comfyui模型

以下是一些学习 ComfyUI 的途径和资源： 1. 官方文档：ComfyUI 官方文档提供了使用手册和安装指南，适合初学者和有经验的用户，可在获取相关信息。 2. 优设网：有一篇详细的 ComfyUI 入门教程，适合初学者，详细介绍了其特点、安装方法及如何生成图像等内容，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，可在找到相关教程。 4. Bilibili：提供了一系列涵盖从新手入门到精通各个阶段的视频教程，可在找到。 此外，还有以下 ComfyUI 共学快闪的学习内容： 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 学习使用 ComfyUI 的原因包括： 更接近 SD 的底层工作原理。 实现自动化工作流，消灭重复性工作。 作为强大的可视化后端工具，可实现 SD 之外的功能，如调用 api 及本文所讲的内容等。 可根据定制需求开发节点或模块。 例如，有人因工作室需要抠图素材，传统途径存在问题，近期在 github 上看到一个名为的项目，其中包含丰富的蒙版处理节点，于是基于此创建了 ComfyUI 工作流，不仅可用于绿幕素材的抠图，还能自动生成定制需求的抠图素材，全程只需几秒。

以下是一些关于 ComfyUI 的系列教程资源： 1. ComfyUI 官方文档：提供了使用手册和安装指南，适合初学者和有经验的用户。可在获取相关信息。 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。可在找到相关教程。 4. Bilibili：提供了从新手入门到精通的一系列视频教程，可在找到。 此外，还有以下相关教程： 1. 硅基流动提供的 BizyAir ComfyUI 系列教程，包括六节课程，如文生图工作流搭建、SiliconLLM 的使用、LoRA 的使用和上传等。详情可访问 https://siliconflow.cn/zhcn/ 。 2. ComfyUI 共学快闪飞书学习群中的各种教程，如王蓉的基础搭建和转绘、唯有葵花向日晴的基础教程和工作流开发等。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是 ComfyUI 连接 Blender 的教程： 首先，安装下载网盘里的两个文件。先安装稳定版 Blender（这是主程序，解压即用。如果已经有 Blender 的朋友可以跳过这一步）。有 Steam 平台的可以去 Steam 上下载 Blender，软件会自动更新，很方便。 接下来打开软件，安装无限圣杯的插件。进入“偏好设置”——插件——选择“安装”，找到“无限圣杯节点工具”里面的压缩包，不用解压，直接选择压缩包进行安装。安装好之后，打上勾，就可以开启无限圣杯了。 接着看插件下方的 ComfyUI 路径这一栏，将它更改为我们电脑中的 ComfyUI 的地址。然后选择一个适合自己的显存模式：8G 以上选高显存；6G 选中显存；4G 选低显存。安装完成，重启即可。 无限圣杯的使用：打开软件，编辑器类型中会出现“ComfyUI Node”。点击进入 ComfyUI 界面，先点击上方的“新建”按钮，然后展开右侧的 N 面板可以看到无限圣杯的界面。打开节点树的列表，可以看到文生图、图生图以及 ControlNet 等常见工作流。选择文生图，打开会发现还有一些更细化的预设工作流选项。再看看 ControlNet 中的工作流预设。 还有一些根据插件整理的工作流，比如随便选择一个“文生图”中的“基础+自定 VAE”，选好之后，点击“替换节点树”。界面中会出现已经连接好的工作流节点（如果没看到，就按一下 home 键），包括大模型、clip、vae、正反提示词、尺寸，采样器等所有在 webUI 中熟悉的参数，而且全都是中文面板。打开模型节点，可以看到 webUI 中的模型全部都在。这次先不更改参数，点击“运行节点树”，直接生成。此时会提醒是否启用 ComfyUI，点击确定即可。等待一会，就能在最后一个节点预览图中看到生成的图片。点击这里就可以打开后台，看到出图时间。

在 ComfyUI 搭建音频节奏生成 AI 抽象粒子视觉效果的工作流，您可以参考以下内容： 1. 大模型节点： 您可以根据自己的风格选择不同的大模型，推荐使用： AWPainting，链接：https://civitai.com/models/84476/awpainting primemixanything，链接：https://civitai.com/models/75089/primemixanything xxmix9realistic v40，链接：https://civitai.com/models/47274/xxmix9realistic 2. 关键词节点： 可以使用工作流内的关键词，也可以输入自己的正负面关键词。 3. Lora 节点： 可根据自己风格搭配进行选择，如需多个 Lora 可进行串联。 4. ControlNet 节点： 选用 qrcode_monster V2 版本，相比于 V1 版本 V2 版本识别性更强。下载需要魔法，没有魔法的同学文末领取模型。下载链接：https://huggingface.co/monsterlabs/control_v1p_sd15_qrcode_monster/tree/main/v2 5. 采样器节点： 所有生图的老演员了，Step 要选择高步数，35 50 即可。采样器默认的 euler a /dpmpp 2m sde 基础节点介绍： 1. Checkpoint 基础模型（大模型/底模型）节点： 属于预调模型，决定了 AI 图片的主要风格。输出连接：Model 连接 KSampler 采样器的 Model；Clip 连接终止层数的 Clip；Vae 连接 VaeDecode 的 Vae。 2. Clip 终止层数（clip skip）节点： ComfyUI 的是负数的，webUI 的是正数。输出入点：Clip 连接 Checkpoint 基础模型的 Clip。输出节点：Clip 连接 Prompt 节点的 Clip。正向提示词和负面提示词各一个。 3. Prompt 节点： 输出入点：Clip 连接 Clip 终止层数节点的 Clip。输出节点：正向提示词和负面提示词各连接一个。 4. KSampler 采样器： 输出入点：Model 连接 Checkpoint 基础模型；Positive 连接正向提示词；negative 连接负面提示词；latent_imageL 连接 Empty Latent Image 潜空间图像的 Latent。输出节点：Latent 连接一个 VAE 的 Samples。 5. Empty Latent Image 潜空间图像： 设置出图尺寸，例如 10241024。输出入点：Latent 连接 KSampler 采样器的 Latent。 此外，还有一些根据插件整理的工作流，您可以先随便选择一个“文生图”中的“基础+自定 VAE”。选好之后，点击“替换节点树”。界面中就会出现已经连接好的工作流节点（如果没看到，就按一下 home 键），包括大模型、clip、vae、正反提示词、尺寸，采样器等所有在 webUI 中熟悉的参数，而且全都是中文面板。打开模型节点，可以看到 webUI 中的模型全部都在。这次先不更改参数，点击“运行节点树”，直接生成。此时会提醒您是否启用 ComfyUI，点击确定即可。等待一会，就能在最后一个节点预览图中看到生成的图片。点击这里就可以打开后台，看到出图时间。

以下是 ComfyUI 工作流搭建的基础步骤： 1. 准备加载大模型的节点（load 节点）：在工作区鼠标右键点击，选择“Add Node”，然后依次选择“loaders”和“Load Checkpoint”，接着选择对应的模型，点击“Ckpt_name”下拉选择对应的模型。 2. 加载 Conditioning（条件）：在工作区鼠标右键点击，选择“Add Node”，然后选择“Conditioning”，再选择“CLIP TEXT Encode”。这里需要输入正向和反向提示词，相同节点可使用快捷键 Ctrl+C 和 Ctrl+V 复制粘贴。 3. 添加采样器：这部分和 WEB_UI 的设置类似，包括采样器、迭代步数、CFG 等。需要注意的是，seed 值只有固定、随机、每次增加、每次减少这四个选项，采样器和调度器是分开的。 4. 加载 Latent：可以设置图片的宽、高和批次，设置方式与 WEB_UI 相同。 5. 加载 VAE：操作与 WEB_UI 加载 VAE 相同。 6. 加载保存图片的节点。 7. 串联节点：节点分为起始节点、最终输出节点和过程执行节点。首先，checkpoint 加载器中模型选择好可直接使用，CLIP 对应链接需要的两个条件（正向提示词/负向提示词），VAE 直接连接对应的 VAE。然后将正向提示词、负向提示词链接到对应的采样器节点，latent 直接链接空 Latent。串联完毕后即得到最简单的 ComfyUI 工作流。 此外，ComfyUI 共学快闪的飞书学习群中有众多关于 ComfyUI 的学习内容，如王蓉的基础搭建和转绘、唯有葵花向日晴的基础教程、工作流开发和实际应用场景等。

很抱歉，您提供的内容中没有关于在使用 ComfyUI 制作 AI 视频时如何减小频闪的相关信息。建议您检查 ComfyUI 的设置选项，看是否有与视频帧率、显示刷新率相关的设置，适当调整这些参数可能有助于减小频闪。同时，确保您的硬件设备（如显卡、显示器）性能良好且驱动程序为最新版本，也可能对解决频闪问题有所帮助。

以下是一些视频理解能力较好的模型： 1. 通义千问的 Qwen2.5VL 模型：具有以下优势： 视觉理解能力：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。 视频理解能力：支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。 万物识别：擅长识别常见物体及分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。 精准的视觉定位：采用矩形框和点的多样化方式对通用物体定位，支持层级化定位和规范的 JSON 格式输出。 全面的文字识别和理解：提升 OCR 识别能力，增强多场景、多语言和多方向的文本识别和文本定位能力。 增强的视频理解：引入动态帧率（FPS）训练和绝对时间编码技术，支持小时级别的超长视频理解，具备秒级的事件定位能力。 开源平台： Huggingface：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25vl6795ffac22b334a837c0f9a5 Modelscope：https://modelscope.cn/collections/Qwen25VL58fbb5d31f1d47 Qwen Chat：https://chat.qwenlm.ai 2. Sora 模型：周鸿祎认为其技术思路完全不同，能像人一样理解现实世界，将大语言模型和 Diffusion 结合起来训练，实现了对现实世界的理解和模拟两层能力，对物理世界的模拟将对机器人具身智能和自动驾驶带来巨大影响。 3. 腾讯的混元模型：在语义理解方面表现出色，能够精准还原复杂的场景和动作，例如一只银渐层在游乐园里奔跑跳到小女孩怀里、一位紫衣女修在竹林中抚琴、星系边缘宇宙战舰引爆反物质引擎等场景。

大语言模型的技术原理包括以下几个方面： 1. 相关概念与关系： AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习（有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归）、无监督学习（学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类）、强化学习（从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗）。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法（因有很多层所以叫深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 2. 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。 3. 工作原理： 包括训练数据、算力、模型参数，在训练数据一致情况下，模型参数越大能力越强。 Transformer 是大语言模型训练架构，具备自我注意力机制能理解上下文和文本关联，其工作原理是单词预测，通过嵌入、位置编码、自注意力机制生成内容，模型调教中有控制输出的 temperature。 Transformer 模型通过不断检索和匹配来寻找依赖关系，处理词和词之间的位置组合，预测下一个词的概率，是一个偏向概率预测的统计模型。 4. 可能存在的问题：大模型可能因错误数据导致给出错误答案，即大模型幻觉，优质数据集对其很重要。 5. 相关应用： 国内大模型有通用模型如文心一言、讯飞星火等，处理自然语言；还有垂直模型，专注特定领域如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。 Prompt 分为 system prompt、user prompt 和 assistant prompt，写好 prompt 的法则包括清晰说明、指定角色、使用分隔符、提供样本等，核心是与模型好好沟通。 Fine tuning 微调是基于通用大模型，针对特定领域任务提供数据进行学习和调整，以适应特定领域的需求。

以下是关于您准备用无影云电脑部署公司专属 AI 并使用 deepseek 满血版大模型的一些建议： 1. 本地部署方面：如果拥有云服务器，要了解如何进行本地部署以及满血版本地部署的实际情况。 2. 免费额度：在 freely.aliyun.com 可领取 500 元免费额度，但有使用限制，不能部署满血版和较大的增流模型。 3. 平台服务差异：了解 DLC、DSW 和 EAS 等模型部署平台服务的差别。 4. 模型蒸馏微调：可以学习并实践模型的蒸馏和微调相关知识。 5. 获取 DeepSeekR1 满血版密钥： 注册并登录火山引擎，点击立即体验进入控制台。 创建一个接入点，点击在线推理创建推理接入点。 为接入点命名为 DeepSeekR1。 若有提示未开通模型，点击“立即开通”，勾选全部模型和协议一路开通。 确认无误后点击“确认接入”按钮。 复制推理点的 ID 并保存。 点击【API 调用】按钮，复制 API Key 并保存。 6. 模型选择与配置：可以参考理想的配置，如推理模型选择 gemini2.0flashthinking，代码模型选择 claude3.5sonet 或 gpt4omini，多模态模型选择 gemini2.0flash，常规模型选择 DeepSeek V3。同时，了解 OpenRouter 新发布的 BYOK 功能，它能集成第三方 Key，整合免费额度并解放更多槽位。若对现有供应商支持的模型不满意，还可考虑 simpleoneapi。

当喂给模型的数据样本量太少时，可以考虑以下方法： 1. 利用零样本提示：如今经过大量数据训练并调整指令的 LLM 能够执行零样本任务。指令调整已被证明可以改善零样本学习，如 Wei 等人（2022）所指出。此外，RLHF（来自人类反馈的强化学习）已被采用以扩展指令调整，推动了像 ChatGPT 这样的模型。当零样本不起作用时，建议在提示中提供演示或示例，这就引出了少样本提示。 2. 采用少样本提示：在机器学习和人工智能领域中，少样本提示是指当只有很少数量的标记样本可用于训练模型时，通过巧妙设计任务描述、提供相关背景知识或利用预训练模型等方法，引导模型在有限样本条件下更好地理解和解决任务。少样本提示对格式有很好的限定和约束作用，但推理问题响应稳定性差。 细节的格式限定： 字数限制：限制 ChatGPT 输出的文本长度，以避免输出过长或不合适的回复。可以设置最大字符数或最大字数来控制输出长度。 形式限定：限定输出内容的形式，比如回复领导邮件、工作周报等形式。 细节限制：对文本的格式进行优化，如标题使用斜体、语料使用引用格式、供给读者使用的文字使用代码格式、数据对比使用表格展示、流程化步骤使用流程表格式等。 需要注意的是，这些方法虽然能在一定程度上缓解样本量少的问题，但对于推理、计算等问题，可能需要进一步使用其他方法。

MoE 模型训练比 dense 模型更困难的原因主要包括以下几点： 1. 内存需求：MoE 模型需要将所有专家加载到内存中，这导致其需要大量的 VRAM。 2. 微调挑战：微调 MoE 模型存在困难，历史上在微调过程中较难泛化。 3. 训练设置：将密集模型转换为 MoE 模型时，虽然训练超参数和训练设置相同，但 MoE 模型的特殊结构仍带来了训练上的复杂性。 4. 计算效率与泛化平衡：MoE 模型在训练时更具计算效率，但在微调时难以实现良好的泛化效果。

以下是一些可以同时接多个大模型 API 的聊天应用： 1. 熊猫大侠：基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤 能实现打造属于自己的 ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等）、常用开源插件的安装应用等功能。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 可选择多模型，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 支持多消息类型，包括文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 有多种部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 风险与注意事项：微信端因非常规使用有封号危险，不建议主力微信号接入；操作需依法合规，对大模型生成的内容注意甄别，禁止用于非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏。 相关教程：张梦飞同学写的更适合小白的使用教程 2. DIN：全程白嫖拥有一个 AI 大模型的微信助手 搭建步骤： 搭建，用于汇聚整合多种大模型接口，并可白嫖大模型接口。 搭建，这是个知识库问答系统，可将知识文件放入，并接入大模型作为分析知识库的大脑来回答问题。若不想接入微信，其自身有问答界面。 搭建接入微信，配置 FastGpt 将知识库问答系统接入微信，建议先用小号以防封禁风险。 拓展功能：搭建完后想拓展 Cow 的功能，可参考 Yaki.eth 同学的教程，里面的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画。 3. LLM 开源中文大语言模型及数据集集合中的外部挂件应用 wenda： 地址： 简介：一个 LLM 调用平台。为小模型外挂知识库查找和设计自动执行动作，实现不亚于大模型的生成能力。 JittorLLMs： 地址： 简介：计图大模型推理库：笔记本没有显卡也能跑大模型，具有成本低，支持广，可移植，速度快等优势。 WebCPM 地址： 简介：一个支持可交互网页搜索的中文大模型。 GPT Academic： 地址： 简介：为 GPT/GLM 提供图形交互界面，特别优化论文阅读润色体验，支持并行问询多种 LLM 模型，兼容复旦 MOSS, llama, rwkv, 盘古等。 ChatALL： 地址： 简介：ChatALL（中文名：齐叨）可以把一条指令同时发给多个 AI，可以帮助用户发现最好的回答。