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。

ComfyUI 和 SD（Stable Diffusion）主要有以下区别： 1. UI 界面：SD WebUI 的 UI 更接近传统产品，有很多输入框和按钮；ComfyUI 的 UI 界面复杂，除输入框外，还有很多块状元素和复杂的连线。 2. 学习成本：ComfyUI 的学习成本比 SD WebUI 高。 3. 工作流方式：ComfyUI 主要通过连线搭建自动化工作流，从左到右依次运行；SD WebUI 则通过输入框和按钮配置参数。 4. 灵活性和拓展性：ComfyUI 具有更高的自由和拓展性，可以根据自身需求搭建、调整甚至改造工作流，无需依赖开发者，还能开发并改造节点；SD WebUI 在这方面相对较弱。 5. 功能实现：从功能角度看，两者提供的功能本质相同，但 ComfyUI 通过改变节点方式能实现不同功能，如一个节点是直接加载图片，另一个是通过画板绘制图片，从而实现导入图片生图和绘图生图等不同功能。

Stable Diffusion（SD）相关知识如下： SD 内置了 LyCORIS，使用 LoRA 模型较多，其与 LyCORIS 相比可调节范围更大。LoRA 和 LyCORIS 的后缀均为.safetensors，体积较主模型小，一般在 4M 300M 之间。管理模型时可进入 WebUl 目录下的 models/LoRA 目录，在 WebUl 中使用时，可在 LoRA 菜单中点击使用，也可直接使用 Prompt 调用。 SD 的安装：系统需为 Win10 或 Win11。Win 系统查看配置，包括查看电脑系统（在桌面上找到“我的电脑”，鼠标右键点击，点击“属性”，查看 Windows 规格）和查看电脑配置（需要满足电脑运行内存 8GB 以上、是英伟达（NVIDA）的显卡、显卡内存 4GB 以上。打开任务管理器：同时按下 ctrl + shift + esc，查看电脑运行内存和显卡内存）。配置达标可跳转至对应安装教程页，如 【SD】无需 Lora，一键换脸插件 Roop：勾选相关项目，确保包含 Python 和 C++包。更改安装位置，点击右下角安装。安装时间长需耐心等待。安装好后，打开 SD 文件目录下的相关文件夹，在地址栏输入“cmd”回车，在打开的 dos 界面粘贴“python m pip install insightface==0.7.3 user”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】下载。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。Roop 插件主要适用于真实人脸替换，对二次元人物作用不大。选用真实系模型，设置相关参数后生成，若人脸像素偏低模糊，可发送到“图生图”进行重绘。

在 Stable Diffusion 中，通常只能识别英语关键词。但不用担心，您可以直接使用翻译工具将中文关键词翻译成英语后输入。比如，若您想生成一个漂亮的小姐姐站在大街上，可以写成“1 girl, beautiful, standing, street”这样的形式。输入关键词时，常用一个个单词并用英文状态下的逗号隔开。不过，对于中文字体的处理，也有一些方法，如将中文字做成白底黑字存成图片样式，再使用文生图的方式等。在输入关键词时，还可以先写一些提升照片质量的词语，使生成的照片更加精致。

中文可以使用 Stable Diffusion（SD）。以下是使用 SD 制作中文文字的一些方法和步骤： 1. 将中文字做成白底黑字，存成图片样式。 2. 使用文生图的方式，使用大模型真实系，作者用的 realisticVisionV20_v20.safetensorsControlNet 预设置。 3. 输入关键词，如奶油的英文单词“Cream+Cake”（加强质感），反关键词：“Easynegative”（负能量），反复刷机，得到满意的效果即可。 4. 同理可输出 C4D 模型，可自由贴图材质效果，如“3d,blender,oc rendering”。 5. 如果希望有景深效果，也可以打开“depth”（增加阴影和质感）。 6. 打开高清修复，分辨率联系 1024 以上，步数：29 60。 SD 是 Stable Diffusion 的简称，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。它主要用于根据文本的描述产生详细图像，是一种扩散模型（diffusion model）的变体，叫做“潜在扩散模型”（latent diffusion model;LDM）。其代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行。当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7），源代码库：github.com/StabilityAI/stablediffusion 。

B 站的秋葉 aaaki 大佬在 SD 方面的相关贡献包括： 1. 提供了 SD 的开源整合包和 LoRA 模型训练一键包。最新一次更新整合包版本为 v4.5，于 11 月更新。此整合包支持 SDXL，预装多种必须模型，无需安装 python、cuda、git，解压即用。获取方式为一键三连+关注私信发送“整合包”。 2. 其相关内容有助于用户了解 SD 的工作原理和基本功能，对于还未接触过 AI 绘画的朋友有启蒙作用。很多人在安装 SD 软件时会参考他的视频。 您可以通过以下链接获取更多相关资源： 整合包百度盘：https://pan.baidu.com/s/1MjO3CpsIvTQIDXplhE0OA?pwd=aaki LoRA 模型训练一键包百度盘：https://pan.baidu.com/s/1TBaoLkdJVjk_gPpqbUzZFw ，提取码：p8uy

SD 是 Stable Diffusion 的简称。它是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发，于 2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型，主要用于根据文本的描述产生详细图像。Stable Diffusion 是一种扩散模型（diffusion model）的变体，叫做“潜在扩散模型”（latent diffusion model;LDM）。其代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行，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 AIGC 。 此外，还有与 SD 相关的 Fooocus，它使用的是最新推出的 SDXL 1.0 模型，对 stable diffusion 和 Midjourney 做了结合升级。保留了 SD 的开源属性，可以部署到本地免费使用，在操作界面吸取了 Midjourney 简洁的特点，省去了 WebUI 中复杂的参数调节，让用户可以专注于提示和图像。配置要求为本地部署，需要不低于 8GB 的内存和 4GB 的英伟达显卡。Fooocus 介绍/安装包下载：https://github.com/lllyasviel/Fooocus 。 另外，在 Video Battle 视频挑战中，有一种方法是使用 SD 的分支版本 CONTROLNET 大佬开发的 Forge，特点是支持图生视频、图生 SD，而且对低端显卡支持良好。下载链接为：https://github.com/lllyasviel/stablediffusionwebuiforge/releases/download/latest/webui_forge_cu121_torch21.7z ，解压后，优先运行 update.bat 进行升级，然后再运行 run.bat ，接着就打开了和 SD 基本一模一样的界面。核心区别在于 FORGE 增加了 2 个王炸功能，SVD【图生视频】和 Z123【图生 3D】。

以下是一些适合做计划的 AI 工具推荐： 营销计划： 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：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 。总的来说，这些 AI 工具能够帮助营销人员高效创作各种营销内容，提高工作效率。用户可根据实际需求选择合适的工具。 软件项目计划： 1. 项目管理和任务跟踪工具：如 Jira、Trello 等已经开始集成 AI 功能，可以辅助项目经理制定计划、分配任务、跟踪进度等。 2. 文档和协作工具：微软的 Copilot 可以集成到 Office 套件中，为项目文档撰写、编辑等提供 AI 助手功能。一些云存储服务如 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：一些 AI 工具可以帮助项目经理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 助手可以辅助项目经理进行团队沟通协调、客户关系维护等。 5. 创意生成工具：一些 AI 绘画工具如文心一格、Vega AI 等，可以帮助项目经理快速生成创意图像素材。 总的来说，随着 AI 技术的发展，越来越多的工具正在为软件项目经理提供智能化的辅助功能，涵盖项目管理的各个环节。这些 AI 工具有助于提高项目经理的工作效率和决策能力。 网站制作计划： 1. 目标和需求：确定您的网站目标（例如个人博客、商业网站、在线商店）和功能需求。 2. 预算：有些工具提供免费计划或试用版，但高级功能可能需要付费订阅。 3. 易用性：选择一个符合您技术水平的工具，确保您能够轻松使用和管理网站。 4. 自定义选项：检查工具是否提供足够的自定义选项，以满足您的设计和功能需求。 5. 支持和资源：查看是否有足够的客户支持和学习资源（如教程、社区论坛），帮助您解决问题。 通过这些 AI 驱动的工具，您可以更轻松地创建和管理一个功能丰富、外观专业的网站。

以下为适合做学习计划的 AI 工具推荐： 1. GPT4：效果稳定，内容质量高。使用时，首先询问用户的学习目标或需要解决的问题，然后按照顺序收集以下信息：学习目标与个人或职业发展目标的相关性、具体想要学习的内容、如何量化学习进度和成功、目标完成的时间框架、目标是否现实可行。综合这些信息形成综述，制定详细的分步骤学习计划，包括每日和每周的学习内容和目标。使用时需初始化提示词，回复主要目标或问题，回复 SMART 原则的每个问题，最终得到整体计划。 2. 文心 4.0：考虑到网络问题，如果不方便使用 GPT4 可以选择。文心 4.0 偶尔不稳定，可酌情使用。使用步骤与 GPT4 类似，包括初始化提示词、回复主要问题或目标、回复 SMART 原则的每个问题，从而得到详细的计划。 此外，利用 AI 进行英语学习和数学学习也有很多方法： 英语学习： 利用智能辅助工具如 Grammarly 进行写作和语法纠错。 使用语音识别应用如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正。 借助自适应学习平台如 Duolingo 获得个性化学习内容和练习。 利用智能对话机器人如 ChatGPT 进行会话练习和对话模拟。 数学学习： 使用自适应学习系统如 Khan Academy 获得个性化学习路径和练习题。 借助智能题库和作业辅助工具如 Photomath 获取数学问题的解答和解题步骤。 运用虚拟教学助手如 Socratic 解答数学问题、获取教学视频和答疑服务。 参与交互式学习平台如 Wolfram Alpha 的数学学习课程和实践项目。

以下为您推荐一些好用的文字转 APP 产品原型设计工具： 1. 即时设计：https://js.design/ 这是一款可在线使用的“专业 UI 设计工具”，为设计师提供更加本土化的功能和服务，相较于其他传统设计工具，更注重云端文件管理、团队协作，并将设计工具与更多平台整合，一站搞定全流程工作。 2. V0.dev：https://v0.dev/ Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统。每个人都能通过文本或图像生成代码化的用户界面，它基于 Shadcn UI 和 Tailwind CSS 生成复制粘贴友好的 React 代码。 3. Wix：https://wix.com/ Wix 是一款用户友好的 AI 工具，可让您在没有任何编码知识的情况下轻松创建和自定义自己的网站，提供广泛的模板和设计供您选择，以及移动优化和集成电子商务功能等功能。Wix 建站工具通过拖放编辑、优秀模板和 250 多种 app，能帮助不同领域的用户创建所有种类的网站。 4. Dora：https://www.dora.run/ 使用 Dora AI，可以通过一个 prompt，借助 AI 3D 动画，生成强大网站。支持文字转网站，生成式 3D 互动，高级 AI 动画。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。您可以在版块里找到更多推荐的网站。

以下是关于优化大模型+知识库的提示词技巧，以解决将知识库配置给大模型做 RAG 后召回率不高或者不遵循指令的问题： 首先，了解 LLM 应用性能优化的推荐路径： 1. 从 prompt 工程开始把 LLM 应用快速跑起来。 2. 若遇到表现性能不足等问题，如结构化提示词占用上下文过长，可尝试精简提示词长度；若指令遵循度不足，则加强指令约束。 3. 若提示工程无法满足要求，分析问题，若缺失知识，先简单做知识库 RAG。 4. RAG 之后若想让模型表现更收敛更稳定，尝试微调模型。 5. 微调模型后，若模型表现变好，使用更多高级 RAG 技术，构造输入输出样本，进一步用于微调模型，构建正向迭代循环。 需要注意的是，该路径有个隐藏前提：该 LLM 应用依赖外部知识，需要 RAG。若不需要外部知识，则不需要使用 RAG，可以直接进入 prompt 工程与微调的正向迭代循环。 对于 RAG 流程中的检索有用信息部分，有以下改进策略： 1. 优化索引： 按照子部分索引：将文本块再拆分为较小的文本（例如单句），然后对这些小块进行多次索引。适用于有多个主题、有冲突信息的复杂长文本信息，确保与查询相关的上下文。 按照文本框可以回答的问题索引：让 LLM 生成与拆分的文本块相关的假设性问题，并将这些问题用于索引，适用于用户没有提出非常明确的问题，减少模糊性。 按照文本块的摘要进行索引：适用于文本框中有多余信息或者与用户查询无关细节的情况。 2. 重排 rerank：搜到相似信息后，选择策略，大部分场景下选择最相似的即可。 在从知识库中检索出内容后利用大模型进行总结时，有两点需要注意： 1. 优化 Prompt，但此处不展开，可参考相关文章。 2. 选择合适的大模型，考虑上下文长度、聪明度和生成速度。若回答场景是很长的文档，可能更关注上下文长度；大多数情况下，大模型越聪明，生成速度可能越慢。

以下是一些辅助输出 3D 模型资源的 AI 工具推荐： 1. @CSM_ai：可以将文本、图像或草图转换为 3D 素材。体验地址：https://cube.csm.ai 。 2. Move AI 推出的 Move API：能从 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。网址：https://move.ai/api 。 3. ComfyUI 3D Pack：可快速将图片转换为 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。网址：https://github.com/MrForExample/ComfyUI3DPack/tree/main 。 4. Medivis 的 SurgicalAR 手术应用：将 2D 医疗图像转化为 3D 互动视觉，提高手术精度，支持 3D 模型的放大、缩小、旋转，精确手术计划。网址：https://t.co/3tUvxB0L4I 。 5. Media2Face：3D 面部动画创造工具，根据声音生成同步的 3D 面部动画，允许个性化调整，如情感表达，应用于对话场景、情感歌唱等多种场合。网址：https://sites.google.com/view/media2face 、https://arxiv.org/abs/2401.15687 、https://x.com/xiaohuggg/status/1752871200303480928?s=20 。 6. SIGNeRF：在 3D 场景中快速生成和编辑对象，新增或替换场景中的物体，新生成场景与原场景无缝融合。网址：https://signerf.jdihlmann.com 、https://x.com/xiaohuggg/status/1744950363667759474?s=20 。 7. Luma AI 发布的 Genie 1.0 版本：文本到 3D 模型转换工具，生成详细逼真的 3D 模型，支持多种 3D 文件格式，获得 4300 万美元 B 轮融资。网址：https://lumalabs.ai/genie?view=create 、https://x.com/xiaohuggg/status/1744892707926122515?s=20 。 8. BakedAvatar 动态 3D 头像：从视频创建逼真 3D 头部模型，实时渲染和多视角查看，兼容多种设备，交互性编辑。网址：https://buaavrcg.github.io/BakedAvatar/ 、https://x.com/xiaohuggg/status/1744591059169272058?s=20 。 此外，在 CAD 领域，也存在一些 AI 工具和插件可以辅助或自动生成 CAD 图，例如： 1. CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂的几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂的 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，可根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供了基于 AI 的生成设计工具，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 但使用这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能，对于 CAD 初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧，然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。

以下是一些可以直接生成思维导图的 AI 工具： 1. GitMind：免费的跨平台 AI 思维导图软件，支持多种模式，如提问、回答、自动生成等。 2. ProcessOn：国内思维导图+AIGC 的工具，可利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级在线 AI 思维导图工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手，可一键拓展思路，生成文章大纲。 5. TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，输入需求即可由 AI 自动完成思维导图生成。 6. EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能，有助于提升生产力。 总的来说，这些工具都能通过 AI 技术自动生成思维导图，提高制作效率，为知识工作者带来便利。 此外，在一些工作和生活场景中，如读书会活动，也可以通过特定的方法利用 AI 生成思维导图。例如，使用 kimichat 让 AI 拆解书籍内容并按照 markdown 产出，然后复制到在线思维导图 Markmap 中生成并微调。在 Coze 中，也有一键生成思维导图的插件和相关功能。