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comfyUi与webui的区别

Answer

ComfyUI 与 WebUI 的区别如下:

  • ComfyUI 简介:
    • 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI,可想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer,将流程拆分成节点,实现更精准工作流定制和完善的可复现性。
    • 优势:
      • 对显存要求相对较低,启动和出图速度快。
      • 生成自由度更高。
      • 可以和 WebUI 共享环境和模型。
      • 能搭建自己的工作流程,可导出流程并分享,报错时能清晰发现错误所在。
      • 生成的图片拖进后会还原整个工作流程,模型也会选择好。
    • 劣势:
      • 操作门槛高,需要清晰逻辑。
      • 生态不如 WebUI 丰富,但也有针对其开发的有趣插件。
    • 官方链接:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
  • 采样器与调度器:
    • 在 ComfyUI 中,采样器与调度器分开,不同于 WebUI 中将两者合并。ComfyUI 通过采样器+调度器组合的方式与 WebUI 中的一致,选择 karras 调度器一般效果较好。
  • 插件:
    • 插件安装管理器:https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager
    • SDXL 风格样式:https://github.com/twri/sdxl_prompt_styler
    • ComfyUI 界面汉化:https://github.com/AIGODLIKE/AIGODLIKE-COMFYUI-TRANSLATION
    • 中文提示词输入:https://github.com/AlekPet/ComfyUI_Custom_Nodes_AlekPet
    • 蟒蛇八卦工具箱:https://github.com/pythongosssss/ComfyUI-Custom-Scripts
    • 提示词权重调节器:https://github.com/BlenderNeko/ComfyUI_AD

在 WebUI 中安装插件能直观看到并使用,因其有良好用户界面;而 ComfyUI 安装插件后可能看不到,需通过节点连接感受其功能,安装方法是将解压好的文件夹放入“E:\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\custom_nodes”目录,然后重新启动。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问:ComfyUI 是什么?

ComfyUI是一个基于节点流程式的stable diffusion AI绘图工具WebUI,你可以把它想象成集成了stable diffusion功能的substance designer,通过将stable diffusion的流程拆分成节点,实现了更加精准的工作流定制和完善的可复现性。[heading2]优劣势[content]优势:1.对显存要求相对较低,启动速度快,出图速度快;2.具有更高的生成自由度;3.可以和webui共享环境和模型;4.可以搭建自己的工作流程,可以导出流程并分享给别人,报错的时候也能清晰的发现错误出在哪一步;5.生成的图片拖进后会还原整个工作流程,模型也会选择好。劣势:1.操作门槛高,需要有清晰的逻辑;2.生态没有webui多(常用的都有),也有一些针对Comfyui开发的有趣插件。[heading2]官方链接[content]从github上下载作者部署好环境和依赖的整合包,按照官方文档按照即可:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI[heading2]截图示例[content][heading2]延伸阅读:[content]内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

WebUI到ComfyUI过渡需要了解的

在comfyui中,把采样器与调度器分开了。这点不同于在webui中的采样方法(sampier)是把两者合并在一起sde是增加了图像的发挥性和创意,让图像生成更有创造力。后缀gpu的事调用gpu来生成的。速度也会快一些comfyui通过采样器+调度器组合的方式与webui中的一致关于调度器,这边给一个总结,选择karras一般来说效果比较好,

【ComfyUI】爽玩必备!6大插件汇总推荐

作者:白马少年介绍:SD实践派,出品精细教程发布时间:2023-09-14 19:01原文网址:https://mp.weixin.qq.com/s/EUbvrf4q_9EojydlkkObUg工欲善其事必先利其器,今天来给大家介绍6款ComfyUI中必备的插件,有了它们,你才能真正的享受到连连看的快乐!排名分先后,越往后越重要!插件安装管理器:https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-ManagerSDXL风格样式:https://github.com/twri/sdxl_prompt_stylerComfyUI界面汉化:https://github.com/AIGODLIKE/AIGODLIKE-COMFYUI-TRANSLATION中文提示词输入:https://github.com/AlekPet/ComfyUI_Custom_Nodes_AlekPet蟒蛇八卦工具箱:https://github.com/pythongosssss/ComfyUI-Custom-Scripts[heading1]提示词权重调节器:https://github.com/BlenderNeko/ComfyUI_AD[content]在webUI中我们安装插件是可以很直观的看到并且使用的,因为它有一个很好的用户界面。但是comfyUI就不一样,可能你安装了插件之后也看不到它在哪,只有通过节点连接之后才能感受到它的功能存在,所以我觉得有必要给大家演示一下用法。安装方法很简单,就是将解压好的文件夹放入以下目录“E:\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\custom_nodes”就可以了,然后重新启动。[heading1]#01

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comfyui提示词验证异常怎么解决
如果 ComfyUI 提示词验证异常,您可以尝试以下解决方法: 1. 对于翻译失效的问题: 双击“embedded_instail”进行安装。 用记事本打开 BaiduTranslate.py,填入在百度翻译开发平台申请的 ID 和密码,以实现正常翻译。 2. 注意如果想要引用负向 embedding,要确保文件夹路径中没有中文,否则可能导致路径错误。 此外,ComfyUI 本身自带的【clip 文本编码器】对权重的识别可能不够准确,您可以使用插件提供的更高级的编码器,并选择不同的权重插值方式。例如,当从别的网址复制提示词过来效果不一样时,可能是因为 ComfyUI 读不懂提示词中的权重表达。 在模型使用和工作流方面,可能会遇到诸如 inspire 节点安装问题、负向提示词和系数权重的疑问、添加提示词队列报错、工作流的保存和使用、放大图片未显示及节点未跑通、只跑工作流后面一段等问题,相应的解决方法包括更换并加载默认工作流尝试、将随机换成固定等。同时,还包括节点打包操作、报错处理、模型选择及参数设置、快捷键及资源获取等方面的内容。
2025-03-06
ComfyUI只能在N卡使用?可以在A卡上使用吗
ComfyUI 对电脑硬件有一定要求: 系统:Windows 7 以上。 显卡:推荐使用 NVIDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。不过,mac 系统、AMD 显卡以及低显卡的情况也可以安装使用,但可能存在功能不全、出错率偏高的问题,严重影响使用体验,建议升级设备或者采用云服务器玩耍。 硬盘:留有足够的空间,最低 100G 起步(包括模型)。 运行内存:最低 32GB,越高越好,最低配会经常爆显存。SDXL 出来后提高了运行配置,最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存,12GB 流畅运行,推荐 16GB 以上。 甚至没有 GPU,光用 CPU 也可以运行,缺点是速度极慢。 综上所述,ComfyUI 虽然在某些情况下 A 卡也能安装使用,但使用体验可能不佳,一般建议使用 N 卡。
2025-03-06
ComfyUI是什么
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI,具有以下特点: 简介:可以想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer,通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点,实现更加精准的工作流定制和完善的可复现性。 优劣势: 优势:对显存要求相对较低,启动速度快,出图速度快;具有更高的生成自由度;可以和 webui 共享环境和模型;可以搭建自己的工作流程,可以导出流程并分享给别人,报错的时候也能清晰的发现错误出在哪一步;生成的图片拖进后会还原整个工作流程,模型也会选择好。 劣势:操作门槛高,需要有清晰的逻辑;生态没有 webui 多(常用的都有),也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接:从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包,按照官方文档按照即可:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 生图原理: Pixel Space(像素空间):图的左边表示输入图像的像素空间,在 ComfyUI 中,这个对应于你可能通过“图像输入”模块或直接从文本提示生成的随机噪声图像。在生成过程结束时,系统会将处理后的潜在表示转换回像素空间,生成最终的图像。 Latent Space(潜在空间):ComfyUI 中的应用:ComfyUI 的许多操作都在潜在空间中进行,如 KSampler 节点就是在这个空间中执行采样过程。图像被映射到潜在空间后,扩散过程在这个空间中进行。在 ComfyUI 中,你可以通过节点调整对潜在空间的操作,如噪声添加、去噪步数等。这部分通常由潜在空间操作模块来实现。 扩散过程(Diffusion Process):噪声的生成和逐步还原:扩散过程表示的是从噪声生成图像的过程。在 ComfyUI 中,这通常通过调度器(Schedulers)控制,典型的调度器有 Normal、Karras 等,它们会根据不同的采样策略逐步将噪声还原为图像。你可以通过 ComfyUI 中的“采样器”节点选择不同的调度器,来控制如何在潜在空间中处理噪声,以及如何逐步去噪回归到最终图像。时间步数:在生成图像时,扩散模型会进行多个去噪步。图中展示的 zT 代表不同时间步长下的潜在表示。在 ComfyUI 中,你可以通过控制步数来影响图像生成的精细度和质量。 延伸应用:开源项目作者 ailm 在 ComfyUI 上搭建了一个可以接入飞书的 AI 女友麦洛薇(mylover),实现了稳定人设,无限上下文,永久记忆,无缝联动 SD 绘图等功能。由于是基于 comfyui 开发,适合完全没有代码基础的小伙伴们复现并且按自己的想法修改工作。
2025-03-06
comfyUI怎么用
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI。 简介: 可以把它想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer,通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点,实现了更加精准的工作流定制和完善的可复现性。 优劣势: 优势: 1. 对显存要求相对较低,启动速度快,出图速度快。 2. 具有更高的生成自由度。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 可以搭建自己的工作流程,可以导出流程并分享给别人,报错的时候也能清晰的发现错误出在哪一步。 5. 生成的图片拖进后会还原整个工作流程,模型也会选择好。 劣势: 1. 操作门槛高,需要有清晰的逻辑。 2. 生态没有 webui 多(常用的都有),也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接: 从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包,按照官方文档按照即可:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 安装部署: 1. 电脑硬件要求: 系统:Windows7 以上。 显卡要求:NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。 硬盘留有足够的空间,最低 100G 起步(包括模型)。 注:mac 系统,AMD 显卡,低显卡的情况也可以安装使用,功能不全,出错率偏高,严重影响使用体验个人建议升级设备或者采用云服务器玩耍。 下载并更新 Nvidia 显卡驱动下载地址 https://www.nvidia.cn/ geforce/drivers/ 2. 下载并安装所需要环境: 依次下载并安装 python、Git、VSCode,安装过程中一直点击勾选对应选项,一直下一步。 安装 Python https://www.python.org/downloads/release/python3119/ ,安装的时候选中“将 Python 添加到系统变量”。 安装 VSCode https://code.visualstudio.com/Download 。 安装 Git https://gitscm.com/download/win 。 安装 CUDA https://developer.nvidia.com/cuda1220downloadarchive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_network 。 生图原理: ComfyUI 是一个开源的图形用户界面,用于生成 AI 图像,主要基于 Stable Diffusion 等扩散模型。 1. Pixel Space 和 Latent Space: Pixel Space(像素空间):图的左边表示输入图像的像素空间,在 ComfyUI 中,这个对应于你可能通过“图像输入”模块或直接从文本提示生成的随机噪声图像。在生成过程结束时,系统会将处理后的潜在表示转换回像素空间,生成最终的图像。 Latent Space(潜在空间):ComfyUI 中的应用:ComfyUI 的许多操作都在潜在空间中进行,如 KSampler 节点就是在这个空间中执行采样过程。图像被映射到潜在空间后,扩散过程在这个空间中进行。在 ComfyUI 中,你可以通过节点调整对潜在空间的操作,如噪声添加、去噪步数等。这部分通常由潜在空间操作模块来实现。 2. 扩散过程(Diffusion Process): 噪声的生成和逐步还原:扩散过程表示的是从噪声生成图像的过程。在 ComfyUI 中,这通常通过调度器(Schedulers)控制,典型的调度器有 Normal、Karras 等,它们会根据不同的采样策略逐步将噪声还原为图像。 时间步数 TTT:在生成图像时,扩散模型会进行多个去噪步。图中展示的 zT 代表不同时间步长下的潜在表示。在 ComfyUI 中,你可以通过控制步数来影响图像生成的精细度和质量。
2025-03-06
ComfyUI是什么
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI,具有以下特点: 简介:可以想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer,通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点,实现更精准的工作流定制和完善的可复现性。 优劣势: 优势:对显存要求相对较低,启动和出图速度快;具有更高的生成自由度;可以和 webui 共享环境和模型;可以搭建自己的工作流程,能导出流程并分享,报错时能清晰发现错误所在;生成的图片拖进后会还原整个工作流程,模型也会选择好。 劣势:操作门槛高,需要有清晰的逻辑;生态没有 webui 多(但常用的都有),也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接:从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包,按照官方文档安装即可:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 生图原理: Pixel Space(像素空间):图的左边表示输入图像的像素空间,在 ComfyUI 中,对应于可能通过“图像输入”模块或直接从文本提示生成的随机噪声图像。生成过程结束时,系统会将处理后的潜在表示转换回像素空间,生成最终的图像。 Latent Space(潜在空间):ComfyUI 中的许多操作都在潜在空间中进行,如 KSampler 节点就是在这个空间中执行采样过程。图像被映射到潜在空间后,扩散过程在这个空间中进行。在 ComfyUI 中,可以通过节点调整对潜在空间的操作,如噪声添加、去噪步数等。 扩散过程(Diffusion Process):噪声的生成和逐步还原。扩散过程表示从噪声生成图像的过程。在 ComfyUI 中,通常通过调度器(Schedulers)控制,典型的调度器有 Normal、Karras 等,可通过“采样器”节点选择不同的调度器,控制如何在潜在空间中处理噪声,以及逐步去噪回归到最终图像。时间步数也会影响图像生成的精细度和质量。 延伸应用:开源项目作者 ailm 在 ComfyUI 上搭建了一个可以接入飞书的 AI 女友麦洛薇(mylover),实现了稳定人设,无限上下文,永久记忆,无缝联动 SD 绘图等功能,适合完全没有代码基础的小伙伴们复现并且按自己的想法修改。
2025-03-06
ComfyUI如何学
以下是学习 ComfyUI 的相关资源和途径: 1. 网站学习资源: 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。 优设网:有详细的 ComfyUI 入门教程,适合初学者,教程地址是。 知乎: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。 Bilibili:提供了从新手入门到精通各个阶段的视频教程,可在获取。 2. ComfyUI 共学计划: 日程安排: 开场:,时间 8/13 20:00 22:00,讲师为佑萌、ZHO。 第一课:。 第二课:,时间 8/15 20:00 22:00,讲师为郭佑萌。 第三课:。 第四课:,时间 8/20 20:00 22:00。 第二期时间待定。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-05
RuntimeError: Couldn't clone Stable Diffusion. Command: "git" clone --config core.filemode=false "https://github.com/Stability-AI/stablediffusion.git" "/Users/lichenhui/stable-diffusion-webui/repositories/stable-diffusion-stability-ai" Error code: 12
以下是关于您遇到的“RuntimeError: Couldn't clone Stable Diffusion”错误的分析和解决建议: 这个错误通常表示在克隆 Stable Diffusion 时出现问题。可能的原因包括: 1. 库的某些文件或依赖项已更改或已移除,导致无法找到所需的提交。 2. Git 存储库的状态不正确。 3. 网络连接存在问题。 解决方法如下: 1. 尝试清除本地库并重新克隆 Stable Diffusion,然后再次运行代码。 2. 运行以下命令来检查网络连接:ping files.pythonhosted.org
2025-02-12
我有一张图像,我要如何用stable Diffusion给它添加噪音。我是一个小白,请给出详细的步骤,用webui来操作。
以下是使用 WebUI 为图像添加噪音的详细步骤: 1. 首先,了解 Stable Diffusion 的加噪原理。从数据集中选择一张干净样本,然后用 random 函数生成 0 3 共 4 种强度的噪声,在每次迭代中随机选择一种强度的噪声添加到干净图片上,完成图片的加噪流程。 2. 在训练过程中,对干净样本进行加噪处理,采用多次逐步增加噪声的方式,直至干净样本转变成为纯噪声。 3. 加噪过程中,每次增加的噪声量级可以不同,假设存在 5 种噪声量级,每次都可以选取一种量级的噪声,以增加噪声的多样性。 4. 与图片生成图片的过程相比,在预处理阶段,先把噪声添加到隐空间特征中。通过设置去噪强度(Denoising strength)控制加入噪音的量。如果去噪强度为 0 ,则不添加噪音;如果为 1 ,则添加最大数量的噪声,使潜像成为一个完整的随机张量。若将去噪强度设置为 1 ,就完全相当于文本转图像,因为初始潜像完全是随机的噪声。
2024-11-18
stablediffusion在线webui如何开发
开发 Stable Diffusion 在线 Web UI 可以按照以下步骤进行: 1. 安装必要的软件环境: 安装 Git 用于克隆源代码。 安装 Python 3.10.6 版本,确保勾选“Add Python 3.10 to PATH”选项。 安装 Miniconda 或 Anaconda 创建 Python 虚拟环境。 2. 克隆 Stable Diffusion Web UI 源代码: 打开命令行工具,输入命令 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stablediffusionwebui.git ,将源代码克隆到本地目录。 3. 运行安装脚本: 进入 stablediffusionwebui 目录,运行 webuiuser.bat 或 webui.sh 脚本,它会自动安装依赖项并配置环境。等待安装完成,命令行会显示 Web UI 的访问地址。 4. 访问 Web UI 界面: 复制命令行显示的本地 Web 地址,在浏览器中打开,即可进入 Stable Diffusion Web UI 的图形化界面。 5. 学习 Web UI 的基本操作: 了解 Web UI 的各种设置选项,如模型、采样器、采样步数等。尝试生成图像,观察不同参数对结果的影响。学习使用提示词(prompt)来控制生成效果。 6. 探索 Web UI 的扩展功能: 了解 Web UI 支持的各种插件和扩展,如 Lora、Hypernetwork 等。学习如何导入自定义模型、VAE、embedding 等文件。掌握图像管理、任务管理等技巧,提高工作效率。 在完成了依赖库和 repositories 插件的安装后,还需要进行以下配置: 将 Stable Diffusion 模型放到/stablediffusionwebui/models/Stablediffusion/路径下。然后到/stablediffusionwebui/路径下,运行 launch.py 即可。运行完成后,将命令行中出现的输入到本地网页中,即可打开 Stable Diffusion WebUI 可视化界面。进入界面后,在红色框中选择 SD 模型,在黄色框中输入 Prompt 和负向提示词,在绿色框中设置生成的图像分辨率(推荐设置成 768x768),然后点击 Generate 按钮进行 AI 绘画。生成的图像会展示在界面右下角,并保存到/stablediffusionwebui/outputs/txt2imgimages/路径下。 如果选用 Stable Diffusion 作为 AIGC 后台,需要注意: DallE 缺乏室内设计能力,MidJourney 出图效果好但无法基于现实环境重绘,Stable Diffusion 出图成功率较低,但可调用 controlnet 的 MLSD 插件捕捉现实环境线条特征做二次设计。安装 Stable Diffusion WEB UI 后,修改 webuiuser.bat 文件加上 listen 和 API 参数,让 Stable Diffusion 处于网络服务状态。代码如下: @echo off set PYTHON= set GIT= set VENV_DIR= set COMMANDLINE_ARGS=xformers nohalfvae listen api git pull call webui.bat 让 Stable Diffusion 具有 AI 室内设计能力的步骤: 1. 下载室内设计模型(checkpoint 类型),放到 stable diffusion 目录/models/stablediffusion 下面。 2. 安装 controlnet 插件,使用 MLSD 插件,实现空间学习。 通过 API 方式让前端连接到 Stable Diffusion 后台的具体代码在前端开发详细展开,API 参考文档可选读。
2024-11-01
webui可以用FLUX模型吗
WebUI 可以使用 FLUX 模型。以下是相关的下载和使用信息: ae.safetensors 和 flux1dev.safetensors 下载地址:https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1dev/tree/main 。 flux 相关模型(体积较大)的夸克网盘链接:https://pan.quark.cn/s/b5e01255608b 。 flux 相关模型(体积较大)的百度网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1mCucHrsfRo5SttW03ei0g?pwd=ub9h 提取码:ub9h 。 如果 GPU 性能不足、显存不够,底模可以使用 fp8 的量化版模型,下载地址:https://huggingface.co/Kijai/fluxfp8/tree/main 。 下载 dev 的工作流: 或者官方原版的图片链接 https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/flux/flux_dev_example.png ,打开 ComfyUI,把工作流或图片拖拽到 ComfyUI 里。 郑敏轩的 Flux 的 controlnet 系列中 TheMisto.ai 的 MistoLine 版: 注意:该 ControlNet 与 Flux1.dev 的 fp16/fp8 以及使用 Flux1.dev 量化的其他模型兼容。 需要节点(可以 git clone 方式下载或通过以下网盘): 夸克网盘:链接:https://pan.quark.cn/s/ad43dd5152a6 。 百度网盘:链接:https://pan.baidu.com/s/1NcOdG4AV68xTup8FvphsYA?pwd=lpvc 提取码:lpvc 。 模型: 夸克网盘:链接:https://pan.quark.cn/s/5551e813db21 。 百度网盘:链接:https://pan.baidu.com/s/1Ntf4MbTCGJ5TYDv6mgvqNQ?pwd=zhfq 提取码:zhfq 。 处理:将模型放到 ComfyUI\\models\\TheMisto_model 文件夹中。 导入官方工作流 。所需要的两个模型:
2024-10-25
webui可以用FLUX模型吗
WebUI 可以使用 FLUX 模型。以下是相关的下载和使用信息: ae.safetensors 和 flux1dev.safetensors 的下载地址:https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1dev/tree/main 。 夸克网盘链接:https://pan.quark.cn/s/b5e01255608b 百度网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1mCucHrsfRo5SttW03ei0g?pwd=ub9h 提取码:ub9h 如果 GPU 性能不足、显存不够,底模可以使用 fp8 的量化版模型,下载地址:https://huggingface.co/Kijai/fluxfp8/tree/main 。 dev 的工作流: 官方原版的图片链接:https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/flux/flux_dev_example.png ,打开 ComfyUI ,把工作流或图片拖拽到 ComfyUI 里。 郑敏轩的 Flux 的 controlnet 系列: TheMisto.ai 的 MistoLine 版,该 ControlNet 与 Flux1.dev 的 fp16/fp8 以及使用 Flux1.dev 量化的其他模型兼容。 节点: 可以 git clone 方式下载或通过压缩包。 夸克网盘:链接:https://pan.quark.cn/s/ad43dd5152a6 百度网盘:链接:https://pan.baidu.com/s/1NcOdG4AV68xTup8FvphsYA?pwd=lpvc 提取码:lpvc 模型: 夸克网盘:链接:https://pan.quark.cn/s/5551e813db21 百度网盘:链接:https://pan.baidu.com/s/1Ntf4MbTCGJ5TYDv6mgvqNQ?pwd=zhfq 提取码:zhfq 处理:将模型放到 ComfyUI\\models\\TheMisto_model 文件夹中。 导入官方工作流: ,所需要的两个模型。
2024-10-25
相同的参数下,用SD comfyui出图可以和SD webui出图保持图片效果一模一样么?
理论上,在应用完全相同参数(如 Step、CFG、Seed、prompts)的情况下,SD ComfyUI 出图和 SD WebUI 出图应当能保持图片效果一模一样。但在实际操作中可能会存在一些差异,比如: 提示词的多个条件下,SD 生成的图像可能无法全部满足,这与提示词引导系数有关,该系数关系到出图与文字的相关程度。 不同的模型和配置也可能影响出图效果,例如 SDXL 的大模型分为 base、refiner 以及配套的 VAE 模型,用于调节图片的画面效果和色彩。 需要注意的是,相同参数下要达到完全一致的出图效果并非绝对,还会受到多种因素的综合影响。
2024-10-14
DeepSeek R1和DeepSeek(联网版)有什么区别
DeepSeek R1 和 DeepSeek(联网版)的区别主要在于以下方面: 1. DeepSeek 只是品牌名称,需要加上具体模型名,如 DeepSeek V3 (类似 GPT4o)或 DeepSeek R1 (类似 OpenAI o1)。 2. DeepSeek R1 是原生通过强化学习训练出的模型,而 DeepSeek 联网版的具体特点未明确提及,但可能在功能和性能上与 R1 存在差异。 3. Deep Research 更擅长生成专业报告,而 DeepSeek Chat 虽然集成搜索,但效果仍有差距。
2025-03-05
AI与智能体的区别
AI 与智能体的区别主要体现在以下方面: 1. 架构和功能:未来的完全自主智能体可能拥有所有四个构建块,但当前的 LLM 应用程序和智能体尚未达到此水平。例如,流行的 RAG 架构不是智能体式的,而是以推理和外部记忆为基础。一些设计如 OpenAI 的结构化输出支持工具使用,但这些应用程序将 LLM 作为语义搜索、综合或生成的“工具”,其采取的步骤由代码预先确定。而智能体是将 LLM 置于应用程序的控制流中,让其动态决定要采取的行动、使用的工具以及如何解释和响应输入。 2. 控制自由度和类型:在 Menlo,确定了三种不同主要用例和应用程序进程控制自由度的智能体类型。受到最严格限制的是“决策智能体”设计,它们使用语言模型来遍历预定义的决策树。“轨道智能体”提供了更大的自由度,为智能体配备了更高层次的目标,但同时限制了解决空间,要求遵循标准作业程序并使用预先设定的“工具”库。在光谱的另一端是“通用人工智能体”,本质上是没有任何数据支架的 for 循环,完全依赖于语言模型的推理能力来进行所有的计划、反思和纠正。 3. 概念理解:智能体简单理解就是 AI 机器人小助手,参照移动互联网,类似 APP 应用的概念。AI 大模型是技术,面向用户提供服务的是产品,所以很多公司关注 AI 应用层的产品机会。在 C 端和 B 端都有相关案例,同时也有众多智能体开发平台。
2025-03-01
aI 智能体和大模型的区别是什么
AI 智能体和大模型的区别主要体现在以下几个方面: 1. 概念和定位:智能体简单理解就是 AI 机器人小助手,参照移动互联网,类似 APP 应用的概念。大模型是一种技术。 2. 服务对象:大模型是技术,面向用户提供服务的是基于大模型的产品,如智能体。 3. 功能特点:大模型具有强大的语言理解和生成能力,但存在局限性,如无法回答私有领域问题、无法及时获取最新信息、无法准确回答专业问题等。智能体通过集成特定的外部能力,能够弥补大模型的不足,例如实时信息获取、回答私有领域问题等。 4. 应用场景:智能体在 C 端有社交方向,用户注册后捏自己的 Agent 并让其与他人的 Agent 聊天;在 B 端可以帮助商家搭建 Agent。大模型适用于通用的语言处理任务。 5. 开发方式:有专门的智能体开发平台,如字节扣子、腾讯元器等。
2025-02-28
扣子和大模型的区别是什么
扣子是一个 AI 聊天机器人构建平台,如字节推出的 Coze 的国内版“扣子”,主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。它具有强大的知识库功能,能帮助上传和存储知识内容,并提供多种查找知识的方法,解决大模型可能出现的幻觉或某些专业领域知识不足的问题。 而 AI 大模型是一种技术,面向用户提供服务的是基于大模型开发的产品。例如,智能体可以被视为基于大模型开发的应用。 在实际应用中,扣子这样的平台能让开发者更便捷地构建和优化智能体,以满足不同场景和用户的需求。
2025-02-28
r1-1.5b,7b,32b,70b的区别在哪
以下是关于 r11.5b、7b、32b、70b 区别的一些信息: 在模型规模方面,不同规模的模型具有不同的特点和应用场景。 从一些访谈和相关介绍来看: 小型模型(如 1.5b)在某些特定应用中可能已经足够好,并且成本相对较低,但在处理复杂任务和解锁新的有价值应用方面可能有限。 较大的模型(如 7b、70b)通常能够提供更强大的性能和能力,例如在提供良好的法律建议等任务中可能表现更出色。但大模型的成本也相对较高,并非所有应用都能证明其成本的合理性。 以 Qwen 2 为例,不同规模的模型具有不同的性能和处理能力: Qwen20.5B、Qwen21.5B 可处理 32k 上下文。 Qwen27B 可处理 128k 上下文。 像 baichuan7B 这样的 70 亿参数模型,在标准的中文和英文权威 benchmark 上均取得同尺寸最好的效果,支持中英双语,上下文窗口长度为 4096。 总之,不同规模的模型在性能、成本、适用场景等方面存在差异,需要根据具体需求来选择合适的模型。
2025-02-26
SVM与神经网络的区别是啥
SVM(支持向量机)和神经网络在以下方面存在区别: 1. 原理和模型结构: SVM 基于寻找能够最大化分类间隔的超平面来进行分类或回归任务。 神经网络则是通过构建多层神经元组成的网络结构,通过神经元之间的连接权重和激活函数来学习数据的特征和模式。 2. 数据处理能力: SVM 在处理小样本、高维度数据时表现较好。 神经网络通常更适合处理大规模数据。 3. 模型复杂度: SVM 相对较简单,参数较少。 神经网络结构复杂,参数众多。 4. 对特征工程的依赖: SVM 对特征工程的依赖程度较高。 神经网络能够自动从数据中学习特征。 5. 应用场景: 在图像识别、语音识别、机器翻译等领域,神经网络占据主导地位。 SVM 在一些特定的小数据集或特定问题上仍有应用。
2025-02-26