comfyui模型

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。

要在 ComfyUI 中一键连接节点，可以按照以下步骤进行操作： 1. 了解成对的节点：SetNode 可当成无线发射器，GetNode 可当成无线接收器。一个发射器可以对应多个接收器，但它是定向发射的，不会自动连接。 2. 添加节点的方式：推荐在普通节点上点击右键，找到“添加设置节点”和“添加获取节点”。需注意从输出拉出连线后的查找节点列表里找不到这两个节点。 3. 具体连接操作：将输出连接到“SetNode”节点上，并为其起一个好记的名字。在要连入的节点附近添加“GetNode”节点，选择刚刚起的名字，把这个节点和要输入的部分连接上即可。 此外，ComfyUI 的核心是其节点式界面，节点类型包括输入节点（如文本提示节点、图像输入节点、噪声节点等）、处理节点（如采样器节点、调度器节点等）、输出节点（如图像输出节点）和辅助节点（如批处理节点、图像变换节点等）。用户可以通过拖动节点之间的连接线来构建整个工作流，还可以创建自定义节点来扩展功能，自定义节点安装目录为 D:\\ComfyUI\\custom_nodes。ComfyUI 的界面包括顶部工具栏（包含全局操作和工具）、左侧面板（用于显示节点库）和中央画布（主要工作区域）。

以下是一些关于 ComfyUI 的学习教程资源： 1. 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。 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。 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，可在查看。 此外，还有以下教程： 1. 一个全面的 ComfyUI 教程：https://www.comflowy.com/zhCN 2. 超有意思的 ComfyUI 教程：https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_tutorial_vn/ ComfyUI 基础教程中 KSampler 部分： KSampler 即采样器，包含以下参数： 1. seed：随机种子，用于控制潜空间的初始噪声，若要重复生成相同图片，需种子和 Prompt 相同。 2. control_after_generate：设置每次生成完图片后 seed 数字的变化规则，有 randomize（随机）、increment（递增 1）、decrement（递减 1）、fixed（固定）。 3. step：采样的步数，一般步数越大效果越好，但与使用的模型和采样器有关。 4. cfg：值一般设置在 6 8 之间较好。 5. sampler_name：可设置采样器算法。 6. scheduler：控制每个步骤中去噪的过程，可选择不同的调度算法。 7. denoise：表示要增加的初始噪声，文生图一般默认设置成 1。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

要在 Trae 中添加 Claude Sonnet 3.7 模型，您可以按照以下步骤操作： 1. 下载 Trae：链接为 https://sourl.co/2DCmmW 。 2. 安装 Trae 后，自动进入 Trae 的客户端。 3. 查看对话框右下角，可以看到三种大模型的选择，其中包括 Claude3.5Sonnet、Claude3.7Sonnet、GPT4o 。 Claude 3.7 Sonnet 是一个混合推理模型，与市面上其他推理模型有所不同。它分为普通模式和扩展（推理）模式，可通过下拉菜单切换。普通模式是升级版的 Claude 3.5 Sonnet，回答迅速流畅；扩展模式适用于数学、物理、编程、复杂分析等场景，会进行思维链展开和推理。但需要注意的是，在 Trae 中切换模式是通过新窗口实现的。

很抱歉，您提供的内容中没有关于家庭用私人部署 deepseek 电脑配置的相关信息。如果您需要配置一台价格在 5 万以下、能流畅运行的家庭用电脑，以下是一些建议： CPU：可以选择英特尔酷睿 i9 或 AMD 锐龙 9 系列的高端处理器。 显卡：选择 NVIDIA GeForce RTX 40 系列的高端显卡，如 RTX 4080 或 RTX 4070Ti。 内存：32GB 或 64GB 的 DDR5 内存。 存储：1TB 或 2TB 的 NVMe SSD 作为系统盘，再加上大容量的机械硬盘用于数据存储。 主板：选择与所选 CPU 兼容的高端主板，以确保稳定性和扩展性。 关于模型版本，Midjourney 的 V5 模型是较新且先进的版本，具有更广泛的风格范围、更高的图像质量、更详细的图像等优点。您可以通过添加“v 5”参数或使用“/settings”命令并选择 MJ Version 5 来使用该模型。

以下是为您推荐的家庭用私人部署 deepseek 电脑配置，价格在 5 万以下，能够较流畅运行： CPU：Intel Core i913900K 或 AMD Ryzen 9 7950X 显卡：NVIDIA GeForce RTX 4080 或 RTX 4070Ti 内存：32GB 或 64GB DDR5 高频内存 硬盘：1TB NVMe M.2 固态硬盘 + 4TB 机械硬盘 主板：支持所选 CPU 的高端主板，如 Z790 或 X670 系列 电源：850W 及以上的高品质电源 关于模型版本，Midjourney 最新的模型是 V5 版本，于 2023 年 3 月 15 日发布。使用此模型，您可以在提示词末尾添加 v 5 参数，或使用 /settings 命令并选择 MJ Version 5。该模型具有很高的连贯性，擅长解释自然语言提示，分辨率更高，并支持如 tile 重复图案等高级功能。它在风格范围、图像质量、细节表现、对提示的响应以及图像提示性能等方面都有显著改进。

以下是一些适合客户端使用的 ASR 模型： 1. Ollama： 支持多种大型语言模型，如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，同时支持 CPU 和 GPU。 提供模型库，用户可从中下载不同参数和大小的模型以满足不同需求和硬件条件，可通过 https://ollama.com/library 查找。 支持用户自定义模型，例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性，或者设置特定的系统消息。 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 2. FishAudio 的 Fish Agent： 集成了自动语音识别（ASR）和文本到语音（TTS）技术，无需传统的语义编码器/解码器，即可实现语音到语音的直接转换。 模型经过 700,000 小时的多语言音频内容训练，支持包括英语、中文在内的多种语言，能够精准捕捉和生成环境音频信息。文本方面由 Qwen2.53B 处理。 相关链接： https://huggingface.co/fishaudio/fishagentv0.13b https://github.com/fishaudio/fishspeech 3. Gemini： Gemini Nano1 和 Gemini Pro 模型在各种 Benchmark 上的自动语音识别（ASR）任务中表现出色，如在 FLEURS、多语言 Librispeech 以及语音翻译任务 CoVoST 2 等测试集中。 相关链接：未提及。

以下是关于百度 AI 大模型免费的相关新闻： 2024 年 5 月 21 日，阿里云宣布通义千问主力模型 QwenLong 的 API 输入价格大幅下降，同时下午百度宣布文心大模型两大主力模型全面免费。 2024 年 2 月 13 日，百度宣布文心一言将全面免费，AI 价格战加剧。

以下是关于 AI 模型微调的全面介绍： 介绍： 微调可让您从 API 提供的模型中获得更多收益，包括比即时设计更高质量的结果、能够训练比提示中更多的例子、由于更短的提示而节省了 Token、更低的延迟请求。GPT3 已在大量文本上预训练，微调通过训练更多示例改进小样本学习，在大量任务中取得更好结果。对模型进行微调后，不再需要在提示中提供示例，节省成本并实现更低延迟请求。 哪些模型可以微调： 微调目前仅适用于以下基础模型：davinci、curie、babbage 和 ada。这些是原始模型，在训练后没有任何说明（例如 textdavinci003）。您还可以继续微调微调模型以添加其他数据，而无需从头开始。 安装： 建议使用 OpenAI 命令行界面。要安装，运行（以下说明适用于 0.9.4 及更高版本。此外，OpenAI CLI 需要 python 3。），通过设置环境变量 OPENAI_API_KEY 来准备。 创建微调模型： 假设已准备好训练数据，使用 OpenAI CLI 开始微调工作。从 ada、babbage、curie 或 davinci 等基本模型开始，可使用后缀参数自定义微调模型的名称。运行命令会上传文件、创建微调作业、流式传输事件直到作业完成。每个微调工作默认从 curie 基本模型开始，模型选择影响性能和成本。开始微调作业后，可能需要几分钟到几小时完成，若事件流中断可恢复。除创建作业外，还可列出现有作业、检索作业状态或取消作业。