sd采样器推荐

以下是关于“自定义采样器（高级）”中“Expected all tensors to be on the same device，but found at least two devices，cuda：0 and cpu！（when checking argument for argument mat2 in method wrapper\_CUDA\_mm）”错误的解决办法： 错误原因：Expected all tensors to be on the same device,but found at least two devices,cuda:0 and cpu! 对应插件地址：https://github.com/sipie800/ComfyUIPuLIDFluxEnhanced 资料链接： 百度网盘：通过网盘分享的文件：ComfyUI_PuLID_Flux_ll 链接:https://pan.baidu.com/s/1dMLAb4s0vroO9Zk6ecKb7Q?pwd=cycy 提取码:cycy 来自百度网盘超级会员 v5 的分享 说明文档：https://www.xiaobot.net/post/b98d55699a754b9baac242a3e285be94 由于 AI 技术更新迭代，请以文档更新为准 更多内容收录在：https://xiaobot.net/p/GoToComfyUI 网盘：https://pan.quark.cn/s/129886bbcc61 相关链接： ComfyUI_PuLID_Flux_ll ：https://github.com/lldacing/ComfyUI_PuLID_Flux_ll?tab=readmeovfile guozinan/PuLID 模型：https://huggingface.co/guozinan/PuLID/tree/main

在 ComfyUI 中处理 K 采样器报错问题，您可以参考以下步骤： 1. 首先，在“K 采样器”处点击“右键”“新建节点”“采样器”，选择“K 采样器（高级）”。因为 SDXL 需要用到 base 和 refiner 两套模型，所以要将模型节点和采样器节点分别复制一份。 2. 为第一个 base 模型的采样器设置参数：添加噪波为 enable，确保打开以添加噪声；步数设置为 30，即迭代的总步数；结束降噪步数设为 20，表示前面 20 步将采用 base 模型进行运算；返回噪波设为 enable，以便将剩下的噪声传递给下一个 refiner 模型。 3. 将这个 base 的采样器传递到下一个 refiner 的采样器，并设置参数：添加噪波为 disable，因为是继承上一个采样器，所以不需要再添加噪声；运行后操作为 fixed，相当于锁定随机种子；步数同样设为 30；开始降噪步数设为 20；结束降噪步数设为 30，也可保持默认；返回噪波设为 disable，到这一步已结束。

在 ComfyUI 中执行 K 值采样器报错，可能由多种原因导致。但仅根据您提供的“”内容，难以确切判断具体原因。常见的可能因素包括： 1. 模型配置问题：模型的参数设置不正确，或者与 K 值采样器的要求不匹配。 2. 输入数据格式错误：输入给采样器的数据格式不符合要求，例如数据类型、维度等。 3. 软件版本不兼容：ComfyUI 本身的版本与 K 值采样器存在兼容性问题。 4. 计算资源不足：系统的内存、GPU 等计算资源不足以支持 K 值采样器的运行。 要准确诊断问题，还需要更多的错误提示信息、相关配置和操作的详细描述。

在 ComfyUI 中执行 K 值采样器报错可能有多种原因。以下是一些常见的情况及相关设置步骤： 1. 首先，在“K 采样器”处，可通过点击“右键”“新建节点”“采样器”，选择“K 采样器（高级）”，其会有更多调整参数。 2. 对于 SDXL，由于需要用到 base 和 refiner 两套模型，所以要将模型节点和采样器节点分别复制一份。 对于第一个 base 模型的采样器，参数设置如下： 添加噪波：enable，确保打开以添加噪声。 步数：30，即迭代的总步数。 结束降噪步数：20，代表前面 20 步采用 base 模型进行运算。 返回噪波：enable，以便将剩下的噪声传递给下一个 refiner 模型。 3. 建立第一个工作流时，可按以下步骤操作： 清空所有节点，从零开始。先加载一个模型选择器的节点，右键点击空白处，选择【add node】——【loaders】——【load checkpoint】，生成节点后可选择安装好的大模型，且后面有三个连接点可指向下一个模块。 按住 clip 后面的点进行拖拽，点击【CLIPTextEncode】，得到提示词输入框。同理可再加一个提示词框，形成正向和负向提示架构。 为方便管理，可添加组，将相关节点放在组里一起移动。 从提示词节点后面再次拉出一根线，选择【KSampler】，其中有熟悉的参数如种子数、迭代步数、CFG、采样器等。 最后，设置输出图片尺寸，从【latent image】中拉出一个节点，选择【EmptyLatentImage】。 如果您能提供更具体的报错信息，将更有助于准确判断报错原因。

以下是一些方便快捷的 AI 相关网站： 1. 吐司：https://tusiart.com/images/635511733697550450?post_id=635512498197535244&source_id=nzywoVHilkK7o_cqaH31xAh 2. 哩布：https://www.liblib.ai/ 3. 哩布哩布 AI：其在线 SD 界面和本地部署界面区别不大，每天有一百次生成次数，且已集成最新的 SDXL 模型。 4. Clipdrop：https://clipdrop.co/stablediffusion ，和 midjourney 的使用方法相似，每天免费 400 张图片，需排队，出四张图约二三十秒。 此外，还有一些 AI 视频相关的网站： 1. SVD：https://stablevideo.com/ ，对于景观更好用。 2. Morph Studio：https://app.morphstudio.com/ ，还在内测。 3. Heygen：https://www.heygen.com/ ，数字人/对口型。 4. Kaiber：https://kaiber.ai/ 5. Moonvalley：https://moonvalley.ai/ 6. Mootion：https://discord.gg/AapmuVJqxx ，3d 人物动作转视频。 7. 美图旗下：https://www.miraclevision.com/ 8. Neverends：https://neverends.life/create ，操作傻瓜。 9. Leiapix：https://www.leiapix.com/ ，可以把一张照片转动态。 10. Krea：https://www.krea.ai/ 11. Opusclip：https://www.opus.pro/ ，利用长视频剪成短视频。 12. Raskai：https://zh.rask.ai/ ，短视频素材直接翻译至多语种。 13. invideoAI：https://invideo.io/make/aivideogenerator/ ，输入想法>自动生成脚本和分镜描述>生成视频>人工二编>合成长视频。 14. descript：https://www.descript.com/?ref=feizhuke.com 15. veed.io：https://www.veed.io/ ，自动翻译自动字幕。 16. clipchamp：https://app.clipchamp.com/ 17. typeframes：https://www.revid.ai/?ref=aibot.cn

在使用 SD 进行超大尺寸绘制时，直接调分辨率绘制超高分辨率的图片（如 10000x768 的清明上河图）通常会爆显存。正常尺寸设置最高到 2048，无法直接设置 10000 的宽度。解决方法是先在 PS 中设置所需尺寸的画布并保存为 jpg 图片，然后将图片放入 ControlNet 中，点击右下角箭头将尺寸信息发送到生成设置，填入正反向提示词，并启用 Tiled Diffusion 插件（方案选择 Mixture of Diffusers）防止接缝产生。 在 ComfyUI 中，模型的安装部署方面，FLUX 模型建议选择 dev 版本，显卡可以的用 fp16，显卡不够用的选 fp8，模型下载后放入 ComfyUI/models/unet/文件夹中。若爆显存，“UNET 加载器”节点中的 weight_dtype 可设置为 fp8 降低显存使用量，但可能稍降质量。clip 模型（t5xxl_fp16.safetensors 和 clip_l.safetensors）放在 ComfyUI/models/clip/文件夹，也可用 t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors 降低内存使用率。Vae 模型下载后放入 ComfyUI/models/vae 文件夹。 在生成过程中，ComfyUI 处理 SDXL 模型比 webUI 更有效率。例如，ComfyUI 生成过程中显存占用率为 7 9GB，每次生成耗时 13 15s；webUI 显存占用率为 8 11GB，每次生成耗时 25s。此外，还可对 SDXL 进行风格控制，添加【新建节点】【实用工具】【SDXL Promot Styler Advanced】节点，通过右键增加输入点将文本提示词赋予 base 和 refiner 并切换风格。

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。

Stable Diffusion（SD）模型是由 Stability AI 和 LAION 等公司共同开发的生成式模型，参数量约 1B，可用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等任务。 文生图任务是将文本输入到 SD 模型，经过一定迭代次数生成符合描述的图片。例如输入“天堂，巨大的，海滩”，模型生成美丽沙滩图片。 图生图任务在输入文本基础上再输入一张图片，模型根据文本提示重绘输入图片使其更符合描述，如在沙滩图片上添加“海盗船”。 输入的文本信息需通过“桥梁”CLIP Text Encoder 模型转换为机器数学信息。该模型作为 SD 模型中的前置模块，将输入文本编码生成 Text Embeddings 特征矩阵，用于控制图像生成。 目前 SD 模型使用的是中的 Text Encoder 模型，其只包含 Transformer 结构，由 12 个 CLIPEncoderLayer 模块组成，模型参数大小为 123M，输出 Text Embeddings 的维度为 77x768。 以下是相关资源获取方式： SD 模型权重：关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn，后台回复“SD 模型”，可获得包含多种模型权重的资源链接。 SD 保姆级训练资源：关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn，后台回复“SDTrain”，可获得包含数据处理、模型微调训练及基于 SD 的 LoRA 模型训练代码等全套资源。 Stable Diffusion 中 VAE、UNet 和 CLIP 三大模型的可视化网络结构图：关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn，后台回复“SD 网络结构”，即可获得网络结构图资源链接。

以下是关于 SD 操作的相关内容： Stable Diffusion 中，Checkpoint 是最重要的模型，也是主模型，几乎所有操作都依托于它。主模型基于 Stable Diffusion 模型训练而来，有时被称为 Stable Diffusion 模型。主模型后缀一般为.ckpt 或者.safetensors，体积较大，一般在 2G 7G 之间。要管理模型，需进入 WebUl 目录下的 models/Stable diffusion 目录。 画出商用级别的高清大图操作简单，调整好放大倍率即可直接放大。其原理和其他图片放大原理相同，并非重绘，只是变清晰，缺失细节不会补全。 制作中文文字的思路： 将中文字做成白底黑字，存成图片样式。 使用文生图的方式，使用大模型真实系，输入关键词和反关键词，反复刷机得到满意效果。 可输出 C4D 模型，自由贴图材质效果。 若希望有景深效果，可打开 depth。 打开高清修复，分辨率 1024 以上，步数 29 60。

以下是关于系统学习 Stable Diffusion 提示词的教程： 1. 学习基本概念： 了解 Stable Diffusion 的工作原理和模型架构。 理解提示词如何影响生成结果。 掌握提示词的组成部分（主题词、修饰词、反面词等）。 2. 研究官方文档和教程： 通读 Stable Diffusion 官方文档，了解提示词相关指南。 研究来自开发团队和专家的教程和技巧分享。 3. 学习常见术语和范例： 熟悉 UI、艺术、摄影等相关领域的专业术语和概念。 研究优秀的图像标题和描述，作为提示词范例。 4. 掌握关键技巧： 学习如何组合多个词条来精确描述想要的效果。 掌握使用“（）”、“”等符号来控制生成权重的技巧。 了解如何处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 5. 实践和反馈： 使用不同的提示词尝试生成各种风格和主题的图像。 对比提示词和实际结果，分析原因，总结经验教训。 在社区内分享结果，请教高手，获取反馈和建议。 6. 创建提示词库： 根据主题、风格等维度，建立自己的高质量提示词库。 将成功案例和总结记录在案，方便后续参考和复用。 7. 持续跟进前沿： 关注 Stable Diffusion 的最新更新和社区分享。 及时掌握提示词的新技术、新范式、新趋势。 此外，为您推荐以下学习资源： 1. SD 从入门到大佬： Nenly 同学的视频合集（点我看合集）：https://space.bilibili.com/1 。 想入门 SD 的同学可以在安装完 SD 后，参考 0.SD 的安装：https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/Ouiyw6v04iTJlmklDCcc50Jenzh 。 可选的一些图片版教程： 。 2. 第一期：上班的你： 。 。 。 。 。 。 。 。 。

以下是为您推荐的装修 AI 软件： 1. 酷家乐装修设计软件：利用图像生成和机器学习技术，为用户提供装修设计方案，用户可根据喜好进行选择和调整。 2. 可画软件：提供多种排版模板和 AI 功能，方便图片处理和尺寸调整。 此外，还有一些能够帮助建筑设计师审核规划平面图的 AI 工具： 1. HDAidMaster：云端工具，在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 2. Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型设计和室内软装设计方面有 AI 技术探索。 3. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，能在住宅设计早期引入标准和规范约束设计结果。 4. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，将建筑全寿命周期内的信息集成，实现数据汇总与管理。 每个工具都有其特定应用场景和功能，建议您根据具体需求选择合适的工具。

以下是为小学生推荐的一些 AI 工具： 1. 聊天对话类：Kimi、智谱清言等。 2. 图像类：Midjourney 等。 对于小学生来说，使用 AI 工具时需要在家长或老师的指导下进行，并且要注意合理控制使用时间，避免过度依赖。同时，也要关注工具的使用规则和安全问题。

以下是为科研人（经济学）推荐的一些 AI 工具： 1. Scite.ai：这是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台，旨在增强他们对科学文献的洞察。它提供了一系列工具，如引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查，能简化您的学术工作。 2. Scholarcy：这是一款科研神器，主要为做科研、学术、写论文的人准备。它可以从文档中提取结构化数据，并通过知识归纳引擎生成文章概要，精炼地呈现文章的总结信息，分析中包含关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块的内容。 3. ChatGPT：这是一个强大的自然语言处理模型，可以提供有关课题的修改意见。您可以向它提供您的文章，并提出您的问题和需求，它将尽力为您提供帮助。 这些工具可以帮助您从不同的角度审视和改进您的课题，提供专业的修改意见和建议。您可以根据自己的具体需求选择合适的工具进行尝试。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为科研人推荐的专用 AI 工具： 1. Scite.ai：这是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台，能增强对科学文献的洞察，提供引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查等工具，简化学术工作。 2. Scholarcy：一款科研神器，主要为做科研、学术、写论文的人准备。可以从文档中提取结构化数据，并通过知识归纳引擎生成文章概要，包含关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块的内容。 3. ChatGPT：强大的自然语言处理模型，能提供有关医学课题的修改意见。您可以向它提供文章，并提出问题和需求，它会尽力提供帮助。 这些工具能从不同角度审视和改进您的医学课题，提供专业的修改意见和建议，您可根据具体需求选择尝试。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。 另外，为了在医疗保健中让 AI 产生真正的改变，应投资创建像优秀医生和药物开发者那样学习的模型生态系统。成为顶尖人才通常从多年密集信息输入和正规学校教育开始，再通过学徒实践学习，AI 也应如此，不能仅依靠大量数据和生成模型，而应通过堆叠模型训练，如先训练生物学、化学模型，再添加特定数据点。 关于防止 AI 取代人类思考，手绘图有助于建立突触连接，将信息从短期记忆转移到长期记忆。不使用 AI 做笔记能让人成为更好的概念思考者。学生手写笔记比打字能保留更多信息，科学观察时手绘能提高观察能力。学习新技能时，应先依靠人类自身，不应一开始就使用 AI。

以下为您推荐几款 AI 视频剪辑模型，并比较它们的优劣： 1. Pika： 优点：对奇幻感较强的画面把控出色，自然度高；更新的唇形同步功能集成到平台上便捷。 缺点：真实环境画面容易糊。 2. Pixverse： 优点：在高清化方面有优势，对偏风景和纪录、有特定物体移动的画面友好。 缺点：生成的视频存在帧率问题，处理人物时易有慢速播放的感觉。 3. Runway： 优点：在真实影像方面质感好，战争片全景镜头处理出色，控件体验感较好。 缺点：特别爱变色，光影不稳定。 4. MiniMax 海螺 AI： 优点：文生视频制作便捷高效，能提供多元创作思路。 缺点：较难保证主体/画面风格的稳定性，实际使用场景多为空镜头/非叙事性镜头/大场面特效镜头的制作。 在实际使用中，您可以根据不同工具对画面的处理能力进行组合使用。例如，需要奇幻感强、人物表情自然的画面可用 Pika 生成；物体滑行运动可用 Pixverse 生成；有手部特殊运动的画面可用 Runway 辅助完成。

目前国内的 AI 浏览器有以下几种： 1. AI Share Card 插件： 安装方式： 在 Chrome、Edge 等浏览器中安装插件，下载地址：https://aicard.eze.is 。 Chrome 应用商店安装，也可以在 Chrome 应用商店直接搜索 AI Share Card（需要正确网络环境访问，安装后支持自动更新）。 下载最新安装包，访问官网下载最新安装包，适用于无法访问应用商店的用户，本地安装指南详见《AI Share Card 插件本地安装指南》。 2. Dia：Arc 浏览器抓住了最近两年 AI 爆发提供的机会，增加了多项 AI 功能。但 The Browser Company 公司宣布重新做一款 AI 浏览器 Dia，团队决定将其打造成更前瞻、更强大、更 AI 的浏览器，把浏览器变成每个人的应用程序平台。 如果您想要一款简洁、高效、实用的 AI 浏览器，Arc 浏览器可能是一个不错的选择，它增加了网页摘要、问答、搜索、自动管理等多项 AI 功能。