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comfyui模型

Answer

ComfyUI 相关信息如下:

  • 模型:
    • 目前只支持 sdxl。
    • 节点地址:ComfyUI_InstantID https://github.com/cubiq/ComfyUI_InstantID?tab=readme-ov-file 。
    • 主要的模型(ip_adapter.bin),下载后放在 ComfyUI/models/instantid 文件夹里,没有这个文件夹就新建一个,下载链接:https://huggingface.co/InstantX/InstantID/resolve/main/ip-adapter.bin?download=true 。
    • InsightFace 模型是 antelopev2(不是经典的 buffalo_l)。下载模型,解压并将它们放在 ComfyUI/models/insightface/models/antelopev2 目录中,下载链接:https://huggingface.co/MonsterMMORPG/tools/tree/main 。
    • 还需要一个 controlNet 模型,放在 ComfyUI/models/controlnet 目录下,下载链接:https://huggingface.co/InstantX/InstantID/resolve/main/ControlNetModel/diffusion_pytorch_model.safetensors?download=true 。上述模型网络环境不好的,可以在网盘 https://pan.baidu.com/s/1Fk-GTXLmM0Ofynz04NfCaQ?pwd=cycy 下载。
  • 生图原理:
    • 这张图展示了扩散模型中的加噪和去噪过程。
    • 在 ComfyUI 的节点化界面中,每一步的操作都可以通过不同的模块来实现,用户可以控制潜在空间中的操作(如调度器和噪声的选择)、U-Net 中的推理步骤(通过去噪模块实现)、以及条件输入(通过文本提示或图像引导)。
    • 基础模型:ComfyUI 使用预训练的扩散模型作为其核心,通常是 Stable Diffusion 模型,包括 SD1.5、SD2.0、SDXL、SD3、FLUX 等模型。
    • 文本编码:当用户输入文本提示时,ComfyUI 首先使用 CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)文本编码器将文本转换为向量表示,这个向量捕捉了文本的语义信息。
  • 图片合并背景替换:
    • 背景替换看似简单,但有难度,不同图片合并时要考虑光线、色调、边缘细节,选择了表示较好的流程化技术。
    • 背景移除:模型放在 E:\ComfyUI\models\rembg,需要下载对应的模型。
    • 填充背景:用来移除背景里面的主题,模型需要放在 E:\ComfyUI\models\lama 下。
    • ic-light:在管理器中节点管理,搜索 ComfyUI-IC-Light,安装后重启 ComfyUI,模型可以在网盘里,下载后放入 ComfyUI/models/unet 文件夹。ic 处理过的图片,颜色会发黄偏色,这里就需要做颜色匹配和细节的迁移,注意,不是 IC Light 处理过的就是好的,有时候反而会负优化。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

ComfyUI instantID

目前只支持sdxl节点地址ComfyUI_InstantID https://github.com/cubiq/ComfyUI_InstantID?tab=readme-ov-file主要的模型(ip_adapter.bin),下载后放在ComfyUI/models/instantid文件夹里,没有这个文件夹就新建一个https://huggingface.co/InstantX/InstantID/resolve/main/ip-adapter.bin?download=trueInsightFace模型是antelopev2(不是经典的buffalo_l)。下载模型,解压并将它们放在ComfyUI/models/insightface/models/antelopev2目录中https://huggingface.co/MonsterMMORPG/tools/tree/main还需要一个controlNet模型https://huggingface.co/InstantX/InstantID/resolve/main/ControlNetModel/diffusion_pytorch_model.safetensors?download=true放在ComfyUI/models/controlnet目录下上述模型网络环境不好的,可以在网盘https://pan.baidu.com/s/1Fk-GTXLmM0Ofynz04NfCaQ?pwd=cycy

ComfyUI的生图原理 副本

结合ComfyUI的生图原理,这张图展示了扩散模型中的加噪和去噪过程。在ComfyUI的节点化界面中,每一步的操作都可以通过不同的模块来实现,用户可以控制潜在空间中的操作(如调度器和噪声的选择)、U-Net中的推理步骤(通过去噪模块实现)、以及条件输入(通过文本提示或图像引导)。[heading1]一、基础模型[content]ComfyUI使用预训练的扩散模型作为其核心,通常是Stable Diffusion模型。这些模型通过大量图像和文本对的训练,学会了将文本描述与视觉概念关联起来。其中包括SD1.5、SD2.0、SDXL、SD3、FLUX等模型。[heading1]二、文本编码[content]当用户输入文本提示时,ComfyUI首先使用CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)文本编码器将文本转换为向量表示。这个向量捕捉了文本的语义信息。

ComfyUI 图片合并背景替换

背景替换是一个看似简单,但是又难的活,难在于不同图片合并时候要考虑,光线、色调、边缘细节,这个工作流在测试了目前多种技术,选择了表示较好的,将他们流程化。有许多细节是需要注意的[heading3]背景移除[content]模型放在E:\ComfyUI\models\rembg需要下载对应的模型[heading3]填充背景[content]用来移除背景里面的主题,模型需要放在E:\ComfyUI\models\lama下[heading3]ic-light[content]在管理器中节点管理搜索ComfyUI-IC-Light,安装后重启ComfyUI模型可以在网盘里,下载后放入ComfyUI/models/unet文件夹ic处理过的图片,颜色会发黄偏色,这里就需要让做颜色匹配和细节的迁移,注意,不是IC Light处理过的就是好的,有时候反而会负优化。[heading3]

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comfyui连接blender的教程
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。
2025-03-16
想在comfyui搭建一个音频节奏生成ai抽象粒子视觉效果的工作流,应该使用哪些模型节点?如何搭建?
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。
2025-03-15
comfyui工作流搭建基础
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。
2025-03-15
在使用comfyUI制作ai视频时,如何减小频闪
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。
2025-03-15
comfyui怎么一键连接节点
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)。
2025-03-13
comfyui教程
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。
2025-03-13
trad 如何添加Claude Sonnet 3.7 模型
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。
2025-03-17
给我推荐一个家庭用的私人部署deepseek电脑配置,要求价格在5W一下,能够比较流畅的运行,还有采用那一个版本的模型
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。
2025-03-17
给我推荐一个家庭用的私人部署deepseek电脑配置,要求价格在5W一下,能够比较流畅的运行,还有采用那一个版本的模型
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。
2025-03-17
适合客户端使用的 asr 模型有什么
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。
2025-03-17
百度的ai大模型免费的新闻?
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。
2025-03-17
AI模型微调
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。
2025-03-17