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comfyUI

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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/python-3119/ ,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://git-scm.com/download/win 。
      • 安装 CUDA:https://developer.nvidia.com/cuda-12-2-0-download-archive?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 SD-WebUI 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。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

问:ComfyUI 是什么?

ComfyUI是一个基于节点流程式的stable diffusion AI绘图工具WebUI,你可以把它想象成集成了stable diffusion功能的substance designer,通过将stable diffusion的流程拆分成节点,实现了更加精准的工作流定制和完善的可复现性。[heading2]优劣势[content]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。劣势:1.操作门槛高,需要有清晰的逻辑;2.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。[heading2]官方链接[content]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[heading2]截图示例[heading2]延伸阅读:[content]内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

1、安装部署ComfyUI 副本

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.ziphttps://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。[heading1]五、节点存放目录[content]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[heading1]五、模型存放目录[content]1、大模型:D:\COMFYUI\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\models\checkpoints2、Lora:D:\COMFYUI\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\models\loras3、Vae:D:\COMFYUI\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\models\vae[heading1]六、模型共用[content]已经安装了SD-WebUI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,[heading1]七、快捷键

1、安装部署ComfyUI 副本

今天主要介绍StableDiffusion的另一种UIComfyUI的实际操作方法,完全从0开始安装。以及如何在ComfyUI中使用SDXL模型,希望通过本文能够降低大家对StableDiffusion ComfyUI的学习成本,更快速的体验到AIGC图像生成的魅力。[heading1]一、电脑硬件要求[content]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

其他人在问
你好,什么事comfyui LLM party
ComfyUI LLM Party 相关内容如下: 作为 ComfyUI 插件的开发者,主要目的是讲解 LLM(大语言模型)与 ComfyUI 结合的基础、进阶和高阶用法,个人将 ComfyUI 中 LLM 应用粗略分为四大类:文本方面(提示词扩写、润色、对话)、图像视觉方面(图像提示词反推、OCR、LoRA 训练集图像打标)、LLM Agent(工具调用、长期/短期记忆、本地/API 大语言模型调用、封装 ComfyUI 工作流等)、其他独立于这些之外的 LLM 节点或功能。 对于 ComfyUI 和 ComfyUI LLM Party 的下载: 如果是 AI 绘图工作者,对 ComfyUI 不陌生。若未接触过,可在 GitHub 上拉取项目,或在 B 站下载整合包,如秋叶大佬的绘世整合包或者只剩一瓶辣椒酱的铁锅炖整合包。 ComfyUI LLM Party 是以 ComfyUI 作为前端的节点库,用于 LLM 智能体以及 LLM 工作流的无代码开发,功能类似于 coze、dify、flowise 等,与 ComfyUI 生态下的绝大部分节点相辅相成,有着无缝接入 SD 图像流的特色。可通过以下方法安装: 方法一:在中搜索 comfyui_LLM_party,一键安装,然后重启 comfyui。 方法二:导航到 ComfyUI 根文件夹中的 custom_nodes 子文件夹,使用克隆此存储库 git clone https://github.com/heshengtao/comfyui_LLM_party.git 。
2024-11-22
ComfyUI的Windows下载包
以下是关于 ComfyUI 的 Windows 下载包的相关信息: 下载地址:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ,您可以在此下载安装包,也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ,或者下载安装包 file:ComfyUI.zip 。 安装方法: 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。 目前安装 ComfyUI 有以下两种方法,您可以根据自己的需求选择: 本地安装: 命令行安装:普适性最强,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以及代码的用户来说可能有一定门槛。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:安装比较简单,下载就能用。ComfyUI 的官方安装包下载地址是 https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases ,目前仅支持 Windows 系统,且显卡必须是 Nivida。下载最新的版本,解压就能使用。 云端安装:云端配置相对较高,生成图片的速度会更快,但是需要一定的费用。如果您想在云端安装,可以跳到。 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 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。 汉化安装方法:在网盘连接中下载汉化包,并解压。将文件夹拖入到 E:\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 目录下。启动 ComfyUI 界面,点击右侧的小齿轮。在弹出界面的底部就可以切换语言了,选择中文即可。点击下方的“切换语言”,就可以在中文和英文之间随意切换。需要 blender 插件和汉化包的朋友,可以关注公众号【白马与少年】,发送【ComfyUI】即可获取链接。
2024-11-22
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