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秋叶comfyui安装包

Answer

以下是关于秋叶 ComfyUI 安装包的相关信息:

  • 秋叶整合包:通过网盘分享,链接为 https://pan.baidu.com/s/18hSRDLgxm5N0ZHtuRQLrAQ?pwd=6666 ,提取码: 6666 。
  • 麦橘老师模型:通过网盘分享,链接为 https://pan.baidu.com/s/14Z6KohbJ1-T--xlI7bJ7wg?pwd=6666 ,提取码: 6666 ,模型存放路径为 ComfyUI-aki-v1.3\models\checkpoints 。
  • 提示词在线地址:https://www.liblib.art/modelinfo/bced6d7ec1460ac7b923fc5bc95c4540?from=search 。
  • 通往 AGI 之路天命人整合包:通过网盘分享,链接为 https://pan.baidu.com/s/14OD0Fcfmd5-8eOS7qZPVPQ?pwd=6666 ,提取码: 6666 。
  • 二狗子老师黑猴子流原理:【ComfyUI 开源社区共学-天命人黑猴子(黑神话-悟空)工作流讲解】https://www.bilibili.com/video/BV1agWaefENA/?share_source=copy_web&vd_source=08f1807fea192b97f4e9389bd8eaa1eb 。
  • 更多课程欢迎来 waitoagi 社区一起共学:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QxIBwmsWQiEbz3kHii1cFu6XnBc 。

ComfyUI 的本地部署:

  • 下载 github 链接:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI#installing ,也可以去作者的网盘里下载一键启动压缩包。
  • 下载完后,将文件解压到一个没有中文的路径下。

安装过程中的代码操作:

  • I:\ComfyUI-aki\python\python.exe -m pip install huggingface_hub -U 。
  • 过程中若有爆红部分让更新对应包到指定版本或“>=”的版本,可通过 pip install 包名==x.x.x(版本号)操作。
  • 例如:I:\ComfyUI-aki\python\python.exe -m pip install gradio==3.23 。
  • 依次安装更新这些包完成后,再次执行 I:\ComfyUI-aki\python\python.exe -m pip install huggingface_hub -U ,即可重启。
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References

彭青云:02小白comfyui学习日记-本地部署,搭建美女工作流,做黑猴子天命人

秋叶整合包通过网盘分享的文件:秋叶2024.03最新comfyUI整合包https://pan.baidu.com/s/18hSRDLgxm5N0ZHtuRQLrAQ?pwd=6666提取码:6666麦橘老师模型通过网盘分享的文件:majicMIX realistic麦橘写实_v7.safetensorshttps://pan.baidu.com/s/14Z6KohbJ1-T--xlI7bJ7wg?pwd=6666提取码:6666模型存放路径:ComfyUI-aki-v1.3\models\checkpoints提示词在线地址:https://www.liblib.art/modelinfo/bced6d7ec1460ac7b923fc5bc95c4540?from=search通往AGI之路天命人整合包通过网盘分享的文件:通往AGI之路天命人整合包https://pan.baidu.com/s/14OD0Fcfmd5-8eOS7qZPVPQ?pwd=6666提取码:6666二狗子老师黑猴子流原理【ComfyUI开源社区共学-天命人黑猴子(黑神话-悟空)工作流讲解】https://www.bilibili.com/video/BV1agWaefENA/?share_source=copy_web&vd_source=08f1807fea192b97f4e9389bd8eaa1eb更多课程欢迎来waitoagi社区一起共学https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QxIBwmsWQiEbz3kHii1cFu6XnBc

【ComfyUI】本地部署ComfyUI上手指南,我就喜欢连连看

作者:白马少年介绍:SD实践派,出品精细教程发布时间:2023-09-03 19:00原文网址:https://mp.weixin.qq.com/s/7ZO9AXvzjwohyNOXTe1x8A从Stable diffusion上线以来,我们一直使用的是秋叶的WebUI版本,它的界面简单易用,方便初学者上手。但webUI的缺点在于,工作流程的逻辑不是很清晰,很多时候往往会漏掉一些重要的参数,而且底层架构比较复杂,导致了它对于用户配置需求很高。特别是当SDXL出来之后,很多人都无法在webUI上正常运行,为了能更好的适应未来SD的发展,今天来给大家介绍一下ComfyUI。#安装我们先来讲解一下ComfyUI的本地部署,和初步的一个使用方法。ComfyUI下载的github链接:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI#installing,大家也可以去我的网盘里下载一键启动压缩包。下载完后,将文件解压到一个没有中文的路径下。

12-啥都没有的秋叶包零基础小白实现贴纸工作流 副本

I:\ComfyUI-aki\python\python.exe-m pip install huggingface_hub-U上面的代码是这么理解的:找到自己comfyui的总文件夹,找到下面文件中的python文件夹(有些人的是python_emembeded)中的python.exe(可执行文件,右键属性复制路径,然后继续在UI根路径文件下cmd就可以进入终端)然后在过程中会有爆红的部分让你更新对应的包到指定的版本或者“>=”的版本,此时只要pip install包名==x.x.x(版本号)即可。代码比如:I:\ComfyUI-aki\python\python.exe-m pip install gradio==3.23然后依次安装更新这些包完成后,再次:I:\ComfyUI-aki\python\python.exe-m pip install huggingface_hub-U就可以重启了,然后该easy-use部分节点就不爆红了:奇怪的是,我将节点安装完后,在其他秋叶包打开却发现:这个秋叶包没安装却没显示没有安装的节点:(如下图,比如VLM_Nodes)这是怎么回事呢,看左上角,便猜想到可能和管理器有关(新秋叶包缺少了这个Missing功能)于是查了一下版本,果然如此:更新完后发现依旧存在不显示VLM需要安装的问题:(第一个图为新秋叶包,第二个图为已经用了很久的秋叶包)两个包打开后的提示也不同,已经用了很久的秋叶包直接提示了缺少的节点。所以,我决定,新秋叶包直接“”更新全部“”

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anythingllm安装包
以下是关于 AnythingLLM 安装包的相关信息: 安装地址:https://useanything.com/download 。 安装完成后会进入配置页面,主要分为三步: 第一步:选择大模型。 第二步:选择文本嵌入模型。 第三步:选择向量数据库。 在 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念,可以创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据进行隔离。配置流程包括: 首先创建一个工作空间。 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式,提供了 Chat 模式和 Query 模式。Chat 模式大模型会根据训练数据和上传的文档数据综合给出答案,Query 模式大模型仅依靠文档中的数据给出答案。 完成上述配置后,即可与大模型进行对话。 此外,在 GitHubDaily 开源项目列表 2023 年复盘的 AIGC 部分中, 是一个可打造成企业内部知识库的私人专属 GPT,能将任何文档、资源或内容转换为大语言模型(LLM)知识库,在对话中引用其中内容。
2025-02-06
COMFYui安装包
以下是关于 COMFYui 安装包的相关信息: 1. 安装地址: https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git 或者下载安装包。 安装包文件:ComfyUI.zip 、 2. 安装步骤: 下载安装包并解压至本地除 C 盘外的任意盘。 找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动,启动完成即进入基础界面。 3. 相关环境安装(安装过 WebUI 的同学请忽略): 依次下载并安装 python(版本 3.10 以上)、VSCode、Git,安装过程中一直点击勾选对应选项,一直下一步。 安装 Python: 安装 VSCode: 安装 Git: 4. 节点存放目录:comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 5. 模型存放目录: 大模型:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints Lora:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras Vae:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 6. 模型共用:已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可,这样就不用重复下载模型了。找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件,将后缀.example 删除,然后右键用记事本打开。 目前安装 ComfyUI 的方法有在本地安装和在云端安装两种,本部分主要介绍本地安装方法,包括命令行安装和安装包安装。命令行安装普适性最强但有一定门槛,ComfyUI 的源码地址在 https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ,安装方法写在了 Readme 中。安装包安装比较简单,下载就能用。ComfyUI 的官方安装包下载地址是 https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases ,目前仅支持 Windows 系统,且显卡必须是 Nivida。
2024-12-05
SD 安装包
以下是关于 SD 安装包的相关内容: 一、Roop 插件安装 1. 安装时间较长,需耐心等待。安装好后,打开 SD 文件目录下的特定文件夹,在地址栏输入“cmd”并回车。 2. 在打开的 dos 界面中,粘贴“python m pip install insightface==0.7.3 user”代码,自动安装 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】可在云盘下载。 3. 安装完成后,重新打开启动器,后台会继续下载模型,全程需科学上网。 4. 选用真实系模型“realisticVisionV20”,启用 ROOP 插件,选择要替换的人物照片,面部修复选择“GFPGAN”,根据需求设置右边参数和放大算法,点击生成。若人脸像素偏低,可发送到“图生图”并使用 controlnet 中的 tile 模型重绘。 5. 想要插件可添加公众号【白马与少年】回复【SD】。 二、SD 云端部署 1. 部署流程 浏览器上按照腾讯云>控制台>云服务器的路径找到购买的实例,点击启动,输入购买时设置的密码进入远程的 Windows 系统环境,安装显卡驱动、配置环境变量。 2. 安装显卡驱动 用内置的 IE 或下载 Chrome,打开英伟达网站,根据购买机器时选定的显卡型号、Windows 版本号下载对应的驱动并安装。 3. 配置环境变量 驱动安装完成后,复制驱动所在目录(一般是在「C:\\Program Files\\NCIDIA Corporation」),找到环境变量配置入口(控制面板>系统和安全>系统),选择「高级系统设置」,在「系统变量」里的 Path 环境变量中新建并粘贴驱动安装地址保存。 4. 下载安装 SD 整合包 以秋叶的 SD 整合包为例,下载地址为:https://pan.baidu.com/s/1uavAJJdYYWhpnfjwQQDviQ?pwd=a123 ,提取码:a123。建议在服务器上安装提高下载速度的工具或有百度会员。安装后打开安装包一级目录,双击启动器运行依赖,安装完成后即可启动 SD。 三、Roop 换脸插件安装的其他步骤 1. 将 inswapper_128.onnx 文件移动到“sdwebuiakiv4\\models\\roop ”目录下(若没有该目录则创建)。 2. 将.ifnude 和.insightface 目录移动到 C:\\Users\\您的用户名目录下(用户名因人而异)。 3. 启动 webui,它会同步内部组件,可能需 5 30 分钟,耐心等待。加载完成后在浏览器打开,可在图生图、文生图中下面列表标签看到 roop V0.0.2。 特别提醒:此插件谨慎使用,切勿触犯法律。
2024-11-22
SD安装包
以下是关于 SD 安装包的详细步骤: 1. SD 云端部署 部署流程 安装和配置基础环境 在浏览器上按照腾讯云>控制台>云服务器的路径找到购买的实例,点击启动,会新开一个远程访问的窗口,输入购买时设置的密码进入,这样就有了一个远程的 Windows 系统环境,接下来安装显卡驱动、配置环境变量。 安装显卡驱动:用内置的 IE 或下载 Chrome,打开英伟达的网站,找到驱动下载,选择购买机器时选定的显卡型号、Windows 版本号,下载对应的驱动并安装。 配置环境变量:驱动安装完成后,先找到驱动所在的目录(一般是在「C:\\Program Files\\NCIDIA Corporation」),复制这个路径。找到环境变量配置入口(控制面板>系统和安全>系统),选择「高级系统设置」,弹窗设置环境变量。找到「系统变量」里的 Path 环境变量,点击「编辑...」,然后「新建」,粘贴刚才复制的 nvidia 驱动安装地址,保存即可。 下载安装 SD 整合包 整合包也就是打包了 SD 和 Web UI 方便大家更好的使用的集合,以秋叶的 SD 整合包举例讲解。 下载 SD 整合包:秋叶 SD 整合包下载地址:https://pan.baidu.com/s/1uavAJJdYYWhpnfjwQQDviQ?pwd=a123 ,提取码:a123 。建议在服务器上装个百度网盘或者其他能够提高下载速度的工具,有百度会员则无所谓。 安装 SD 整合包:安装之后,打开安装包一级目录,双击启动器运行依赖(安装一些 SD 运行所必要的基础环境,比如 Microsoft Desktop Runtime 等),安装完成后就可以启动 SD 了。 2. 补充说明 如果在以上使用过程中发生错误,那么可能需要部署一下使用环境,再次开启最傻瓜安装教学模式。 安装 cuda_11.8.0_522.06_windows.exe。 安装 VisualStudioSetup.exe,选择 C++的桌面开发安装。(如果安装过 roop 的可以跳过) 拷贝 ninja,打开 ninja 文件包,把里面的内容拷贝到秋叶包根目录。 拷贝 python,打开 python 文件包,把里面的内容拷贝到秋叶包根目录替换。 拷贝模型,SAM 和 GroundingDINO 的模型都在这了,放到对应的文件夹即可。 重启,装好了,重启电脑,即可运行。 请注意,如果想要获取插件安装包,可以添加公众号【白马与少年】,回复【SD】即可。
2024-11-11
MAC笔记本电脑,有哪个网址可以下载SD的安装包?或者说MAC电脑可以使用SD吗
对于 MAC 电脑安装 Stable Diffusion(SD),推荐云端部署,相关链接为:https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/A6WYw1Nm0ikGplkuO9Ecwomqnnd 。 如果您选择本地部署,以下是一些相关步骤供您参考: 1. 进入安装页面,等待安装好。 2. 勾选如下项目,要确保包含 Python 和 C++包。 3. 更改到您想要安装的位置,然后点击右下角的安装就行。 4. 安装时间比较长,要耐心等待。 5. 安装好之后,打开 SD 文件目录下的这个文件夹。 6. 在地址栏输入“cmd”,然后回车。 7. 在打开的 dos 界面里面,将这行代码“python m pip install insightface==0.7.3 user”粘贴进来,就会自动开始安装 insightface。 8. 如果这个阶段出现错误,建议去下载使用最新的秋叶 4.2 整合包(6 月 23 号更新),下载包已更新到云盘里,后台回复【SD】就可以下载。 9. 安装完成后,重新打开我们的启动器,后台会继续下载一些模型,此时一定要保证全程科学上网。 另外,对于电脑配置能支持 SD 运行的朋友,也可以使用 B 站秋叶分享的整合包进行本地部署,具体步骤如下: 1. 打开链接 https://pan.baidu.com/s/1hY8CKbYRAj9RrFGmswdNiA?pwd=caru 下载《1.整合包安装》,存放到电脑本地。 2. 打开保存到电脑里的文件夹。 3. 打开文件夹《1.秋叶整合包主包》——鼠标右击文件——点击“解压文件”。 4. 选择解压到 D 盘或者 E 盘,小心 C 盘被占满!点击确定。 5. 解压完成后,来到第二个文件夹,双击里面的文件点击安装。 6. 打开刚刚解压保存的 SD 的根目录,找到启动器,鼠标右击启动器——点击“发送到”——桌面快捷方式。这样下次进入就可以直接在桌面双击进入,不用每次都到文件夹里面找啦! 7. 双击启动器,等待更新,接着点击左边第二个“高级选项”。 8. 在显存优化里,根据自己电脑的显存选择(就是上面查看的专用 GPU 内存),自己电脑是多少就选多少。 9. 回到第一个一键启动,点击右下角的一键启动。
2024-08-29
CHATGPT安卓安装包
以下是在安卓系统上安装 ChatGPT 的方法: 1. 到谷歌商店搜索“ChatGPT”进行下载安装,开发者是 OpenAI,注意别下错了。 2. 此步骤可能会遇到“google play 未在您所在的地区提供此应用”的问题。经过测试,可按以下路径解决:在 google play 点按右上角的个人资料图标,依次点按:设置>常规>帐号和设备偏好设置>国家/地区和个人资料。如果账号没有地区,可以“添加信用卡或借记卡”,国内的双币信用卡就行,填写信息时地区记得选美,最后的结果可参考相关红款标识信息。 3. 如果回到 google play 首页还搜不到 chatgpt,可以卸载重装 google play,操作过程保持梯子的 IP 一直是美,多试几次即可。 4. 建议把谷歌邮箱也安装上,平时接收验证码比较方便。如果只想体验 ChatGPT 3.5 版本,不升级 GPT4,可跳转到第 4 步第 6 小步进行登录使用,如果想直接订阅 GPT4 Plus 版本,请接着往下看。
2024-08-17
ComfyUI-WD14模型
以下是关于 ComfyUIWD14 模型的相关信息: 安装 Tagger 模型失败的解决方法:下载下面这 2 个反推模型与对应的词库列表,然后放进 ComfyUI\\custom_nodes\\ComfyUIWD14Tagger\\models 文件夹内。Hugginface 下载地址:https://huggingface.co/SmilingWolf/wdv14moattaggerv2/tree/main(下载 onnx 模型文件与 csv 文件,然后改为对应模型名:wdv14moattaggerv2)。网盘下载地址:度盘:pan.baidu.com/s/1d9XLF96OzWlLtUGvZiYdVA?pwd=nely,Quark:pan.quark.cn/s/ff8172bebe27。重启后,在 Tagger 的模型列表里选择 wdv14moattaggerv2 即可。 Comfyui SD 学社做一个黏土头像的图生图中需要用到的插件: 提示词反推 WD14Tagger:https://github.com/pythongosss/ComfyUlWD14Tagger 首次使用会自动下载模型。 处理人物一致性:IPAdapter:https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus。也可以用 instantID,这里使用的是 IPadpter,后续很多地方也会用到,建议大家也可以先用起来。关于 IPAdapter 的使用,之前有写了一篇文章介绍,不熟悉的小伙伴可以先看下。因为作者新版本重写了代码,所以新版一定注意模型的放置位置,这样后续使用统一加载,会方便不少。 ControlNet:预处理的插件 comfyui_controlnet_aux https://github.com/Fannovel16/comfyui_controlnet_aux,ControlNet 模型 XLCN 模型下载:https://huggingface.co/lllyasviel/sd_control_collection/tree/main,1.5 理模型下载:https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNetv11/tree/main。Controlnet 不熟悉的小伙伴,同样也可以看之前写的一篇文章,快速上手。 直接在 Comfy UI 中训练 LoRA 模型:制作字幕时禁用 LoRA 训练节点,原因是 Comfy 可能会在制作字幕之前启动训练。最好保险起见:在制作字幕时绕过训练节点,然后启用它,再次启动工作流程进行训练。可以在训练之前打开字幕并手动编辑它们。训练会在 log 文件夹中创建一个日志文件,该文件夹会在 Comfy 的根文件夹中创建,认为该日志是一个可以在 Tensorboard UI 中加载的文件,但很想让数据出现在 ComfyUI 中。
2025-03-04
comfyui flux 模特换衣服 的新手 教程
以下是关于 ComfyUI Flux 模特换衣服的新手教程: 工作流整体思路: 1. 生成适合服装的模特: 可以抽卡,抽到满意的模特。加入 Redux 模型,强度不用太高,让提示词生效,Reduxprompt 节点风格细节等级需注意(1=27×27 最强,14=1×1 最弱)。 2. 进行高精度的换装: 先进行预处理的工作,拼出来 mask。 重绘 mask 区域。 工作流解释: 1. 模特生成: 先生成与衣服匹配的模特,先不关注衣服的相似度,抽出满意的模特。 2. 服装高精度处理: mask 的处理:做两个工作,将模特身上的衣服分割出来,拼接出来对应模特与衣服合并后图片的遮罩。 提示词格式与 Redux 权重:使用 Flux 的 fill 模型,提示词书写格式为这是一组图片,左边是衣服,右边的模特穿着左边的衣服。Redux 这里,把权重的调整为最大。 【SD】商业换装教程: 1. 在扩展面板中使用网址安装 Segment Anything,guthub 地址:https://github.com/continuerevolution/sdwebuisegmentanything 。重启之后安装 SAM 模型。 2. 在 github 上有三个 SAM 模型,由大到小分别是 vit_h,可根据情况选择,大部分选 vit_l 。将下载好的 SAM 模型放在指定路径。 3. 测试 SAM 模型效果,左键点击要保留的部分打上黑点,右键点击不要的部分打上红点,双击不需要的点可移除。 4. 预览分离结果,选择合适的蒙版进行服装替换等操作。 点开“展开蒙版设置”,设定蒙版扩展量,建议 30,然后点击发送到“重绘蒙版”。 5. 换衣步骤:在图生图中,提示词输入“蓝色毛衣”,蒙版区域内容处理改为“填充”,尺寸改为和图像一致,重绘幅度为 1。 6. 若出现衔接问题,可通过降低重绘幅度或添加 openpose 控制人物身体姿势。还可使用 controlnet 的局部重绘功能,控制模式选择“更注重提示词”,自行试验选择效果好的。
2025-03-04
comfyui tile放大
以下是关于 ComfyUI tile 放大的相关内容: 文生图工作流搭建:先左键点住 CLIP 黄点向外拖,再拖出两个 CLIP 编码器,从条件处拉出采样器,连接正负提示词和模型,还需 VE 解码器和 VE 模型,若模型无 VAE 则需加载器。 浅空间图像放大:从第一个采样器向右拉,点击按系数缩放将 later 调成 2 倍,复制采样器、VE 解码器并连接处理过的 later。 Confii 图像放大操作:从第一个采样器开始,通过一系列操作如添加 Latin 节点、连接提示词和模型、连接 VE 解码器等,并设置重绘幅度、缩放系数等参数来实现图像放大。参数设置方面,重绘幅度(降噪)决定图像改变程度,数值越高与原始图像差别越大;缩放系数默认 1.5,可调整为 2。 在 SD 中,可使用 Ultimate SD upscale 插件放大,也可在图生图中进行放大,重绘幅度设置为 0.6。放大时打开 Tiled Diffusion,方案选择 MultiDiffusion,放大算法选择 RESRGAN 4x+Anime6B,放大 2 倍。同时启用 Tiled VAE 和 controlnet 插件的 tile 模型,给图片添加细节。
2025-03-03
win7能安装 ComfyUI吗
Win7 可以安装 ComfyUI,但需要满足一定的硬件要求和进行一系列的环境安装操作。 硬件要求: 1. 系统:Windows 7 以上。 2. 显卡要求:NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。 3. 硬盘留有足够的空间,最低 100G 起步(包括模型)。 环境安装操作: 1. 下载并更新 Nvidia 显卡驱动,下载地址:https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/ 2. 依次下载并安装 Python(https://www.python.org/downloads/release/python3119/ ,安装时选中“将 Python 添加到系统变量”)、Git(https://gitscm.com/download/win )、VSCode(https://code.visualstudio.com/Download ),安装过程中一直点击勾选对应选项,一直下一步。 3. 安装 CUDA:https://developer.nvidia.com/cuda1220downloadarchive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_network 。 此外,还可能涉及克隆 ComfyUI 仓库、创建 python 虚拟环境、安装 Pytorch 和依赖包等操作。关于部分安装操作,网上有较多教程可供参考。同时,模型权重和工作流的获取也有相应的途径。
2025-03-03
使用AI,comfyui是必学的吗?
ComfyUI 并非是使用 AI 时必学的。但如果您想在 AI 水平上有更高的提升,掌握 ComfyUI 的理论基础是很有帮助的。它在图像、视频等领域有诸多应用和发展,例如在差分算法、年龄渐变和特定内容替换、q 列模型、语言模型的迁移和发展、深度图检测和分层处理等方面具有优势。同时,了解其技术细节如 clip 的 skip 层、scheduler 和 sample 的区别、CFG 等能让您更灵活选择参数。ComfyUI 的生态发展稳定,节点和项目增多,相关大会也在多地举办。此外,其生态外的收费视频软件能用 API 节点接入所有体系,飞书大群方便交流,会同步课件及相关信息。
2025-03-03
comfyUI基础教程
以下是 ComfyUI 的基础教程: KSampler(采样器): seed(随机种子):主要用于控制潜空间的初始噪声。若要重复生成相同图片,需使用此随机种子,且种子和 Prompt 都要相同。 control_after_generate(生成后控制):每次生成完图片,seed 数字会变化,此配置项可设置变化规则,包括 randomize(随机)、increment(递增 1)、decrement(递减 1)、fixed(固定)。 step(采样步数):一般步数越大效果越好,但与使用的模型和采样器有关。 cfg:值一般设置在 6 8 之间较好。 sampler_name(采样器名称):可通过此设置采样器算法。 scheduler(调度器):主要控制每个步骤中去噪的过程,可选择不同调度算法,有的每步减去相同数量噪声,有的每步尽可能多去噪。 denoise:表示要增加的初始噪声量,1 表示全部。一般文生图可默认设为 1。 此外,ComfyUI 共学快闪的学习内容还包括: 王蓉🍀🎈Wang Easy 的基础搭建和转绘。 唯有葵花向日晴的基础教程、工作流开发和实际应用场景。 热辣 Huolarr AI 系统课私聊图生视频。 咖菲猫咪的基础教程、工作流搭建思路、各版本模型使用的优缺点。 傅小瑶 Lucky 的如何制作多人转绘视频。 云尚的工作流节点搭建思路。 FǎFá 的热门节点功能和搭建。 森林小羊的基本报错解决方式及基础工作流逻辑分析。 苏小蕊的基础教程。 Sophy 的基础课程。 蜂老六装一百个最新常用插件后如何快速解决冲突问题。 阿苏的工作流框架设计。 aflyrt 的 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 的模型训练。 啊乐福的基础课程。 塵的优秀案例。 风信的基础课程和平面设计应用场景。 北南的基础课程。 视频工作流框架设计。 Damon 的基础课程。 渔舟的基础课程和工作流搭建思路。 乔木船长的工作流。 ☘️的基础教程。 工作流设计和典型案例剖析。 麒白掌的工作流搭建。 OutSider 的风格迁移。 吴鹏的基础和工作流搭建。 拾光的工作流基础搭建从入门到精通。 茶浅浅的视频转绘和节点工作流介绍。 百废待.新(早睡版)的工作流从入门到进阶。 电商应用场景。
2025-02-28
秋叶绘画提示词
以下是关于秋叶绘画提示词的相关内容: 小田推荐在视频转绘制作美女相关图像时,使用麦🍊的写实模型和墨幽人造人模型。不推荐使用质量词,可先使用反推和 Deepbooru 获得提示词,再借助提示词插件删除无用词,保留与画面主体相关的提示词。主要受人物主体描述、皮肤质感增强、整体细节增强的 Loar 影响。 正向提示词:1girl,solo,black_hair,midriff,autolinklora:林鹤皮肤质感调整器差异炼丹功能性lora模型_林鹤v1:0.6autolink 负向提示词:NSFW,logo,text,blurry,low quality,bad anatomy 皮肤质感相关的 Lora 用于解决小姐姐素材磨皮严重、皮肤无质感的问题。 画小二整理了 Prompt 提示词关键词(双语版),包括视角、渲染方式等方面,如儿童画、门廊灯、冬天的颜色、3D 渲染等。 还有在教育类中,设置人格作为聊天机器人,扮演捉摸不透的小姐姐,副业是 Java 全栈开发工程师,并给出了相关的约束条件和台词语气示例。
2024-09-01