sd采样器推荐

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。

以下是一些常用的与 SD 相关的网址： 另外，SD 是 Stable Diffusion 的简称。它是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发，2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型。其代码模型权重已公开发布，当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7），源代码库：github.com/StabilityAI/stablediffusion 。我们可以通过一系列的工具搭建准备，使用 SD 进行想要的图片生成。 关于 SD 的安装： 系统需为 Win10、Win11 。 Win 系统查看配置。 配置达标跳转至对应安装教程页： 。 配置不够可选择云端部署（Mac 也推荐云端部署）： 。 备选：SD 好难，先试试简单的无界 AI： 。

蛟龙 16pro 的配置（处理器 R77745HX，显卡 RTX4060 8G，硬盘 512G PCIE4.0 SSD）对于审计人员本地化部署大模型用于数据分析工作来说，可能存在一定的局限性。 处理器 R77745HX 具有一定的计算能力，但在处理大规模数据和复杂的模型运算时，其性能可能不够强劲。 显卡 RTX4060 8G 对于一些较为复杂的图形处理和计算任务能够提供一定的支持，但对于大规模的深度学习模型训练和数据分析，可能会显得不足。 512G 的 PCIE4.0 SSD 硬盘容量相对较小，在存储大量数据时可能会很快耗尽空间。 综上所述，该配置在一定程度上可以用于简单的数据分析任务，但对于较为复杂和大规模的大模型本地化部署及数据分析工作，可能需要更强大的硬件配置，例如更高性能的处理器、更大容量和更高性能的显卡，以及更大的存储空间。

以下是关于系统学习 SD 和 Comfy 的详细教程推荐： 学习 SD 提示词的步骤： 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，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。 相关入门教程链接： 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 关于 Comfy 的学习，您可以参考以下知乎教程中的相关部分：，其中包含零基础使用 ComfyUI 搭建 Stable Diffusion 推理流程的内容。

以下是关于 SD 模型的相关信息： 模型安装设置： 二维码做好后进入 SD 版块，需下载两个 SD 的 ControlNET 模型和一个预处理器。可添加公众号【白马与少年】，回复【SD】获取。在【QR ControlNET】文件夹中，后缀为【.yaml】的放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\extensions\\sdwebuicontrolnet\\models”路径下，后缀为【.safetensors】的放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\ControlNet”路径下。选择“cheeseDaddys ”模型，填入描绘梦幻森林的关键词，同时将迭代步数设置到 15，采样选择 DPM++ 2M Karras，图像大小设置到 768768。 核心基础原理： 1. SD 模型是生成式模型，输入可以是图片、文本以及两者的结合，输出是生成的图片。 2. 属于扩散模型，其整体逻辑特点是过程分步化与可迭代，为生成过程引入更多约束与优化提供可能。 3. 是基于 Latent 的扩散模型，将输入数据压缩到 Latent 隐空间中，大幅提高计算效率并降低显存占用，是破圈关键。 4. 从 CTO 视角看，是一个优化噪声的 AI 艺术工具。 工作流程： Stable Diffusion（SD）模型由 Stability AI 和 LAION 等公司共同开发，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。以文生图（txt2img）和图生图（img2img）任务为例，文生图任务是将一段文本输入到 SD 模型中，经过一定迭代次数，输出符合文本描述的图片；图生图任务在输入文本基础上再输入一张图片，SD 模型根据文本提示将输入图片重绘以更符合文本描述。输入的文本信息需转化为 SD 模型能理解的机器数学信息。

以下是一些 SD 大模型的下载网站和相关信息： Civitai（https://civitai.com/）：这是一个常用的网站，有各种风格的大模型，如真实系、二次元、游戏 CG 风等，但需要科学上网。如果不会科学上网，也可以去启动器的界面直接下载模型，但这里看不见预览图。下载的大模型应放在根目录的【……\\models\\Stablediffusion】文件夹下。 对于 Fooocus，大模型（base 和 Refiner）默认放在这里：\\ Fooocus_win64_1110\\ Fooocus\\models\\checkpoints；LoRA 模型默认放在这里：\\ Fooocus_win64_1110\\ Fooocus\\models\\loras。如果单独安装，需要下载的模型链接如下： SDXL 基础模型：https://huggingface.co/stabilityai/stablediffusionxlbase1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0_0.9vae.safetensors refiner 模型：https://huggingface.co/stabilityai/stablediffusionxlrefiner1.0/resolve/main/sd_xl_refiner_1.0_0.9vae.safetensors LoRA 模型：https://huggingface.co/stabilityai/stablediffusionxlbase1.0/resolve/main/sd_xl_offset_examplelora_1.0.safetensors 在 Civitai 网站的使用方法： 1. 科学上网（无法教授具体方法，需自行解决）。 2. 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，如 Checkpoint=大模型，LoRA=Lora。 3. 看照片，感兴趣的点进去，点击右边的“Download”下载，保存到电脑本地，文件保存位置在前面提到的相关文件夹。另外，还可以点击左上角的“Images”，看到喜欢的图片点进去，点进去后的页面可看到图片的全部信息，直接点击 Lora 和大模型，可直接跳转到下载页面。点击最下面的“Copy...Data”可复制图片的所有信息，回到 SD 粘贴到关键词的文本框，点击右边的按钮，这些信息就会自动分配。需要注意的是，大模型需要手动更换。

以下是关于 SD3 大模型的一些教程资源： 【AI 艺境】ComfyUI 快手 Kolors 模型基础使用工作流全套模型网盘分享： 作者：极点 AI 类型：教学视频 链接： 备注：商用工作流请自行辨别 拳打 SD3 脚踢 MidjourneyV6？某手开源的可图 Kolors 到底是不是真的强，内附 Comfyu 部署教程： 作者：淼淼爸的 AI 笔记 类型：评测视频 链接： 国产超牛的开源大模型可图 kolors： 作者：大桶子 AI 类型：评测视频 链接：(https://www.bilibili.com/video/BV1MZ421T79S/? 另外，关于 SD3 的一些说明： SD3 已开放下载（并非开源，是收费的）。 基础模型包括：主模型“sd3_medium”，文本编码器“clip_g”“clip_l”“t5xxl_fp16/t5xxl_fp8_e4m3fn”。在 ComfyUI 中使用时需分别通过模型加载器和 CLIP 加载器加载，“t5xxl”是非必要项。 融合了文本编码器的模型有 2 个：无 T5 的“sd3_medium_incl_clips = sd3_medium + clip_g + clip_l”，有 T5 的“sd3_medium_incl_clips_t5xxlfp8 = sd3_medium + clip_g + clip_l + t5xxl_fp16/t5xxl_fp8_e4m3fn”。在 ComfyUI 中使用时直接用模型加载器加载主模型即可，无需 CLIP 加载器（如同之前的 SD1.5 或 SDXL 的基础工作流）。下载地址（huggingface 比较慢，多放几个百度云盘）。

以下是为您推荐的 AI 数据分析相关内容： ChatGPT 助力数据分析： 实现方式：支持多维数据分析，包括 SQL 分析（分析平台自身使用情况）和个性化分析（上传数据自定义分析）。 结果展示：分析完成后展示结果数据的图表（折线图和柱状图可随意切换）和分析结论。 案例详情： 其他案例： 开发场景： 工作场景：

以下是为您推荐的项目型、任务型的 AI 整合工具： 1. 项目管理和任务跟踪工具： Jira、Trello 等项目管理软件已开始集成 AI 功能，可辅助制定计划、分配任务、跟踪进度。 2. 文档和协作工具： 微软的 Copilot 可集成到 Office 套件中，为项目文档撰写、编辑提供 AI 助手功能。 云存储服务如 Google Drive 也开始提供 AI 驱动的文档管理和协作功能。 3. 风险管理和决策支持工具： 部分 AI 工具能帮助识别和分析项目风险，并提供决策建议。 4. 沟通和协作工具： AI 助手可辅助进行团队沟通协调、客户关系维护等。 5. 创意生成工具： 如文心一格、Vega AI 等 AI 绘画工具，可帮助快速生成创意图像素材。 6. Dart： 是一款擅长智能化处理任务管理的项目管理工具，具有路线图、日历视图、文档处理等功能。 拥有用户友好界面、AI 功能（如自动填充特性和子任务自动生成），可高度自定义布局，轻松区分工作和个人任务。 集成了生成性 AI（如 ChatGPT），在规划和任务创建方面能为用户节约大量时间和精力。 随着 AI 技术的发展，越来越多的工具正在为项目管理提供智能化的辅助功能，涵盖项目管理的各个环节，有助于提高工作效率和决策能力。

以下为您推荐一些关于数字人直播的相关信息： 在电商领域，数字人直播带货可通过以下步骤实现： 1. 添加产品/介绍背景：若有自己的视频/图片素材可用自己的，没有则可根据搜索添加。 2. 扣像结合背景：在剪映里把数字人扣下来，导入视频，点击画面选择抠像，点击智能扣像，调整到合适大小和位置。 3. 添加字幕和音乐：智能识别字幕，可搜索或手动添加喜欢的音乐。 目前业界对数字人的定义尚未统一，一般根据技术栈不同分为两类： 1. 真人驱动的数字人：重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情，主要应用于影视行业及直播带货，表现质量与手动建模精细程度及动捕设备精密程度直接相关，随着视觉算法进步，在无昂贵动捕设备时也能通过摄像头捕捉人体骨骼和人脸关键点信息达到不错效果。 在电商直播方面的探索结果： 1. 选择做电商直播并非因电商适合数字人，可能是前期宣传及未发现其他更好场景。 2. 数字人不能成为壁垒，配套的运营服务才是，续费客户多因服务而非数字人。 3. 店播中数字人直播效果较好，数据能与真人基本保持一致。 4. 建议商家别依赖数字人，单纯数字人甚至算不上辅助。 此外，还有几个领域数字人效果很棒，ROI 比电商还高。在店播场景下，实时互动必要性没那么高，多轮 AB 测效果差不多。 但目前直播可能需要收费，短视频可通过购买邮箱注册使用免费时长或直接购买会员版。 由于不清楚具体的团队推荐，以上信息供您参考，希望对您有所帮助。

以下为您推荐一些免费的 AI 翻译软件： 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译（不过有免费次数限制且进阶功能需要付费）。 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方「切换成电子书」，轻触屏幕唤出翻译按钮。 翻译 PDF 的方法及相关工具： DeepL（网站）：点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 沉浸式翻译（浏览器插件）：安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML / TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 Calibre（电子书管理应用）：下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 谷歌翻译（网页）：使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 百度翻译（网页）：点击导航栏「文件翻译」，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费了）。 视频自动字幕工具推荐： Reccloud：免费的在线 AI 字幕生成工具，可以直接上传视频进行精准识别，并且可以对识别的字幕进行翻译，自动生成双语字幕。声称已经处理了 1.2 亿+视频，识别准确率接近 100%。 绘影字幕：一站式专业视频自动字幕编辑器，提供简单、准确、快速的字幕制作和翻译服务。支持 95 种语言，有 98%的超高准确率。此外，用户还可以自定义视频字幕样式，包括字体、颜色、大小、位置等。 Arctime：可以对视频语音自动识别并转换为字幕的工具，甚至支持自动打轴。支持 Windows 和 Linux 等主流平台，并且支持 SRT 和 ASS 等字幕功能。 网易见外：国内知名的语音平台，支持视频智能字幕功能，转换的正确率比较高，并且支持音频转写功能。 以上工具各有特点，您可以根据自己的需求选择最适合您的工具。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些将线上视频转换成文字的应用推荐： 1. Pika：是一款出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 2. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以安装这款最新的插件，能在图片基础上直接生成视频，它是由 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但需注意是收费的。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的相关网站可以查看： 另外，为您推荐在线 TTS 工具 Voicemaker（https://voicemaker.in/），它可将文本转换为各种区域语言的语音，并允许创建自定义语音模型，易于使用，适合为视频制作画外音或帮助视障人士。 以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前在具备图像 OCR 能力的大模型方面，一些较为知名和好用的包括百度的文心大模型、阿里云的通义大模型等。但大模型的性能和适用场景可能会因具体需求和使用场景的不同而有所差异。您可以根据自己的具体需求进一步评估和选择。