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COMFY UI中的Tile平铺预处理器

Answer

在 COMFY UI 中,关于 Tile 平铺预处理器:

  • CogVideoX-5b 开源文生视频:
    • 分块长度(t_tile_length):时间维度上的分块大小,用于处理长视频,值为 16。如果和帧数一致,画面会比较稳定,但变化会少很多。
    • 分块重叠(t_tile_overlap):时间维度上相邻分块的重叠帧数,值为 8。
    • 解码:
      • tile_sample_min_height:最小平铺高度,值为 96。
      • tile_sample_min_width:最小平铺宽度,值为 96。
      • tile_overlap_factor_height:高度方向的重叠因子。
      • tile_overlap_factor_width:宽度方向的重叠因子。
      • enable_vae_tiling:设置为 false,表示不启用 VAE 的图像平铺。
      • enable_vae_slicing:设置为 false,表示不启用 VAE 切片。启用平铺会将大图像分割成小块处理再组合,有助于处理大分辨率视频。VAE 切片可通过分割输入张量分步计算解码以节省内存。
    • 图像编码:
      • chunk_size:在时间维度上每次处理的帧数,值为 16,有助于处理长视频序列时管理内存使用。
      • enable_vae_slicing:控制是否启用 VAE 切片,设置为 false 时不使用。

此外,ComfyUI 中的 SD3 预训练文本编码器使用了三个固定的预训练文本编码器(CLIP-ViT/G、CLIP-ViT/L 和 T5-xxl)。CLIP-ViT/G 优化了图像和文本之间的关系理解,CLIP-ViT/L 专注于从图像和文本对中提取特征,T5-xxl 是一个强大的文本生成模型,增强了文本提示的理解和生成能力。

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References

ComfyUI CogVideoX-5b开源文生视频

这里其他的参数都比较容易理解,重点说下分块长度和分块重叠。需要注意的是分辨率只支持720 x 480,不支持其他分辨率(包括微调)分块长度(t_tile_length):16,时间维度上的分块大小,用于处理长视频。分块重叠(t_tile_overlap):8,时间维度上相邻分块的重叠帧数。有使用过animatediff的小伙伴应该很会有点熟悉,是的,他们是一样的意思,但是,分块长度(t_tile_length),如果和帧数一致,画面会比较稳定,但是变化就会少很多。可以对比下面两张图帧数32,分块长度24帧数32,分块长度32[heading4]分块长度(t_tile_length)[content]这个参数定义了在时间维度上每次处理的帧数,这样做的目的是为了克服GPU内存限制,允许生成比单次能处理的更长的视频。[heading4]分块重叠(t_tile_overlap)[content]这个参数定义了相邻时间块之间重叠的帧数,设置为8意味着每个16帧的块会与下一个块重叠8帧。这种技术的工作原理:1.将长视频分割成多个重叠的短片段(tiles)。2.对每个片段单独进行处理。3.在重叠区域使用混合或平滑技术,以确保片段之间的过渡自然。

comfyui SD3

使用了三个固定的预训练文本编码器(CLIP-ViT/G、CLIP-ViT/L和T5-xxl)。CLIP-ViT/G:是一种视觉和文本编码器,优化了图像和文本之间的关系理解。CLIP-ViT/L:专注于从图像和文本对中提取特征,进一步增强了模型的多模态理解能力。T5-xxl:一个强大的文本生成模型,增强了文本提示的理解和生成能力。在Stable Diffusion 3(SD3)中使用三个文本预处理器是为了更好地解析和处理输入的文本提示,使生成的图像更符合预期。具体来说,这些预处理器是CLIP-G、CLIP-L和T5-XXL。每个预处理器有不同的特点和用途:1.CLIP-G:CLIP-G(大模型版本)用于处理和理解输入文本,以生成动态和富有变化的图像构图。例如,CLIP-G可以生成偏中心的主体和多样的角度,使图像看起来更加生动和自然。它能够处理复杂的描述和细节,但在处理非常具体的细节时可能效果不如CLIP-L。2.CLIP-L:CLIP-L(大模型版本)用于处理更具体和详细的描述。它更注重文本提示中的细节和风格,例如光照、媒介和风格。CLIP-L在处理主体时会使构图变得更僵硬和居中,但这有助于生成高细节的图像。3.T5-XXL:T5-XXL是一个文本生成模型,辅助CLIP模型更好地理解和生成复杂的文本提示。

ComfyUI CogVideoX-5b开源文生视频

平铺和切片都是用于处理大尺寸视频的技术,可以帮助在有限的GPU内存下处理高分辨率视频。tile_sample_min_height:96,最小平铺高度。tile_sample_min_width:96,最小平铺宽度。这两个参数定义了在使用平铺时的最小尺寸。tile_overlap_factor_height:0.083,高度方向的重叠因子。tile_overlap_factor_width:0.083,宽度方向的重叠因子。这些因子决定了平铺时各个块之间的重叠程度。enable_vae_tiling:设置为false,表示不启用VAE(变分自编码器)的图像平铺。enable_vae_slicing:设置为false,表示不启用VAE切片。如果启用了平铺(tiling),它会将大图像分割成小块进行处理,然后再组合起来,这有助于处理大分辨率的视频。VAE切片(如果启用)可以通过分割输入张量来分步计算解码,这有助于节省内存。[heading3]CogVideo图像编码[content]用于视频生视频,目前有点相当于重绘。chunk_size:16这个参数定义了在时间维度上每次处理的帧数。设置为16意味着模型每次会处理16帧的图像块。这有助于在处理长视频序列时管理内存使用。enable_vae_slicing:这个选项控制是否启用VAE(变分自编码器)切片。当设置为false时,不使用VAE切片技术。VAE切片可以通过分割输入张量来分步计算编码,有助于节省内存。

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在 COMFY UI 中,关于 Tile 平铺预处理器怎么工作流中怎么使用
在 ComfyUI 中,关于 Tile 平铺预处理器的使用方法如下: 1. 平铺和切片都是用于处理大尺寸视频的技术,可以帮助在有限的 GPU 内存下处理高分辨率视频。 tile_sample_min_height:96,最小平铺高度。 tile_sample_min_width:96,最小平铺宽度。这两个参数定义了在使用平铺时的最小尺寸。 tile_overlap_factor_height:0.083,高度方向的重叠因子。 tile_overlap_factor_width:0.083,宽度方向的重叠因子。这些因子决定了平铺时各个块之间的重叠程度。 enable_vae_tiling:设置为 false,表示不启用 VAE(变分自编码器)的图像平铺。 enable_vae_slicing:设置为 false,表示不启用 VAE 切片。如果启用了平铺(tiling),它会将大图像分割成小块进行处理,然后再组合起来,这有助于处理大分辨率的视频。VAE 切片(如果启用)可以通过分割输入张量来分步计算解码,这有助于节省内存。 2. 将您的 ComfyUI 更新到最新。 3. 将 clip_l 和 t5xxl_fp16 模型下载到 models/clip 文件夹。确保您的 ComfyUI/models/clip/目录中,有 t5xxl_fp16.safetensors 和 clip_l.safetensors,您可以改用 t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors 来降低内存使用量,但如果您的 RAM 超过 32GB,建议使用 fp16。跑过 flux 就有这些模型,没有的话翻之前文章有下载。 4. 在您的 ComfyUI/models/vae/文件夹中,有 ae.safetensors。 5. 将最开始下载的 flux1filldev.safetensors 放于 ComfyUI/models/unet/文件夹中。 6. 使用 flux_inpainting_example 或者 flux_outpainting_example 工作流。
2024-12-26
COMFY UI中的Repeat或Tile功能
ComfyUI 中的 Repeat 或 Tile 功能: 分块长度(t_tile_length):时间维度上每次处理的帧数,用于处理长视频,如设置为 16。当分块长度与帧数一致时,画面较稳定但变化少。例如,帧数 32 时分块长度可为 24 或 32。 分块重叠(t_tile_overlap):相邻时间块之间重叠的帧数,如设置为 8。 其工作原理为: 1. 将长视频分割成多个重叠的短片段(tiles)。 2. 对每个片段单独进行处理。 3. 在重叠区域使用混合或平滑技术,确保片段之间的过渡自然。 ComfyUI 相关动态: 发布了相对大的版本更新 0.10,支持在 ComfyUI 中使用循环和条件语句,前端代码迁移到 TypeScript,新的搜索和设置 UI,实验性 FP8 算法支持以及 GGUF 量化支持。 ComfyUI 视频背景替换工作流: 用了一个 tile 来固定画面,让采样生成后的视频与原来一致。 资料链接: https://pan.baidu.com/s/1NomdtOR6TbaurTuzGwoMUw?pwd=cycy https://xiaobot.net/post/0e6aa76398a24cc5867c44aca7e887ea 更多内容收录在:https://xiaobot.net/p/GoToComfyUI 网盘:https://pan.quark.cn/s/4e5232c92746 工作流:https://www.liblib.art/modelinfo/23c073ff88194c32be15fe56977223ef?from=personal_page 视频:https://www.bilibili.com/video/BV1NZHfeREAp/?vd_source=ecb7194379e23ea8b1cb52e3bd5d97ef workflow:https://openart.ai/workflows/e3H4DwH55TlMBlT7MI4A https://www.shakker.ai/modelinfo/9f06f370c1614be89180c1c9fb9864eb?from=personal_page video:https://youtu.be/nf753qp1pLg
2024-12-26
COMFYui安装包
以下是关于 COMFYui 安装包的相关信息: 1. 安装地址: https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git 或者下载安装包。 安装包文件:ComfyUI.zip 、 2. 安装步骤: 下载安装包并解压至本地除 C 盘外的任意盘。 找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动,启动完成即进入基础界面。 3. 相关环境安装(安装过 WebUI 的同学请忽略): 依次下载并安装 python(版本 3.10 以上)、VSCode、Git,安装过程中一直点击勾选对应选项,一直下一步。 安装 Python: 安装 VSCode: 安装 Git: 4. 节点存放目录:comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 5. 模型存放目录: 大模型:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints Lora:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras Vae:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 6. 模型共用:已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可,这样就不用重复下载模型了。找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件,将后缀.example 删除,然后右键用记事本打开。 目前安装 ComfyUI 的方法有在本地安装和在云端安装两种,本部分主要介绍本地安装方法,包括命令行安装和安装包安装。命令行安装普适性最强但有一定门槛,ComfyUI 的源码地址在 https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ,安装方法写在了 Readme 中。安装包安装比较简单,下载就能用。ComfyUI 的官方安装包下载地址是 https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases ,目前仅支持 Windows 系统,且显卡必须是 Nivida。
2024-12-05
COMFYui是什么
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI,您可以将其视为集成了 stable diffusion 功能的 substance designer,通过把 stable diffusion 的流程拆分成节点,实现了更精准的工作流定制和良好的可复现性。 其具有以下优劣势: 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,报错时能清晰发现错误所在步骤。 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(但常用的都有),也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 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。其工作原理包括: 1. 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。 2. 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,您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。 3. 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。您可以通过 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,您可以通过控制步数来影响图像生成的精细度和质量。 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 此外,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。
2024-11-25
COMFYui是什么
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI,您可以将其视为集成了 stable diffusion 功能的 substance designer,通过把 stable diffusion 的流程拆分成节点,实现更精准的工作流定制和良好的可复现性。 其具有以下优劣势: 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,报错时能清晰发现错误所在步骤。 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(但常用的都有),也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 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。其工作原理包括: 1. 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。 2. 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,您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。 3. 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,它们会根据不同的采样策略逐步将噪声还原为图像。您可以通过 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。 您可以从 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,官方链接:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。 此外,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。
2024-11-25
COMFYUI的好处
ComfyUI 具有以下好处: 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。 此外,ComfyUI 采用连线的方式具有独特优势: 1. 可以根据自己的需求搭建适合自己的工作流,而不需要依赖开发者。 2. 可以根据自己的需求,去开发并改造某个节点。 选择 ComfyUI 最核心的原因在于它的自由和拓展,能够让用户自己调整从而切合工作流,甚至改造工作流。在 AI 发展迅猛的时代,保持灵活是其重要特点。
2024-11-04
ComfyUI
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI,类似于集成了 stable diffusion 功能的 substance designer,通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点,实现了更精准的工作流定制和完善的可复现性。 其优势包括: 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,报错时能清晰发现错误所在步骤。 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。 劣势有: 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 。 安装部署方面: 1. 地址:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ,可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ,或者下载安装包 file:ComfyUI.zip ,下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动。启动完成即进入基础界面。 2. 节点存放目录:comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下 D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 3. 模型存放目录: 大模型:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints 。 Lora:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras 。 Vae:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 。 4. 模型共用:已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可,这样就不用重复下载模型了。找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件,将后缀.example 删除,然后右键用记事本打开。 此外,还可以直接在 Comfy UI 中训练 LoRA 模型。
2025-04-14
Ai生成UI
以下是关于 AI 生成 UI 的相关内容: 使用 Midjourney 生成 UI 界面: 页面指令:指定生成某个页面(如首页、登录页等),只需添加页面指令描述,如“landing page”可生成社交平台的登录页设计,“Profile Page”可生成人力资源类产品的个人资料页。 应用场景:Midjourney 产出的设计图视觉效果佳,适合在 APP 设计的初始阶段,如头脑风暴和风格探索中提供灵感和创意。但目前直接用于落地开发仍有距离,不过随着技术迭代,这个距离会逐渐缩短。 多模态 4O 在 UI 设计中的应用: 可以先借助 AI 生成设计概要概念,应用于 Web 应用创建和 UI 页面设计,也能直接生成 UI 界面。 Midjourney 商业实战案例中的 UI 设计: 如数据图标、B 端图标设计、音乐软件 UI 设计等。但部分生成的 UI 设计存在不规范、文字乱的情况,只能作为风格参考。网上已有很多 AI 生成的 UI 设计软件开始内测。
2025-04-12
comfyUI是什麼?
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI,您可以将其视为集成了 stable diffusion 功能的 substance designer。通过把 stable diffusion 的流程拆分成节点,实现了更精准的工作流定制和良好的可复现性。 其具有以下优势: 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,报错时能清晰发现错误所在步骤。 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。 但也存在一些劣势: 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),不过也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 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。其工作原理包括: 1. 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。 2. 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,您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。 3. 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。您可以通过 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。 您可以从 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 。 此外,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。
2025-04-10
UI的AI软件
以下是关于 UI 的 AI 软件的相关内容: 方法 1【云端 Comfyui 出图 + AI 视频软件】 作者:来来 联系方式:laiweb3(添加请注明 AI 视频) 相关账号:公众号/视频号/小红书/B 站:来来说 AI 作者标签:20 年设计师,10 年大学设计老师,电商设计公司创始人 10 年,AI 图书作者《一本书读懂 AI 绘画》《一本书读懂 AIGC 提示词》 操作步骤: 打开链接的工作流:https://www.esheep.com/app/5977 ,点击查看工作流,会出现登录或注册界面正常注册即可。如果已经登录会自动出现下面的界面。 步骤 1:红色框选择生成图片的大模型,绿色框添加提示词,蓝色框填写反向提示词。 步骤 2:红色框设置大小确保是 16:9 的比例,绿色框修改参数,参数不理解的话保持默认即可。 步骤 3:红色框上传深度图。 步骤 4:点击立即生成,最下面就会出现图片,在生成历史中下载图片即可。 【ComfyUI】Blender + Stable Diffusion! 作者:白马少年 介绍:SD 实践派,出品精细教程 发布时间:20230905 19:00 原文网址:https://mp.weixin.qq.com/s/vdm9L_xsZc8d3ZZj7CrLdw Blender 是一款免费开源的三维制作软件,和 SD 一样,具有极高的自由度,可以将很多功能包容进来。ComfyUI 的界面主要是节点操作,和 Blender 在工作流程上天然适配。最近,“只剩一瓶辣椒酱”和幻之境开发小组联合开发了一款基于 STABLE DIFFUSION ComfyUI 核心的 Blender AI 插件——无限圣杯。
2025-04-01
UI相关的ai工具有哪些
以下是一些与 UI 相关的 AI 工具: 1. UIzard:利用 AI 技术生成用户界面,可根据提供的信息快速生成 UI 设计。 2. Figma:基于云的设计工具,提供自动布局和组件库,其社区开发的一些 AI 插件可增强设计流程。 3. Sketch:流行的矢量图形设计工具,插件系统中部分插件利用 AI 技术辅助设计工作。 4. UIGENT1:基于 Qwen2.5Coder7B 微调,能根据提示生成标准 HTML/CSS 代码,擅长基础前端页面。 5. Galileo AI:可根据文字或图片生成完整 UI 设计,并导出 HTML 和 Figma 文件。 6. 即时设计:https://js.design/ ,可在线使用的专业 UI 设计工具,注重云端文件管理和团队协作。 7. V0.dev:https://v0.dev/ ,Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统,能通过文本或图像生成代码化的用户界面。 8. Wix:https://wix.com/ ,用户友好的 AI 工具,无需编码知识即可创建和自定义网站。 9. Dora:https://www.dora.run/ ,通过一个 prompt,借助 AI 3D 动画生成强大网站。 请注意,部分内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-27
Trae生成产品UI
以下是关于使用 Trae 生成产品 UI 的相关信息: 1. DeepSeek 驱动的网页金句卡片生成: 先开发基础版本的浏览器插件,包括选择文字、自定义生成图片,图片底部包含文章标题和链接二维码。 使用 AI Rules 的 Chat 模式完善产品需求(PRD),Trae 运行后会创建 readme 文档,可在其中修改,带有章节选择。 使用 Builder 模式开发产品,在 AI Rules 里指定技术方案,在 readme 里指定产品需求,然后让 Trae 自动化开发。开发完成后在 Chrome 浏览器内加载扩展程序进行调试,第一次报错可能是未创建浏览器插件图标,将截图发给 Trae 处理后重新加载。但需注意 Claude 3.5 模型不具备直接生成图片的能力。 2. 保姆级使用指南: 有控制按钮(开始、暂停、重新开始)和游戏说明。 可生成任务清单应用,输入相关需求即可。 能根据 UI 设计图自动生成项目代码,如输入“使用 html 技术实现如图大屏页面”,但生成效果可能不完美,可让 Trae 调整。 总结:Trae 高效代码生成能力强,支持多技术栈,有动态调整潜力。 3. 智能纪要: 基于 Tree 的海关归类项目及商业化探讨,包括固定随机种子、开发记忆大模型、搭建爬虫工作流、实现全参量归类、解决技术问题、项目成果展示和商业化探讨。 利用 AI 实现工作流封装并面向 C 端的项目介绍,包括前端开发尝试和小程序落地实现,后端接入处理时不会接 API 可让 Trae 帮忙。
2025-03-25