coze工作流中提示词优化节点有吗？

以下是 AI 在平面设计工作流中提高效率的具体步骤和相关信息： 1. 工具选择 主要工具：Midjourney 和 Stabel Diffusion。 辅助工具：RUNWAY 和 PS beta 等。 2. 工作流效果 创意多样：设计解决方案更为多样和创新，项目中不同创意概念的提出数量增加了 150%。 执行加速：AI 生成的设计灵感和概念显著缩短了创意阶段所需时间，设计师在创意生成阶段的时间缩短了平均 60%。 整体提效：在整体项目的设计时间减少了 18%。 3. 提升能力的方法 建立针对性的 AI 工作流：使用 lora 模型训练的方式，生成特定的形象及 KV 风格，建立包含品牌形象、风格视觉 DNA 的模型，并根据实用场景进行分类。 实用的模型训练：在营销活动期间，根据市场环境和消费者偏好的变化迅速调整 lora 模型。 AI 设计资产储备：建立和管理 AI 设计资产，沉淀相关知识、技能、工具，促进团队内部的知识积累和提升。 此外，对于建筑设计师审核规划平面图，以下是一些可用的 AI 工具： HDAidMaster：云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 Maket.ai：面向住宅行业，在户型和室内软装设计方面有探索，能根据输入需求自动生成户型图。 ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期可引入标准和规范约束设计结果。 Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，实现数据的汇总与管理。 但每个工具都有其特定应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。

在 Coze 工作流中，代码的使用方法如下： 首先进入 Coze，点击「个人空间工作流创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。根据弹窗要求自定义工作流信息，点击确认后完成工作流的新建。 在编辑视图中，左侧「选择节点」模块中，代码节点支持编写简单的 Python、JS 脚本，对数据进行处理。 按照流程图，在编辑面板中拖入对应的代码节点。 例如在艾木的介绍中，利用“Code”组块插入一段 Python 代码，将 Google 搜索返回结果格式化成两个字符串，一个是由搜索结果相关信息拼接而成，另一个是由搜索出来的网页链接拼接而成。这段代码起到了粘合剂的作用，逻辑不复杂，理论上也可以让 AI 帮助生成。

在扣子工作流中，是可以不用代码实现简单的数据处理的。例如，通过一些插件和大模型节点可以完成部分数据处理任务。 在生成有趣的《图文短句》的工作流中，包括多个步骤，如通过大模型生成标题、简介、文案等，并进行归纳总结和传递给图像流等。 在一泽 Eze 的教程中，提到在 Coze 上搭建工作流框架时，左侧“选择节点”模块中实际用到的有插件、大模型和代码。插件可提供一系列能力工具，大模型用于实现各项文本内容的生成，代码支持编写简单的 Python、JS 脚本对数据进行处理。按照流程图在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点，即可完成工作流框架的搭建。但对于一些简单的数据处理，不使用代码，依靠插件和大模型也有实现的可能。

在 agent 工作流中间加入对话窗口可以参考以下步骤： 1. 对于分段输入正文，考虑到对照精读环节适合批处理形式，需要把正文分割，用 LLM 节点批处理每一段的对照精读，最终拼合精读结果以输出完整文本。用户输入原文的格式一般是：为了确保正确区分标题句和段落内容，直接在 AI 对话窗口中通过开场白提示用户按格式输入文章，用“”符直接标记标题句。然后用 Python 脚本去掉标题句，并把剩下内容按照段落的换行逐段输出为 Array<String>格式，同时附上 Python 代码。试运行后，节点会按照预期分次输出每一段原文。 2. 在点击“发布”发布工作流后，创建一个 bot 进行最终的工作流封装。封装过程包括：创建 Bot、填写 Bot 介绍、切换 Bot 模式为“单 Agent（工作流模式）”（因为此 Agent 只需在每次输入英文文章时返回精读结果，不需要外层 bot 对输入进行其他任务理解，直接调用工作流即可）、把配置好的工作流添加到 Bot 中、填写开场白引导用户使用，并关闭开场白预置问题（因为使用流程里用不到）。

在 Coze 工作流中，消息节点在 Bot 中的使用如下： 1. 消息节点支持在工作流执行过程中返回响应内容，可解决回复消息内容多或工作流长导致用户无法及时收到响应的问题。它支持流式和非流式两种消息模式。 2. 一个消息节点包含以下配置： 输出变量：配置输出变量，可将其添加到下方的回答内容区域中，Bot 调用工作流时只会回复设定的“回答内容”，这些变量也可在配置卡片时使用。 回答内容：工作流运行时，Bot 将直接用这里指定的内容回复对话，可使用{{变量名}}的方式引用输出参数中的变量。 流式输出： 默认关闭，即采用非流式输出，待接收到全部消息内容后，再一次性输出全部消息内容。 开启流式输出后，上一节点一边生成回复内容，一边通过消息节点进行输出，不需要等待全部内容都加载完后再返回，类似于打字机的效果。 3. 在 Coze 中，消息组件是常用的工作流节点，用于实现工作流在执行途中与用户之间的交互。默认情况下，消息组件的流式输出功能是关闭的，当面对长文本或希望优化用户体验时，可以启用流式输出，以提升用户体验，例如在实时聊天 Agent 中，能显著提高用户的参与度和满意度。

以下是为您找到的小红书视频生成工具相关信息： 生成式 AI 视频挑战赛中，视频工具建议使用 Dreamina、HeyGen 等 Talking Photo/LipSync 工具。 小红书加微引导图生成器，针对小红书的封锁问题，生成乱码微信号图片绕过平台屏蔽，是解决小红书导流难题的实用工具。传送门：

以下为您提供两种关于视频爬取工作流的信息： 1. Stable Video Diffusion 模型的 ComfyUI 部署实战： 完成准备工作后运行 ComfyUI。 安装 ComfyUI Manager 插件。 下载工作流，使用 ComfyUI 菜单的 load 功能加载。 点击菜单栏「Queue Prompt」开始视频生成，可通过工作流上的绿色框查看运行进度。 生成的视频可在 ComfyUI 目录下的 output 文件夹查看。若出现显存溢出问题，请另行处理。工作流可关注公众号「魔方 AI 空间」，回复【SVD】获取。 2. 来来的 AI 视频短片工作流： 完整文档： 工作流概述： 概念设定：MJ 剧本+分镜：ChatGPT AI 出图：MJ,SD,D3 AI 视频：Runway，pika，PixVerse，Morph Studio 对白+旁白：11labs，睿声 音效+音乐：SUNO,UDIO,AUDIOGEN 视频高清化：Topaz Video 字幕+剪辑：CapCut，剪映 直播回放：

以下是一些可以将文字唱出来的 AI 工具： 1. Udio：由前 Google DeepMind 工程师开发，通过文本提示快速生成符合用户音乐风格喜好的高质量音乐作品。网址：https://www.udio.com/ 2. Suno AI：是一款革命性的人工智能音乐生成工具。 网址：https://suno.com/create 优点：回答问题更准确、上下文的衔接更好。 限制：需要翻墙，需要邮箱注册。 时间：10 分钟。 价格：每日有免费额度 10 首歌。 Custom Mode：开启为自己有歌词，关闭则给你随机生成歌词，只要填描述。 Lyrics：直接填歌词即可，可以用熟悉的、喜欢的歌曲原词先感受一下产品功能，会有对比性。 Instrumental：不要歌词、直接出纯音乐的曲子。 Style of Music：写 Prompt 的地方，1 句简短的自然语言描述即可，注意最多 100 字符。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前，大多数较为专业和功能全面的数据分析 AI 工具都需要注册才能使用。未注册就能使用的网页版数据分析 AI 工具相对较少。不过，您可以通过搜索引擎进一步查找，看是否有新出现的符合您需求的工具。

以下是关于 AI 转绘线上使用的相关信息： 如果您在工作中需要大量图片，AI 生图是高效的解决办法。主流工具如 midjourney（MJ）付费成本较高，stable diffusion（SD）硬件门槛不低，但也有免费在线 SD 工具网站，如。 从游戏截图升级到 KV 品质时，线上平台可用于找参考、测试模型。在绘图广场上发现想要的画风，点击创作会自动匹配创作使用的模型、lora 和 tag。截取游戏人物底图，将线上平台有限算力集中在人物身上，多批次、多数量尝试不同画风，得出符合游戏的模型+lora 组合，最后在 C 站（）下载对应模型到本地加载部署后可正式生图。 对于电脑配置不够无法本地部署 SD 的情况，可选择在线体验。如哩布哩布 AI，其在线 SD 界面与本地部署区别不大，每天有一百次生成次数，已集成最新的 SDXL 模型。还可在 stability AI 公司推出的 Clipdrop（https://clipdrop.co/stablediffusion）上生成，和 midjourney 使用方法相似，输入提示词即可直接生成，每天免费 400 张图片，需排队，出四张图大概二三十秒。

链接里有相关的教程，以下是相关的文章信息： 2024 年 3 月 20 日，黄社长用 AIGC 生成了一条全国文旅宣传片《AI 我中华》，也被央视转载了，全流程使用 AI 制作，利用 AI 生视频及 AI 配音技术，让 34 个省级行政区的名字和当地特色巧妙结合，展现大美中华。 《思维模型地图》这份文档是混沌大学上海分社提供的思维模型和商业策略汇编，涵盖了创新、组织心智、沟通视窗、RPV 框架、心理学模型、用户体验、创新评估、购买决策、组织文化、学习方法和商业模式等多个方面。它旨在帮助读者通过不同的框架和模型来提升思维能力、决策质量和组织效能。

要加入 Coze 通往 AGI 之路团队，您可以按照以下步骤进行： 1. 5 月 7 号： 创建 https://www.coze.com 账号。 创建 https://www.coze.cn 账号。 加入共学的 team（看第三列备注）。 有精力的话，可以提前阅读：。 尝试创建自己的第一个 Bot，用来免费使用 GPT4（海外版本）。 Click the link to join my team WaytoAGI on the Coze Bot Platform 👉🏻https://www.coze.com/invite/8UrPdX0vuusXq5H6dF4P（海外版本）。 coze.cn 👉🏻https://www.coze.cn/invite/EpD2Ud0bdPcvutscWStY（国内版本）。 2. 5 月 10 号：罗文认领一个插件制作插件说明，可参考。 PS：上述两个作业在 5 月 8 号分享结束之后就可以上手进行了，5 月 9 号会针对工作流和多 Agent 模式进行进一步的讲解。大家制作的 Bot 都可以在飞书群中进行投稿，然后会有专门的同学记录到 Bot 收集板。 此外，共学已结束，您也可以自行查看教程学习，比如课程表。欢迎邀请您加入 Coze 扣子团队 AI Bot：通往 AGI 之路。可以看到大家历史捏的 bot：coze.cn 👉🏻https://www.coze.cn/invite/EpD2Ud0bdPcvutscWStY 。 第一期：COZE 的搭建，活动起源是之前在社区里搞了一期，大家反馈都不错，希望有更多一起学习的机会。最近对于 agent 搭建的呼声很大，刚好有几个对 coze 很熟悉的小伙伴出了一些教程，于是有了这一期的主题共学快闪。大家可以先进群，邀请您加入我的 Coze 扣子团 AI Bot：通往 AGI 之路。coze.com 👉🏻https://www.coze.com/invite/8UrPdX0vuusXq5H6dF4P ，coze.cn 👉🏻https://www.coze.cn/invite/EpD2Ud0bdPcvutscWStY 。活动的方式包括自学（这个活动希望通过文字资料+直播分享的方式带领大家了解 Coze 这款工具，但是主要还是要靠自学）、写作业（会留一些作业，帮助大家更好复盘看看有没有吸收知识点。看十遍不如实践一遍）、互助（在飞书群大家有问题可以互助）、交流（找一些 Coze 的玩家跟大家视频会议交流自己的入门和进阶心得）。

要加入 Coze 团队，您可以按照以下步骤进行： 1. 5 月 7 号： 创建 https://www.coze.com 账号。 创建 https://www.coze.cn 账号。 加入共学的 team（看第三列备注）。 有精力的话，可以提前阅读：。 尝试创建自己的第一个 Bot，用来免费使用 GPT4（海外版本），Click the link to join my team WaytoAGI on the Coze Bot Platform 👉🏻https://www.coze.com/invite/8UrPdX0vuusXq5H6dF4P ；国内版本，coze.cn 👉🏻https://www.coze.cn/invite/EpD2Ud0bdPcvutscWStY 。 2. 5 月 10 号，罗文认领一个插件制作插件说明，可参考。 PS：上述两个作业在 5 月 8 号分享结束之后就可以上手进行了，5 月 9 号会针对工作流和多 Agent 模式进行进一步的讲解。大家制作的 Bot 都可以在飞书群中进行投稿，然后会有专门的同学记录到 Bot 收集板。 使用 Coze IDE 创建插件的操作步骤： 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 3. 在页面顶部进入插件页面，或者在某一 Bot 的编排页面，找到插件区域并单击+图标。 4. 单击创建插件。 5. 在新建插件对话框，根据以下信息完成配置并单击确认： 插件图标：（可选）单击默认图标后，您可以上传本地图片文件作为新的图标。 插件名称：自定义插件名称，用于标识当前插件。建议输入清晰易理解的名称，便于大语言模型搜索与使用插件。 插件描述：插件的描述信息，一般用于记录当前插件的用途。 插件工具创建方式：选择在 Coze IDE 中创建。 IDE 运行时：选择 Node.js 或者 Python3。 6. 在插件详情页，单击在 IDE 中创建工具。 7. 在弹出的创建工具对话框，设置工具名称和介绍，以明确工具的用途，并单击确定。工具名称和介绍越清晰，大语言模型就越能理解并使用它。创建后，您将跳转到 Coze IDE 页面进行编码。 8. （可选）在 IDE 左上角工具列表区域，单击+图标，向插件添加更多工具。您还可以通过单击列表内某一工具的设置图标，来编辑、删除或重置代码。 9. （可选）在 IDE 左下角依赖包区域，管理依赖包，所有工具共用该依赖列表。 【共学最全版本】微信机器人共学教程第二天教程内容： 1. 二、修改配置：主要更改的是标黄的四行，可以直接清空原文件配置，把以下配置粘贴进您的 config.json 文件中。 2. 三、获取 key 和 id： 进入官网：https://www.coze.cn/home 。 欢迎邀请您加入 Coze 扣子团队 AI Bot：通往 AGI 之路。可以看到大家历史捏的 bot，coze.cn:👉🏻https://www.coze.cn/invite/EpD2Ud0bdPcvutscWStY 。 获取 key：获取到的这个令牌，就是"coze_api_key"，像下方一样填入即可。"coze_api_key":"pat_diajdkasjdlksajdlksajdasdjlkasjdlas" 。 获取 bot id：把 bot_id 填入："coze_bot_id":"86787989080" 。 大家可以一起分享提示词： 。 提示词案例一、苏苏；案例二、老王 。 历史资料参考： 。 。

Coze 是由字节跳动推出的 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台，具有以下用途和特点： 1. 专为开发下一代 AI 聊天机器人而设计，旨在简化 AI 机器人的开发过程，使开发者和非技术用户都能快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，处理从简单问答到复杂逻辑对话的任务。 2. 多语言模型支持：使用了大型语言模型如 GPT48K 和 GPT4128K，并提供云雀语言模型等，支持不同场景下的对话和交互。 3. 插件系统：集成超过 60 款插件，涵盖资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等功能，同时支持用户创建自定义插件以扩展 Bot 能力。 4. 知识库功能：允许用户上传和管理数据，支持 Bot 与用户数据交互，可上传 TXT、PDF、DOCX、Excel、CSV 格式的文档，或基于 URL 获取在线内容和 API JSON 数据。 5. 数据库和记忆能力：提供数据库功能，允许 Bot 访问会话内存和上下文，持久记住用户对话中的重要参数或内容。 6. 工作流设计：用户可通过拖拉拽方式快速搭建工作流，处理逻辑复杂的任务流，提供大量灵活可组合的节点，如大型语言模型（LLM）、自定义代码、判断逻辑等。 7. 多代理模式：在一个机器人中可以运行多个任务，允许添加多个代理，每个代理都是一个能够独立执行特定任务的智能实体。 8. 免费使用：目前对用户完全免费，用户可利用其强大功能而无需支付费用。 9. 易于发布和分享：用户可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上，让更多用户与之互动。 此外，Coze 记账管家是基于 Coze 平台的能力搭建的一个记账应用，用户可以直接和 Coze 说明收入或支出情况，Coze 会自动记账并计算账户余额，每一笔记账记录都不会丢失，下次仍记得历史记账记录。其 bot 基于提示词、数据库和工作流三部分构成，数据库用于长久存放用户自己生成的数据，在记账功能中定义了记账事项（字段类型为 string）、记账发生时间（字段类型为 string）、变得的金额（字段类型为 integer，单位是分）等字段。

Coze 的工作流具有以下特点和步骤： 特点： 是一种可视化的方式，允许用户组合各种功能模块，如插件、大语言模型、代码块等，实现复杂和稳定的业务流程编排。 由多个节点组成，包括 Start 节点和 End 节点，用户可在节点间添加各种功能模块构建业务流程。 支持丰富的功能模块，可根据需求灵活组合，如调用大语言模型进行文本生成、调用插件进行数据处理等。 工作流的创建和编辑通过可视化拖拽界面完成，无需编写代码，降低了搭建门槛。 创建好的工作流可直接集成到 Coze 的聊天机器人中使用，实现复杂业务逻辑。 为用户提供了可视化、低代码的方式，快速搭建满足业务需求的 AI 应用和服务，降低开发门槛，提升工作效率。 步骤： 梳理清楚工作流，例如对于复刻吴恩达开源的 AI 翻译项目，先新建工作流，逐步导入核心流程，工作流分为若干节点，每个节点完成特定任务，组合形成完整翻译流程。 查看导入后的整体工作流及测试效果，工作流分为初始翻译、反思优化、结果输出等主要部分，运行测试时可看到每个节点的执行过程和结果。 对每个节点的配置进行核心讲解，如开始节点需选择翻译的源语言和目标语言，还可设置其他参数；初步的翻译大模型节点需选择大模型进行初始翻译。

要将 Coze 的智能体自动存储在飞书智能表格里，可参考以下步骤： 1. 前期准备： 设计 AI 稍后读助手的方案思路，包括简化“收集”，实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作，输入 URL 完成收集，借鉴微信文件传输助手通过聊天窗口输入；自动化“整理入库”，系统在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态，且支持跨平台查看；智能“选择”推荐，根据收藏记录和用户阅读兴趣生成阅读计划。 发现同在字节生态中的 Coze、飞书、飞书多维表格可构建完整的 AI 工作流，通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体对话，在聊天窗口完成链接输入和阅读计划输出，由 Coze 调用大模型、插件完成内容整理、推荐，利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，理论上无需开发插件、APP 就能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐。 2. 逐步搭建 AI 智能体： 搭建整理入库工作流，设置大模型节点提取稍后读元数据，使用 MiniMax 6.5s 245k，设置最大回复长度至 50000 以解析长内容网页。 进行日期转时间戳，使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化，因后续的飞书多维表格插件节点入库日期字段只支持 13 位时间戳。 把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式，飞书多维表格插件目前只支持带有转义符的 string，以 Array<Object>格式输入，需将元数据数组进行格式转换。 添加「飞书多维表格add_records」插件，设置{{app_token}}与{{records}}参数。 结束节点返回入库结果，「飞书多维表格add_records」插件返回入库结果，用于通知外层 bot 工作流的入库是否成功，别忘了对整个工作流进行测试。

Coze 的工作流是一种可视化、低代码的方式，允许用户快速搭建满足业务需求的 AI 应用和服务，极大地降低了开发门槛，让更多人可以利用 AI 技术来提升工作效率。具体如下： 1. 工作流的核心地位：了解 Coze 的小伙伴都应该知道，工作流才是真正的核心。在创建相关 Bot 之前，需要先梳理清楚工作流。 2. 主要能力：如使用搜索引擎进行搜索、对搜索的内容整理成答案、给出答案中的引用等。 3. 组成和特点： 由多个节点组成，包括 Start 节点和 End 节点，用户可在节点间添加各种功能模块构建业务流程。 支持丰富的功能模块，包括调用大语言模型进行文本生成、调用插件进行数据处理等，用户可灵活组合。 创建和编辑通过可视化的拖拽界面完成，无需编写代码。 4. 搭建步骤： 进入 Coze，点击「个人空间工作流创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。 根据弹窗要求，自定义工作流信息，点击确认完成新建。 在左侧「选择节点」模块中，根据子任务需要，实际用上的有插件、大模型、代码等。 按照流程图，在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点，完成工作流框架的搭建。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

很抱歉，仅根据您提供的“在 ComfyUI 中节点报错 UNETLoader Error”这一信息，无法明确具体的错误原因和给出准确的解决方案。可能导致此报错的原因有多种，比如模型文件损坏、加载路径错误、相关依赖未正确安装等。建议您进一步检查报错的详细信息、模型文件的完整性以及相关配置是否正确。

很抱歉，仅根据您提供的“在 ComfyUI 中节点报错‘UNETLoader Error while deserializing header: MetadatalncompleteBuffei’”的信息，难以准确判断问题的具体原因和解决办法。这可能是由于多种因素导致的，比如模型文件损坏、软件版本不兼容、配置错误等。建议您检查模型文件的完整性，确保 ComfyUI 软件为最新版本，并检查相关配置是否正确。如果问题仍然存在，您可以尝试在相关的技术论坛或社区中搜索类似问题，以获取更多可能的解决方案。

在 Coze 中添加提示词优化节点的方法如下： 这个节点比较容易理解，如果觉得提示词需要优化，可以加入它进行优化。其参数很简单，只有一个要优化的提示词。 通常这类节点很好用。例如用一开始就在用的文生图提示词“1 girl in real world”来试试。优化前和优化后都生成一张图做效果对比，它会为我们添加很多具体信息，比如在带着好奇心看书，环境中有阳光，色彩搭配的特点。但修改后的提示词在控制图片为真实照片的感觉上，测试结果中文生图模型中“in real world”来控制更真实的图片生成效果比“realistic”效果好。（喜欢哪个见仁见智，不过也有抽卡因素，至少右边的打光感觉不错。）

在 Coze 中添加提示词优化节点的方法如下： 这个节点比较容易理解，如果觉得提示词需要优化，可以加入它进行优化。 参数很简单，只有一个要优化的提示词。 例如，用一开始就在用的文生图提示词“1 girl in real world”来试用。优化后会为提示词添加很多具体信息，比如在带着好奇心看书，环境中有阳光，色彩搭配的特点。但修改后的提示词在控制图片生成真实照片的感觉方面，“in real world”来控制比“realistic”效果好。

在 Coze 中，提示词优化节点的相关信息如下： 这个节点比较容易理解，如果觉得提示词需要优化，可以加入它进行优化。参数很简单，只有一个要优化的提示词。 以文生图提示词“1 girl in real world”为例进行试用，优化后添加了很多具体信息，如在带着好奇心看书、环境中有阳光、色彩搭配的特点。但修改后的提示词在控制图片生成真实照片的感觉方面，“in real world”控制效果比“realistic”好。 此外，Coze 还涉及其他节点，如智能抠图、画质提升等。在复刻吴恩达开源的 AI 翻译项目时，工作流分为新建工作流、导入核心流程、设置节点等步骤，包括选择翻译的源语言和目标语言、选择大模型、配置反思优化的提示词等。

Florence 节点和模型的下载方法如下： 节点下载： 方法一：从节点管理器中安装（注意结尾是 V2.6int4 的那个）。 方法二：在秋叶包中安装（注意结尾是 V2.6int4 的那个）。 方法三：直接下载下面文件解压，复制 ComfyUI_MiniCPMV2_6int4 文件夹到您的“\\ComfyUI\\custom_nodes”目录下。注意 ComfyUI_MiniCPMV2_6int4 文件夹里面直接就是多个文件不能再包文件夹了。 夸克网盘：链接：https://pan.quark.cn/s/bc35e6c7e8a6 百度网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/1sq9e2dcZsLGMDNNpmuYp6Q?pwd=jdei 提取码：jdei 模型下载： 模型下载地址（解压后大小 5.55G，压缩包大小 4.85G）： 夸克网盘：链接：https://pan.quark.cn/s/98c953d1ec8b 百度网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/1y4wYyLn511al4LDEkIGEsA?pwd=bred 提取码：bred 此外，Joy_caption 相关模型下载： 从 https://huggingface.co/unsloth/MetaLlama3.18Bbnb4bit 下载并放到 Models/LLM/MetaLlama3.18Bbnb4bit 文件夹内。 必须手动下载: https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joycaptionprealpha/tree/main/wpkklhc6 ，存放文件夹：models/Joy_caption 。 MiniCPMv2_6 提示生成器 + CogFlorence： https://huggingface.co/pzc163/MiniCPMv2_6promptgenerator https://huggingface.co/thwri/CogFlorence2.2Large TheMisto.ai 的 MistoLine 版相关： 节点： MistoControlNetFluxdev ，在您的 \\ComfyUI\\custom_nodes 文件夹里面右键终端命令行，复制相关代码即可下载，或者通过以下网盘下载： 夸克网盘：链接：https://pan.quark.cn/s/ad43dd5152a6 百度网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/1NcOdG4AV68xTup8FvphsYA?pwd=lpvc 提取码：lpvc 模型： 夸克网盘：链接：https://pan.quark.cn/s/5551e813db21 百度网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/1Ntf4MbTCGJ5TYDv6mgvqNQ?pwd=zhfq 提取码：zhfq 处理：将模型放到您的 ComfyUI\\models\\TheMisto_model 文件夹中，并导入官方工作流 。