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ComfyUI的Windows下载包

Answer

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,可以跳到云端安装
  • 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 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。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

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

问:如何在本地安装 ComfyUI

原文地址:https://www.comflowy.com/zh-CN/preparation-for-study/install目前安装ComfyUI的方法有以下两种,你可以根据自己的需求选择一种:安装到本地:将ComfyUI安装在自己的电脑中,这样你可以在本地运行ComfyUI。这种方式基本是0成本。但如果你的电脑GPU配置相对较差,有可能生图的速度会比较慢。安装到云端:将ComfyUI安装在云端,这样的好处是云端配置相对较高,生成图片的速度会更快,但是需要一定的费用。本章节会主要介绍如何在本地安装ComfyUI,如果你想在云端安装,可以跳到[云端安装](https://www.comflowy.com/zh-CN/preparation-for-study/install-cloud)。[heading2]本地安装方法[heading3]命令行安装[content]本地安装有两种方法。第一种方法是普适性最强的方法——命令行安装,且安装后二次遇到问题的概率相对较低。但是对于不熟悉命令行以及代码的用户来说,可能会有一定的门槛。另外,ComfyUI的源码地址在[这里](https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI),安装方法写在了Readme中。你也可以按照Readme文档进行操作,并不一定要参照我的教程。[heading3]安装包安装[content]第二种方法是安装包安装。这种方法安装比较简单,下载就能用。ComfyUI的官方安装包:需要注意,目前仅支持Windows系统,且显卡必须是Nivida。下载地址是[这里](https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases),你只想需要下载最新的版本,解压就能使用。

【ComfyUI】Blender+Stable Diffusion!少年啊,这盛世如你所愿!(附中文汉化插件)

当然有的朋友可能不会使用blender的,也没有关系。我们接下来就讲解一下ComfyUI独立版本的汉化安装方法。在网盘连接中下载汉化包,并解压。将文件夹拖入到这个目录下。E:\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\custom_nodes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,我们选择中文即可。可以看到,所有的菜单栏、搜索栏、右键上下文菜单、节点都已经变成中文了。接下来,只需要点击下方的“切换语言”,就可以在中文和英文之间随意切换了,可以对照参考去学习,非常方便。好了,汉化完毕,可以开始愉快地连连看了。需要blender插件和汉化包的朋友,可以关注我的公众号【白马与少年】,发送【ComfyUI】即可获取链接。-END-白马与少年Stable Diffusion、Blender等学习心得分享139篇原创内容(持续更新中)公众号微信扫一扫关注该公众号

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comfyui 官网
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI,您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。 其优势包括: 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。 劣势在于: 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。 ComfyUI 的官方链接为:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。 关于 ComfyUI 的学习资料,有以下几个网站提供相关教程: 1. 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。网站为:https://www.comfyuidoc.com/zh/ 。 2. 优设网:提供了详细的入门教程,适合初学者。教程地址是:https://www.uisdc.com/comfyui3 。 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。地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/662041596 。 4. Bilibili:提供了一系列从新手入门到精通的视频教程。地址:https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1d7r8/ 。 此外,在知乎的“深入浅出完整解析 Stable Diffusion(SD)核心基础知识”中,也有关于零基础使用 ComfyUI 搭建 Stable Diffusion 推理流的内容。
2025-01-23
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),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。
2025-01-23
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),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 。 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: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。
2025-01-23
如何学习comfyui
以下是一些学习 ComfyUI 的途径和资源: 1. 官方文档: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,可在获取相关信息。 2. 优设网:有一篇详细的 ComfyUI 入门教程,适合初学者,详细介绍了其特点、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:提供了一系列涵盖从新手入门到精通各个阶段的视频教程,可在找到。 此外,还有 ComfyUI 共学快闪的飞书学习群,其中包含了众多如 Stuart 风格迁移、红泥小火炉基础课程等各类课程和讲解,如郑个小目标针对于某个插件的深入讲解、波风若川报错解决等。 另外,有人因为以下原因学习使用 ComfyUI:更接近 SD 的底层工作原理;自动化工作流,消灭重复性工作;作为强大的可视化后端工具,可实现 SD 之外的功能,还能根据定制需求开发节点或模块。例如,有人为了工作室获取抠图素材的需求,基于创建了工作流,不仅能用于绿幕素材抠图,还能自动生成定制需求的抠图素材,全程仅需几秒。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-23
ComfyUI_LayerStyle
ComfyUI_LayerStyle 相关内容如下: 加载模型部分: 下好工作流中的所需三张图片“SeasonYou_Reference、BG、MASK”以及上传自己所需的照片到 Input 部分。右上角放自己的人像图片(非人像会报错提示“no face detected”)。 对于 vae 加载器部分,选择 xl 版本(因为大模型用的 xl)的 vae 即可。 对于 ipadater 部分,倘若加载器部分报错说 model 不存在,将文中画圈部分修改调整到不报错。 Pulid 部分,除了下载好对应的节点以及参考官方网站最下面的安装对应要求外,还要注意对应安装一些内容,具体要求可查看云盘中命名为“pulid 插件模型位置.png”及对应的云盘链接:PulID 全套模型 链接:https://pan.baidu.com/s/1ami4FA4w9mjuAsPK49kMAw?pwd=y6hb 提取码:y6hb ,否则将会报错。 爆肝博主 ZHO 的更新记录: 3 月 7 日:ComfyUI 支持 Stable Cascade 的 Inpainting ControlNet,ComfyUI 作者在示例页面给出了说明和工作流:https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/stable_cascade/ ,博主自己也整理了一版,分享在:https://github.com/ZHOZHOZHO/ComfyUIWorkflowsZHO ,说明第二个 inpainting+composite 是将原图帖回到重绘之后的效果,是非必要项,按需使用。 3 月 6 日:国内作者把 ps 很多功能都迁移到了 ComfyUI 里,项目是:https://github.com/chflame163/ComfyUI_LayerStyle 。最新版 ComfyUI 支持了一系列图像形态学处理,包括 erode 腐蚀(去除小噪点/分离相邻对象)、dilate 膨胀(填补小洞/连接临近对象)、open 开(先腐蚀后膨胀)、close 闭(先膨胀后腐蚀)、gradient 梯度(膨胀与腐蚀之差)、top_hat 顶帽(原图与开之差)、bottom_hat 底帽(原图与闭之差)。使用方法为:1)更新 ComfyUI;2)右键 image/postprocessing/ImageMorphology;3)接上图像输入和输出即可。
2025-01-15
在comfyUI中可以接入哪些api,又和3D相关的吗
在 ComfyUI 中可以接入以下与 3D 相关的 API: 1. @CSM_ai:可以将文本、图像或草图转换为 3D 素材,并直接应用于游戏中,无需后期处理。体验地址:https://cube.csm.ai ,https://x.com/xiaohuggg/status/1763758877999587757?s=20 2. Move AI 推出的 Move API:可以从 2D 视频生成 3D 运动数据,支持多种 3D 文件格式导出,为 AR 应用、游戏开发等提供高质量 3D 运动数据。链接:https://move.ai/api ,https://x.com/xiaohuggg/status/1761590288576061573?s=20 3. ComfyUI 3D Pack 引入 3D 图像处理:可以快速将图片转换为 3D 模型,支持多角度查看,使用 3D 高斯扩散技术提升模型质量,支持多种格式导出,集成先进 3D 处理算法。链接:https://github.com/MrForExample/ComfyUI3DPack/tree/main ,https://x.com/xiaohuggg/status/1755824687811346514?s=20 此外,ZHO 博主有关于 ComfyUI 的更新记录: 1. 4 月 18 日,ComfyUI Stable Diffusion 3 API 已更新为 V1.5 版,图生图和 SD3 Turbo 都可以正常使用,但 SD3 图生图模式不支持选择比例,SD3 Turbo 模型不支持负面提示词。使用方法是先申请 API,然后填入 config.json 文件即可(每账户 25 免费积分),SD3 每张图 6.5 积分(比较贵)。项目地址:https://github.com/ZHOZHOZHO/ComfyUIStableDiffusion3API ,SD3 API ComfyUI 节点测试成功。 2. 4 月 17 日,Stability AI 刚刚发布了 Stable Diffusion 3 和 Stable Diffusion 3 Turbo,现在已经可通过 Stability AI 开发者平台 API 使用,SAI 计划在不久的将来通过会员资格提供模型权重。详情:https://bit.ly/3W43FjY
2025-01-14
如何在中国国内windows系统下安装Chatagi的软件
在中国国内 Windows 系统下安装 ChatGPT 相关软件的步骤如下: 1. 对于苹果系统: 在 AppleStore 下载 chatgpt:中国区正常下载不了,需要切换到美区才可以下载。美区 AppleID 注册教程参考知乎链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/696727277 。最终在 AppleStore 搜到 chatgpt 结果后下载安装,注意别下错。 支付宝购买苹果礼品卡并充值,订阅付费 App:打开支付宝,地区切换到【美区任意区】,往下滑,找到【品牌精选 折扣礼品卡】,点击进去,可以看到【大牌礼品卡】,往下滑找到【App Store&iTunes US】礼品卡,按需要的金额购买,建议先买 20 刀。包括支付宝购买礼品卡、在 apple store 中兑换礼品卡、在 chatgpt 中购买订阅 gpt plus,如果中途不想继续订阅了,可到订阅列表中取消订阅。 2. 对于青椒云软件(Windows 系统): 电脑端打开网站 http://account.qingjiaocloud.com/signin?inviteCode=2GSJQYVF ,注册/登陆账号。 跳转到下载页,根据自己电脑的系统选择相应版本下载。 客户端登录,电脑端打开登陆界面,短信登录。 进入界面,选择华南 6,点击“新增云桌面”选择【定制产品】选择【WayToAGIAIPO 大雨编程共学】,支付 0.01 元即可开机使用。 开机进入桌面,停止使用时一定要回到客户端页面,点击关机按钮,否则时长会一直消耗。
2024-12-16
ollama windows 安装
以下是 Ollama 在 Windows 上的安装步骤: 1. 前往 下载并安装 Ollama。 2. 安装完成后,打开 Powershell 运行相关命令。 3. 编辑 Win 版的 run_win.ps1 文件,将目录中的图片路径和触发词填写,运行即可。 4. 还可以参考以下教程: 张梦飞的【全网最细】从 LLM 大语言模型、知识库到微信机器人的全本地部署教程: 点击进入,根据电脑系统,下载 Ollama:https://ollama.com/download 。 下载完成后,双击打开,点击“Install” 。 安装完成后,将下方地址复制进浏览器中。如果出现下方字样,表示安装完成:http://127.0.0.1:11434/ 。 4SeasonYou 工作流副本: 首先,下载 ollama,网站: 。 其次,在网站中,复制代码。 然后,像建议一样打开 ComfyUi 根目录下的 custom_nodes\\ComfyUiOllamaYN 的文件路径,在上方的路径下输入 cmd ,进入到下方的命令行,右键即可粘贴刚才的代码,等待下载即可。
2024-11-17
windows电脑和安卓手机可以怎么注册并使用chatgpt? 请详细说明如何访问国外网络和注册及使用、
以下是 Windows 电脑和安卓手机注册并使用 ChatGPT 的详细步骤: 安卓手机: 1. 对于自带谷歌框架的机型(如红米 K60): 打开系统设置。 拉到最底下,点击更多设置。 点击账号与同步。 点击谷歌基础服务。 打开基础服务按钮。 2. 安装 Google Play: 到小米自带的应用商店搜索 Google Play 进行安装。 安装好后打开谷歌商店,点击右上角登录谷歌账号。 3. 安装 ChatGPT: 到谷歌商店搜索 ChatGPT 进行下载安装,建议把谷歌邮箱也安装上,方便接收验证码。 如果您只想体验 ChatGPT 3.5 版本,不升级 GPT4,可跳转到第 4 步第 6 小步进行登录使用,如果想直接订阅 GPT4 Plus 版本,请接着往下看。 Windows 电脑:未提供相关内容。 需要注意的是,在中国访问国外网络需要合法合规的途径。同时,ChatGPT 的使用也需要遵守其相关规定和服务条款。
2024-11-14
未来,想要用AI更多,买苹果电脑还是windows电脑
在未来如果想要更多地使用 AI ,选择苹果电脑还是 Windows 电脑取决于您的具体需求和使用场景。 苹果电脑通常具有出色的稳定性和优化的操作系统,其硬件和软件的整合度较高,对于一些特定的 AI 应用,如基于苹果生态的开发和设计工作,可能会有较好的体验。 Windows 电脑则具有更广泛的硬件选择和软件兼容性。在 AI 领域,许多专业的软件和工具在 Windows 平台上也有良好的支持。 如果您更注重系统的稳定性和一体化体验,且对苹果的生态系统有偏好,那么苹果电脑可能是不错的选择。但如果您需要更多的硬件配置选择和更广泛的软件支持,Windows 电脑可能更适合您。 最终的决策还需综合考虑您的预算、具体的 AI 应用需求以及个人使用习惯等因素。
2024-11-01
怎么在 windows 部署 微信机器人
以下是在 Windows 部署微信机器人的详细步骤: 一、安装环境 1. 点击电脑“系统”,直接输入“cmd”,点击回车,打开命令窗口。 2. 在命令窗口中,粘贴入以下代码,确认是否有 python。 3. 粘贴入以下代码,确认是否有 pip。 4. 两步命令输入完,核对一下。如果有的话,会分别显示出版本号,可以跳过“安装环境这一步,直接到“二、部署项目”。如果没有,需要按照以下步骤安装: 先进行 python 的安装,安装包已准备好,直接点击下载。 关闭窗口,再次运行那两行命令会发现已经有了。 二、部署项目 1. 下载 COW 机器人项目,解压缩。 2. 解压后,打开 COW 文件夹。 3. 在空白处,shift+鼠标右键,点击“在此处打开 Powershell 窗口”。 4. 在 Powershell 窗口中,粘贴进入:pip install r requirements.txt ,等待执行完成后,继续粘贴:pip install r requirementsoptional.txt 。 5. 上边的都执行完成后,关闭窗口。在当前目录下,找到 configtemplate.json 文件。 6. 新生成的便是配置文件,右键使用记事本打开这个文件,修改相应内容。 删除新文件里的所有代码。 复制提供的代码,粘贴到文件里,并找到第 4 行,把一开始注册并保存好的千问 API key 粘贴到双引号里。 7. 保存上述文件,然后在当前文件下,找到 plugins/godcmd 文件夹,复制 config.json.template 重命名为 config.json 。 8. 双击 config.json,进入后,设置下 password 和 admin_users ,可以设置为和示例一样,后边再改,点击保存后关闭。 注意:本教程完成后,程序将在您的电脑本地运行,假如您关掉了窗口,那么进程也就结束。所以,如果您想让 AI 持续使用,就必须保持窗口打开和运行,也就是电脑不能关。Mac 系统步骤也是一样,只是打开命令符的命令些许不同,遇到问题问大模型就好了。 此外,还有基于 Hook 机制的微信 AI 机器人部署步骤: 1. 接下来,需要使用一个特定版本的微信,已为您准备好,点击下载,下载后直接替换安装。(安装后,有可能您在的群却显示退出,其实没事,发个消息就好了,并不是真的退出) 2. 下载 NGCbot 机器人项目,解压缩。 3. 解压后,打开 NGCbot 文件夹。 4. 在空白处,shift+鼠标右键,点击“在此处打开 Powershell 窗口”。 5. 打开 shell 窗口后,粘贴进入相关代码,并点击回车。 6. 粘贴进入相关代码,并点击回车,等待安装,安装完成后,关闭窗口即可。 7. 然后在当前的 NGCbot 文件夹下,找到 Config 文件,找到 config.yaml,右键选择打开方式,选择用记事本方式打开。 8. 打开后看到相应页面,把 Administrators 先改成特定内容。如果您已经有了 FastGPT 或者 OpenAI 的 key,可以把这里的 Ai_Lock,修改成“1”。然后拉到最下边,在 OpenAI 那里,去添加您的 AI 模型 key。填写格式,参照原有的格式即可。
2024-09-09
windows 微信机器人
以下是关于 Windows 微信机器人的相关内容: 基于 Hook 机制的微信 AI 机器人具有相对更高的稳定性和安全性,更简单易上手,其劣势是目前插件相对较少,且仅支持 Windows 系统。此项目在 Windows 系统上运行,无需服务器,对小白更加友好。 项目以 Windows 10 系统为例,安装步骤如下: 1. 点击电脑“系统”,直接输入“cmd”,点击回车,打开命令窗口。 2. 在命令窗口中,粘贴入相关代码,确认是否有 python 和 pip。 若有,会分别显示出版本号,可跳过“安装环境”这一步,直接到“部署项目”。 若无,则需按照以下步骤安装: 先进行 python 的安装。 3. 部署项目: 下载 COW 机器人项目,解压缩。 解压后,打开 COW 文件夹。 此机器人具有以下功能: 基于知识库的 AI 回复 支持积分系统 支持自动拉人 检测广告 自动群发 还有一些有趣的小功能,如安全新闻定时推送、Kfc 文案、星座查询、天气查询等。 此项目还能结合 FastGPT 进行使用,在@zyh 的帮助下,对群发功能进行了进一步的优化和二开,目前在内测中,完善后会开放。
2024-08-29
chatgpt在中国该如何下载
在中国下载 ChatGPT 分为苹果系统和安卓系统两种情况: 苹果系统: 1. 在 AppleStore 下载 chatgpt:中国区正常下载不了,需要切换到美区。美区 AppleID 注册教程参考知乎链接:。最终在 AppleStore 搜到 chatgpt 结果后下载安装,注意别下错。 2. 支付宝 购买苹果礼品卡 充值 订阅付费 App:打开支付,地区切换到【美区任意区】,往下滑,找到【品牌精选 折扣礼品卡】,点击进去,可以看到【大牌礼品卡】,往下滑找到【App Store&iTunes US】礼品卡,按需要的金额购买即可,建议先买 20 刀。包括支付宝购买礼品卡、在 apple store 中兑换礼品卡、在 chatgpt 中购买订阅 gpt plus,如果中途不想继续订阅了,可到订阅列表中取消订阅。 安卓系统: 1. 安装 google play: 到小米自带的应用商店搜索 google play 进行安装。 安装好后,打开 GooglePlay,按照提示一步步操作,登录 GooglePlay。 2. 下载安装 chatgpt: 到谷歌商店搜索“ChatGPT”进行下载安装,开发者是 OpenAI,别下错。可能遇到“google play 未在您所在的地区提供此应用”的问题,解决方法为:在 google play 点按右上角的个人资料图标。依次点按:设置>常规>帐号和设备偏好设置>国家/地区和个人资料。在这里看到账号没有地区,可以“添加信用卡或借记卡”,国内的双币信用卡就行,填写信息时地区记得选美。如果回到 google play 首页还搜不到 chatgpt,可以卸载重装 google play,操作过程保持梯子的 IP 一直是美,多试几次。 3. 体验 ChatGPT:如果只想体验 ChatGPT 3.5 版本,不升级 GPT4,直接登录第二部注册好的 ChatGPT 账号即可。 4. 订阅 GPT4 Plus 版本:先在 Googleplay 中的【支付和订阅】【支付方式】中绑定好银行卡,然后在区 chatgpt 里订阅 Plus。 完成上述步骤后,即可开始使用 ChatGPT 4o。会员不管是在苹果还是安卓手机上购买的,电脑上都能登录。使用时,打开 ChatGPT 应用或网页,点击开始对话。版本切到 ChatGPT 4o,点击右下角“耳机🎧”图标,选择一个声音,就可以体验流畅的语音对话。
2025-01-24
sd 的imagebrowser在哪下载
Stable Diffusion 的 ImageBrowser 插件可以通过以下方式下载: 因为该插件还没有收录到官方的插件列表当中,您可以到这个网址去下载:https://github.com/hnmr293/sdwebuicutoff ,或者是去作者的云盘链接下载。安装之后重启,就可以看到这个插件。 另外,大多数的模型都是在 Civitai(C 站)这个网站里面下载,网址为:https://civitai.com/ 。使用 C 站时需要科学上网,点击右上角的筛选按钮,在框框里面找到自己需要的模型类型。下载的模型保存位置如下: 大模型:存放在 SD 根目录的【……\\models\\Stablediffusion】文件夹。 Lora:存放在根目录下的相应文件夹。 VAE:存放在根目录的【……\\models\\VAE】文件夹。 如果不会科学上网,也可以去启动器的界面直接下载模型。下载的 Embedding 可以在 C 站通过右上角的筛选 Textual Inversion 找到,放在根目录下的 embeddings 文件夹里。
2025-01-23
Pix Verse 在哪下载
PixVerse 可以在以下网址下载:https://pixverse.ai/ 。 它具有以下特点: 人少不怎么排队,还有换脸功能。 支持文生视频、图生视频,人物一致性角色创建。 提示词使用中文、英文都可以。 文生视频支持正向、反向提示词、选风格、种子值,支持多种尺寸。 图生视频支持正向提示词、运动强度、种子值。 一致性人物角色支持正向、反向提示词、选人物、种子值,支持多种尺寸。 暂时不支持镜头控制,默认生成 4s 视频。 相关教程:
2025-01-14
模型下载
以下是关于模型下载的相关信息: ComfyUI BrushNet 模型下载: 原项目:https://tencentarc.github.io/BrushNet/ 插件地址:https://github.com/kijai/ComfyUIBrushNetWrapper 模型下载:https://huggingface.co/Kijai/BrushNetfp16/tree/main 第一次运行会自动下载需要的模型,如果使用 ComfyUIBrushNetWrapper 节点,模型将自动从此处下载:https://huggingface.co/Kijai/BrushNetfp16/tree/main 到 ComfyUI/models/brushnet。 因环境问题,也可手动下载后放在这个文件夹里面。另外,BrushNet 提供了三个模型,个人测试下来,random 这个效果比较好。 SD 模型下载: 常用的模型网站有: 下载模型后需要将之放置在指定的目录下,不同类型的模型放置目录不同: 大模型(Ckpt):放入 models\\Stablediffusion VAE 模型:一些大模型需要配合 vae 使用,对应的 vae 同样放置在 models\\Stablediffusion 或 models\\VAE 目录,然后在 webui 的设置栏目选择。 Lora/LoHA/LoCon 模型:放入 extensions\\sdwebuiadditionalnetworks\\models\\lora,也可以在 models/Lora 目录 Embedding 模型:放入 embeddings 目录
2025-01-14
如何将ollama下载到其他盘中
要将 ollama 下载到其他盘,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 新建环境变量:ollama 默认的模型保存路径为 Windows:C:\\Users\\%username%\\.ollama\\models 。添加环境变量添加 OLLAMA_MODELS 环境变量。 2. 进入 ollama 官网下载:地址为 https://ollama.com/ 。 3. 下载语言模型:模型地址为 https://ollama.com/library 。 选择 llama 模型下载至本地。 选择本地文件夹,在 CMD 后粘贴刚才复制的命令。 开始下载,下载完成并测试。 4. 下载图像模型:模型地址为 https://ollama.com/library 。 选择 llava 模型下载至本地。 选择本地文件夹,在 CMD 后粘贴刚才复制的命令。 开始下载,下载成功。 5. 在 Comfy 中使用: 下载并安装 ollama 节点,下载地址: ,下载完成后安装到节点目录。 在 Comfy 中调用。 此外,还有以下相关信息供您参考: 为了应对没下载大模型带来的报错,需要下载大模型。首先,下载 ollama,网站: 网站中,复制代码。然后,像建议一样打开 ComfyUi 根目录下的 custom_nodes\\ComfyUiOllamaYN 的文件路径,在上方的路径下输入 cmd,进入到下方的命令行,右键即可粘贴刚才的代码,等待下载即可。 部署大语言模型: 下载并安装 Ollama:点击进入,根据您的电脑系统,下载 Ollama:https://ollama.com/download 。下载完成后,双击打开,点击“Install”。安装完成后,将下方地址复制进浏览器中。如果出现下方字样,表示安装完成:http://127.0.0.1:11434/ 。 下载 qwen2:0.5b 模型(0.5b 是为了方便测试,下载快,自己设备充足的话,可以下载更大的模型)。如果是 windows 电脑,点击 win+R ,输入 cmd,点击回车。如果是 Mac 电脑,按下 Command(⌘)+Space 键打开 Spotlight 搜索,输入“Terminal”或“终端”,然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。复制以下命令行,粘贴进入,点击回车。回车后,会开始自动下载,等待完成。(这里下载久了,可能会发现卡着不动,不知道下载了多少了。鼠标点击一下窗口,键盘点空格,就会刷新了)下载完成后您会发现,大模型已经在本地运行了。输入文本即可进行对话。
2025-01-13
2024年人工智能指数报告 下载
以下是为您提供的 2024 年人工智能指数报告的相关下载信息: 1. 《》由微软和领英联合发布,揭示了人工智能(AI)在工作场所的快速增长和深远影响。 2. 可在知识星球下载的报告: 《》深入分析了 AI Agent 的市场定义、发展阶段、核心组件及其在企业用户场景中的应用。 《》企业实施 AI Agent 的主要目标是降低运营成本,尤其是在知识库管理、数据分析、营销与客户服务等领域。 3. 《》数据处理应从模型为中心转向数据为中心,并强调向量数据库在提升模型服务能力中的核心作用。 4. 斯坦福大学发布的基础模型透明度指数相关报告:在上一届 SOAI 发布后不久,斯坦福大学发布了其首个基础模型透明度指数,模型开发者的平均得分为 37 分。在团队的中期更新中,这一分数攀升至 58 分。2024 年 5 月,该指数的最新一期基于 100 项指标,评估了 14 家领先的基础模型开发者的透明度,这些指标涵盖“上游”因素数据、劳动力、计算、围绕能力和风险的“模型级”因素、围绕分布的“下游”标准以及社会影响。计算和使用政策的评分出现了最强劲的改善,而“上游”评分仍然疲弱。 5. 《2024 年人工智能现状:辉煌、戏谑和“牛市”》报告链接:
2025-01-11