUI 的基础界面和操作： 熟悉基本界面，如创建第一个工作流时，要进行加载 Latent（设置图片宽高和批次）、加载 VAE 等操作。 节点分为起始节点、最终输出节点和过程执行节点，将各节点按规则串联，如 checkpoint 加载器、CLIP 对应链接正向和负向提示词等，最终得到工作流。 要成为凭借 ComfyUI 的自由职业工作者，需要多练习和使用，尝试通过变现图片获取收益。

学习 ComfyUI 而不先学习 SD 是可行的。ComfyUI 具有一些独特的优势，例如更接近 SD 的底层工作原理，能够实现自动化工作流以消灭重复性工作，作为强大的可视化后端工具还能实现 SD 之外的功能，如调用 API 等，并且可根据定制需求开发节点或模块。 比如，有人基于 ComfyUI 中的创建了工作流，不仅能用于绿幕素材的抠图，还能自动生成定制需求的抠图素材，全程只需几秒。 在电脑硬件方面，使用 ComfyUI 时，系统要求 Windows7 以上，显卡要求 NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步，硬盘需留有至少 100G 空间（包括模型）。但 mac 系统、AMD 显卡、低显卡的情况也能安装使用，只是功能不全、出错率偏高，严重影响使用体验，建议升级设备或采用云服务器。

以下是一些关于 ComfyUI 的学习教程资源： 1. 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，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系列视频教程，可在查看。 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：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。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

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；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），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，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 。 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 ，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。

如果生成视频不受提示词控制，可以考虑以下方法： 1. 向提示添加其他描述符，以便更好地控制生成的视频内容，例如： 电影摄影术语，如浅景深、胶片拍摄和电影。 构图术语，如广角、特写、从上方拍摄和从下方拍摄。 照明术语，如背光、柔光和硬光等。 颜色分级术语，如饱和色、高对比度以及暖色调或冷色调。 情绪或语气术语，如 somber、tense、euphoric 和 mysterious。 摄像机移动术语，如向右或向左平移、向上或向下倾斜以及推拉或向外移动。 2. 对于海螺 AI： MiniMax 视频模型不仅可以准确识别用户上传的图片，并确保所生成视频在形象保持上与原输入图像高度一致，且光影、色调完美嵌入新场景的设定，为创作者提供连贯、深度创作的空间。 在指令响应方面，还能理解超出图片内容之外的文本，解构指令框架和深层语义并在视频生成中整合，实现“所写即所见”。 只依靠模型综合能力，就能实现最顶级的影视特效。 人物表情控制力强，5 秒钟内实现从开怀大笑到掩面哭泣，让视频表达更能深入人心。 近期，海螺 AI 视频同步上线了提示词优化功能，即使在大家对特定的构图、氛围、动作或运镜没有特殊指定要求时，建议开启此功能，聪明的海螺 AI 会结合原始 Prompt 扩展视频的美学呈现。同时，对于更专业的创作者，开放 2000 字的提示词空间，让创作更加精准。 3. 使用 Camera Motion 时： 点击“AddImage”上传图片。 在“Prompt”中输入提示词。 选择您想要的运镜方向，输入。 运动幅度和画面主体运动幅度有关，与运镜大小无关，可以设置成您想要的任意值。 选择好种子（seed），是否高清（HD Quality），是否去除水印（Remove Watermark）。 点击“create”，生成视频。

以下是为您推荐的国产图片转视频的 AI 工具： 1. 可灵：由快手团队开发，生成的图像和视频质量高。在视频生成方面，其视频生成质量卓越，画面清晰、连贯且内容丰富，生成速度快，对于国内用户可访问性强。但价格相对较高，重度用户年费可能达几千元，轻度用户有免费点数和较便宜的包月选项。 2. 通义万相：作为国产 AI 工具，在中文理解和处理方面表现出色，可选择多种艺术和图像风格，操作界面简洁直观，用户友好度高，且目前免费，每天签到获取灵感值即可。但为符合国内监管要求，某些类型图像无法生成，处理非中文语言或国际化内容可能不够出色，处理多元文化内容时可能存在偏差。 更多相关网站可以查看： 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您推荐的图片转视频的 AI 工具： 1. Pika：出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 2. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频，它是由 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但需要收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的相关网站可以查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 另外，在视频转绘制作视频过程中，Topaz Video AI 是一个不错的插件，用于消除视频抖动和运动模糊。其使用方法如下： 解压对应文件，推荐使用绿色版，右键管理员运行 VideoAIportable.exe 文件，导入处理好的视频。主界面左边是原视频，右边是待处理视频，下面是对应的视频轨道。右边部分是主要对视频处理的方式，预设部分主要是放大视频、提升画质、提升帧率等。稳定 AI 模式分为自动裁切和完整帧，做转绘选择完整帧，强度在 60 左右，抖动需要开启，次数一般选择 2 保持默认不变。 在制作新年表情包时，生成新年场景可以输入关键词“新年、中国新年、喜庆热闹、恭喜发财”之类的词汇得到合适的新年背景。然后使用可灵 AI 1.6 图生视频工具让场景动起来，抽卡性价比不错，简单效果一般抽两三次即可。

以下是关于视频转文稿的相关内容： Twitter Space 音频转文稿：使用 Gemini 1.5 Pro 将音频转为按发言人生成的文本，将初稿发送给 Claude 完成错别字纠正、去除口癖、整理段落等优化，最终产出阅读友好的 Markdown 格式文稿。相关链接： 对于视频转文稿，乔向阳提到视频有多种元素但也有缺点，如思考停顿、难以预知内容等，此时飞书妙记或语音转文字初稿可帮助快速跳转想看的位置。Whisper 模型识别字幕准确度高，比飞书妙记或讯飞等工具更准确。乔向阳因自身需求将相关技术工程化、产品化，认为技术在进步且这是市场所需。

以下是一些免费生成短视频的工具： 1. Project Odyssey：这是全球最大的生成式 AI 视频竞赛之一，提供超过 30 种工具的免费额度，累计超过 75 万美元。 2. ChatGPT + 剪映：ChatGPT 可以生成视频小说脚本，剪映则可以根据脚本自动分析并生成对应的素材和文本框架。 3. PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入转化为视频，且免费无限生成。 4. Pictory：AI 视频生成器，允许用户提供文本描述来生成相应的视频内容。 5. VEED.IO：提供了 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器，帮助用户从图像制作视频，并规划内容。 6. 艺映 AI：专注于人工智能视频领域，提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务，用户可以根据文本脚本生成视频。 这些工具各有特点，适用于不同的应用场景和需求，能够帮助您快速生成吸引人的视频内容。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

在视频领域搭建 AI 模型的成本因多种因素而异。对于创业者或小公司来说，这个领域存在一定的挑战。 腾讯的混元 AI 视频模型目前只支持文生视频，且已开源免费。 在模型供应商方面，不同供应商的特点和成本有所不同： 智谱 GLM4V 是通用视觉类大模型，为拍立得最早使用的模型，接口响应速度快，指令灵活性差一些，调用成本为 0.05 元/千 tokens。 阿里云百炼 qwenvlplus 也是通用视觉类大模型，是拍立得目前使用的模型，指令灵活性比较丰富，接口调用入门流程长一些，密钥安全性更高，调用成本为 0.008 元/千 tokens，训练成本为 0.03 元/千 tokens。 阶跃星辰是通用视觉类大模型，响应速度快，支持视频理解，输入成本为 0.005 0.015 元/千 tokens，输出成本为 0.02 0.07 元/千 tokens。 百度 PaddlePaddle 是 OCR 垂直小模型，文本识别能力补齐增强，私有化部署有服务费，API 调用在 0.05 0.1 元/次。 此外，获取高质量数据的难度较高，大厂在该领域的护城河深厚。大公司在争取大模型 API 客户方面更具优势，且开源大模型的发展可能会影响创业公司的业务。去年为大客户定制一个大模型的最高订单额可达 1000 万元，而今年则快速降到了百万元级别乃至更低。