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COMFYui安装包

Answer

以下是关于 COMFYui 安装包的相关信息：

  1. 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。
    • 安装包文件：ComfyUI.zip 、ComfyUI-master.zip
  2. 安装步骤：
    • 下载安装包并解压至本地除 C 盘外的任意盘。
    • 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。
  3. 相关环境安装（安装过 WebUI 的同学请忽略）：
  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 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。

目前安装 ComfyUI 的方法有在本地安装和在云端安装两种，本部分主要介绍本地安装方法，包括命令行安装和安装包安装。命令行安装普适性最强但有一定门槛，ComfyUI 的源码地址在 https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，安装方法写在了 Readme 中。安装包安装比较简单，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。

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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

1、环境安装、ComfyUI本体安装 副本

（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。注：Python版本3.10以上[heading3]1、安装Python[content][1-python-3.10.6-amd64.exe.zip](https://tob-design.yuque.com/attachments/yuque/0/2023/zip/21965403/1698135309895-78342777-3474-4af3-ba4c-cc0ab7a89e71.zip)[heading3]2、安装VSCode[content][2-VSCodeUserSetup-x64-1.68.1.exe.zip](https://tob-design.yuque.com/attachments/yuque/0/2023/zip/21965403/1698135309893-e56d455e-a148-47bb-8d82-f9a21a0df6e9.zip)[heading3]3、安装Git[content][3-Git-2.39.2-64-bit.exe.zip](https://tob-design.yuque.com/attachments/yuque/0/2023/zip/21965403/1698135309911-5e12a598-ccfa-47ca-832d-d7d1f0363517.zip)[heading1]三、安装comfyUI[content][ComfyUI-master.zip](https://tob-design.yuque.com/attachments/yuque/0/2023/zip/21965403/1698135309890-86f7996e-3b69-490e-8f73-4b458b1cf708.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。

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。

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anythingllm安装包
以下是关于 AnythingLLM 安装包的相关信息： 安装地址：https://useanything.com/download 。 安装完成后会进入配置页面，主要分为三步： 第一步：选择大模型。 第二步：选择文本嵌入模型。 第三步：选择向量数据库。 在 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念，可以创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据进行隔离。配置流程包括： 首先创建一个工作空间。 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式，提供了 Chat 模式和 Query 模式。Chat 模式大模型会根据训练数据和上传的文档数据综合给出答案，Query 模式大模型仅依靠文档中的数据给出答案。 完成上述配置后，即可与大模型进行对话。 此外，在 GitHubDaily 开源项目列表 2023 年复盘的 AIGC 部分中， 是一个可打造成企业内部知识库的私人专属 GPT，能将任何文档、资源或内容转换为大语言模型（LLM）知识库，在对话中引用其中内容。
2025-02-06
SD 安装包
以下是关于 SD 安装包的相关内容： 一、Roop 插件安装 1. 安装时间较长，需耐心等待。安装好后，打开 SD 文件目录下的特定文件夹，在地址栏输入“cmd”并回车。 2. 在打开的 dos 界面中，粘贴“python m pip install insightface==0.7.3 user”代码，自动安装 insightface。若此阶段出错，建议下载最新的秋叶 4.2 整合包（6 月 23 号更新），后台回复【SD】可在云盘下载。 3. 安装完成后，重新打开启动器，后台会继续下载模型，全程需科学上网。 4. 选用真实系模型“realisticVisionV20”，启用 ROOP 插件，选择要替换的人物照片，面部修复选择“GFPGAN”，根据需求设置右边参数和放大算法，点击生成。若人脸像素偏低，可发送到“图生图”并使用 controlnet 中的 tile 模型重绘。 5. 想要插件可添加公众号【白马与少年】回复【SD】。 二、SD 云端部署 1. 部署流程 浏览器上按照腾讯云>控制台>云服务器的路径找到购买的实例，点击启动，输入购买时设置的密码进入远程的 Windows 系统环境，安装显卡驱动、配置环境变量。 2. 安装显卡驱动 用内置的 IE 或下载 Chrome，打开英伟达网站，根据购买机器时选定的显卡型号、Windows 版本号下载对应的驱动并安装。 3. 配置环境变量 驱动安装完成后，复制驱动所在目录（一般是在「C:\\Program Files\\NCIDIA Corporation」），找到环境变量配置入口（控制面板>系统和安全>系统），选择「高级系统设置」，在「系统变量」里的 Path 环境变量中新建并粘贴驱动安装地址保存。 4. 下载安装 SD 整合包 以秋叶的 SD 整合包为例，下载地址为：https://pan.baidu.com/s/1uavAJJdYYWhpnfjwQQDviQ?pwd=a123 ，提取码：a123。建议在服务器上安装提高下载速度的工具或有百度会员。安装后打开安装包一级目录，双击启动器运行依赖，安装完成后即可启动 SD。 三、Roop 换脸插件安装的其他步骤 1. 将 inswapper_128.onnx 文件移动到“sdwebuiakiv4\\models\\roop ”目录下（若没有该目录则创建）。 2. 将.ifnude 和.insightface 目录移动到 C:\\Users\\您的用户名目录下（用户名因人而异）。 3. 启动 webui，它会同步内部组件，可能需 5 30 分钟，耐心等待。加载完成后在浏览器打开，可在图生图、文生图中下面列表标签看到 roop V0.0.2。 特别提醒：此插件谨慎使用，切勿触犯法律。
2024-11-22
SD安装包
以下是关于 SD 安装包的详细步骤： 1. SD 云端部署 部署流程 安装和配置基础环境 在浏览器上按照腾讯云>控制台>云服务器的路径找到购买的实例，点击启动，会新开一个远程访问的窗口，输入购买时设置的密码进入，这样就有了一个远程的 Windows 系统环境，接下来安装显卡驱动、配置环境变量。 安装显卡驱动：用内置的 IE 或下载 Chrome，打开英伟达的网站，找到驱动下载，选择购买机器时选定的显卡型号、Windows 版本号，下载对应的驱动并安装。 配置环境变量：驱动安装完成后，先找到驱动所在的目录（一般是在「C:\\Program Files\\NCIDIA Corporation」），复制这个路径。找到环境变量配置入口（控制面板>系统和安全>系统），选择「高级系统设置」，弹窗设置环境变量。找到「系统变量」里的 Path 环境变量，点击「编辑...」，然后「新建」，粘贴刚才复制的 nvidia 驱动安装地址，保存即可。 下载安装 SD 整合包 整合包也就是打包了 SD 和 Web UI 方便大家更好的使用的集合，以秋叶的 SD 整合包举例讲解。 下载 SD 整合包：秋叶 SD 整合包下载地址：https://pan.baidu.com/s/1uavAJJdYYWhpnfjwQQDviQ?pwd=a123 ，提取码：a123 。建议在服务器上装个百度网盘或者其他能够提高下载速度的工具，有百度会员则无所谓。 安装 SD 整合包：安装之后，打开安装包一级目录，双击启动器运行依赖（安装一些 SD 运行所必要的基础环境，比如 Microsoft Desktop Runtime 等），安装完成后就可以启动 SD 了。 2. 补充说明 如果在以上使用过程中发生错误，那么可能需要部署一下使用环境，再次开启最傻瓜安装教学模式。 安装 cuda_11.8.0_522.06_windows.exe。 安装 VisualStudioSetup.exe，选择 C++的桌面开发安装。（如果安装过 roop 的可以跳过） 拷贝 ninja，打开 ninja 文件包，把里面的内容拷贝到秋叶包根目录。 拷贝 python，打开 python 文件包，把里面的内容拷贝到秋叶包根目录替换。 拷贝模型，SAM 和 GroundingDINO 的模型都在这了，放到对应的文件夹即可。 重启，装好了，重启电脑，即可运行。 请注意，如果想要获取插件安装包，可以添加公众号【白马与少年】，回复【SD】即可。
2024-11-11
MAC笔记本电脑，有哪个网址可以下载SD的安装包？或者说MAC电脑可以使用SD吗
对于 MAC 电脑安装 Stable Diffusion（SD），推荐云端部署，相关链接为：https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/A6WYw1Nm0ikGplkuO9Ecwomqnnd 。 如果您选择本地部署，以下是一些相关步骤供您参考： 1. 进入安装页面，等待安装好。 2. 勾选如下项目，要确保包含 Python 和 C++包。 3. 更改到您想要安装的位置，然后点击右下角的安装就行。 4. 安装时间比较长，要耐心等待。 5. 安装好之后，打开 SD 文件目录下的这个文件夹。 6. 在地址栏输入“cmd”，然后回车。 7. 在打开的 dos 界面里面，将这行代码“python m pip install insightface==0.7.3 user”粘贴进来，就会自动开始安装 insightface。 8. 如果这个阶段出现错误，建议去下载使用最新的秋叶 4.2 整合包（6 月 23 号更新），下载包已更新到云盘里，后台回复【SD】就可以下载。 9. 安装完成后，重新打开我们的启动器，后台会继续下载一些模型，此时一定要保证全程科学上网。 另外，对于电脑配置能支持 SD 运行的朋友，也可以使用 B 站秋叶分享的整合包进行本地部署，具体步骤如下： 1. 打开链接 https://pan.baidu.com/s/1hY8CKbYRAj9RrFGmswdNiA?pwd=caru 下载《1.整合包安装》，存放到电脑本地。 2. 打开保存到电脑里的文件夹。 3. 打开文件夹《1.秋叶整合包主包》——鼠标右击文件——点击“解压文件”。 4. 选择解压到 D 盘或者 E 盘，小心 C 盘被占满！点击确定。 5. 解压完成后，来到第二个文件夹，双击里面的文件点击安装。 6. 打开刚刚解压保存的 SD 的根目录，找到启动器，鼠标右击启动器——点击“发送到”——桌面快捷方式。这样下次进入就可以直接在桌面双击进入，不用每次都到文件夹里面找啦！ 7. 双击启动器，等待更新，接着点击左边第二个“高级选项”。 8. 在显存优化里，根据自己电脑的显存选择（就是上面查看的专用 GPU 内存），自己电脑是多少就选多少。 9. 回到第一个一键启动，点击右下角的一键启动。
2024-08-29
CHATGPT安卓安装包
以下是在安卓系统上安装 ChatGPT 的方法： 1. 到谷歌商店搜索“ChatGPT”进行下载安装，开发者是 OpenAI，注意别下错了。 2. 此步骤可能会遇到“google play 未在您所在的地区提供此应用”的问题。经过测试，可按以下路径解决：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。如果账号没有地区，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，最后的结果可参考相关红款标识信息。 3. 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，多试几次即可。 4. 建议把谷歌邮箱也安装上，平时接收验证码比较方便。如果只想体验 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。
2024-08-17
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