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ComfyUI 万物迁移工作流

Answer

ComfyUI BrushNet：

  • 项目链接：
    • 原项目：https://tencentarc.github.io/BrushNet/
    • 插件地址：https://github.com/kijai/ComfyUI-BrushNet-Wrapper
    • 模型下载：https://huggingface.co/Kijai/BrushNet-fp16/tree/main
    • 第一次运行会自动下载需要的模型，如果是用的 ComfyUI-BrushNet-Wrapper 节点，模型将自动从此处下载：https://huggingface.co/Kijai/BrushNet-fp16/tree/main 到 ComfyUI/models/brushnet，因环境问题，也可手动下载放在这个文件夹里。另外，BrushNet 提供了三个模型，个人测试下来，random 这个效果比较好。
  • 工作流：配合 mj 出底图，在底图不变的基础上，添加文字或者图片内容。另外可以使用 G-DinoSAm（GroundingDino+Sam），检测和分割底图上的内容，做针对性的修改。

4-SeasonYou 工作流副本：

  • 一、加载模型部分（总文件有）
    • 官网GitHub-cubiq/ComfyUI_InstantID下载两个文件。
    • 先点击如图中的左上角部分将加载器展开且选择官网下载好的两个模型，否则将会有以下的问题。
    • G-Dino 加载器部分：在链接：https://github.com/storyicon/comfyui_segment_anything处下载以下文件。
    • 然后再次检查自己的文件有没有齐全：在 models 下创建 grounding-dino 且配置以下文件命名齐全。同理，sams 也是。对于 grounding-dino 和 sams 配置有没有齐全可以使用“抠头发.json”来检验。
    • 然后，接下来很大概率在运行到此节点时会报科学上网的（httpsxxxxx）错误。倘若觉得在此工作流中排除 bug 很慢，不妨使用此网址的工作流（可以直接复制他的 json 内容自己创建一个 txt 文件后粘贴，再改后缀名为 json。）进行操作：https://www.cnblogs.com/qcy-blog/p/18222657。那么就要在尝试稳定的科学上网后重启 UI 跑工作流。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

ComfyUI BrushNet

原项目https://tencentarc.github.io/BrushNet/插件地址https://github.com/kijai/ComfyUI-BrushNet-Wrapper模型下载https://huggingface.co/Kijai/BrushNet-fp16/tree/main第一次运行会自动下载需要的模型,如果是用的ComfyUI-BrushNet-Wrapper节点模型将自动从此处下载：https://huggingface.co/Kijai/BrushNet-fp16/tree/main到ComfyUI/models/brushnet,因为环境问题,也可以手动去下载好了放在这个文件夹里面.另外,BrushNet提供了三个模型,个人测试下来,random这个效果比较好[heading1]工作流[content]配合mj出底图,在底图不变的基础上,添加文字或者图片内容另外可以使用G-DinoSAm(GroundingDino+Sam),检测和分割底图上的内容,做针对性的修改[54海报.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/QqKVb2g4OouvZMxkBBbceUrgnsa?allow_redirect=1)

ComfyUI BrushNet

原项目https://tencentarc.github.io/BrushNet/插件地址https://github.com/kijai/ComfyUI-BrushNet-Wrapper模型下载https://huggingface.co/Kijai/BrushNet-fp16/tree/main第一次运行会自动下载需要的模型,如果是用的ComfyUI-BrushNet-Wrapper节点模型将自动从此处下载：https://huggingface.co/Kijai/BrushNet-fp16/tree/main到ComfyUI/models/brushnet,因为环境问题,也可以手动去下载好了放在这个文件夹里面.另外,BrushNet提供了三个模型,个人测试下来,random这个效果比较好[heading1]工作流[content]配合mj出底图,在底图不变的基础上,添加文字或者图片内容另外可以使用G-DinoSAm(GroundingDino+Sam),检测和分割底图上的内容,做针对性的修改[54海报.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/Psz9bPPLBoIYwZxoO9Ncghb8n7g?allow_redirect=1)

4-SeasonYou 工作流 副本

官网[GitHub-cubiq/ComfyUI_InstantID](https://github.com/cubiq/ComfyUI_InstantID?tab=readme-ov-file)下载两个文件：先点击如图中的左上角部分将加载器展开且选择官网下载好的两个模型：否则将会有以下的问题：⑩G-Dino加载器部分：在链接：[https://github.com/storyicon/comfyui_segment_anything](https://github.com/storyicon/comfyui_segment_anything)处下载以下文件：然后再次检查自己的文件有没有齐全：在models下创建grounding-dino且配置以下文件命名齐全。、同理，sams也是。对于grounding-dino和sams配置有没有齐全可以使用“抠头发.json”来检验然后，接下来很大概率在运行到此节点时会报科学上网的（httpsxxxxx）错误：倘若觉得在此工作流中排除bug很慢，不妨使用此网址的工作流（可以直接复制他的json内容自己创建一个txt文件后粘贴，再改后缀名为json。）进行操作：[https://www.cnblogs.com/qcy-blog/p/18222657](https://www.cnblogs.com/qcy-blog/p/18222657)那么你就要在尝试稳定的科学上网后重启UI跑工作流。便完成了。

Others are asking
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
ComfyUI的文档在哪里
以下是一些可以获取 ComfyUI 相关文档和学习资料的途径： 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。您可以在找到相关信息。 2. 优设网：提供了一篇详细的 ComfyUI 入门教程，适合初学者，详细介绍了 ComfyUI 的特点、安装方法以及如何使用 ComfyUI 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 ComfyUI 的用户。可以在找到相关教程。 4. Bilibili：提供了一系列的 ComfyUI 视频教程，涵盖了从新手入门到精通的各个阶段。可以在找到视频教程。 此外，还有以下相关资料： 1. 关于 ComfyUI 节点的详细文档，由卡卡布使用 AI 分析整理，包括了 200+官方节点和 1000+第三方节点的详细信息，涵盖每个节点的功能、选项作用及代码实现，便于用户搜索和了解 ComfyUI 节点。 2. 在使用 ComfyUIAdvancedLivePortrait 这个节点时，可能会遇到少了 landmark_model.pth 这个文件的错误，在网盘里可以找到完整的。相关资料链接： 百度网盘：通过网盘分享的文件：图片换背景 链接:https://pan.baidu.com/s/1jN_0R791QmjxbIEgzRyv9w?pwd=cycy 提取码:cycy 说明文档：https://xiaobot.net/post/4ad59e7546e443cba0d270eab7e0da98 更多内容收录在：https://xiaobot.net/p/GoToComfyUI 网盘：https://pan.quark.cn/s/a4b94677ce99 工作流：https://www.liblib.art/modelinfo/cc6d850d24f6462084c0bc1eb5374e3c?from=personal_page 视频：https://www.bilibili.com/video/BV1FzsbeTEQV/?vd_source=ecb7194379e23ea8b1cb52e3bd5d97ef workflow：https://www.shakker.ai/modelinfo/cc6d850d24f6462084c0bc1eb5374e3c?from=personal_page video：https://youtu.be/W0x3VjwWnAQ 请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。由于 AI 技术更新迭代，请以文档更新为准。
2025-03-22
我要学ComfyUI，我们有哪些学习资源？
以下是一些学习 ComfyUI 的资源： 1. 网站资源： 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。网站：https://www.comfyuidoc.com/zh/ 优设网：有详细的入门教程，介绍了 ComfyUI 的特点、安装方法及生成图像等内容。教程地址：https://www.uisdc.com/comfyui3 知乎：有用户分享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。教程地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/662041596 Bilibili：有一系列涵盖从新手入门到精通各个阶段的视频教程。教程地址：https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1d7r8/ 2. 飞书学习群资源： 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 Huolarr AI 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 Stuart 风格迁移 红泥小火炉 基础课程 大雨 换背景图 Anna 娜娜° 图生 3D ?柒小毓 基础课程 Ting 基础课程 郑个小目标 针对于某个插件的深入讲解 波风若川 报错解决 chen 工作流的研发 朱敏? 基础课程，工作流 王卓圻 基础课程 南城 基础课程 Zero one 工作流开发 梓阳 基础课程 蓝牙耍手机 工作流搭建思路 皮皮 Peter 工作流的设计规划和调优逻辑 Jāy Līn 锦鲤 工作流搭建逻辑和原理 K 如何本地部署基础生图参数选择工作流的基本应用 Adai 基础课程 镜生 视频 x 基础教程 梦飞 基础教程 ??? 各个节点讲解和参数含义 戴志伟 基础课程 雪娴_CC 基础课程，从安装开始 Joey 实时转绘工作流 倪星宇 22 换脸换背景实践落地 早点睡觉 CT 优秀案例 三思 基础教程 晓珍 Mr.大狐? 报错解决 Duo 多吉～ 基础课程 陈旭 常用节点讲解和简单的节点制作 长风归庭 基础教程+工作流创建 ヘヘ阿甘 采样器原理与优化 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-12
ComfyUI的生图原理
ComfyUI 的生图原理主要包括以下几个方面： 1. Pixel Space 和 Latent Space： Pixel Space（像素空间）：图的左边表示输入图像的像素空间，在 ComfyUI 中，可能通过“图像输入”模块或直接从文本提示生成随机噪声图像，生成过程结束时会将处理后的潜在表示转换回像素空间生成最终图像。 Latent Space（潜在空间）：ComfyUI 的许多操作都在潜在空间中进行，如 KSampler 节点执行采样过程。图像被映射到潜在空间后，扩散过程在这个空间中进行，可通过节点调整对潜在空间的操作，如噪声添加、去噪步数等，通常由潜在空间操作模块实现。 2. 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，通常通过调度器（如 Normal、Karras 等）控制，可通过“采样器”节点选择不同调度器控制潜在空间中噪声处理及逐步去噪回归到最终图像。 时间步数：生成图像时，扩散模型会进行多个去噪步，在 ComfyUI 中可通过控制步数影响图像生成的精细度和质量。 3. Denoising UNet（去噪 UNet 结构）： UNet 模型：ComfyUI 底层依赖 Stable Diffusion，去噪过程由 UNet 网络完成，它是一种编码器解码器结构，能处理多尺度特征表示，在 ComfyUI 中去噪的每个步骤通过模型推理模块实现，调用训练好的 UNet 模型逐步将噪声图像还原成有意义的图像。 Cross Attention（交叉注意力）：交叉注意力机制在 Stable Diffusion 中尤为重要，允许模型在生成过程中融入文本提示、图像、语义信息等条件，在 ComfyUI 中通过“文本提示”和“条件输入”节点实现，可调整文本提示的权重影响生成图像的内容。 Skip Connection（跳跃连接）：是 UNet 的核心部分，能在不同尺度之间共享特征，在 ComfyUI 的节点网络中表示为中间过程数据的流转，可在不同推理步骤中查看中间生成结果并通过跳跃连接调整特定尺度上的生成效果。 Switch（切换器）：在去噪过程中的不同阶段对特征流进行控制，在 ComfyUI 中可通过修改模型的参数节点或自定义网络结构节点，对不同阶段的噪声去除策略进行微调。 4. 基础模型：ComfyUI 使用预训练的扩散模型作为核心，通常是 Stable Diffusion 模型，包括 SD1.5、SD2.0、SDXL、SD3、FLUX 等模型，这些模型通过大量图像和文本对的训练，学会将文本描述与视觉概念关联起来。 5. 文本编码：当用户输入文本提示时，ComfyUI 首先使用 CLIP 文本编码器将文本转换为向量表示，该向量捕捉文本的语义信息。
2025-03-12
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），但也有一些针对 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。
2025-03-10
ERROR: Could not detect model type of: D:\AIruanjian\AIRUANJIAN\ComfyUI-aki(1)\ComfyUI-aki-v1.6\ComfyUI\models\checkpoints\flux1-dev-fp8.safetensors
很抱歉，根据您提供的错误信息“ERROR: Could not detect model type of: D:\AIruanjian\AIRUANJIAN\ComfyUIaki\ComfyUIakiv1.6\ComfyUI\models\checkpoints\flux1devfp8.safetensors”，暂时无法明确具体的问题原因。可能是模型文件格式不被识别，或者文件路径存在错误等。建议您检查文件的完整性和正确性，确保其符合相关软件的要求。
2025-03-07
那款工具提供了风格迁移
以下是一些提供风格迁移功能的工具： 1. Comfyui flatten 光流重绘：通过改变参数可生成不同视频效果。在使用中，如果遇到人物不能变化，可以加入对应的提示词增强和调整 cfg 的权重。负面提示词一般不填，由 Unsampler 完成。old_qk 参数控制生成过程中保留原始内容的程度，设置为 1 时更多保留原始内容，更贴合提示词；设置为 0 时允许更大变化。add_noise 有助于使用像 IPAdapter 这样的风格迁移工具，因为额外的噪声可提供更多变化空间，使风格转换更显著。采样器选择方面，dpmpp_2m 适合保持视频一致性，LCM（Latent Consistency Model）采样器更适合大幅度的场景改变。 2. 辅助工具：ICLight“重打光”： 体验链接： 控制网作者张吕敏刚放出来的大杀器：https://github.com/lllyasviel/ICLight 体验地址：https://huggingface.co/spaces/lllyasviel/ICLight 可以传一张图，选择光源位置，填上提示词，一张新的有光源角度的融合背景的图就产生了。 【Zho】做好了敏神刚放出的打光模型 ICLight 的 Colab 方案：https://colab.research.google.com/drive/1pXSpTHzNhaAKFmMvhxj7Zp9781L2f?usp=sharing 。敏神这些内容都是开源的，可以在各种 UI 里用（只要有人做插件就行），当然也可以自己做成产品加上自己的一些独门绝技放大、风格迁移、动态变化等。 3. 晨然提到的 IpAdapter：IpAdapter 是风格迁移神器，一张图就可以学到草图。但不建议 weight 开太高，否则生图颜色会太像参考图。noise 可以理解为对 Prompt 放行的程度，noise 越大，提示词的比例越大。
2025-02-25
企业准备把钉钉迁移打企业微信，智能人事 审批流程 考勤打卡这些都能依靠企业微信达到吗
企业微信具备智能人事、审批流程和考勤打卡等功能。但具体能否完全满足您企业从钉钉迁移过来后的需求，还需要根据您企业的业务特点和具体要求进行评估和适配。一般来说，企业微信在这些方面提供了较为全面的解决方案，但在实际应用中可能会存在一些差异和需要调整的地方。
2025-02-10
可以将chatgpt的智能体迁移吗
目前关于 ChatGPT 智能体的迁移，相关研究和讨论表明：在较小规模的模型如 GPT2 级别上做的消融实验中，迁移效果不明显，但不能简单推断在 GPT4 级别等更大规模的模型上也会如此。大型模型可能学习到更好的共同表征并进行正确的计算处理。模型规模增加本质上提高了找到正确函数的机会，像混合模型或乘法权重更新算法就是通过加权组合的“专家”系统来工作。 同时，OpenAI 会陆续更新 ChatGPT 应用，使其具备 Assistant Agent 能力。具身智能是将机器学习算法适配至物理实体与物理世界交互的人工智能范式，以 ChatGPT 为代表的“软件智能体”通过网页端、手机 APP 与用户交互，具身智能体则将大模型嵌入物理实体，通过传感器与人类交流，强调与物理环境的交互，其行动分为感知决策行动反馈四个步骤。不同环境下有不同形态的硬件本体适应，智能算法可通过本体传感器感知环境、做出决策、操控本体执行动作任务并影响环境，还能通过交互学习和拟人化思维适应环境实现智能增长。
2025-02-09
你是福州市政府工作人员，中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞，该大会是第八届数字峰会的组成部分，需要撰写市委书记的致辞稿，需要中国移动准备哪些素材，请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容： 《促进创新的人工智能监管方法》：包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法：包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿：涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说，为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿，中国移动可能需要准备以下素材： 1. 本次大会的详细介绍，包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况，如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
作为一个想要使用AI工具提升工作效率的AI小白，我已经学习了怎么编写prompt，接下来我应该学习什么
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。
2025-04-15
学习AI怎么在工作中使用，提高工作效率，有必要从技术原理开始学习吗
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。
2025-04-15
comfyui工作流
ComfyUI 工作流主要包括以下内容： FLUX 低显存运行工作流：目的是让 FLUX 模型能在较低的显存情况下运行。分阶段处理思路为：先在较低分辨率下使用 Flux 模型进行初始生成，然后采用两阶段处理，即先用 Flux 生成，后用 SDXL 放大，有效控制显存的使用，最后使用 SD 放大提升图片质量。工作流的流程包括初始图像生成（Flux）的一系列操作，如加载相关模型、处理输入提示词、生成初始噪声和引导等，以及初始图像预览；图像放大和细化（SDXL）的一系列操作，如加载 SDXL 模型、对初始图像进行锐化处理等，还有最终图像预览。 工作流网站： “老牌”workflow 网站 Openart.ai：https://openart.ai/workflows/ 。流量比较高，支持上传、下载、在线生成，免费账户总共有 50 个积分，加入 Discord 可以再加 100 积分，开通最低的每个月 6 美元的套餐后，每个月会有 5000 积分。 ComfyWorkflows 网站：https://comfyworkflows.com/cloud 。支持在线运行工作流，从 workflow 的实际下载量和访问量来看，略少于 openart。 Flowt.ai：https://flowt.ai/community 。 绿幕工作流：包含两个组，即生成绿幕素材和绿幕素材抠图。因为 SD 无法直接生成透明背景的 png 图片，所以要先生成一张素材图，前景是重要的主体素材，背景是纯色（方便识别），选择绿幕是为了方便抠图。工作流文件可通过链接 https://pan.quark.cn/s/01eae57419ce 提取（提取码：KxgB），下载拖入 ComfyUI 中自动加载工作流进行学习。
2025-04-14
需要做一个自动化出视频的工作流
以下是一个关于自动化出视频工作流的详细介绍： 优势： 全自动化处理，解放双手。 40 秒快速出片，效率提升。 成本低廉，每条仅需 0.0x 元。 输出质量稳定专业。 DeepseekR1 保证文案质量。 还能改进，例如可以加入配套 BGM，让视频更有感染力；增加更丰富的画面内容和转场效果；使用免费节点替代付费插件，进一步降低成本；优化模板样式，支持更多展示形式；增加自动化程度，支持批量处理。 工作流程： 1. 可以在扣子商店体验，建议自己搭建。 2. 工作流调试完成后，加入到智能体中，可以选择工作流绑定卡片数据，智能体则通过卡片回复。 3. 选择发布渠道，重点如飞书多维表格，填写上架信息（为了快速审核，选择仅自己可用），确认发布等待审核，审核通过后即可在多维表格中使用。 4. 创建飞书多维表格，添加相关字段，配置选择“自动更新”，输入相关字段后，“文案视频自动化”字段捷径会自动调用工作流，生成视频。 5. 表单分享，实现“填写表单，自动创建文案短视频”的效果。 6. 全自动视频合成使用多视频融合插件，一键导出成品。但需注意节点产生的视频是异步生成，可能无法马上展现，需耐心等待几秒。 如果您还有其他疑问或需要进一步的帮助，请随时联系。
2025-04-14
coze搭建工作流调用deepseek如何把模型的输出存入到多维表中
以下是将模型的输出存入到多维表中的步骤： 1. 逐步搭建 AI 智能体： 搭建整理入库工作流。 设置大模型节点提取稍后读元数据，使用 MiniMax 6.5s 245k，设置最大回复长度至 50000，以确保能完整解析长内容网页。 进行日期转时间戳，后续的飞书多维表格插件节点在入库日期字段时只支持 13 位时间戳，需要使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化。 把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式，飞书多维表格插件目前（2024 年 08 月）只支持带有转义符的 string，以 Array<Object>格式输入，所以必须将之前得到的元数据数组进行格式转换。 添加「飞书多维表格add_records」插件，只需要设置{{app_token}}与{{records}}参数，将元数据写入飞书表格。 2. 搭建 Coze 工作流： 打开 Coze 的主页，登录后，在【工作空间】创建一个智能体。 在编排页面，给智能体编辑好人设，可先写一个简单的，然后点右上角自动优化，系统会自动补全更精细的描述。点击工作流的+，创建一个工作流。 大模型节点把 input 给到 DeepSeek，让 DeepSeek 按照提前规定的输出框架生成对应文案。 生图节点将输出给到图像生成组件画图。 结束输出时，两个输出给到最终的 end 作为最终的输出。注意在编写系统提示词时，如果需要 input 可被 DeepSeek 调用，需要用{{input}}作为参数引入，不然大模型不知道自己需要生成和这个 input 相关的结果。编排完，点击【试运行】，调试至满意后点击发布。
2025-04-14