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。

以下是关于 Stable Diffusion（SD）相关软件和插件的信息： 1. 【SD】告别提示词颜色污染！Cutoff 插件： 该插件能解决 SD 绘画中颜色互相污染的问题。 未收录到官方插件列表，可到 https://github.com/hnmr293/sdwebuicutoff 下载，或到作者云盘链接下载。安装后重启即可使用。 2. 【SD】无需 Lora，一键换脸插件 Roop： 安装时间较长，需耐心等待。 安装步骤包括打开特定文件夹，在地址栏输入“cmd”回车，粘贴代码“python m pip install insightface==0.7.3 user”安装 insightface。 若安装出错，可下载最新的秋叶 4.2 整合包（6 月 23 号更新），回复【SD】获取云盘下载包。 安装完成后，重新打开启动器，后台会继续下载模型，需全程科学上网。 插件主要适用于真实人脸替换，对二次元人物作用不大。 可添加作者公众号【白马与少年】，回复【SD】获取插件。 3. 【SD】SD 的大哥 Fooocus 重磅问世，三步成图傻瓜式操作： Fooocus 使用最新推出的 SDXL 1.0 模型，结合了 stable diffusion 和 Midjourney 的优点。 保留了 SD 的开源属性，可部署到本地免费使用，操作界面简洁，省去了 WebUI 中复杂的参数调节。 勾选“Advanced”会弹出高级设置窗口，可调整多种参数。 风格选项整合了 100 多种不同预设风格。 配置要求：本地部署，需要不低于 8GB 的内存和 4GB 的英伟达显卡。 介绍/安装包下载：https://github.com/lllyasviel/Fooocus（文末领取软件+模型整合包：16G） 使用指南：https://github.com/lllyasviel/Fooocus/discussions/117 大模型（base 和 Refiner）默认放在：\\Fooocus_win64_1110\\Fooocus\\models\\checkpoints

Flux 和 SDXL 出图主要有以下区别： 1. 生成人物外观：Flux 存在女生脸油光满面、下巴等相同外观问题，而 SDXL 相对在这方面有改进。 2. 模型构成：SDXL 由 base 基础模型和 refiner 优化模型两个模型构成，能更有针对性地优化出图质量；Flux 中 Dev/Schnell 是从专业版中提取出来，导致多样性丧失。 3. 处理方式：在低显存运行时，可采用先使用 Flux 模型进行初始生成，再用 SDXL 放大的分阶段处理方式，有效控制显存使用。 4. 模型参数和分辨率：SDXL 的 base 模型参数数量为 35 亿，refiner 模型参数数量为 66 亿，总容量达 13G 之多，基于 10241024 的图片进行训练，可直接生成 1000 分辨率以上的图片，拥有更清晰的图像和更丰富的细节；而 Flux 在这方面相对较弱。

Flux 和 SD3.5 出图存在以下区别： 1. 模型性质：Flux.1 有多种版本，如开源不可商用的 FLUX.1等。而 SD3.5 未提及相关性质。 2. 训练参数：Flux.1 的训练参数高达 120 亿，远超 SD3 Medium 的 20 亿。 3. 图像质量和提示词遵循能力：Flux.1 在图像质量、提示词跟随、尺寸适应、排版和输出多样性等方面超越了一些流行模型，如 Midjourney v6.0、DALL·E 3和 SD3Ultra 等。 4. 应用场景：Flux.1 可以在 Replicate 或 fal.ai 等平台上试用，支持在 Replicate、fal.ai 和 Comfy UI 等平台上使用，并且支持用户根据自己的数据集进行微调以生成特定风格或主题的图像。而 SD3.5 未提及相关应用场景。 5. 本地运行：文中尝试了在没有 N 卡，不使用复杂工作流搭建工具的 Mac Mini M1 上运行 FLUX.1，以及在边缘设备 Raspberry PI5B 上运行的情况，未提及 SD3.5 的相关内容。 6. 模型安装部署：对于 Flux.1，不同版本的模型下载后放置的位置不同，如 FLUX.1应放在 ComfyUI/models/unet/文件夹中。而 SD3.5 未提及相关安装部署内容。 7. 显存处理：对于 Flux.1，如果爆显存，“UNET 加载器”节点中的 weight_dtype 可以控制模型中权重使用的数据类型，设置为 fp8 可降低显存使用量，但可能会稍微降低质量。而 SD3.5 未提及相关显存处理内容。 8. 提示词使用：在训练 Flux 时，应尽量使用长提示词或自然语言，避免使用短提示词，因为 T5 自带 50%的删标。而 SD3.5 未提及相关提示词使用内容。

以下是关于 SD 提示词的语法： 1. 多个提示词之间使用英文半角符号“,”分隔，例如：masterpiece,best quality,ultradetailed,illustration,closeup,straight on,face focus,1girl,white hair,golden eyes,long hair,halo,angel wings,serene expression,looking at viewer。 2. 一般而言，概念性、大范围、风格化的关键词写在前面，叙述画面内容的关键词其次，最后是描述细节的关键词。大致顺序为：。 3. 每个词语本身自带的权重可能不同，模型训练集中较多出现的关键词，输入一个词就能极大影响画面；较少出现的关键词，输入多个相关词汇对画面影响效果可能有限。提示词的顺序很重要，越靠后的权重越低。关键词最好具有特异性，措辞越具体越好，避免抽象和有解释空间的措辞。 4. 可以使用括号人工修改提示词的权重，例如： 将权重减少为原先的 25%。 5. 可以通过 Prompt Editing 使得 AI 在不同的步数生成不一样的内容，语法为：例如：a，100 步采样，一开始。提示词为：fantasy landscape with a mountain and an oak in foreground shoddy 在第 25 步后，提示词为：fantasy landscape with a lake and an oak in foreground in background shoddy 在第 50 步后，提示词为：fantasy landscape with a lake and an oak in foreground in background masterful 在第 60 步后，提示词为：fantasy landscape with a lake and an oak in background masterful 在第 75 步后，提示词为：fantasy landscape with a lake and a christmas tree in background masterful。 6. 提示词还可以轮转，比如：在第一步时，提示词为“cow in a field”；在第二步时，提示词为"horse in a field."；在第三步时，提示词为"cow in a field"，以此类推。 7. 交替词：in a field 可以支持多个词交替。 8. 可组合扩散（AND 语法）：a cat AND a dog 比如想画一个猫和狗的混合物种，每一个要混合的东西支持加权重，比如 a cat:1.2 AND dog AND a benguin:2.2。通过继续向总数添加更多提示,这可以方便地生成微调的递归变化,比如 log AND frog:0.13 AND yellow eyes:0.08 。 请注意，权重值最好不要超过 1.5。

Stable Diffusion（SD）赚钱的方式有多种可能性： 1. 利用 SD 生成真人 AI 美女相关内容，创建账号吸引流量并实现变现。 2. 为用户生成个性化的头像、壁纸并收取费用。 3. 借助 SD 辅助完成动漫图画、插画等创作，并通过相关渠道获取收益。 4. 后续可能会有更多关于 SD 实际变现方式和案例的详细介绍。 需要注意的是，SD 完全免费开源，所有代码均在 GitHub 上公开，大家可以拷贝使用。Stable Diffusion 模型第一个版本训练耗资 60 万美元，而提供资金支持正是 Stability AI 公司，其成立于 2020 年，最初资金都来自创始人兼 CEO Emad Mostaque。目前市面上主流的 AI 绘图软件除了 SD 还有 Midjourney，Midjourney 操作简单方便但需付费和科学上网，而 SD 开源免费但需要较好的电脑配置。

Stable Diffusion（SD）最新的模式包括： 1. 隐藏在光里的秘密，AI造字光与影的艺术中，将 lightingBasedPicture 模型的终止时机由 0.6 提高到 0.7 能使文字更好识别，但再提高字会显得太突兀，需把握平衡。 2. Stability AI 正式发布了期待已久的 SDXL 1.0。SDXL 1.0 由两个模型组成，第二个模型能生成更鲜艳、更准确的颜色，且比前身具有更好的对比度、光照和阴影。SDXL 1.0 是所有开放获取图像模型中参数数量最多的模型之一，拥有 3.5B 参数基础模型和 6.6B 参数模型集成管道。 如果您想要最新的 controlnet 模型，可以添加公众号【白马与少年】，回复【SD】获取。

以下是为您推荐的一些脚本创作工具及相关信息： 1. Pika、Pixverse、Runway、SVD 这四大 AI 视频工具可用于 AI 短片创作。在创作剧本时，您可以从原创（如自身或周围人的经历、做过的梦、想象的故事等）或改编（如经典 IP、名著、新闻、二创等）入手。短片创作篇幅较小，情节和角色相对简单，从自身或朋友经历改编，或对触动您的短篇故事进行改编是较好的练手方式。多与他人讨论故事，有助于修改和进步。 2. Stuart 制作的“剧本创作”Bot，基于资深影视制作人猫叔的专业捏剧本制作标准流程和专业提示词，用于离谱村视频及其他剧本创作。Bot 地址：https://www.coze.cn/s/i2aHsER3/ 。创作步骤包括构建创意、用创意创作剧本大纲、基于初始剧本规划角色、规划镜头风格、写详细剧本、基于剧本创建分镜、细化重要分镜。 3. 在商业级 AI 视频广告脚本创作中，可将工作交给大模型，如 Kimi（https://kimi.moonshot.cn/）、Claude（https://claude.ai/new）、Chatgpt（https://chatgpt.com/）等。按需选择，效果都能满足要求。脚本提示词结构包括说明要做的视频类型、包含的关键元素以及对输出的要求，推荐使用 Markdown 格式输出。

以下是为您推荐的老照片上色工具： 1. 字节发布的新模型 SeedEdit：能够给黑白老照片上色，还能进行元素替换、风格切换、移除无关元素等操作。 2. Stable Diffusion：将照片放入后期处理，使用 GFPGAN 算法使人脸变清晰，再发送到图生图中，打开 stableSR 脚本放大两倍，切换到 sd2.1 模型进行修复。但对于内容较多的照片，可能需要逐个上色并用 PS 进行融合。

以下是一些可用于生成宣传名片的 AGI 工具： 1. 谷歌图像生成工具：理解能力强，有使用门槛，不能输入中文，每日免费 500 次，生成速度快，可调整提示词和选项，能根据提示词生成不同风格和复杂程度的图像，随机种子影响生成结果，可提供参考图设置主题场景样式。 2. 纳米搜索反推提示词：可上传图片让其反推 midjourney 提示词，输出效果好，能调用多种模型，查阅资料也可用，会搜索全网并精选资料，还能看到调用的内容和参考资料。 此外，以下是一些常用于营销领域的 AI 工具，也可能对生成宣传名片有所帮助： 1. Synthesia：允许用户创建由 AI 生成的高质量视频，包括数字人视频。提供多种定价计划，从免费到商业级不等，可用于制作营销视频、产品演示等。 2. HeyGen：基于云的 AI 视频制作平台，用户可从 100 多个 AI 头像库中选择，并通过输入文本生成数字人视频。适合制作营销视频和虚拟主持人等。 3. Jasper AI：人工智能写作助手，可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等。提供多种语气和风格选择，写作质量较高。 4. Copy.ai：AI 营销文案生成工具，可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容。有免费和付费两种计划。 5. Writesonic：AI 写作助手，专注于营销内容创作，如博客文章、产品描述、视频脚本等。提供多种语气和行业定制选项。 更多的营销产品可以查看 WaytoAGI 网站：https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您推荐的 GraphRAG 学习文档： 1. ，其中包含 GraphRAG 相关内容。 2. ，涉及 GraphRAG 内容。 3. ，有关于 GraphRAG 的介绍。 4. ，包含 GraphRAG 相关内容。 5. ，通俗易懂地介绍了 GraphRAG 的原理、与传统 RAG 的区别、GraphRAG 的优势、知识图谱的创建和利用知识图谱工作。

以下是为您推荐的公文写作和新闻写作的 AI 工具： 公文写作： 秘塔写作猫：https://xiezuocat.com/ 。写作猫是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风，还能实时同步翻译，支持全文改写、一键修改、实时纠错并给出修改建议，智能分析文章属性并打分。 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ 。是得力的智能写作助手，适用于多种文体写作，支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ 。智能创作助手，能提升写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 。 新闻写作： Copy.ai：功能强大，提供丰富的新闻写作模板和功能，可快速生成新闻标题、摘要、正文等。 Writesonic：专注写作，提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能。 Jasper AI：主打博客和营销文案，也可用于生成新闻类内容，写作质量较高，支持多种语言。 此外，利用 AI 不到 30 分钟打造爆款公众号文章的关键在于提供清晰且具有指导性的提示词。例如：“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯，创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题，开头部分要概述事件的背景和重要性，主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响，结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”但最终产出的内容可能需要进行微调，以符合预期和公众号风格。

以下是一些好用的运营 AI 工具推荐： 营销领域： 1. Synthesia：允许用户创建由 AI 生成的高质量视频，包括数字人视频，提供多种定价计划，可用于制作营销视频、产品演示等。 2. HeyGen：基于云的 AI 视频制作平台，用户可从 100 多个 AI 头像库中选择，并通过输入文本生成数字人视频，适合制作营销视频和虚拟主持人等。 3. Jasper AI：人工智能写作助手，可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等，提供多种语气和风格选择，写作质量较高。 4. Copy.ai：AI 营销文案生成工具，可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容，有免费和付费两种计划。 5. Writesonic：AI 写作助手，专注于营销内容创作，如博客文章、产品描述、视频脚本等，提供多种语气和行业定制选项。 更多的营销产品可以查看 WaytoAGI 网站：https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 销售工作领域： 1. Salesforce 爱因斯坦：来自 Salesforce 的 AI 工具，可通过分析大量数据集来识别潜在客户，生成预测性潜在客户评分，还具有自动化功能。 2. Clari：专门从事智能收入运营的软件，以创建高度准确的收入预测的卓越能力而闻名，能统一各种来源的数据并以易于理解的方式呈现。 3. Hightime：销售团队的 AI 助手，可以处理重复性任务和耗时的研究。 AI 产品案例： 1. B 站 up 主村长托马斯：认为 Bard 是不亚于 New Bing 的工具，快且准确度高。 2. 保姆级攻略：小白也能用 Ai 做一部电影大片：先让 GPT 写出视频内容，再细化每个分镜需要的内容，最后提炼响亮名字，输出宣传片朋友圈宣传文案。 3. AIGC 运营:小红书爆款概率预测分析：透视运营数据，调整运营策略；高效寻找对标，快速切换赛道；紧跟大盘趋势，抢流量创笔记；高效装修主页，节省时间财力。 4. 实践：群总结工具：基于微信机器人的微信群聊总结助手，帮助群主或管理员自动收集群聊中的聊天记录，并使用 AI 进行总结，最终将其发送到指定的群聊中。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。用户可根据实际需求选择合适的工具。