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Joy_caption_two_load模型

Answer

Joy_caption_two_load 模型相关信息如下：

  • 下载地址：
    • 模型可从 https://huggingface.co/unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit 下载，存放文件夹为 Models/LLM/Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit 。
    • 网盘链接：https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joy-caption-pre-alpha/tree/main/wpkklhc6 ，存放文件夹为 models/Joy_caption 。
    • 此外，还有 MiniCPMv2_6-提示生成器+CogFlorence 可从 https://huggingface.co/pzc163/MiniCPMv2_6-prompt-generator 和 https://huggingface.co/thwri/CogFlorence-2.2-Large 下载。
  • 节点安装地址：D:\ComfyUI\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\custom_nodes 。
  • 安装步骤：
    • （Comfyui evn python.exe）python -m pip install -rrequirements.txt 或点击 install_req.bat ，注意 transformers 版本不能太低。
    • 下载模型或者运行 comfyui 自动下载模型到合适文件夹。
    • 模型安装：
      • Joy_caption ，运行自动下载模型（推荐手动下载）。
      • 三个模型（页面显示和实际大小有一定差异）：
        • 3.5G，放到：你的\ComfyUI\models\clip\siglip-so400m-patch14-384 。
        • 5.7G，放到：你的\ComfyUI\models\LLM\Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit 。
        • 86MB，放到：你的\ComfyUI\models\Joy_caption 。
  • 相关模型介绍：
    • Joy Caption 模型在 SigLIP 和 Llama3.1 的基础之上，使用 Adapter 模式，训练出更好的描述图像的模型，需要与 SigLIP 和 Llama3.1 混合使用，输入图像，输出一段语义丰富的图像描述。
    • Google 的 SigLIP(Sigmoid Loss for Language Image Pre-Training) 是一种改进的多模态模型，类似于 CLIP，但是采用了更优的损失函数。
    • Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit 是优化的多语言大语言模型，基于 Meta 的 Llama 3.1 架构，使用 BitsAndBytes 库进行 4-bit 量化，大幅减少内存使用，同时保持模型性能。
  • 模型工作流程：
    • siglip-so400m-patch14-384（视觉模型）：
      • 接收输入图像。
      • 分析图像的视觉内容（如物体、场景、颜色、纹理等）。
      • 将这些视觉信息编码成一组特征向量。
    • image_adapter.pt（适配器）：
      • 接收来自视觉模型的特征向量。
      • 转换和调整这些特征，使其适合语言模型处理。
      • 一些特定任务的优化或微调（如图片到文字）。
    • Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit（语言模型）：
      • 接收经过适配器处理的特征。
      • 基于这些特征生成相应的文本描述。
      • 应用语言知识来确保描述的连贯性和准确性。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

19、自动打标joy_caption 副本

D:\ComfyUI\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\custom_nodes[heading1]四、安装步骤[content]1、（Comfyui evn python.exe）python -m pip install -rrequirements.txt或点击install_req.bat注意：transformers版本不能太低（注：transformers版本不能太低）2、下载模型或者运行comfyui自动下载模型到合适文件夹(Download the model or run Comfyui to automatically download the model to the appropriate folder)下载模型或者运行comfyui自动下载模型到合适的文件夹(下载模型或者运行Comfyui自动下载模型到合适的文件夹)3、模型安装（Install model）1).Joy_caption.运行自动下载模型(推荐手动下载)Run automatic download model(manual download recommended)从https://huggingface.co/unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit下载并放到Models/LLM/Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit文件夹内网盘链接：3.必须手动下载:https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joy-caption-pre-alpha/tree/main/wpkklhc6存放文件夹：models/Joy_caption网盘链接：2).MiniCPMv2_6-提示生成器+CogFlorence[https://huggingface.co/pzc163/MiniCPMv2_6-prompt-generator](https://huggingface.co/pzc163/MiniCPMv2_6-prompt-generator)[https://huggingface.co/thwri/CogFlorence-2.2-Large](https://huggingface.co/thwri/CogFlorence-2.2-Large)运行：flux1-dev-Q8_0.gguf报错解决办法：

郑敏轩 ：Flux与MiniCPM、Joy Caption的强强联合

Joy Caption目前星数较多的是这个节点，但是比较难安装，劝退不少人。1.节点链接如下，可以依照介绍中所述安装节点、解决环境问题。https://github.com/StartHua/Comfyui_CXH_joy_captionJoy Caption模型(由Fancy Feast研发)在SigLIP和Llama3.1的基础之上，使用Adapter模式，训练出更好的描述图像的模型，需要与SigLIP和Llama3.1混合使用，输入图像，输出一段语义丰富的图像描述。Google的SigLIP(Sigmoid Loss for Language Image Pre-Training)是一种改进的多模态模型，类似于CLIP，但是采用了更优的损失函数。Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit是优化的多语言大语言模型，基于Meta的Llama 3.1架构，使用BitsAndBytes库进行4-bit量化，大幅减少内存使用，同时保持模型性能。1.所以我们下载模型需要上面介绍的：三个模型（页面显示和实际大小有一定差异，正常，比如页面显示86MB的Joy_caption实际下载下来82MB）：3.5G，放到：你的\ComfyUI\models\clip\siglip-so400m-patch14-3845.7G，放到：你的\ComfyUI\models\LLM\Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit86MB，放到：你的\ComfyUI\models\Joy_caption方便下载，这里我准备了网盘：

ComfyUI JoyCaption提示词反推太强了结合MiniCPM和ollama直接上墙的强还和Flux特别的搭ComfyUI里用起来

模型的下载如果因为环境问题，可以在网盘中下载[heading4]siglip-so400m-patch14-384（视觉模型）[content]siglip由Google开发的视觉特征提取模型，负责理解和编码图像内容。工作流程：a.接收输入图像b.分析图像的视觉内容（如物体、场景、颜色、纹理等）c.将这些视觉信息编码成一组特征向量打开ComfyUI\models\clip，在地址栏输入CMD回车，打开命令行输入下面的命令，拉取模型（需要环境，也可以在网盘里下载）下载好之后，目录的文件[heading4]image_adapter.pt（适配器）[content]连接视觉模型和语言模型，优化数据转换。工作流程：a.接收来自视觉模型的特征向量b.转换和调整这些特征，使其适合语言模型处理c.一些特定任务的优化或微调（如图片到文字）通过https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joy-caption-pre-alpha/tree/main/wpkklhc6下载放到models的Joy_caption文件夹里如果Joy_caption文件夹不存在，就新建一个[heading4]Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit（语言模型）[content]大型语言模型，负责生成文本描述。工作流程：a.接收经过适配器处理的特征b.基于这些特征生成相应的文本描述c.应用语言知识来确保描述的连贯性和准确性打开ComfyUI\models\LLM，地址栏输入CMD回车在命令行里面输入下面命令下载后的完整目录文件[heading4]

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Image Caption Font file does not exist: /dapao_ComfyUl/ComfyUl/custom_nodes/ComfyUl_LayerStyle
以下是关于 LayerStyle 副本（包括 TextImage 和 SimpleTextImage）的详细说明： TextImage： 从文字生成图片以及遮罩。支持字间距、行间距调整，横排竖排调整，可设置文字的随机变化，包括大小和位置的随机变化。 节点选项包括： size_as：输入图像或遮罩，将按其尺寸生成输出图像和遮罩，此输入优先级高于 width 和 height。 font_file：列出 font 文件夹中可用字体文件列表，选中的字体用于生成图像。 spacing：字间距，以像素为单位。 leading：行间距，以像素为单位。 horizontal_border：侧边边距，数值为百分比，横排时为左侧边距，竖排时为右侧边距。 vertical_border：顶部边距，数值为百分比。 scale：文字总体大小，以百分比表示，默认根据画面尺寸和文字内容自动计算。 variation_range：字符随机变化范围，大于 0 时字符产生大小和位置随机变化，数值越大变化幅度越大。 variation_seed：随机变化的种子，固定此数值每次产生的单个文字变化不变。 layout：文字排版，有横排和竖排可选。 width：画面宽度，若有 size_as 输入将被忽略。 height：画面高度，若有 size_as 输入将被忽略。 text_color：文字颜色。 background_color：背景颜色。 SimpleTextImage： 从文字生成简单排版的图片以及遮罩，参考了的部分功能和代码。 节点选项包括： size_as：输入图像或遮罩，将按其尺寸生成输出图像和遮罩，此输入优先级高于 width 和 height。 text：文字输入。 font_file：列出 font 文件夹中可用字体文件列表，选中的字体用于生成图像。 align：对齐选项，有居中、靠左和靠右三个选项。 char_per_line：每行字符数量，超过自动换行。 leading：行间距。 font_size：字体大小。 text_color：文字颜色。 stroke_width：描边宽度。 stroke_color：描边颜色。 x_offset：文字位置的水平偏移量。 y_offset：文字位置的垂直偏移量。 width：画面宽度，若有 size_as 输入将被忽略。 height：画面高度，若有 size_as 输入将被忽略。 注： 仅限输入 image 和 mask，如果强制接入其他类型输入，将导致节点错误。 font 文件夹在 resource_dir.ini 中定义，该文件位于插件根目录下，默认名字是 resource_dir.ini.example，初次使用需将文件后缀改为.ini。用文本编辑软件打开，找到“FONT_dir=”开头的行，编辑“=”之后为自定义文件夹路径名。该文件夹内所有的.ttf 和.otf 文件将在 ComfyUI 初始化时被收集并显示在节点的列表中。若 ini 中设定的文件夹无效，将启用插件自带的 font 文件夹。
2025-02-05
ImportError: DLL load failed while importing libpaddle: 动态链接库(DLL)初始化例程失败 这个错误如何解决？
很抱歉，目前知识库中没有关于“ImportError: DLL load failed while importing libpaddle: 动态链接库初始化例程失败”这个错误的具体解决方法。但您可以尝试以下常见的解决步骤： 1. 检查相关依赖库的安装是否完整和正确，确保没有遗漏或损坏的部分。 2. 确认您的系统环境是否满足该库的要求，包括操作系统版本、硬件架构等。 3. 尝试重新安装相关库，确保安装过程中没有出现错误。 4. 查看是否存在其他软件或进程与该库的使用产生冲突，如有，尝试关闭或卸载冲突的软件。 希望这些建议能对您有所帮助，如果问题仍未解决，建议您进一步查阅相关技术文档或向更专业的技术社区寻求帮助。
2025-01-12
在comfyui中节点报错UNETLoader Error
很抱歉，仅根据您提供的“在 ComfyUI 中节点报错 UNETLoader Error”这一信息，无法明确具体的错误原因和给出准确的解决方案。可能导致此报错的原因有多种，比如模型文件损坏、加载路径错误、相关依赖未正确安装等。建议您进一步检查报错的详细信息、模型文件的完整性以及相关配置是否正确。
2024-12-04
在comfyui中节点报错UNETLoader Error while deserializing header: MetadatalncompleteBuffei
很抱歉，仅根据您提供的“在 ComfyUI 中节点报错‘UNETLoader Error while deserializing header: MetadatalncompleteBuffei’”的信息，难以准确判断问题的具体原因和解决办法。这可能是由于多种因素导致的，比如模型文件损坏、软件版本不兼容、配置错误等。建议您检查模型文件的完整性，确保 ComfyUI 软件为最新版本，并检查相关配置是否正确。如果问题仍然存在，您可以尝试在相关的技术论坛或社区中搜索类似问题，以获取更多可能的解决方案。
2024-12-04
chatgpt file uploader extended 在哪里下载
以下是 ChatGPT File Uploader Extended 的下载方法： 安卓系统： 安装 Google Play：到小米自带的应用商店搜索 Google Play 进行安装，安装好后打开，按照提示一步步操作并登录。 下载安装 ChatGPT：到谷歌商店搜索“ChatGPT”进行下载安装，开发者是 OpenAI。注意这步骤可能遇到“google play 未在您所在的地区提供此应用”的问题。解决方法是在 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。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。 体验 ChatGPT：如果只想体验 ChatGPT 3.5 版本，不升级 GPT4，直接登录第二部注册好的 ChatGPT 账号即可。 订阅 GPT4 Plus 版本：先在 Google play 中的【支付和订阅】【支付方式】中绑定好银行卡，然后在 ChatGPT 里订阅 Plus。 苹果系统： 在 Apple Store 下载 ChatGPT：中国区正常下载不了，需要切换到美区才可以下载。美区 Apple ID 注册教程参考知乎链接： 。最终在 Apple Store 搜到 ChatGPT 下载安装，注意别下错。 支付宝购买苹果礼品卡充值订阅付费 App：打开支付宝，地区切换到【美区任意区】，往下滑，找到【品牌精选折扣礼品卡】，点击进去，可以看到【大牌礼品卡】，往下滑找到【App Store & iTunes US】礼品卡，按需要的金额购买即可，建议先买 20 刀。包括支付宝购买礼品卡、在 apple store 中兑换礼品卡、在 chatgpt 中购买订阅 gpt plus，如果中途不想继续订阅了，可到订阅列表中取消订阅。 使用 ChatGPT 4o： 开启对话：打开 ChatGPT 应用或网页，点击开始对话。会员不管是在苹果还是安卓手机上购买的，电脑上都能登录。 体验最新语音对话功能：版本切到 ChatGPT 4o，点击右下角“耳机🎧”图标，选择一个声音，就可以体验流畅的语音对话。
2024-11-15
大模型稳定输出
大模型在稳定输出方面具有以下特点和相关情况： 在翻译场景中： 突破传统翻译模型局限，大幅提升翻译质量，为广泛应用带来机遇。 能够通过深度上下文分析理解语言真正含义，适应不同语境，避免词不达意和语境脱节，精准捕捉并传达原文意图，尤其在处理隐喻、习语或文化特征文本时表现出色。 生成更流畅、自然且地道的翻译，接近母语水平，保持原文语言风格和情感色彩，更具亲和力和感染力。 具有强大适应性，能根据不同翻译场景灵活调整策略，在多场景翻译中更具灵活性和精准度。 能够深入理解文化内涵，避免因文化差异导致误解或偏差，在专业领域能提供更专业且符合行业标准的翻译结果。 在旅行青蛙智能体搭建过程中： 涉及多个意图分支，如定向旅行、投喂青蛙、在家休息等，每个分支包含多个大模型节点和相关操作。 关于大模型是否具有道德观念： 大型语言模型本身不具有真正的道德观念或意识，它们是通过大量数据训练来模拟语言统计规律的。 但可以被设计用来识别和生成包含道德观念内容的文本。 为确保其输出符合社会道德和伦理标准，采取了多种方法，如数据清洗、算法设计、制定准则、保持透明度、用户反馈、持续监控、人工干预以及教育和培训等。然而，确保 AI 模型的道德和伦理性仍是复杂且持续的挑战，相关标准也在不断演进。
2025-03-04
redux模型
Redux 模型是一个轻量级模型，具有以下特点和应用： 1. 可与 Flux.1配合使用，基于 1 个输入图像生成图像变体，无需提示，适合快速生成特定样式的图像。 2. 位置：将 Redux 模型下载到 comfyui/models/style_models，下载 sigclip_patch14384.safetensors 到 ComfyUI/models/clip_vision。 3. 重绘节点：ComfyUIInpaintEasy，相关链接：https://github.com/CYCHENYUE/ComfyUIInpaintEasy 。 4. 在工作流中的应用： 用于电商服饰行业的换装、虚拟试穿等场景，提升效果并简化工作流。 模特生成：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 1=27×27 最强，14=1×1 最弱）。 服装高精度处理：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 权重调整为最大。 FLUX.1 Redux 还适用于所有 FLUX.1 基本模型，用于生成图像变化，给定输入图像能重现具有轻微变化的图像，自然集成到更复杂工作流程中，通过提示解锁图像重新设计。最新型号 FLUX1.1Ultra 支持该功能，允许组合输入图像和文本提示，创建具有灵活宽高比的高质量 4 兆像素输出。
2025-03-04
小公司, 想部署一个本地ai系统,希望它能够, 对运维, 运营, 客服, 美术, 策划, 程序都能够有很大的帮助, 目前市面上那款 ai 模型比较合适
对于小公司想要部署一个能对运维、运营、客服、美术、策划、程序都有帮助的本地 AI 系统，以下是一些相关信息： 线上和线下本地部署的 AI 特点： 线上部署的优势在于出图速度快，不依赖本地显卡配置，无需下载大型模型，还能参考其他创作者的作品，但出图尺寸受限。线下部署的优势是可添加插件，出图质量高，但使用时电脑可能宕机，配置不高可能爆显存导致出图失败。建议线上用于找参考、测试模型，线下作为主要出图工具。 Ollama： 支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同场景。 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，支持 CPU 和 GPU。 提供模型库，用户可从中下载不同模型，满足不同需求和硬件条件。 支持自定义模型，可调整参数。 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用集成。 社区贡献丰富，有多种集成插件和界面。 Google Gemma： 是 Google 发布的家用版小模型，有 2b（20 亿参数）和 7b（70 亿参数）版本。小模型可能不适合复杂任务，但适合提升基础操作效率。部署环境友好，可通过 ollama 方便部署，支持热加载模型文件。2b 反应速度快但互动话题有限，7b 输出质量高但可能卡顿，对非英文语种反馈不稳定。 综合考虑，如果您的公司对出图质量要求较高，且有较好的硬件配置，可以选择线下部署结合线上测试的方式。在语言模型方面，Ollama 具有较多优势，可根据具体需求选择合适的模型进行部署。
2025-03-04
小游戏公司, 想部署一个本地ai系统,希望它能够, 对运维, 运营, 客服, 策划, 程序都能够有很大的帮助, 目前市面上那款 ai 模型比较合适
对于小游戏公司部署本地 AI 系统以帮助运维、运营、客服、策划和程序等方面，以下是一些建议和相关信息： 目前市面上的 AI 模型各有特点。线上 AI 具有出图速度快、不依赖本地显卡配置、无需下载大型模型以及能参考其他创作者作品等优势，但出图尺寸受限。线下部署的 AI 可以添加插件、出图质量高，但可能导致电脑宕机且对配置要求高。 在游戏领域，AI 大模型带来了诸多变化，如游戏内容辅助生成（包括文、图、3D 和音乐），可应用于游戏策划人和美术设计师。文生图和图生图能提高创作效率，动画辅助渲染可改变角色风格，游戏智能运营涵盖智能 NPC 互动、客服、攻略问答和代码脚本生成等，适用于产品经理、运营经理和社区运营经理。 Google 刚刚发布的家用版小模型 Gemma 有 2b（20 亿参数）和 7b（70 亿参数）版本。相对千亿参数的大模型，这类小模型可能不太适合处理复杂任务，但代表了模型本地化提升基础操作效率的趋势。Ollama 是一个开源的大型语言模型服务，方便部署最新版本的 GPT 模型并通过接口使用，支持热加载模型文件，且像小型的 llama 也支持本地部署。部署时，需进入 ollama.com 下载程序并安装，通过命令提示符进行操作和切换模型。2b 反应速度快但互动话题有限，7b 输出质量高但可能卡顿，且对非英文语种反馈不太稳定。 综合考虑，小游戏公司可以根据自身需求和硬件配置选择合适的 AI 模型。如果对出图质量要求高且有较好的硬件配置，可尝试线下部署；若更注重效率和便捷性，线上模型可能更适合。同时，也可以考虑像 Gemma 这样的小模型进行本地化部署以提升基础操作效率。
2025-03-04
小游戏公司, 想部署一个本地ai系统,希望它能够, 对运维, 运营, 客服, 美术, 策划, 程序都能够有很大的帮助, 目前市面上那款 ai 模型比较合适
对于小游戏公司部署本地 AI 系统以帮助运维、运营、客服、美术、策划、程序等方面，以下是一些建议和目前市面上合适的 AI 模型分析： 线上 AI 平台的优势在于出图速度快，对本地显卡配置要求低，无需下载大型模型，还能参考其他创作者的作品，但出图分辨率有限制。 线下部署的优势是可以添加插件，出图质量高，但使用时电脑可能宕机，配置不高还可能爆显存导致出图失败。 综合考虑，建议充分发挥线上和线下平台的优势。线上可用于找参考、测试模型，线下作为主要出图工具。 在图像生成方面，2022 年主流生成式图像应用如 DALLE 2.0、Stable Diffusion 和 Midjourney 使图像生成精细化程度提升，提示对图像生成结果的控制能力增强。 在 3D 模型生成中，AI 能完成 3D 模型生成流程的“一步到位”，大大提升效率。 在游戏开发中，AI 可用于游戏内容辅助生成（如文、图、3D、音乐）、动画辅助渲染、游戏智能运营（包括智能 NPC 互动、客服、攻略问答、代码和脚本生成）等。 对于小游戏公司，Stable Diffusion 可能是一个较为合适的选择，它在 2D 美术素材辅助生成方面能够提高创作效率、降低成本，并且有多种应用场景，如文生图、图生图等。同时，也可以考虑结合线上平台进行参考和测试。
2025-03-04
我想打造一个量化交易模型
打造一个量化交易模型需要考虑以下几个方面： 一、预训练大模型与金融量化 1. 大型的系统工程 大多数量化算法的核心数据是公开的量价数据，大模型预训练的数据中最重要的也是公开数据，各家会有一些独有数据来源，但占比不大。 量化和大模型的整体算法逻辑基本类似，决定模型能力好坏的是大型系统工程能力。 作为大型系统工程，量化和大模型都需要大型的计算集群，对性能和效率有极致追求。 细节在大型系统工程中十分关键，量化交易系统包含交易执行、风控等多个方面，大模型预训练也包含大量细节。 2. 关键技术变得不公开 金融量化是非常闭源的系统，各家的交易系统是最大的秘密武器，公开部分少。 现在大模型也在往闭源方向发展，几个巨头的核心模型都开始走向闭源。 二、应用开发 1. 轻量化 MMM的部署运行 模型实现包括以下步骤： 第一步：安装运行需要的依赖项。 第二步：准备数据集，可使用模拟数据集或自己的数据集。 第三步：拆分数据。 第四步：数据预处理，进行缩放处理（归一化），让每个变量之间的关系对等。 第五步：初始化模型，数据集训练最费时间，取决于数据量大小和训练步长。 第六步：运算可视化，包括损失值、绘制残差图、所有单一变量对最终销售的贡献、Baseline 预测、所有外因对销售的贡献度等。 希望以上内容对您打造量化交易模型有所帮助。
2025-03-04