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PyTorch 是由 Facebook 的人工智能研究团队开发的深度学习库，以其灵活性和易用性而闻名，特别适合研究和快速原型开发。 在本地安装 ComfyUI 时，安装 PyTorch 有以下步骤： Windows 用户：建议在有 NVIDIA 显卡的电脑上使用。首先下载 Miniconda3，然后输入相应命令安装 Miniconda3，最后安装 PyTorch 的 nightly 版本。 Mac 用户：安装需要根据电脑的芯片不同输入不同的代码。首先下载 Miniconda3，然后输入相应命令安装 Miniconda3，最后不管是 M 芯片还是 x86 都复制相应代码到 Terminal 进行安装。 在 Python 的应用中，PyTorch 在深度学习方面发挥着重要作用。 从生成式 AI 季度数据报告 2024 年 1 3 月来看，2023 年 4 月 PyTorch 以 531.0 万的访问量位居第一，占赛道月总访问量的 27.8%；2024 年 3 月，PyTorch 以 379.0 万的访问量继续保持第一，占赛道月总访问量的 18.1%。近一年赛道单月访问量增加了 190.0 万，年增长率为 9.9%，但 PyTorch 的访问量减少了 152.0 万。

ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，具有以下特点： 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，启动和出图速度快；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，能导出流程并分享，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 多（但常用的都有），也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 生图原理： Pixel Space 和 Latent Space：像素空间对应输入图像的像素空间，潜在空间中许多操作都在进行，图像被映射到潜在空间后，扩散过程在这个空间中进行。 扩散过程：噪声的生成和逐步还原，通过调度器控制，可选择不同的调度器控制如何在潜在空间中处理噪声和逐步去噪回归到最终图像，时间步数会影响图像生成的精细度和质量。 基础教程： 应用场景和不可替代性：ComfyUI 的 UI 界面复杂，连线方式类似搭建自动化工作流。从功能角度看，与 SD WebUI 提供的功能相同，只是呈现方式不同。这种连线方式的好处是可以根据需求搭建适合自己的工作流，无需依赖开发者，也能根据需求开发并改造某个节点。选择 ComfyUI 最核心的原因在于其自由和拓展。 案例：生成四格故事漫画。 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 。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

ComfyUI 的工作流包括以下方面： 1. 一般的 Workflow 概念：Workflow 是 ComfyUI 的节点结构及数据流运转过程。 2. 推荐的工作流网站： 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 美元的套餐后每月有 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 3. FLUX 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： 初始生成在较低分辨率下进行以提高效率。 采用两阶段处理，先用 Flux 生成，后用 SDXL 放大，有效控制显存使用。 使用 SD 放大提升图片质量。 工作流流程： 初始图像生成（Flux）：包括 UNETLoader 加载 flux1dev.sft 模型、DualCLIPLoader 加载 t5xxl 和 clip_l 模型等步骤。 初始图像预览。 图像放大和细化（SDXL）：包括 CheckpointLoaderSimple 加载 SDXL 模型、UpscaleModelLoader 加载 RealESRGAN_x4.pth 用于放大等步骤。 最终图像预览。 4. 换装服饰一致性工作流： 应用场景：电商服饰行业、换装、虚拟试穿等。 整体思路： 首先生成适合服装的模特，很多时候换装效果不好是因为服装和人物不匹配，可抽卡抽到满意模特后进入第二步。 第二步进行高精度换装，先预处理拼出 mask，然后重绘 mask 区域。 模特生成：加入 Redux 模型，强度不用太高，让提示词生效。 服装高精度处理：包括 mask 的处理，使用 Flux 的 fill 模型，提示词书写格式有特定要求，Redux 权重需调整为最大。

以下是一些关于以适应 AI 时代趋势为导向学习 Python 的建议： 1. 学习资源： 微信机器人教程，其中介绍了在 Linux 环境安装 Python 以及 Python 虚拟环境的相关知识。 吴恩达的 AI Python 初学者课程，这是一系列四门短期课程，适合任何技术水平的人。 2. 基础知识： 掌握 Python 的安装和编程基础，包括变量、数据类型、控制结构、函数等。 了解 Python 虚拟环境，它是一个独立的 Python 运行空间，用于隔离不同项目的依赖库，避免与系统的 Python 版本形成冲突。 3. 数学和理论基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系，以及 AI 的发展历程和重要里程碑。 4. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 神经网络基础：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN），以及常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 5. 实践和应用： 学会向 AI 提供线索，这对于快速修复问题非常重要。 可以使用 Cursor 的菜单 Open in intergrated Terminal 直接切换到对应目录，也可以使用 cd 命令。 参考 Cursor 提示词网站：https://cursor.directory/，学习和参考其中大量网友实践后上传的提示词。 通过构建 AI 应用程序进行学习，例如编写与大型语言模型交互的代码，以快速创建有趣的应用程序来定制诗歌、编写食谱和管理待办事项列表。 总之，强烈推荐在 AI 时代掌握 Python 这门编程语言，不断学习和实践，以适应时代的发展趋势。

以下是关于 Python 安装相关 AI 编程助手的信息： 安装 FittenAI 编程助手： 这两年 AI 发展迅猛，改变了很多人的工作方式，编程领域也不例外，AI 作为编程助手能提供实时建议和解决方案，提升工作效率。 配置 AI 插件前需先安装 Python 运行环境，可参考：。 安装步骤：点击左上角的 File Settings Plugins Marketplace。安装完成后左侧会出现 Fitten Code 插件图标，注册登录后即可开始使用。 功能包括智能补全（按下 Tab 键接受所有补全建议，按下 Ctrl+→键接收单个词补全建议）、AI 问答（通过点击左上角工具栏中的 Fitten Code 开始新对话打开对话窗口进行对话）、自动生成代码（Fitten Code 工具栏中选择“Fitten Code 生成代码”，然后在输入框中输入指令即可生成代码）、代码转换（选中需要进行翻译的代码段，右键选择“Fitten Code 编辑代码”，然后在输入框中输入需求即可完成转换）、自动生成注释（Fitten Code 能够根据代码自动生成相关注释）。 安装灵码 AI 编程助手： 同样在 AI 快速发展的背景下，其能为编程带来高效帮助。 配置前也需先安装 Python 运行环境，可参考：。 安装步骤：点击左上角的 File Settings Plugins Marketplace。安装完成插件会提示登录，按要求注册登录即可。使用上和 Fitten 差不多。 安装 FaceFusion 时的 Python 环境配置： FaceFusion 是开源换脸工具，安装较繁琐。 其所需环境包括 Python（需是 3.10 版本，不能高于 3.7 到 3.10，因为 onnxruntime==1.16.3 需要 Python 版本在 3.7 到 3.10 之间，推荐使用安装包下载安装：python 下载地址 https://www.python.org/downloads/，下载对应版本后点击安装，注意添加到系统环境变量中，也可使用命令行安装方式）、PIP、GIT、FFmpeg（安装后需重新启动系统以使 FFmpeg 正常运行）、Microsoft Visual C++2015 可再发行组件包、微软 Visual Studio 2022 构建工具（安装过程中确保选择桌面开发与 C++包）。

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