comfui怎么使用

当 ComfyUi 出现 SUPIR_Upscale 时，以下是相关信息： 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。此方法比传统的 VAE 解码和编码快很多，并且质量损失很小。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。 具体流程包括：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从而修复成高分辨率图像）。此节点用于一种工作流程，初始图像以较低分辨率生成，潜在图像被放大，然后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（高分辨率修复）。 UNet 是一种特别的神经网络结构，常用于图像处理，尤其是图像分割。其工作方式包括编码部分（逐步缩小图像提取重要特征）、解码部分（逐步放大图像把提取的特征重新组合成高分辨率的图像）、跳跃连接（在缩小和放大过程中保留细节信息使最终生成的图像更清晰），这种结构能在放大图像时保持细节和准确性。 ComfyUI 老照片修复 Flux Controlnet Upscale 中，关于 flux unet 的 weight_dtype： Flux 模型主要用于图像处理，特别是上采样。这类任务通常需要较高精度来保留图像细节。 fp8 格式包括 fp8_e4m3fn（4 位指数，3 位尾数，通常提供更好的精度）和 fp8_e5m2（5 位指数，2 位尾数，提供更大的数值范围但精度较低）。 图像处理通常更依赖于精确的小数值表示，现代 GPU 通常对 fp8_e4m3fn 格式有更好的优化支持。在没有特殊需求的情况下，图像处理模型通常倾向于选择提供更高精度的格式，对于 Flux 模型，特别是在进行图像上采样任务时，fp8_e4m3fn 可能是更好的选择，因为更高的精度有利于保留图像细节和纹理，图像处理通常不需要特别大的数值范围，fp8_e4m3fn 的精度优势更为重要，这种格式在现代 GPU 上可能有更好的性能表现。

ComfyUi 的 SUPIR_Upscale 是一种通过神经网络对潜在空间进行放大的技术。以下是相关详细信息： 原理：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。此方法比传统的 VAE 解码和编码快很多，并且质量损失很小。 流程： 生成潜在表示：图像被模型压缩成潜在表示，生成一个低分辨率的图像。 放大潜在表示：利用神经网络对潜在表示进行放大。 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，从而修复成高分辨率图像。 相关节点：此节点旨在用于一种工作流程中，其中初始图像以较低分辨率生成，潜在图像被放大，然后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（高分辨率修复）。 UNet 结构：UNet 是一种特别的神经网络结构，通常用于图像处理，尤其是图像分割。其工作方式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特征，以及通过跳跃连接在缩小和放大过程中保留细节信息，使最终生成的图像更清晰。 ComfyUI 老照片修复 Flux Controlnet Upscale 方面： 以前有高清放大的工作流，被用于淘宝老照片修复。现在新模型结合工作流，只需十几个基础节点就能实现更好效果。 参数调节：一般先确认放大倍数，再根据图片调整 controlNet 强度。 ControlnetUpscaler 放大模型：Flux.1dev ControlNet 是 Jasper 研究团队为低分辨率图像开发的模型，可直接与 diffusers 库一起使用，通过特定代码加载管道，加载控制图像并进行图像处理。其训练方式采用合成复杂数据退化方案，结合图像噪声、模糊和 JPEG 压缩等多种方式对真实图像进行人工退化。 Flux Ultimator 细节增强：能增加小细节，让图像尽可能逼真，放大色调的丰富性和深度，在 0.1 的强度设置下也能有显著增强效果，能顺利集成到工作流程中，与其他 LORA 结合使用效果好，结合时需将强度降低小于 0.5。 T5 Clip：若图片质量细节不够，选择 fp16 的版本。 图像的传递：controlNet 这里传递的应该是上传的原始图片，因为这个是 controlNet 而不是潜空间图像。 关于 flux unet 的 weight_dtype： Flux 模型主要用于图像处理，特别是上采样（upscaling），这类任务通常需要较高的精度来保留图像细节。 fp8 格式包括 fp8_e4m3fn（4 位指数，3 位尾数，通常提供更好的精度）和 fp8_e5m2（5 位指数，2 位尾数，提供更大的数值范围但精度较低）。 图像处理通常更依赖于精确的小数值表示，而不是极大或极小数值的表示能力，现代 GPU 通常对 fp8_e4m3fn 格式有更好的优化支持。 在没有特殊需求的情况下，对于 Flux 模型进行图像上采样任务时，fp8_e4m3fn 可能是更好的选择，因为其更高的精度有利于保留图像细节和纹理，且图像处理通常不需要特别大的数值范围，这种格式在现代 GPU 上可能有更好的性能表现。 插件项目地址:https://github.com/Ttl/ComfyUi_NNLatentUpscale?tab=readmeovfile 潜在表示（latent representation）是神经网络处理图像时生成的压缩版本，它包含了图像的主要特征信息。相比于直接处理高分辨率图像，处理潜在表示更快且资源消耗更少。

以下是关于如何使用 Cursor 进行编程的相关信息： Cursor 旨在让您极其高效，是使用 AI 进行编码的最佳方式。您可以从代码库中获得最佳答案，参考特定文件或文档，一键使用模型中的代码。 它允许您使用指令编写代码，通过简单的提示就能更新整个类或函数。 Cursor 能通过预测您的下一个编辑，让您轻松完成更改。

以下是关于如何使用 Cursor 的详细介绍： 1. 访问 Cursor 官方网站：您可以通过 https://www.cursor.com/ 下载 Cursor。 2. 注册账号：使用您的邮箱（如 google、github、163、qq 邮箱）直接登录，也可接受二维码登录。 3. 安装中文包插件。 4. 配置相关设置： 在设置中进行 Rule for AI 配置。 按 ctrl/cmd+i 输入需求，例如“帮我做一个贪吃蛇游戏，在网页中玩”。 清晰表达需求，如详细说明游戏规则和逻辑，包括游戏界面、蛇的移动、食物、增长、死亡条件、得分、难度递增和游戏结束等方面。 5. 使用第三方文档： Cursor 附带一组已爬取、索引的第三方文档，可通过@Docs 符号访问。 若要添加自定义文档，可通过@Docs>Add new doc 实现，粘贴所需文档的 URL 后，Cursor 将索引并学习该文档，您即可将其用作上下文。 在 Cursor Settings>Features>Docs 下可管理已添加的自定义文档，进行编辑、删除或添加新文档的操作。 希望以上内容对您有所帮助。

使用 AI 做 PPT 可以参考以下内容： 1. 信息的 AI 可视化： 优点：节省制作时间、具有优秀的视觉风格、能快速归纳整理信息、可用图形代替文字枯燥的表达。 注意事项： 不要指望复制一段提示词就能得到满意结果，这是与 AI 互动的过程，需要反复尝试。 AI 生成的是基于模型的 HTML 输出，并非真正的 PPT 格式，目前无法在 PPT 里进行二次深度编辑。 模型选择：目前推荐 Claude 3.7 Sonnet，可通过 POE 调用，不建议使用其他效果不佳的模型。 交互流程： 阶段 1 主观描述：通过文字聊天让 Claude 领悟您想要的视觉风格，描述要尽量具体，如颜色、画布、装饰等方面的要求。 2. 好用的 AI PPT 工具： Gamma：在线 PPT 制作网站，支持输入文本和想法提示快速生成幻灯片，可嵌入多媒体格式。https://gamma.app/ 美图 AI PPT：由美图秀秀团队推出，可通过输入文本描述生成专业设计。https://www.xdesign.com/ppt/ Mindshow：AI 驱动的辅助工具，提供智能设计功能。https://www.mindshow.fun/ 讯飞智文：科大讯飞推出的辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术，提供智能文本生成等功能。https://zhiwen.xfyun.cn/ 3. 教学案例： 上午的尝试中，Claude + Gamma.app 帮助学生从组会准备工作中解放出来，实现了快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文信息、找到适合的 PPT 制作工具并学会使用等目的。 Claude 的用法示例：如通过一系列问题让其搜索权威期刊、论文，提取摘要等，并用于制作 PPT。

如果您已经学习了如何编写 prompt ，接下来可以学习以下内容： 1. 理解 Token 限制：形成“当前消耗了多少 Token”的自然体感，把握有效记忆长度，避免在超过限制时得到失忆的回答。同时，编写 Prompt 时要珍惜 Token ，秉承奥卡姆剃刀原理，精简表达，尤其是在连续多轮对话中。 熟练使用中英文切换，若 Prompt 太长可用英文设定并要求中文输出，节省 Token 用于更多对话。 了解自带方法论的英文短语或句子，如“Chain of thought”。 2. 学习精准控制生成式人工智能：重点学习提示词技术，编写更清晰、精确的指令，引导 AI 工具产生所需结果。 探索构建智能体（AI Agents），将工作单元切割开，赋予其特定角色和任务，协同工作提高效率。 在实际应用中遵循准则，如彻底变“懒人”、能动嘴不动手、能让 AI 做的就不自己动手、构建自己的智能体、根据结果反馈调整智能体、定期审视工作流程看哪些部分可用更多 AI 。 3. 若想进一步提升： 学习搭建专业知识库、构建系统知识体系，用于驱动工作和个人爱好创作。 注重个人能力提升，尤其是学习能力和创造能力。 您还可以结合自身生活或工作场景，想一个能简单自动化的场景，如自动给班级孩子起昵称、排版运营文案、安排减脂餐、列学习计划、设计调研问卷等。选一个好上手的提示词框架开启第一次有效编写，比如从基础的“情境:”开始。

学习 AI 在工作中使用以提高工作效率，不一定需要从技术原理开始学习。以下是一些相关的案例和建议： 案例一：GPT4VAct 是一个多模态 AI 助手，能够模拟人类通过鼠标和键盘进行网页浏览。其应用场景在于以后互联网项目产品的原型设计自动化生成，能使生成效果更符合用户使用习惯，同时优化广告位的出现位置、时机和频率。它基于 AI 学习模型，通过视觉理解技术识别网页元素，能执行点击和输入字符操作等，但目前存在一些功能尚未支持，如处理视觉信息程度有限、不支持输入特殊键码等。 案例二：对于教师来说，有专门的 AI 减负指南。例如“AI 基础工作坊用 AI 刷新你的工作流”，从理解以 GPT 为代表的 AI 工作原理开始，了解其优势短板，学习写好提示词以获得高质量内容，并基于一线教师工作场景分享优秀提示词与 AI 工具，帮助解决日常工作中的常见问题，提高工作效率。 建议：您可以根据自身工作的具体需求和特点，有针对性地选择学习方向。如果您只是想快速应用 AI 提高工作效率，可以先从了解常见的 AI 工具和应用场景入手，掌握基本的操作和提示词编写技巧。但如果您希望更深入地理解和优化 AI 在工作中的应用，了解技术原理会有一定帮助。

以下是一些可用于装修设计的 AI 工具： 1. 酷家乐装修设计软件：利用图像生成和机器学习技术，为用户提供装修设计方案，用户可根据喜好选择和调整。 2. 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。 3. Autodesk Fusion 360：集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂几何形状和优化设计。 4. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 5. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能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。 6. 生成设计工具：一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供基于 AI 的生成设计工具，可根据输入自动产生多种设计方案。 7. HDAidMaster：云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 8. Maket.ai：面向住宅行业，在户型和室内软装设计方面有探索，能根据输入自动生成户型图。 9. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期引入标准和规范约束生成的设计结果。 10. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，将建筑全寿命周期内信息集成，实现数据汇总与管理。 但每个工具都有特定应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。