ComfyUI 万物迁移工作流

使用 ComfyUI 中的视频 IClight 的步骤如下： 1. 在管理器中的节点管理中搜索 ComfyUIICLight 进行安装，安装后重启 ComfyUI。 2. 模型可以在网盘里下载，然后放入 ComfyUI/models/unet 文件夹。 3. IC Light 用于处理原视频和新背景之间的光影效果。 4. 辅助工具 ICLight 的打光方式有两种： 文本方式：上传 1 张前景图片，自动抠图，填写详细文本提示词，并在几种给定的光源方向选择。 背景+前景方式：上传 1 张背景图+1 张前景图，自动融合，填写简单文本提示词，并在几种给定的光源方向选择。 需要注意的是，IC Light 处理过的图片可能会颜色发黄偏色，不是处理过的就是好的，有时可能会负优化。另外，在进行背景替换时，不同图片合并要考虑光线、色调、边缘细节等问题。

以下是关于 ComfyUI 算力平台的相关信息： 揽睿： 属性：云平台 邀请链接：https://lanruiai.com/register?invitation_code=0659 备注：WaytoAGI 邀请码 0659 可以得到 10 小时的免费时长 厚德云： 属性：云平台 邀请链接：https://portal.houdeyun.cn/register?from=Waytoagi 备注：厚德云是专业的 AI 算力云平台，隶属于又拍云旗下，又拍云拥有 15 年云服务经验。注册后送 50 元代金券。ComfyUI 悟空换脸特效使用流程： 百度飞桨： 属性：云平台 邀请链接：https://aistudio.baidu.com/community/app/106043?source=appCenter 备注：新注册 2 个小时。，明天给大家发放 50 小时的算力 阿里云 PAI Artlab： 属性：云平台 邀请链接：直达地址：https://developer.aliyun.com/topic/paisports 备注：登录后领取免费试用，领取 500 元算力、OSS 20G 存储。AI 创作你的奥运专属海报，参与 PK 赢取台式升降桌、Lamy 钢笔套盒、双肩包等大奖！活动地址：https://mp.weixin.qq.com/s/y3Sk5PtVT5g8yFTMJASdFw onethingai： 属性：云平台 邀请链接：https://onethingai.com/invitation?code=dyAK4vY5 以云平台揽睿为例，搭建自己第一个 Comfyui 的方法如下： 1. 进入「应用启动器」页面，选择「comfyui 官方启动器」，点击「部署」按钮，点击「立即创建」，会进入「工作空间」页面。 2. 创建完成后稍等片刻，无需其他任何操作，等待「打开应用」按钮可点击后，点击该按钮就可以打开 comfyui 界面使用啦。 3. 启动/出图/训练进度可进入工作空间详情 日志查看。

以下是一些关于 ComfyUI 算力的相关信息： 云平台： 揽睿：云平台，邀请链接为 https://lanruiai.com/register?invitation_code=0659 ，WaytoAGI 邀请码 0659 可以得到 10 小时的免费时长。 百度飞桨：云平台，邀请链接为 https://aistudio.baidu.com/community/app/106043?source=appCenter ，新注册 2 个小时。点这里登记一下 https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/shrcnYyxqAWdsFq5qBso8mDsOjg?iframeFrom=docx&ccm_open=iframe ，明天给大家发放 50 小时的算力。 阿里云 PAI Artlab：云平台，直达地址为 https://x.sm.cn/5hd9PfM ，登录后右上角领取免费试用，领取 500 元算力、OSS 20G 存储。AI 创作你的奥运专属海报，参与 PK 赢取台式升降桌、Lamy 钢笔套盒、双肩包等大奖！活动地址：https://mp.weixin.qq.com/s/y3Sk5PtVT5g8yFTMJASdFw 。 onethingai：邀请链接为 https://onethingai.com/invitation?code=dyAK4vY5 。 以云平台揽睿为例，搭建 ComfyUI 的步骤： 1. 进入「应用启动器」页面，选择「comfyui 官方启动器」，点击「部署」按钮，点击「立即创建」，会进入「工作空间」页面。 2. 创建完成后稍等片刻，无需其他任何操作，等待「打开应用」按钮可点击后，点击该按钮就可以打开 comfyui 界面使用啦。 3. 启动/出图/训练进度可进入工作空间详情 日志查看。

以下是一些关于 ComfyUI 的教程资源： 1. ComfyUI 官方文档：提供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。 2. 优设网：有详细的 ComfyUI 入门教程，适合初学者，介绍了特点、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。 4. Bilibili：提供了从新手入门到精通各个阶段的视频教程，可在查看。 此外，还有以下教程： 1. 一个全面的 ComfyUI 教程：https://www.comflowy.com/zhCN 2. 超有意思的 ComfyUI 教程：https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_tutorial_vn/ ComfyUI 基础教程中关于 KSampler 的部分： KSampler 即采样器，包含以下参数： 1. seed：随机种子，用于控制潜空间的初始噪声，若要重复生成相同图片，需种子和 Prompt 相同。 2. control_after_generate：设置每次生成完图片后 seed 数字的变化规则，有 randomize（随机）、increment（递增 1）、decrement（递减 1）、fixed（固定）。 3. step：采样的步数，一般步数越大效果越好，但与使用的模型和采样器有关。 4. cfg：一般设置在 6 8 之间较好。 5. sampler_name：可通过此设置采样器算法。 6. scheduler：控制每个步骤中去噪的过程，可选择不同的调度算法。 7. denoise：表示要增加的初始噪声，文生图一般默认设置成 1。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

ComfyUI 中的放大插件相关知识如下： 通过使用神经网络对潜在空间进行放大，无需使用 VAE 进行解码和编码，此方法比传统方式快很多且质量损失小。插件项目地址：https://github.com/Ttl/ComfyUi_NNLatentUpscale?tab=readmeovfile 。潜在表示是神经网络处理图像时生成的压缩版本，包含图像主要特征信息，处理潜在表示更快且资源消耗更少。其流程包括生成潜在表示（生成低分辨率图像）、放大潜在表示、生成高分辨率图像（将放大的潜在图像反馈到稳定扩散 UNet 中进行低噪声扩散处理）。UNet 是一种常用于图像处理的特别神经网络结构，包括编码部分（逐步缩小图像提取重要特征）、解码部分（逐步放大图像并重新组合）和跳跃连接（保留细节信息），能在放大图像时保持细节和准确性。 8 月 13 日的 ComfyUI 共学中，讨论了图像生成中分辨率和放大方式。不同模型有适合的分辨率，如 SD1.5 通用尺寸为 512×512 或 512×768，SDXL 基础尺寸为 1024×1024，生成图像前要选对尺寸。通过浅空间缩放放大图像时，直接对浅空间图片编辑放大，然后进行第二次采样和高清处理，直接放大不解码会模糊，需用较低采样系数增加细节。也可使用外置放大模型放大图像，默认放大 4 倍，可通过 resize image 节点调整尺寸，放大后要送回编码器进行采样处理。还提到图像对比节点、算力和资源获取、AI 绘图相关技术与工具、CLIP 和 CFG 的区别、搭建带 Lora 的图生图工作流等内容。 Comfyui PuLID 人物一致节点相关：节点插件 PuLID ComfyUI https://github.com/cubiq/PuLID_ComfyUI 。包括 model（使用预训练的基础文本到图像扩散模型）、pulid（加载的 PuLID 模型权重）、eva_clip（用于从 ID 参考图像中编码面部特征的 EvaCLIP 模型）、face_analysis（使用 InsightFace 模型识别和裁剪 ID 参考图像中的面部）、image（提供的参考图像用于插入特定 ID）、method（选择 ID 插入方法）、weight（控制 ID 插入强度）、start_at 和 end_at（控制在去噪步骤的应用阶段）、attn_mask（可选的灰度掩码图像），还有高级节点可进行更精细的生成调优。

以下是为您推荐的跑 ComfyUI 最具性价比的电脑配置： 系统：Windows 7 以上。 显卡：建议使用 6GB 以上显存的 NVIDIA 显卡（N 卡），最低要求 NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。SDXL 出来后，最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存，12GB 可流畅运行，推荐 16GB 以上。运行内存最低 32GB，越高越好，最低配可能会经常爆显存。 硬盘：留有足够的空间，最低 100G 起步（包括模型）。最好把软件和模型部署在 SSD（固态硬盘）上，以提高加载模型的速度。 CPU：无特别要求，但如果您的电脑能顺畅清晰地玩 3A 游戏，那运行 ComfyUI 通常也没问题。 需要注意的是，ComfyUI 相比 WebUI 配置更低，系统资源占用更少，出图速度更快，最低可在小于 3G 的 GPU 上运行，甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以运行，但速度极慢。配置上不封顶，您可以根据自己的需求和预算来选择。

以下是一些提供风格迁移功能的工具： 1. Comfyui flatten 光流重绘：通过改变参数可生成不同视频效果。在使用中，如果遇到人物不能变化，可以加入对应的提示词增强和调整 cfg 的权重。负面提示词一般不填，由 Unsampler 完成。old_qk 参数控制生成过程中保留原始内容的程度，设置为 1 时更多保留原始内容，更贴合提示词；设置为 0 时允许更大变化。add_noise 有助于使用像 IPAdapter 这样的风格迁移工具，因为额外的噪声可提供更多变化空间，使风格转换更显著。采样器选择方面，dpmpp_2m 适合保持视频一致性，LCM（Latent Consistency Model）采样器更适合大幅度的场景改变。 2. 辅助工具：ICLight“重打光”： 体验链接： 控制网作者张吕敏刚放出来的大杀器：https://github.com/lllyasviel/ICLight 体验地址：https://huggingface.co/spaces/lllyasviel/ICLight 可以传一张图，选择光源位置，填上提示词，一张新的有光源角度的融合背景的图就产生了。 【Zho】做好了敏神刚放出的打光模型 ICLight 的 Colab 方案：https://colab.research.google.com/drive/1pXSpTHzNhaAKFmMvhxj7Zp9781L2f?usp=sharing 。敏神这些内容都是开源的，可以在各种 UI 里用（只要有人做插件就行），当然也可以自己做成产品加上自己的一些独门绝技放大、风格迁移、动态变化等。 3. 晨然提到的 IpAdapter：IpAdapter 是风格迁移神器，一张图就可以学到草图。但不建议 weight 开太高，否则生图颜色会太像参考图。noise 可以理解为对 Prompt 放行的程度，noise 越大，提示词的比例越大。

企业微信具备智能人事、审批流程和考勤打卡等功能。但具体能否完全满足您企业从钉钉迁移过来后的需求，还需要根据您企业的业务特点和具体要求进行评估和适配。一般来说，企业微信在这些方面提供了较为全面的解决方案，但在实际应用中可能会存在一些差异和需要调整的地方。

目前关于 ChatGPT 智能体的迁移，相关研究和讨论表明：在较小规模的模型如 GPT2 级别上做的消融实验中，迁移效果不明显，但不能简单推断在 GPT4 级别等更大规模的模型上也会如此。大型模型可能学习到更好的共同表征并进行正确的计算处理。模型规模增加本质上提高了找到正确函数的机会，像混合模型或乘法权重更新算法就是通过加权组合的“专家”系统来工作。 同时，OpenAI 会陆续更新 ChatGPT 应用，使其具备 Assistant Agent 能力。具身智能是将机器学习算法适配至物理实体与物理世界交互的人工智能范式，以 ChatGPT 为代表的“软件智能体”通过网页端、手机 APP 与用户交互，具身智能体则将大模型嵌入物理实体，通过传感器与人类交流，强调与物理环境的交互，其行动分为感知决策行动反馈四个步骤。不同环境下有不同形态的硬件本体适应，智能算法可通过本体传感器感知环境、做出决策、操控本体执行动作任务并影响环境，还能通过交互学习和拟人化思维适应环境实现智能增长。

以下是关于百炼工作流的相关信息： 为了快速定位问题，大家尽量把截图附上。 应用回复结果与工作流返回结果可能不一致，感觉像是对返回结果又进行了一次 AI 处理。售后支持回复不建议使用工作流，称百炼的工作流不好使。 关于百炼的 token 余额，只看到了 token 使用日统计，没看到余额。查询单个模型的免费额度信息：登录后，点击模型广场，选择模型并点击下方的查看详情按钮，即可查看免费的总额度，剩余额度，及到期时间。如点击查看详情后，发现没有免费额度信息，则需要查看该模型是否有赠送额度机制，如核实有赠送额度，那可能是免费额度有效期已经到期，到期后将不显示免费额度模块。更详细信息参考：https://alidocs.dingtalk.com/i/nodes/NZQYprEoWo4bv5X1UzRAEaLaV1waOeDk?utm_scene=person_space 登录失败的相关问题。 开通百炼模型时提示额度不足，比赛结束希望继续使用模型，免费额度用完后可登录阿里云官网点击右上角头像点击充值。 此外，阿里云百炼地址:https://bailian.console.aliyun.com/ 。开通满血版 R1 模型，在模型广场找到 DeepSeekR1 并授权，页面上可看到免费的 100w 额度和已使用量，每个人都会免费送 100w 额度，过期了就亏了。DeepSeekR1 模型是阿里云自主部署的，在阿里强大的技术实力下做了推理优化，强过 99.99%的市面上教的满血版本地部署的性能。用完还有免费的蒸馏版的 R1 模型，也是 100w token，这些模型都可以在“首页”或者“直接体验”直接使用，或者直接模型效果对比，也可以用 API 调用，比如 chatbox 直接使用。百炼应用开发新增加了模板，可以从模板来学习应用搭建。工作流可以用来让不同模型在同一任务创作。 使用场景示例： 法律合规改写：客户是一家招聘平台，每天需要处理百万级别的企业招聘需求，通过百炼工作流封装多个法律合规 Agent 判断企业端的要求是否符合劳动法要求，是否有性别歧视风险等等，并自动改写，减少了大量人力审核的需求。 关键信息抽取&打标签：客户是一家法催机构，每天需要处理十万到百万级别的借款人的相关信息，包括数额、借款时长、沟通次数以及反馈等等的大量不同来源的文本，通过百炼工作流，客户构建并串联了案件画像 Agent、借款人画像 Agent、法院画像 Agent 并最终通过打标签 Agent 经过意图分析节点自动化执行下一步，减少了大量律师数据整理，分析以及归类的工作。 智能助理&客服：客户是一家有 C 端 APP 的教育机构，有几十万的 DAU，客户通过百炼工作流搭建了首页的智能助手，通过意图分类的能力，将不同的用户 Query 分发到不同的场景模型中，针对用户自己的场景进行回答。

以下为您推荐至少 5 个适用于高校新媒体工作人员的 AI 文本工具，并进行对比分析： 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、正文等内容，节省写作时间，提高效率。 Writesonic： 专注于写作，提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能。 智能算法能根据用户提供信息生成高质量新闻内容，适合新闻写作和编辑人员。 Jasper AI： 人工智能写作助手，写作质量较高，支持多种语言。 虽主打博客和营销文案，也可用于生成新闻类内容。 Grammarly： 不仅是语法和拼写检查工具，还提供一些排版功能，可改进文档整体风格和流畅性。 QuillBot： AI 驱动的写作和排版工具，能改进文本清晰度和流畅性，同时保持原意。 秘塔写作猫： 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： 是智能写作助手，能应对多种文体写作，如心得体会、公文写作、演讲稿、小说、论文等。 支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作： 由腾讯 AI Lab 开发，能探索用 AI 技术提升写作者的写作效率和创作体验。 选择工具时，您可根据具体需求（如文档类型、个人偏好等）进行考虑。例如，若主要需求是生成新闻类内容，Copy.ai、Writesonic 和 Jasper AI 可能更适合；若还需兼顾排版和语法检查，Grammarly 和 QuillBot 是不错的选择；若注重中文内容的改写，秘塔写作猫、笔灵 AI 写作和腾讯 Effidit 写作可优先考虑。

以下是一些关于 AI 自动化和工作流编排的工具和方案： 1. RPA 软件：很早就出现在工作流编排领域，目标是使基于桌面的业务流程和工作流程实现自动化，现在越来越多的 RPA 软件带上了 LLM。 2. ComfyUI：将开源绘画模型 Stable Diffusion 进行工作流化操作模式，用户在流程编辑器中配置 pipeline，通过不同节点和连线完成模型操作和图片生成，其 DSL 配置文件支持导出导入，提高了流程的可复用性，降低了时间成本。 3. Dify.AI：工作流设计语言与 ComfyUI 有相似之处，定义了一套标准化的 DSL 语言，方便使用导入导出功能进行工作流复用。 4. Large Action Model：采用“通过演示进行模仿”的技术，检查人们与界面的互动并模仿操作，从用户提供的示例中学习。 5. Auto GPT/Agent/Baby AGI：基于 GPT4 语言模型的开源应用程序，用户输入目标后可自主执行任务、递归地开发和调试代码。能用于自动化任务、创建自主的 AI 代理、完成各种任务等，访问地址为： 。 此外，在工作流编排中还涉及到一些概念和技术： 1. 短期记忆和长期记忆：短期记忆将所有的上下文学习看成是利用模型的短期记忆来学习；长期记忆通过外部的向量存储和快速检索来存储和召回信息。 2. 工具：学会调用外部不同类型 API 来获取模型缺少的额外信息、代码执行能力、访问专有信息源等。 3. 动作：大模型结合问句、上下文的规划、各类工具，最终决策出需要执行的动作。 4. Agentic Workflow 可以从提升效率、提高质量、节省时间的角度思考，通过将复杂任务分解成较小步骤，融入更多人类参与到流程中的规划与定义，减少对 Prompt Engineering 和模型推理能力的依赖，提高 LLM 应用面向复杂任务的性能。 但需要注意的是，Agentic Workflow 虽然美好，但使用的用户目前较少，可能是出现周期、工作流使用的上手难度等因素导致，并且在复杂流程上的开发并不是那么稳定可靠。

AI 编写自动化框架的脚本是可以实现的。以下是一些可选用的工作和支持工具： 1. 基于规则的测试生成： 测试用例生成工具： Randoop：基于代码路径和规则生成测试用例，适用于 Java 应用程序。 Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试，适用于.NET 应用。 模式识别： Clang Static Analyzer：利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷，生成相应的测试用例。 Infer：Facebook 开发的静态分析工具，自动生成测试用例，帮助发现和修复潜在错误。 2. 基于机器学习的测试生成： 深度学习模型： DeepTest：利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例，模拟不同驾驶场景，评估系统性能。 DiffTest：基于对抗生成网络（GAN）生成测试用例，检测系统的脆弱性。 强化学习： RLTest：利用强化学习生成测试用例，通过与环境交互学习最优测试策略，提高测试效率和覆盖率。 A3C：基于强化学习的测试生成工具，通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 3. 基于自然语言处理（NLP）的测试生成： 文档驱动测试生成： Testim：AI 驱动的测试平台，通过分析文档和用户故事自动生成测试用例，减少人工编写时间。 Test.ai：利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例，确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成： Selenium IDE + NLP：结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE，从自然语言描述中生成自动化测试脚本。 Cucumber：使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发（BDD）框架，通过解析自然语言描述生成测试用例。 至于框架选用是否需要进行指定，这取决于具体的项目需求和技术环境。在选择框架时，需要综合考虑多种因素，如项目的规模、技术栈、开发团队的技能水平等。

以下是为您提供的相关学习课程，方便您零基础代码学习并搭建自己的工作流： 8 月 13 日 ComfyUI 共学： 讨论了 Config UI 的学习需求、教程分享、部署问题、应用场景，以及相关活动的规划。 分享了 Config UI 工作流在不同场景的应用、优势、弊端以及学习方法，还提及了相关的分享会和开源社区的情况。 探讨了 CONFIUI 的使用、工作流分享、报错问题及解决方案，还有相关课程的设计安排。 讨论了郭佑萌在 AI 绘图领域的工作经历，包括项目实践、技术调研、培训以及未来的教学计划等内容。 介绍了 AI 绘图课程的规划。 课程从零基础开始，从认识 config、UI 及行业概念讲起，逐步深入到环境部署、底层技术概念、提示词等内容。 介绍了 config 牛角尖大王系列，包括 control net、IP Adapter、图像放大、mask 等部分，阐述了它们的作用和玩法。 学习相关知识后初步具备搭建复杂工作流能力，会拆解分析网上热门工作流。 报错问题可分为网络、模型、工作流搭建、环境等方面，安装新插件时可参考项目地址的 requirement 文档。 规划了实战案例思路。 ComfyUI 共学快闪： 王蓉🍀🎈Wang Easy 基础搭建和转绘。 唯有葵花向日晴基础教程，工作流开发，实际应用场景。 热辣 HuolarrAI 系统课私聊图生视频。 咖菲猫咪基础教程/工作流搭建思路/各版本模型使用的优缺点。 傅小瑶 Lucky 如何制作多人转绘视频。 云尚工作流节点搭建思路。 FǎFá 热门节点功能，搭建。 森林小羊基本报错解决方式及基础工作流逻辑分析。 苏小蕊基础教程。 Sophy 基础课程。 蜂老六装一百个最新常用插件后如何快速解决冲突问题。 阿苏工作流框架设计。 aflyrt comfyui 节点设计与开发。 老宋&SD 深度解释虚拟环境部署和缺失模型的安装。 Liguo 模型训练。 啊乐福基础课程。 塵优秀案例。 风信基础课程➕平面设计应用场景。 北南基础课程。 视频工作流框架设计。 Damon 基础课程。 渔舟基础课程+工作流搭建思路。 乔木船长工作流。 ☘️基础教程。 ☘基础教程。 工作流设计+典型案例剖析。 麒白掌工作流搭建。 OutSider 风格迁移。 吴鹏基础+工作流搭建。 拾光工作流基础搭建从入门到精通。 茶浅浅。视频转绘/节点工作流介绍。 百废待.新（早睡版）工作流从入门到进阶。 电商应用场景。 AI 女友麦洛薇（0 代码 comfyui 搭建，知识图谱稳定人设，无限上下文，永久记忆，可接入飞书）： 打开 Comfyui 界面后，右键点击界面，即可找到 Comfyui LLM party 的目录，您既可以学习如何手动连接这些节点，从而实现一个最简单的 AI 女友工作流，也可以直接将工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻麦洛薇机器人。 飞书机器人创建： 在中创建自建应用。 进入应用获取 app_id 与 app_secret。 添加应用能力>开启机器人应用能力。 权限管理>消息与群组>选择需要的权限打开。 安全设置>将 comfyUI 运行的电脑 IP 加入白名单。 发布机器人以应用生效。 要先把创建的机器人拉到群组中或者拉进私聊。 飞书开发平台找到发送消息的开发文档。 右侧点击获取 token。 选择 receive id type，chat_id 对应群组，open_id 与 user_id 对应个人，点击选择成员，复制对应的 id 即可。 如果需要让机器人发送语音，需要自行在电脑上安装 ffmpeg。

对于零代码基础的业务小白搭建自己的 AI 自动化工作流以提升效率，您可以参考以下步骤： 1. 利用 Comfyui 界面： 打开 Comfyui 界面后，右键点击，找到 Comfyui LLM party 的目录。 您可以学习手动连接节点来实现最简单的 AI 女友工作流，也可以将工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻提示词工程实验。 2. 启动 ollama： 从 ollama 的 github 仓库找到对应版本并下载。 启动 ollama 后，在 cmd 中输入 ollama run gemma2 将自动下载 gemma2 模型到本地并启动。将 ollama 的默认 base URL=http://127.0.0.1:11434/v1/以及 api_key=ollama 填入 LLM 加载器节点即可调用 ollama 中的模型进行实验。 如果 ollama 连接不上，很可能是代理服务器的问题，请将 127.0.0.1:11434 添加到不使用代理服务器的列表中。 3. 对于图片相关的工作流，比如 0 基础手搓 AI 拍立得： 上传输入图片。 理解图片信息，提取图片中的文本内容信息。 进行场景提示词优化/图像风格化处理。 返回文本/图像结果。 为了简化流程，可以选择 Coze 平台实现零代码版本的工作流。搭建流程时，主要关注以下几个步骤： 上传图片：将本地图片转换为在线 OSS 存储的 URL，以便在平台中进行调用。 插件封装：将图片理解大模型和图片 OCR 封装为工作流插件，实现便捷调用，如果市场里面有可以直接使用。 4. Coze 的工作流是一种可视化的方式，允许用户组合各种功能模块，如插件、大语言模型、代码块等，从而实现复杂和稳定的业务流程编排。具体来说： 工作流由多个节点组成，包括 Start 节点和 End 节点。用户可以在这些节点之间添加各种功能模块，构建出所需的业务流程。 工作流支持丰富的功能模块，包括调用大语言模型进行文本生成、调用插件进行数据处理等。用户可以根据需求灵活组合这些模块。 工作流的创建和编辑都可以通过可视化的拖拽界面完成，无需编写代码。这大大降低了工作流搭建的门槛。 创建好的工作流可以直接集成到 Coze 的聊天机器人中使用，实现复杂的业务逻辑。 总的来说，Coze 的工作流为用户提供了一种可视化、低代码的方式，来快速搭建满足业务需求的 AI 应用和服务。这极大地降低了开发门槛，让更多人可以利用 AI 技术来提升工作效率。但请注意，上述内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。