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如何在Mac上运行comfyUI

回答

在 Mac 上运行 ComfyUI 的步骤如下：

  1. 电脑配置：MacBook Pro，M1 芯片，16G 内存，Sonoma 14.6.1 系统版本。
  2. 部署 ComfyUI：
    • 安装依赖：在终端中输入“pip3 install -r requirements.txt”安装 ComfyUI 的依赖文件。终端提示需要特定版本的 numpy 时，输入“Y”卸载当前版本，然后输入“pip3 install numpy==1.26.4”安装指定版本。
    • 启动 ComfyUI：在终端中输入“pwd”查看 ComfyUI 的文件路径，复制文件路径，替换启动命令中的相应部分，然后将命令“source cf/bin/activate && cd /Users/vina/Documents/ComfyUI && python main.py --auto-launch --listen --dont-upcast-attention --output-directory ~/Desktop”复制到终端。启动成功后，浏览器会自动跳转，但网页地址可能不对，直接在浏览器打开“http://localhost:8188/”即可使用。
  3. 管理器和资源占用插件：官方的 ComfyUI 安装包不带管理器和资源占用视图，需要从 GitHub 下载。管理器插件下载地址：https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager 。资源占用视图插件装不装均可，下载地址：https://github.com/crystian/ComfyUI-Crystools 。

此外，还有一种搭建自己第一个 ComfyUI 的方法（熟手推荐 - 自定义创建）：

  1. 创建工作空间：进入工作空间，点击自定义创建，按照以下内容配置，点击立即创建。镜像选择 lanrui-comfyui 镜像；网盘默认挂载；数据集默认挂载 sd-base；启动方式默认选择手动启动。待实例状态由启动中变为运行中后，稍等一会，点击进入 JupyterLab，选择 terminal 终端。
  2. 启动 ComfyUI：进入终端后，先参考这里配置学术加速。运行如下启动命令后按回车键，等待 1 分钟左右。（每次启动都需要输入启动命令）如果想要长时间持续运行任务，请用 nonhup 启动：启动命令“nohup bash /home/user/start.sh > comfy.log 2>&1 &”；查看启动/出图进度命令“tail -fn 500 comfy.log”；停止命令“pkill -9 -f '27777'”。当页面显示“To see the GUI go to:http://0.0.0.0:27777”，说明已启动成功。
  3. 访问 ComfyUI 界面：返回工作空间，点击实例右侧的「打开调试地址」到浏览器，就可以使用 ComfyUI 啦。

需要注意的是，在 Mac 上使用 ComfyUI 存在一些难点：

  1. 生图慢，因为 Mac M 只有 CPU，没有 GPU。
  2. 生图的大模型在 CPU 环境中不一定适配、好用。
  3. 用 Mac 生图的人少，能一起讨论的人也少，解决方案也少，需要自己摸索。
  4. 大神们在 Windows 系统里做的一键包，在 Mac 中不能用。
  5. 大神们的工作流也要做适配 Mac 的修改，需要一点点代码阅读和修改的能力。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

维纳 Vina： MacBook Pro M1 跑通二狗子的黑神话工作流-ComfyUI 新手从0到1系列

MacBook Pro，M1芯片，16G内存，Sonoma 14.6.1系统版本。[heading2]缘起[content]我是一名AI生图零基础、代码零基础的产品经理，从8.13号开始跟着WaytoAGI社区的ComfyUI共学课学习，刚开始用云平台的应用，对新手来说非常友好，节点、模型都是内置的，打开就能上手。跟着共学课程，我在云平台学习了ComfyUI的基础用法。8.19号，AJ在共学群里发了[二狗子的黑神话悟空工作流](https://openart.ai/workflows/monkey_favorable_41/-ai/YIP0875LOCw3t5K78lkr)，特别帅，我很想把这个模型跑起来。我在云平台尝试跑这个工作流，要么是环境不匹配，要么是模型太大上传到云很慢，于是我下决心要在本地部署一套ComfyUI，在本地跑起来。[heading2]Mac用ComfyUI的难点[content]我刚开始不明白，为什么AI生图领域喂饭的大神没有用Mac的，我后来在操作的过程中发现，在Mac部署确实有很多不方便的地方：1.生图慢，因为Mac M只有CPU，没有GPU。这可能是大神们不喜欢用Mac生图的最大原因。2.生图的大模型在CPU环境中不一定适配、好用。3.用Mac生图的人少，能一起讨论的人也少，解决方案也少，需要自己摸索。4.大神们在windows系统里做的一键包，在Mac中不能用。5.大神们的工作流也要做适配Mac的修改，需要一点点代码阅读和修改的能力。

维纳 Vina： MacBook Pro M1 跑通二狗子的黑神话工作流-ComfyUI 新手从0到1系列

在终端中输入pip3 install -r requirements.txt用来安装ComfyUI的依赖文件。终端提示，需要特定版本的numpy，终端询问是否卸载当前版本numpy，输入Y卸载，然后输入pip3 install numpy==1.26.4安装此版本的numpy。[heading2]启动ComfyUI[content]在终端中输入pwd，查看ComfyUI的文件路径，复制文件路径，替换启动命令中的背景色部分，然后将命令复制到终端，即可启动ComfyUI。启动ComfyUI的命令source cf/bin/activate && cd /Users/vina/Documents/ComfyUI && python main.py --auto-launch --listen --dont-upcast-attention --output-directory ~/Desktop启动成功后，浏览器会自动跳转到一个本地网页，但这个网页地址是不对的，直接在浏览器打开http://localhost:8188/这个地址，就可以使用ComfyUI了。[heading2]管理器和资源占用插件[content]官方的ComfyUI安装包是不带管理器和资源占用视图的，需要另外再从GitHub下载。推荐安装管理器插件，[下载](https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager)地址。资源占用视图的插件装不装我觉得都可以，在终端中也可以看到进度，不过资源管理插件看到的更详细，[下载](https://github.com/crystian/ComfyUI-Crystools)地址。

ComfyUI基础教程—小谈

进入工作空间，点击自定义创建，按照以下内容配置，点击立即创建（如图所示）：镜像：选择lanrui-comfyui镜像；网盘：默认挂载；数据集：默认挂载sd-base；启动方式：默认选择手动启动；待实例状态由启动中变为运行中后，稍等一会，点击进入JupyterLab，选择terminal终端；[heading5]2、启动ComfyUI[content]进入终端后，请参考[这里](https://doc-rde.lanrui-ai.com/docs/yong-hu-shou-ce/gao-ji-she-zhi/xue-shu-wang-zhan-jia-su/)先配置学术加速运行如下启动命令后按回车键，等待1分钟左右。（每次启动都需要输入启动命令）如果想要长时间持续运行任务，请用nonhup启动：启动命令nohup bash /home/user/start.sh > comfy.log 2>&1 &查看启动/出图进度命令tail -fn 500 comfy.log停止命令pkill -9 -f '27777'当页面显示（如下图所示）“To see the GUI go to:http://0.0.0.0:27777”，说明已启动成功。[heading5]3、访问ComfyUI界面[content]返回工作空间，点击实例右侧的「打开调试地址」到浏览器，就可以使用ComfyUI啦。

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2025-04-11
支持Mac的AI助手，能支持自定义大模型和智能体
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2025-03-23
配置“DeepSeek-R1”模型的 API key：基础 URL：https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3 ，填好之后，点击保存，关掉提醒弹窗。添加“DeepSeek-R1”模型。这个行为在Macbook中怎么操作，请进行指导，通过图片、文字、数据、网址等形式
在 Macbook 中配置“DeepSeekR1”模型的 API key 及添加模型的操作步骤如下： 1. 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：https://zjsms.com/iP5QRuGW/ 。 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。若提示“该模型未开通，开通后可创建推理接入点”，点击“立即开通”，勾选全部模型和协议一路开通（免费）。 确认无误后，点击“确认接入”按钮。 自动返回创建页面，复制多出的接入点名称“DeepSeekR1”。 点击【API 调用】按钮，进入后点击【选择 API Key 并复制】，若没有则点击【创建 API key】，复制并保存。 2. 配置“DeepSeekR1”模型的 API key： 安装插件：使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器，点击此链接，安装浏览器插件，添加到拓展程序：https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 。 打开聊天页面：点击右上角的插件列表，找到 Page Assist 插件，点击打开。 配置 API key：基础 URL：https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 ，填好之后，点击保存，关掉提醒弹窗。 添加“DeepSeekR1”模型。 3. 环境配置指南： 首先到 deepseek 的官网（https://www.deepseek.com/），进入右上角的 API 开放平台。若没有赠送余额，可选择充值，支持美元和人民币两种结算方式及各种个性化充值方式，并创建一个 API key（注意及时保存，只会出现一次）。 以 cursor 作为代码编辑器为例，下载安装后，在插件页面搜索并安装 Roocline 。安装完后，打开三角箭头，选中 RooCline 并点击齿轮，进入设置，依次设置： API Provider：选择 DeepSeek 。 API Key：填入已创建的 key 。 模型：选择 DeepSeekreasoner 。 语言偏好设置。 记得把 HighRisk 选项都打开，最后点击 Done 保存修改。 在聊天框输入产品需求，输入需求后点击星星优化提示词，最终得到想要的结果。
2025-02-26
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如果您在使用 DeepSeek 网页端时总是出现“服务器繁忙，请稍后再试”的提示（使用的是 Macbook），可以尝试以下方法： 1. 安装插件：使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器，点击此链接安装浏览器插件，添加到拓展程序：https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 。然后打开聊天页面，点击右上角的插件列表，找到 Page Assist 插件，点击打开。 2. 配置“DeepSeekR1”模型的 API key：基础 URL：https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 ，填好之后，点击保存，关掉提醒弹窗。添加“DeepSeekR1”模型。 3. 如果上述方法不行，还可以尝试以下替代网站： 秘塔搜索:https://metaso.cn 360 纳米 Al 搜索:https://www.n.cn/ 硅基流动:https://siliconflow.cn/zhcn/ 字节跳动火山擎:https://console.partner.volcengine.com/auth/login?redirectURI=%2Fpartner%2F5. 百度云千帆:https://login.bce.baidu.com/ 英伟达:https://build.nvidia.com/deepseekai/deepseekr1 Groq:https://groq.com/ Chutes:https://chutes.ai/app 阿里云百炼:https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1 Github:https://github.com/marketplace/models/azuremldeepseek/DeepSeekR1/playground POE:https://poe.com/DeepSeekR1 Cursor:https://cursor.sh/ Monica:https://monica.im/invitation?c=ACZ7WJJ9 Lambda:https://lambdalabscom/6 Cerebras:https://cerebras.ai Perplexity:https://www.perplexity.ai 阿里云百炼:https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1
2025-02-26
如何在MacBook上部署AI工具
在 MacBook 上部署 AI 工具的方法如下： 方法一：接入微信 1. 打开菜单中的“终端”。 2. 按照以下步骤依次粘贴代码并回车： 第一步：cd/root||exit 1 第二步：粘贴下方两行代码，等待下载完成。若有卡点，可能是服务器网络问题，可手动下载文件并上传至 root 文件夹。 第三步：rm f Anaconda32021.05Linuxx86_64.sh 第四步：/root/anaconda/bin/conda create y name AI python=3.8 第五步：依次粘贴并回车：echo'source /root/anaconda/bin/activate AI'>>~/.bashrc 3. 执行完成后，刷新重新进入终端，若最左侧出现“（AI）”字符，则部署成功。 方法二：安装 Trae 1. 科学上网，因为 Trae AI 官网部署在海外，且需要使用海外的大模型。 2. 在官网直接点击下载，Trae 会自动识别电脑芯片。 3. 对于 Mac，将下载完后的左侧 Trae 应用拖动到右侧文件夹内；对于 Windows，双击 Trae 图标完成安装。 4. 安装完成后，点击图标启动，进行简单设置，如选择主题背景和默认语言为中文，根据情况选择“Skip”选项等。 5. 选择合适的登录方式，如 Google 账号或 Github 账号（推荐注册 Github 账号：https://github.com/ ）。 方法三：选择合适的平台 目前市面上有线上和线下本地部署的两种 AI： 线上的优势为出图速度快，不吃本地显卡配置，无需下载大模型，能看其他创作者的作品，但出图分辨率有限。 线下部署的优势为可添加插件，不卡算力，出图质量高，但使用时电脑基本宕机，配置不高可能出问题。 可充分发挥线上和线下平台的优势，线上用于找参考、测试模型，线下作为主要出图工具。例如，在线上绘图网站的绘图广场上发现想要的画风，点击创作获取模型和标签，截取游戏人物底图，多次尝试不同画风得出合适的模型和组合，最后在 C 站（https://civitai.com/ ）下载对应模型到本地加载部署后开始生图。
2025-02-25
MacBook 如何搭建机器人进行日常事务操作
以下是在 MacBook 上搭建机器人进行日常事务操作的详细步骤： 搭建前准备： 硬件准备： MacBook（需能科学上网） 一部 iPhone 手机 主板 Arduino UNO R4 Wifi（200RMB） 舵机 9g（32RMB） 杜邦线，公对公 7 条（手残党可多备） （可选）八爪鱼支架（10RMB） （二选一）usbtypeC 转接头，或一根两头 typeC 的线 Arduino UNO R4 WIFI 开发板 MG90s/SG90 舵机 9g 云台支架 可选八爪鱼手机支架 杜邦线公对公 搭建步骤： 完成代码： 在 Github 上下载完整代码。 根据需求修改文件： 【必改】在 head.py 中找到填写主板串口的地方，改成串口地址（可通过主板写入的第 3 步里的小字或 Tools>Get Board Info 重新查询，复制 sn 号替换 usbmodem 后面的编码）。 【必改】查询 iPhone 的 ip 地址，填到 talk.py 里（iPhone 设置>无线局域网>点击当前 wifi 旁的感叹号>找到 ipv4 地址里写的 ip 地址）。 【必改】把 open ai key 填到 talk.py 里。 【可选】在 talk.py 里，可以修改： Openai 调用的 model。 system prompt（机器人的人设）。 机器人的音色。 录音的设置。 【可选】在 head.py 里，可以修改不对话后，等待多久恢复人脸追踪。 运行程序： 1. 在 MacBook 上按下 command+space（空格）打开一个新的终端，依次输入如下代码（每一次代码运行完以后再输入下一个），全部完成后，关闭端口。 2. 将 iPhone 的屏幕关闭时间设置为 5 分钟或永不。 3. 打开 iPhone 的 pythonista 并复制 face.py 的代码进去，运行。注意：每一次如果需要重新运行 pythonista，请先杀后台再运行，否则会因为端口已经被占用而无法播放声音。 4. 找到下载下来的 AIinhindsightGPTEmbodimentRobot 文件夹，control+单击文件夹，选择最后一项“新建位于文件夹位置的终端端口”。 5. 将 arduino R4 与 MacBook 相连，在终端中输入以下代码，运行后程序会申请一次摄像头权限，点击允许，然后出现运行失败，再运行一次即可。这个程序一旦运行，无法自然退出，建议直接拔掉 R4 的线或者终端输入 control+c 或者直接关闭终端，但多强制退出几次以后运行就会卡住需要重启或清进程。 6. 再次在 AIinhindsightGPTEmbodimentRobot 文件夹，control+单击文件夹，选择最后一项“新建位于文件夹位置的终端端口”，在终端中输入以下代码，运行后程序会申请一次录音权限，点击允许，然后出现运行失败，再运行一次即可。如果运行中出现任何报错，将本文档，代码，报错信息给到 GPT4，让他帮助你就好~可能是有一些库没有预装。 7. 把 talk.py 的终端放在最前面你能看到，出现 recording...的时候就可以说话了。 8. 三个程序同时运行、iPhone 和 MacBook 在同一 wifi，iPhone 没有调静音的情况下，就可以正常对话啦。
2025-02-25
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
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
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，可想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，将 stable diffusion 流程拆分成节点，实现更精准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，启动和出图速度快。 2. 生成自由度更高。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 能搭建自己的工作流程，可导出流程并分享，报错时能清晰发现错误所在。 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。 官方链接：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 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，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。默认情况下，训练结果直接保存在 ComfyUI lora 文件夹中，训练后只需刷新并选择 LoRA 就可以测试。
2025-04-13
comfyui漫画工作流
ComfyUI 漫画工作流包含以下内容： 1. 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，背景为纯色（方便识别），选择绿幕是为了便于抠图。工作流文件链接：https://pan.quark.cn/s/01eae57419ce 提取码：KxgB 2. 动画工作流： 啊朔提供的动画工作流文件，如：
2025-04-13
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构建 ComfyUI 动画片工作流的步骤如下： 1. 打开 Comfyui 界面后，右键点击界面，找到 Comfyui LLM party 的目录。您可以学习手动连接节点来实现最简单的 AI 女友工作流，也可以将工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻提示词工程实验。 2. 从 ollama 的 github 仓库找到对应版本并下载。启动 ollama 后，在 cmd 中输入 ollama run gemma2 将自动下载 gemma2 模型到本地并启动。将 ollama 的默认 base URL=http://127.0.0.1:11434/v1/以及 api_key=ollama 填入 LLM 加载器节点即可调用 ollama 中的模型进行实验。 3. 若 ollama 连接不上，很可能是代理服务器的问题，请将 127.0.0.1:11434 添加到不使用代理服务器的列表中。 此外，还有以下相关工作流搭建的信息供您参考： 1. 搭建艺术二维码工作流：打开 ComfyUI 导入相应工作流。工作流所用到的节点包括大模型节点（可选择如 AWPainting、primemixanything、xxmix9realistic v40 等，并提供了相应链接）、关键词节点、Lora 节点、ControlNet 节点（选用 qrcode_monster V2 版本，下载链接：https://huggingface.co/monsterlabs/control_v1p_sd15_qrcode_monster/tree/main/v2 ）、采样器节点（Step 选择高步数，35 50 即可，采样器默认的 euler a/dpmpp 2m sde ）。 2. 搭建 ComfyUI 基础工作流：从零开始搭建时，首先准备加载大模型的节点，在工作区鼠标右键点击，选择 Add Node > 选择 loaders > 选择 Load Checkpoint，并选择对应的模型。然后加载 Conditioning（条件），在工作区鼠标右键点击，选择 Add Node > 选择 Conditioning > 选择 CLIP TEXT Encode，输入正反向提示词。添加采样器时，部分参数设置与 WEB_UI 有所不同，如 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。
2025-04-13
comfyui如何本地安装
以下是在本地安装 ComfyUI 的详细步骤： 安装方式有两种，分别是安装到本地和安装到云端。本部分主要介绍本地安装方法。 本地安装方法： 1. 命令行安装： 这是普适性最强的方法，安装后二次遇到问题的概率相对较低，但对于不熟悉命令行以及代码的用户来说，可能会有一定的门槛。 ComfyUI 的源码地址在：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，安装方法写在了 Readme 中。您也可以按照 Readme 文档进行操作。 如果会 Git 请在 Terminal 运行以下代码： 如果不会用 Git，推荐使用 Github 的客户端（https://desktop.github.com/）拉代码。 下载并安装好 Github Desktop 后，打开该应用。 然后打开 ComfyUI 的 Github 页面（https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI），点击右上角的绿色按钮，并点击菜单里的「Open with GitHub Desktop」，此时浏览器会弹出是否要打开 GitHub Desktop，点击「是」。 GitHub Desktop 会让您选择一个保存位置，按需调整，然后点击确定。看到下方特定界面，意味着完成了代码同步。 2. 安装包安装： 这种方法安装比较简单，下载就能用。 ComfyUI 的官方安装包：目前仅支持 Windows 系统，且显卡必须是 Nivida。下载地址是：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases ，只需下载最新的版本，解压就能使用。 安装完成后： 1. 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 2. 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 3. 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。找到您已经安装好的 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。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-04-10
我自己想做一个英语背单词的游戏，让AI写出Markdown代码运行后，发现问题很大，但是我有不知如何修改这些代码。所以我觉得自己应该懂Markdown 代码语言。但是我不知道Markdown是最适合的编程语言吗？
Markdown 语言不太适合用于编写复杂的英语背单词游戏。虽然 Markdown 简单易用，常用于文档格式化，但在实现游戏逻辑和功能方面存在较大局限性。 如果您想开发英语背单词游戏，更适合使用编程语言，如 Python 等。在处理代码问题时，您可以参考以下方法： 1. 对于编程小白，向 AI 提供代码范例，尤其是新进入代码节点的 IDE 中的范例，减少对 AI 所写代码的改动。 2. 向 AI 说清楚输入变量与输出变量的类型。 3. 说明与工作流中匹配或想要的变量名称，以减少二次修改。 4. 列出输入变量的具体书写形式，对于复杂形式可使用特定方法获取。 5. 说清楚代码要实现的功能，复杂功能尽量将运行逻辑描述清楚，多用变量名称指代涉及的变量。 如果代码运行效果不尽人意，可把当前的代码、输入变量、预期结果提供给 AI，并告知错误的结果或者报错信息，让 AI 帮忙寻找问题并提供修改方案。提问时可参考以下方式： 以上是我目前的 python 代码，我的输入变量。 但是代码运行后的实际结果却是。 另外，在游戏开发与修改过程中，还需注意文件的存放要求、功能优化、平台上传等方面的问题。例如，三个重要文件需在一个文件夹，本地内置图像、音乐等也需在同一文件夹。游戏功能可增加关卡、调整金币获取和技能点花费、解决 Bug 等。研究将游戏发布到 4399 开放平台时，需注册、实名制，审核较严格。获取游戏素材可从官网免费下载或淘宝购买抠好的素材。
2025-03-18
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
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
对于家庭用的私人部署 deepseek 电脑配置，在 5 万元以下的预算，以下是一个推荐配置： CPU：Intel Core i913900K 或 AMD Ryzen 9 7950X 主板：选择与所选 CPU 兼容的高端主板，如华硕、技嘉等品牌的 Z790 或 X670 系列 内存：32GB 或 64GB DDR5 高频内存 硬盘：1TB NVMe M.2 固态硬盘作为系统盘，再加上 4TB 以上的机械硬盘用于数据存储 显卡：NVIDIA GeForce RTX 4070Ti 或 AMD Radeon RX 7900 XTX 电源：850W 及以上的高品质电源 机箱：选择散热良好、空间宽敞的机箱 请注意，电脑配置的选择还需要考虑您的具体需求和使用场景，以上配置仅供参考。
2025-03-17
ai是啥运行原理
AI 的运行原理主要包括以下方面： 1. 模仿人类智力活动：是一种模仿人类智力活动的信息处理系统，通过训练能够还原人类思维系统，从而实现对人类智力活动的模仿。 2. 深度学习和大数据技术：通过深度学习、大数据等技术，在一定程度上能够“自主创作”。这种创作方式是对人类学习、创作和表达过程的学习，其创作过程与人类智力活动在某种意义上高度相似，反映出人类干预和控制的烙印。 3. 特定的技术架构：例如 FLUX.1 AI 的工作原理基于混合架构，结合了变换器和扩散技术，能够根据文本提示生成准确的图像。它采用尖端技术，如流匹配和优化，以生成高质量图像。 4. 基于数据学习：如 GenAI 是通过大规模的数据集训练深度神经网络模型，学习各种数据的规律和特征，实现对输入数据的分析、理解和生成。
2025-03-10
我有个计算流体力学相关的数值模式，代码是C++写的，几万行，有多个文件，各个文件之间是相互关联，现在想对代码的运行效率、代码规范等进行优化升级，有什么AI工具推荐
目前在您所描述的这种对大规模、相互关联的 C++代码进行运行效率和代码规范优化升级的场景中，暂时没有特别直接适用的 AI 工具。不过，您可以考虑使用一些传统的代码分析和优化工具，例如： 1. ClangTidy：这是一个用于 C++代码的静态分析工具，可以帮助发现代码中的潜在问题，并提供一些改进建议。 2. Valgrind：用于检测内存管理错误和性能问题。 同时，您也可以利用一些代码版本管理工具，如 Git，来更好地跟踪和管理代码的修改。
2025-03-08