comfyui怎么添加禁用组
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06:24查看AI文稿AI文稿大伙好啊，接着呢，说一下 comui 这个工作流的两个进阶小功能啊，好久没讲这个进阶了，那么第一个小功能是什么呢？比如说咱们的工作流当中啊，有几块哈，有几块节点完成的是相同的功能， 那比如说哈，这个骨骼检测这块，大家看好，这里边我有几个骨骼检测的节点，是吧？分别是 s d pulse 啊，还有这个 open pulse， 还有这个 y animate 啊，这个骨骼检测。 好吧，那么这三个骨骼检测呢，达到的效果都是一样的啊，就是检测我们图片或者视频当中的这个骨骼图，对吧？那么这里边为什么说它呢？就是我们在用这个 one animate， 是 吧？做这个骨骼迁移的时候，或者说这个人物编辑的时候，大家有没有发现，有些人做的效果很好，有些人做的效果不好， 对吧？为什么呢？很大一定程度上取决于我们这个骨骼啊，这个骨骼图的绘质哈，各位， 那么这地方如果大家不熟悉呢，也无所谓啊，这个后期我会有专门一起讲这个 animate 进阶啊，会专门提到骨骼这一块。那么今天我们先举个例子啊，大家看哈，我这里边先准备一个小姐姐跳舞的这个图片，然后我分别用 sd pulse， open pulse 和 one animate 去做骨骼检啊，检测哈，大家看一下效果， 先说一下他们优缺点哈啊， open pulse 最快好吧，然后单人的效果， sd pulse 和 one animate 的 效果一样，然后呢， sd pulse 的 速度稍慢哈，大家看 第一个小姐姐跳舞这种复杂的姿势， s d pose 这种 body 模式啊，都检测出来了，全身检测的时候包括脸和手，检测出来了 s d 啊，这个 s d pose 啊，不是 s d 啊，这个 open pose 大家看 open pose 这一块基本上就没检测出来。 one animate 这一块大家看也检测出来了 好吧，所以效果来说，对于单人来说， s d 和这个 animate 都挺好的，是吧？最差的是这个 open pose， 但是 open pose 快 啊，最通用最快。然后呢，再换一个多人的 来看一下，效果出来了哈， s d post 都行， open post 基本就崩。 animate 只检测出一个人，大家看出区别了吧。所以说用这个 animate 做这个视频的时候，有些人的视频效果好，有些人的视频效果不好，有一定程度上取决于这个知识图的检测哈。 好吧，但是今天这个不是重点啊，我只是说一下后期会有专门的视频说啊。那么今天讲的第一个进阶功能是什么呢？就是如果在大家的工作流当中，有这么两块，一块是用这个 啊 animate 骨骼检测，另一块是用这个 sdpos 进行骨骼检测，对吧？那么根据我们不同的使用场景，可能会做切换是吧？这里边列出的只是两个具有相同功能的两个节点组，不管是这个骨骼检测还是其他的也好，我只是拿来举例子，那么大家看啊，第一个功能就是这个 switch 切换啊， 大家看选择这个，这是 com 原声的好吧，切换它有两个输入项为假时，一个为真实，一个那么真假在这里，下边有一个开关 shift， 好吧，它有两个输入哈，然后一个输出。那么怎么去用呢？大家看下边举例子是吧？当假时，把上边的这个 one animate 它的结果输过来，当为真实，把 sd open pulse 啊，把 sd pulse 啊这个结果弄过来，那么用哪个呢？这里边有个开关哈，大家看我把它， 我把这个位置往出一抻，好吧，选择一个叫布尔值，大家看这个是不是就把它抻出来了，对吧？那么现在我就可以通过这个布尔值，当它为真实，是吧？大家看为真实，是 sdpos 是 吧？我运行一下， 结果就是 sdpos， 那 么当它开关我切换为假时，用的就是上边这个 y animate， 大家能看出效果吧，对吧？第一个小功能就是这个开关切换啊，它能在我们工作流当中，是吧？这可以叠加啊，然后呢，让不同功能的组，是吧，通过开关去切换这个结果， 好吧，这是第一个小功能啊，这个 speech 第二个小进阶功能是什么呢？大家看啊，很简单啊，我不知道大家有没有看过其他博主的工作流做的很好玩啊，也做的很工整。然后呢，比如说我这是一个组 打组，这个功能大家应该都会了，是吧？我全选上，然后呢，这里有个警号，摁一下，打一个组，起个名字，我起个一下边这个，我也打一个组， 起个名字为二，那么是吧，有些博主是吧，工作流做的特别规范的时候，是吧，他可能会为这些主设置一个开启或者关闭的开关，对吧？ 比如说这个 animate 有 这个运镜的，是吧？ uni 三星运镜的功能，你想要就开开，不想要就关闭，对吧？大家应该知道这个，但是他是单独设置的，那么这个功能怎么用呢？大家看啊，首先你得安装一个插件，这个插件地址在这里，然后呢名称是这个哈，那么呢，这里边有一个节点叫做什么呢？ fast group， 我 选下边这个了哈， fast group， bypass 啊， bypass 是 吧？大家看，我把这个节点选出来之后，是吧？大家看好，它默认有一个开关是控制我这两个组的，是吧？比如说第一个不想要了，点击 no， 它就关闭了，是吧？第二个我不想要了，点击 no， 是 吧？下边这也关闭了， 对吧？但是呢，是吧，这个不是特别的禁忌哈，大家看，我是一个组控制这所有的，对吧？那我的工作里有可能有一个组控制这所有的，对吧？那我的工作里有可能有一个组，控制这所有的组都放进去，那么怎么办呢？大家看啊， 我一个一个去控制，大家看，怎么看啊？啊？大家看怎么办哈，就是在这个节点上边右键然后有一个属性，这里边属性有一个按颜色匹配，有一个按名字匹配，那我首先按名字匹配啊，比如说 match title 选择一下，那么匹配谁呢？我上边的主命名为一， 大家看，这个开关只单独控制这个主，下边主他控制不了，好吧，那我接着复制出来一个，好吧，在这里啊，我这个属性找到按名字匹配，他匹配的是二啊，说错了， 二。那么这样呢，我就有两个单独的开关，看着吧，第一个只控制一，第二个只控制二， 第二个我只控制二，那么他还能用颜色去匹配哈，大家看，我右键点击属性匹配颜色，那我选择红色，对吧？但是大家注意哈，如果大家之前选择过按照名字去匹配，记得把这个名字先消除掉，不然他又按照颜色又按照名字去匹配，就容易混乱。 他看这个我是按颜色红色去匹配，是吧？那么大家看好能看到吧，下边有开有关，那么这个呢？同样啊， 同样哈，我让他用颜色去匹配，那么匹配的颜色就是绿色，我其实大家就是用名字去匹配吧，但是大家注意哈，这个位置为啥他没有了呢？因为我又按照名字去匹配，又按照颜色去匹配，他俩还匹配不上，所以呢，我按照颜色匹配的时候就把名字去除，大家看 他呢，就控制上边这一个。好吧，两个小功能进阶哈，一个是这个节点关闭，一个是这个切换的，还有一个是节点组的控制啊，单独控制哈。
5绘世玩家
03:58查看AI文稿AI文稿nano blender 出来了啊，这个视频主要把 nano blender 还有 nano blender pro 做一个对比，一共做了十二组的图片，一起来看一下它有什么区别。首先呢，这是第一组图片， 那么这里是它的提示词，这组提示词主要是来测试它的复杂属性，还有嵌套空间。那么这个提示词里面有一句话是，右边是一个绿色的玻璃球，它位于黄色的木托盘的外面，但是呢，可以看一下， 我们是二，他把玻璃球放在了木托盘的里面，但是右边这个 pro 就 放到了外面，这是第一组的效果。这个是第二组提示词，主要是用来测试他的精确技术，还有几何逻辑。这里面的提示词是三个蓝色的正方形，但是呢，在 pro 里面他画出来了四个。 这是第三组图片，主要是用来测试它的微距材质，还有结构逻辑。这两个呢，效果基本上都可以，悬浮的间隙也是非常干净的，没有奇怪的连接物，这个拉丝的质感也是非常逼真的。第四个主要是用来看一下引擎盖上的反射有没有对应的扭曲变形， 还有下面的水坑是不是符合透视。这两个呢，效果也都是很不错的。这是第五组，主要是用来测试它的近战的物理交互。 咱们在提示词里面可以看到啊，剑刃被右边其实用盾牌撕撕抵住，这二这个图并没有抵住，而是穿透了啊，所以说他这个效果并不好，但是这两个图片的手指的融合效果都是比较好的。这是第六组图片， 主要是测试反常识推理。 nano 二的构图出现了一些问题啊，它出来了两个图片，而且在这两个模型对于理解它的种子像气球一样充满了氦气，理解的是不一样的。 nano 二直接是在种子周围加了一圈氦气， 但是 pro 是 直接把氦气替换成了种子。但是第七个主要是看他能不能理解一些抽象的概念。这里面有一句提示词是破碎的表盘碎片，正反重力的从地面飞回表壳，大家可以看一下 pro 的 碎片里面掺杂了两个完整的表壳，这个效果来说并不如二的效果好。 下面是第八个图片，用来测试一张图片中有两个风格，可以看一下提示词，主体的猫和桌子是一种风格，它的背景是一种风格， 出来的效果是更加明显的，因为它的背景是有些暗的，有一个明显的明暗的分界。下面是第九个，用来测试他的文字以及排版。别看出来它的效果都是没有什么问题的，那下一个是第十个，用来测试他的专业图标过键 都没什么问题，他都能很好理解剖面解析还有箭头指示这样的图标逻辑。第十一个是用来测试他的刻板印象，那提示词写的不要在画面中表现出明显的性别特征，不要有特定的种族标志， 因为如果默认让模型生成 ceo 的 话，大概率是千篇一律的。白人中年男性就是为了测试他如何处理无明显性别特征这条指令。最后最后还做了一个过度安全测试，这是他的提示词， 我们在提示词里面严格约束，没有任何暴力或流血画面。狼没有碰到小红帽二没有给我们进行生成，这个是 pro 也没有给我们生成，虽然咱们在提示里提到没有任何暴力，还有流血，但是呢他为了安全拒绝了访问，所以说他这两个模型都有一些过度的安全保护。 但是我们在这个竞技广场里面调用这两个模型，大家可以看一下这个调用的是 none 不 none 的 二，它是可以生成的，而且在下面这个 none 不 none 的 pro 也是可以生成的。最后测试下来，二对比 pro 并不是一个大的升级，但是有一点 二的出图速度明显是比 pro 快 很多的，所以说他可能是一个轻量化的模型，或者是用了一些加速方式。目前在官网如果使用的话，他默认调用的就是 number 二，大家可以看一下这正在加载 number 二， 如果是 a s 六六的话，直接在这里切换到 number 二就可以了，这是他的两种使用方法，大家可以去测试一下。好，这期视频就给大家介绍到这里。
80遇见AI
08:15查看AI文稿AI文稿大伙好啊，今个呢，我们继续说这个 ltx 二点三的视频优化哈，呃，大家先看一下这几组跑出来的结果，分辨率是七二零乘幺二八零，大家看好走开 第一组，第二组大家看，好好看星啊，快来一起玩啊，大家能看好第二组已经有运镜，有人物运动了，而且是跑步，对吧，大家看人物的脸没崩是吧，语句也正常。再有第三个， 大家跟我一起来运动啊，大家能看出来啊，第三个运镜幅度特别大，人物也一直在动是吧，就这个人物的大幅度运动，正常情况下就应该崩了，但是这个视频是吧，目前还是处于一个可用的状态啊，那么怎么做呢？大家看啊，首先呢， 需要安装一个节点啊，这个节点我先翻译回来哈，大家看，这个节点的作者呢？在这里节点的名字叫做十 s comfy nose 啊，那么大家安装呢，可以通过地址安装，也可以下载到本地去安装啊，那么安装很简单，各位，但是呢，这里边有一个可选项啊，在这呢， 好吧，有一个可选依赖项啊，它能提升啊这个人脸边界框检测的精度。 有这么一个依赖啊，可选依赖，那么这个可选依赖怎么安装啊？大家来到 comui 的 安装目录，找到这个 python 这个文件夹，进去之后，在上面地址栏这里边输入 cmd， 这样呢，它就会在当前文件夹地址啊这个位置打开一个命令行窗口，然后大家把这个命令粘贴进去， 好吧，解释一下哈， python 点 exe 调用的是当前目录下的这个 python 点 exe 文件后边杠 m 是 使用模块，哪一个模块呢？ p i p 模块好吗？后边跟的是 install 安装命令，再有后边是这个，呃，依赖的名字 很简单吧，各位，把这个粘过来直接安装就行了，但是这个安装可能需要一点时间哈，因为它这个网络问题，可能需要一点时间。安装好之后哈，各位 先介绍一下这个节点的主要作用，就是提升人物的一次性，然后提升视频的质量。先说这么多啊，然后大家看啊， 整个呢，我这个工作流是用它官方给的工作流。大家，这个节点安装完之后啊，大家看啊，节点安装完之后，来到 custom node 当中， 找到这个十 s， 然后 comfnotes 这里边有一个 workflows， 这里边就有它的样例工作流哈。呃，我用的是这个，各位，最新的这个，然后它拉进来之后，我把它的工作流做了一些修改啊，就是说白了替换一下模型，然后把一些用不到的节点删掉，然后最后组成了目前的这个工作流。 各位，然后呢？直接看结果啊，我先说下结，我先说下结论啊，各位，这个视频就是用他的这个节点和工作流跑出来的老演员，提示词是这个女孩对着镜头开心的跳，大家能看出来是吧？ 然后右边这个是用原来的工作流，就是普通的 l t s 二点三 i to v 的 工作流，但是这里边都加了这个奥尼啊， n f t 这个 laura 啊，这个 laura 上个视频讲过了好吧，强度是二点零，两个都加这个 laura 的， 然后强度都是二点零。大家看好原来的 这个 l t s 二点三工作流产出的视频，这个人物当运镜和大幅度运动的时候，各位，大家能看出来人其实已经崩了， 对吧？或者崩的没那么明显，对吧？然后你再看这个，这个呢，你说他画面质量有提升吗？他有提升，大家看左右，你是能对比出来的，但是镜头一拉远，各位，镜头一拉远，人物在大幅度运动，他还是崩。 好吧，各位，也就是说这个节点用在我们的工作当中，能不能提升画面质量呢？他是能的。但是各位哈，但是 在我们运镜大幅度的时候，人物动作大幅度的时候，其实他有提升质量，但是最终的结果还是一和二两个视频都不可用，因为他都是崩，虽然你 你提升质量了，但是你结果是一样的，还是崩，还是不能用，对吧？所以刚开始我用到这个节点时候，用到这里边，我就感觉和原来的其实有提升吗？有，但是没有那么明显的提升，我就准备放弃了。但是呢，各位，但是啊，重点在，但是啊，大家看好，我把这个网页往下拉， 它里边儿说了一个什么呢？这里边儿有一个彩样器啊，就是这个彩样 lts 啊， tiled simple， 对 吧？它有一个放大的这么一个彩样器，在工作流当中，在二彩这个位置，大家看啊，在这个位置，这个彩样器解决的问题是在我们二彩放大的时候，各位，它能解决大范围的颜色漂移，以及啊 色彩一次性的损失，对吧？各位，他有这么一个东西在这哈，呃，就是他二彩的时候有一定的优化作用，所以呢，我就想到一个这么个问题啊，我们之前讲过这个 l t s 二点三的优化，各位如果看过早期视频应该知道啊，他里边有这么一个模型， 叫做补帧的放大模型，然后和我们这个二倍放大模型连用的时候，各位，他的效果非常惊艳，对吧？如果大家不知道可以往前看一看啊，他的效果是非常惊艳的啊。然后之前也说过一种折中的方案，就是在这个帧率的这个位置，直接好用 二倍的帧率，比如说当前二十五，我们用五十帧的这个帧率去生成最后的视频，这样呢，可以不用这个补帧插件的时候，有一个什么问题呢？ 就是人物虽然画面有提升，但是语音和这个视频他对不上，所以呢，我们最后才有这么一个折中方案，就是入视频的时候，在视频开始的时候直接输入五十帧，但是实际上这么做啊各位，他的效果并不如这个直接上来补帧放大模型的效果好，对吧？这个事先说过了哈，然后 刚上来就五十帧的时候啊，在一踩那个阶段也会额外的消耗很多资源哈，但是哈，大家看哈，就是这个插件，它里边的这个节点，就是二踩的时候它用的这个节点。各位，它里边有一个参数啊，叫做 audio pass， 有 两个参数，一个是 pass through， 这个它的作用就是我二踩的时候用的是一踩之后的音频，二踩不三啊，二踩的时候也就放大时候那个音频不参与采样， 然后还有一个功能是这个啊， carrying， 也就是说我们二彩的时候，视频和音频一起进入采样器好吗？各位，它有这么一个功能啊，再有这个节点本身就一定程度上了解决了二彩的时候这个不一致的问题好吗？各位，所以呢，这两种视频大家看啊， 一个是这个 audio pass 啊，这个参数选的是 pass through 是 吧，用的是原音频的时候，另外一个 audio pass 选的是通过啊，这个采样器啊，二彩音频，好吧，大家可以看啊， 首先呢，这两个结果都是使用了这个呃，补帧放大模型之后的效果，这个就不多解释了，各位，补帧放大模型出视频的效果确实好，各位，但是呢，之前的问题就在于他的口型和视频对不上，但是大家看啊，现在产出的效果， 你以为你是王祖贤啊，这个是音频和视频一起进彩器的效果啊，感觉是对上，但是还差一点点啊，那么左边这个视频大家看啊，他就是啊，医采之后的声音，不过彩器直接输出啊，大家看， 因为我们之前做过这个测试啊，你看什么看呢？你以为你是王祖贤呢？大家能看到吧，完全能对手，对吧，各位，也就是说啊，当这个参数啊，等于 pass through 的 时候，各位用的是一踩的声音， 二踩的时候进入这个放大和补针双模型放大，各位，他之后的效果是吧，已经挺好了吧，那么往下看，这个刚才已经演示过了，大家现在听听声， 好开心啊，快来一，大家看到了吧，完全能对上对吧？下边这个其实也是哈， 大家跟我一起来运动啊，大家能看到是吧，实际上这几组视频它的产出帧率是五十帧啊，各位，但是呢，比视频直接输入五十帧的效果要好，因为它毕竟是在模型层面上进行的二次放大和二次补帧。好吧，各位， 呃，这个呢，算是一个意外惊喜啊各位，本来呢，这个节点发现就是向右边这个效果之后都想放弃了，但是啊，呃，可以说是意外惊喜吧，把这个加上之后发现能解决我们之前解决不了的问题。好吧，就是把这个 浅空间补帧这个模型融入到最后的结果当中了，而且效果还不错哈，推荐大家试一下。
24绘世玩家
30:48查看AI文稿AI文稿这是一个不限次数生成图片和视频的 ai 工具，这就是地表最强 ai 生产力工具 comfy 九点五破线版，这个大版本的更新完美攻克软件安装难，工作流、报错地点，全程开源，纯免费，无积分， 无任何隐形消费，全系原声中文界面，内置海量工作流和主流模型整合包，解压紧用无脑安装，最低支持一零六零显卡一键搞定电影级 ai 视频高清声图、三维建模、 ai 音乐制作整合包是什么费呢？ 这些这些，这些都是 ai 生成的。自二零二三年以来， ai 绘图软件 superfuture 的 发展势不可挡，各种各样的衍生模型插件百花齐放，现如今生成像这样的 ai 视频完全不在话下。那么 我们就一起跟随着时代的脚步，一起探寻 step diffusion 的 kufui 到底该如何使用吧。大家所熟知的 web ui 和 kufui 其实都是属于 step diffusion， 而 web ui 主要是基于 gradu 酷开发的浏览器界面， comf ui 则是使用图形节点、流程图设计而用于稳定扩散的用户界面。这边我们将 comf ui 和 web ui 的 优缺点列出来，方便大家做个对比。首先我们来看 web ui 这块，它的优点是简单易学，并且操作较为基础与简易， 而它的缺点是不利于长期管理。那么这是什么意思呢？当你在深度学习完 web ui 的 高阶内容后，你会意识到，如果使用的是 comui， 那 么将节省两到三倍甚至更多的时间。其次，在插件过多时， web ui 会显得非常的臃肿以及操作费时，那么接下来我们看一下 comui， 这边我们可以看到 kufui 对 配置的要求较低，这同时也意味着降低了 ai 绘画的门槛，方便更多的小伙伴加入进来。那么它的优点其实是节点更异于管理，有较强的自主性，我们可以根据个人需求来组装属于自己的工作流。 并且在未来， kufui 将逐渐与 webui 在 应用层面拉开距离。比如前段时间的 s d 三或者国产最新的颗粒大模型， 都是第一时间在 cf ui 里可搭建工作流并使用的。而对于 web ui， 这些最新的模型与插件往往得过一阵子才能时装，甚至直接不时装。 所以使用 cf ui 也意味着你能够更早地使用到最新的模型与插件。而 cf ui 的 缺点是初期不好上手， 但我相信在你学完了本套课程后，一定能够完全掌握康复语言的基础操作。除此之外，过去我们知道有许多软件，比如 blender、 达芬奇、 ue 等等都是使用节点式工作流， 因为他们有极强的自主性与可模块化，许多头部公司的顶级团队使用的都是节点式软件。那么康复语言除了上述优点之外，我们在使用时还可以非常方便的套用他人分享的工作流，即刻便可实现相同的效果， 节省了非常多的节点部署思路的思考时间，以及从单个节点构建成工作流的部署时间。好的，那么接下来介绍一下课程概览。本套课程共分为两个部分，一到六节为基础部分，其中包含了 comfuly 的 配置要求以及如何安装与部署、 界面导览与原理介绍文声图以及提示词的语法，之后还会聊聊 a i g c 的 相关网站以及模型下载，最后还有图声图以及高清修复的过程。那么从第七节课到第十三节课属于进阶部分，先后会讲解 control 内及其诸多预处理器的使用方法以 习使用场景，之后还会教大家 ipad 及其强大功能的应用。随后我们还会学习最基础的 ai 视频生成原理，而在最后我们将结合前面所学的全部知识，一起来做一个 ai 视频换脸转会。那么你还在等什么？赶紧点开下一期视频开始你的学习之旅吧！ 欢迎来到 comfui 系列教程的第三节，那么在本节课中，我们将一起了解 comfui 的 主界面以及各种参数到底代表了什么。最后我们将学习 stable fusion 生成图片的根本原理。好的，我们打开了秋月大佬的会式启动器后，点击一键启动。 经过一段时间的等待后，我们便来到了 comfyui 的 主界面。那么我们在面对 comfyui 这个完全陌生的软件时，我们要做的就是初步了解每一个模块的大体含义。那么接下来我带着大家过一遍。首先是操作方式，我们可以通过鼠标的滚轮来控制画面的缩放， 按住鼠标左键，我们可以拖动我们的仕途。点击鼠标右键，我们可以看到有非常多的栏目，这边我们可以试着点击新建节点，随后我们可以看到有非常多的节点可以供我们选择。好的，那么之后我们再来说一下快捷键，生成图片的快捷键是 ctrl 加 enter 框选节点的快捷键是按住 ctrl 加鼠标的左键。移动框选目标的快捷键是按住 shift 加鼠标的左键。 这边我们在框选完后，如果不按住 shift 直接进行拖动的话，我们可以看到此时只有单一节点进行了移动，剩下的快捷键我都放在这了，小伙伴们可以暂停观看。 好的，那么接下来我带着大家一起来解读一下这个默认工作流。首先在这边我们可以看到有个叫 checkpoint 加载器的东西，这个节点的主要作用是加载扩散模型，也就是我们常说的大模型。 此外，该节点还提供适当的 ve 以及 clip 模型，具体它们是什么我们带回讲。我们顺着 checkpoint 加载器的节点连线，可以看到这里有两个 clip 文本编码器，在这里我们可以看到它们的输入都是 clip， 而它们的输出都是条件。那么究竟什么是 clip 模型呢？ clip 全称为 contrasted language image pre training， 是 由 open ai 公司在二零二一年发布的一款多模态与训练神经网络模型。 clip 模型的作用是理解我们输入文字的意思，比如我们输入 one go 生成的是一个女孩，而不是太阳， 这就是 clip 的 作用。接着我们顺着 clip 文本编码器的条件输出看过来，连接到了 k 采阳器上。这边我们可以看到 k 采阳器一共有两个关于条件的输入，一个是正面条件，另一个是负面条件。那么这代表着连接着正面条件的文本编码器内的提示词为正面条件提示词， 也就是我们常说的负面提示词。好的，我们把目光重新回到 k 采阳器内， 我们可以看到除了正面条件以及负面条件外，还有两个输入，分别是模型以及 latent， 那 么模型则是连接着刚才的 checkpoint 加载器，也就是我们的大模型。那么这个 latent 究竟是什么意思呢？ latent 通常是指前空间，可以理解为 static fusion 内部流程中的图像格式。如果将图像作为输入，则需要通过 v i e 编码将其转化为 latent 数据 在最后输出时，也需要通过 ve 解码将其转化为像素空间，也就是我们最终看到的图像。这边我们可以看到 k 太阳器的阶连接着一个叫做空阶的节点，这个节点内共有三个参数， 分别是宽度、高度以及 p 四大小。宽度和高度决定了我们最终生成图像的尺寸，而 p 四大小则代表着每生成一次将出多少张图。比如说我们将 p 四大小改为三，高度改成七百六十八。 最后我们按 ctrl 加 enter 进行生成。好的，这边我们可以看到一次性生成了三张图像，也就是我们 p 四数目的图像。接下来我们继续看 k 太阳器的其他参数。 首先是随机种，随机种的值我们一般称为种子值，每张图都有专属于他的种子值，我们也可以理解为种子值，就是图片的 id 号码。接下来是运行后操作，点开后我们可以看到一共有四个选项，分别是固定、增加、减少、 随机。如果选择固定，则在你生成完后，种子值会保持不变，方便你进行其他的调整与操作。那么接下来就是采样步数，采样步数越多，计算机的运算时间越长，在大多数的情况下，我们的采样步数保持二十到三十步即可。接下来是 c f 居值，该值的意思是提示词引导系数， cf 居值越高，则代表着生成图像与提示词之间的联系越紧密。 cf 居值越低，则代表着提示词对生成结果的影响越小。不过过高或过低的 cf 居值都会给图片带来不好的影响， 所以我们一般保持适中的 cf 居值即可。接下来是采暖器和调度器，我们可以理解它们为图像的生成方式，如果我们将其他参数比作是食材， 那么它们则是烹饪方式，不同的烹饪方法当然会带来不一样的结果。比如我们点开采暖器后，可以看到有非常多的选项，这里我们目前最好的一般是选择这个 d p n 加加二 a m 或者 d p n 加加二 a m s d e， 这两个都是挺不错的。接下来点开调度器，我们也是可以看到有非常多的选项，这里我们一般选择的是 carrots。 最后我们可以看到还有个降噪参数，由于该参数是跟图生图有关的，我们以后再说。接下来我们看一下右边有个叫做 v i e 解码的东西，那么我们可以看到这边有两个输入，分别是 latent 以及 v i e。 至于 latent， 刚才我们已经解释过了，也就是前空间图像。那么 v i e 究竟是什么呢？ v i e 全称变分字编码器 variation 的 缩写，它是一种深度学习模型，主要用于无监督学习任务，特别是在生成模型领域， ve 结合了神经网络和概率图模型的特点，而他在康复以外的作用是将我们的前空间图像编码成像素空间图像，或是将像素空间图像编码成前空间图像。除此之外，我们还可以双击屏幕上的空白处，随后就可以搜索节点，比如说搜索加载图像， 或者我们也可以双击搜索预览图像。这边再多说一嘴， v e 解码之后的图像节点，我们也可以直接连接到预览图像上， 比如说我们现在把这个保存图像节点给删去，如果这么操作的话，那么我们生成的图像不会被保存，接着我们再生成一次。 这边还要注意的一点是，在我们搜索节点的时候，我们也可以输入英文，比如说加载图像的话，那么就是 load image， 那 么我们可以看到这两个节点是完全相同的。接着我们再来说一下，比如说当我们输入英文的时候， 同样的也是 load image， 但是这个时候我们加了一个空格，好，我们可以看到这里面并没有出现加载图像的节点，那么这也意味着在我们搜索节点的时候，我们要注意区分节点的名称是否有空格好，比如说我们需要搜索加载图像节点， 那么我们删去 load image 之间的空格之后，我们可以看到，哎，是不是加载图像节点就出现了？ 好的，那么以上就是关于默认工作流的全部解释，接下来我们来看下界面还有其他哪些模块。首先我们点击左上角，这里有个文件夹， 点开后我们可以看到我们的工作流都保存在这，这边可以点击新建，那么我们就新建了一个新的工作流，当然我们也可以点击这个 import， 也就是输入我们的工作流，或者说是输入我们的文件夹。 最后我们点击 models， 我 们可以在这里找到并且下载相关的模型。接着我们来看一下右边的栏目，首先是该栏目的左上角，我们按住后可以进行拖动， 然后是这个齿轮标志，点开后我们便来到了康复以外的设置界面，在这里我们可以设置语言，点开后我们可以看到有中文，繁体中文，英语以及日语韩语等等。我们往上翻可以看到有其他的功能，比如图像面板顺序，图像面板的位置等等等等。 我们往下看，这有个文本补全，这个 enable 我 们一定要勾选上，这代表着它的起用。文本补全的意思就是在我们输入提示词的时候，会有这些英文短语的提示， 我们往下看有个添加提示词队列，这个是生成的意思。接下来我们可以看到有个保存的选项，点击该按钮，我们便可以保存当前的工作流以及加载，那么就是加载工作流，同样的意思。 接着是重刷新，比如说我们下载一个新的大模型之后，那么我们点击重刷新便可使用。接下来还有个重点就是管理器，这个是 com 浏览器里面最重要的节点，点开后我们可以看到有非常多的功能， 比如说这边有数据库以及频道方式，预览方法，表情等等等等。这边预览方法我们一般选择的是这个 later to rgb， 然后表情这一栏我们一般选择的是名称， 也就是标签名称。选择了之后，我们可以看到节点的右上方一般会出现一个小狐狸按钮，而小狐狸按钮则代表的是它是官方节点。比如说我们加载一个新节点， 那么我们可以看到该节点是属于 animate develop 节点组的。接着我们回到管理器这六个 custom node manager， 点开后，我们可以看到有非常多的节点，在这里我们可以查找以及安装我们想要的任意一个节点。在今后的学习过程中，我们会频繁使用到这一个模块。 接着我们看到 model manager， 在 这里我们可以安装我们想要的任意一个模型，注意模型不是节点，他们是分开来的，至于该模块，我们今后也会频繁的用到。好的，在介绍完 comf 以外的主界面以及各种参数后，我们来了解一下 stupefaction 的 内在运行原理， 就可以方便我们理解并掌握进一步的学习内容。在我们输入完题序词之后，文本编码器的 click 模型会将题序转化为特征向量， 然后再由 ve 编码器将这些特征向量传输到前空间内，这些特征向量在前空间内不断的降噪，最后再由 ve 解码器将这些经过降噪之后的特征向量解码成由一个个像素所组成的图片。 好的，那么以上就是本期的全部内容了，如果你觉得对你有帮助的话，那不妨给个三连加关注吧，我们下期再见，拜拜！ 哈喽，大家好，欢迎来到康复 u i 系列教程的第四节课，那么本节课我们将一起学习纹身图的相关知识 以及提示词的语法。在第三节课的结尾，我们一起学习了 step diffusion 康复 u i 的 基础工作原理，那么现在我将结合默认的纹身图工作流来讲解其中的工作流程。 首先第一步，在我们输入完正负相的提示词后，文本编码器内的 clip 模型会将我们的提示词转化为特征向量输送到 k 彩样器内。那么这边有个疑问，就是文本编码器的 clip 模型从哪来呢？我们顺着这个节点往下看，可以看到它来自于 jpeg 加载器， 而这个加载器主要是加载各种各样的大模型，也就是说文本编码器内的克利普模型是属于各个大模型的内置克利普模型，而不同的大模型之间克利普模型也可能会有所差异。那么接着我们可以看到这个朋友加载器的输出有个 v a e， 那么也就是说他提供了 ve 模型，我们看看连到哪哦，连到了 ve 解码这里，而 ve 解码的作用就是将 k 采集器内经过了降噪之后的前空间图像解码成像素空间的图像，也就是我们肉眼可以看到的图像。这边我们可以做个实验，先将种子值固定，最后断开 ve 的 连接， 然后我们生成，我们可以看到这边是直接报错了，而这个报错的意思是缺少了 ve 的 输入，那么接下来我们重新将 ve 模型给连上，随后开始生成。这边再提一嘴，生成的快捷键是 ctrl 加 enter， 非常的实用，请牢记。 如果说你想调节生成图片的尺寸，那么我们可以在空内存这里，比如说我们将高度调成七百六十八，注意这个数值一定是八的倍数，宽度也一样。至于 p 次的话，则是控制单次生成的图片数量。比如说我们设置成二。好的，我们摁 ctrl 加 enter 开始生成。 图片生成后，我们是不是可以看到它的比例已经成功变成了竖屏的比例，并且它一次生成了两张图像？好，接下来我们一起学习题序词的相关语法。首先我们来聊聊书写规范， 不论是正向提示词或者是副向提示词，我们在书写的时候一定是英文以及英文的标点符号，不然系统可能会识别错误。比如我们输入 one girl garden 还有 yellow dress 黄色的裙子。这边再提一嘴，生成的快捷键是 ctrl 加 enter。 好 的，我们得到了一个穿着黄色裙子在花园中漫步女孩的图片。那如果说我们用中文来输入，结果会是什么样呢？一个女孩花园以及黄色的裙子， 我们这边可以看到，不能说是毫无关联吧啊，他们至少图片中都有女孩，但是黄色的裙子以及花园很明显没有在图片中出现。接下来我们来讲一讲题序词的权重。 在这之前，首先我们要理解什么是权重。对于权重概念模糊的小伙伴，我们可以理解权重就是比重 分量，那么一个提示词的权重越高，它的分量就越高，它的比重就越高，它在整体中的地位就越高。比如现在一个提示词的权重是一点二，而另一个提示词的权重是零点九，那么当然是一点二的提示词会占更大的比重，那么接下来我们做个演示， 比方说我们输入 one girl garden， one girl 的 权重是一点二，而 garden 的 权重是零点八，那么画面会更侧重于 one girl 的 展现。那如果说我们 one girl 的 比重是零点八，而 garden 的 比重是一点二，那么画面会更注重于描述花园是怎么怎么样的。 好的，接下来我们来讲一讲我们该怎么去控制提数字的权重。首先是中括号，中括号代表着零点九倍的权重，也就是说给提示词加上中括号后，提示词的比中会变小，会降低它的重要性。 那接下来是小括号，小括号代表着一点一倍的权重，比如我们给一个提示词加上小括号后，那么该提示词在画面中的比重 就会增高。最后是大括号，大括号代表着一点零五倍的权重，算是一种微调。当我们给某个提示词添加两个中括号时，那么就相当于为这个提示词加上了零点九乘以零点九倍的权重，零点九乘以零点九是零点八一， 那么就相当于给这个体式词加上了零点八一倍的权重。那么同样的，当我们给一个体式词加上两个小括号时，那么就等于一点一乘以一点一倍的权重，那也就是一点二一，相当于我们给这个体式词加上了一点二一倍的权重，大括号也同理。那 那么有的同学可能会问，关于这个权重的变化有没有什么快捷键呢？哎，这个还真有。比如我们将光标移动到某一题是此上时，打个比方说 garden 摁住 ctrl 加上键，那么就是给他加权重，我们可以看到他的权重在不断的增加， 那么 ctrl 加下键，那么就是减少他的权重，是不是很方便呢？不过我们要补充的一点是，关于权重，我们要多低都行，但是不可过高的话，图片就会过拟合， 换句话说图片就会变形，会失真。接下来我们来讲短句和长句。我相信不少小伙伴对我这么一个疑问， 为什么我写提示词的时候，一定是一个一个词这样去拼写，而不是用一句话去描述我们想要生成的内容呢？那么这边我可以很明确的回答你，其实两种都行，但是就目前而言， 用一个一个的词组去生成，效果会更加的准确，更能表达出我们提示词包含的意思。另外一点，使用一个一个的词的时候，也方便我们进行权重的调整。比如刚才我们有提到，将光标放在某一体字词上， 然后摁住 ctrl 加上或下就可以调整该体字词的权重。那么如果说是一句话的话，你想调整某一体字词，那么可能就得手动去输括号，进行相关的权重调整。当然现在全世界的 a i g c 从业者也在不断的去 研究该怎么样让自然语言，也就是我们的长句能达到媲美短句的效果。 接下来我们来讲一讲提示词的整体长度，这边要注意，比如我们在输入正向提示词的时候，并不是说越多就越好，多可能会让你的表现更加糟糕，那么我们最好把提示词控制在什么数量之内会效果最佳呢？经过众多 a i g c 玩家的经验以及研究表明， 提示词控制在七十五个之内是效果最精准的，超过了七十五个提示词的话，可能会对提示词的识别不精准，整体的表现会降低。正向提示词如此反向提示词也是一样的，记住最好不要超过七十五个。 接下来我们来讲一讲骑手势，那么什么是骑手势呢？在 stability fusion 各个大模型训练的过程中，会加入许多的 如四 k， 八 k 或者 masterpiece 各种各样高质量的图形去训练。那么当我们在输入提示词的时候，比方说输入四 k masterpiece， 那 么就可以使我们生成的图像更加的精美。反向提示词的话，那么就相反，比如我们输入模糊 是文不想要模糊嘛，那么相当于也是会让图片变得更加的清晰。或者说我们在反向提示词内输入文字 text， 那 么在画面中就会减少文字的出现。这边我们可以来看一下这几组的对比，差异还是很明显的。 接下来我们来讲讲提述词的顺序。或许有小伙伴会有疑问，一个提示词在整体的前部或者是在整体的后部会有什么影响吗？答案是会有影响，在一组提示词中，越靠前的提示词权重会有所增加。那么在我们书写提示词的时候，我们尽量按如下格式进行书写， 首先是书写那些可以提升画质的，或者说可以改变画风的一些词汇，比如 masterpiece， high quality， high detail， 类似这些词汇。第二步是描述我们画面的主体，比如我们可以说 one girl， blue dress， 一个女孩，蓝色的裙子。 那么第三步就是描写环境，场景，灯光或者构图。比如我们可以说啊 garden 背景嘛， garden 或者说是 white background， 白色的背景，或者说是 soft light 柔和的灯光类似于这些。那么最后我们可以在正向题词的结尾添上我们想要加的 laura， 关于 laura 和各种模型的下载，我上期视频也有介绍，感兴趣的小伙伴可以回去观看。 接下来我们来讲一讲提示词污染。那首先我们要知道什么是提示词污染。我们可以看一下这一组图片，未经处理时，在多个提示词同时书写的情况下，各个提示词的意思可能会相互渗透。那么为了避免这种情况，我们可以用 break 来隔开提示词， 尤其是防止颜色污染。之后我们来聊一聊题序词融合。比如我们写 one girl， cat 这边我们可以看到生成了一张猫在女孩身上的图片。好的，现在我们在 one girl 和 cat 之间添加上 end。 注意这里的 end 必须是大写，全部大写。这边我们可以看到生成了一张猫娘的图片。这个 end 的 作用就是将两个提示词融合在一起。同样的，下划线也有和 end 类似的作用，也是将两个提示词结合在一块。 除此之外，隔一组提示词用中括号括起来，中间再用竖线隔开，也有类似与融合的效果。那么这个的原理是，第一步画前面的关键词，第二步画后面的关键词，第三步又在画前面的关键词，以此类推。最后我们来讲一下控制生成的时间段， 比方说现在的迭代步数是二十步，在这过程中，我想让前百分之三十生成森林，后面百分之七十生成一个女孩。那么我们可以试着这么书写，大括号， forest 在 街上冒号 one girl 在 街上冒号零点三，最后以大括号结尾，那么这一长串 代表着是在百分之三十的时候结束画 forrest， 开始画 one girl。 那 么如果说我们把零点三改成零点七，那么意思就是前百分之七十画 forrest， 后面百分之三十画 one girl。 好 的，那么以上就是本期的所有内容了，如果你喜欢本期视频，那不妨给个三连加关注吧，我们下期再见，拜拜！ 哈喽，大家好，欢迎来到 cf ui 系列教程的第五节课，那么本期视频我将分享几个非常实用的 ai g c 网站以及大模型的下载还有使用方式。那么在本期视频开始之前， 我们先了解一下大模型以及 laura 的 存放路径。首先是大模型，我们一般放在 cf ui 文件夹里的 models， 文件夹内的 laura， 文件夹中的 laura 内 有些小伙伴可能不知道什么是 laura， 那 么我们可以简单的理解为 laura 就是 非常精简的小模型，它一般搭配着大模型使用，从而让我们的生成结果更具风格化或是质量提升。 首先是利布利布 ai， 利布利布目前是国内最有权威并且规模最大的 ai g c 网站之一，该网站包含了模型下载、作品灵感、 在线生图，还有训练 laura 以及诸多功能。我们一起来看看模型广场，这里有诸多模块，动漫、游戏、插画、二次元幻想、手绘风、工艺风等等等等， 在这里都能找到你想要的相关模型。当你工作或生活中没有灵感的时候，我们可以来到这里看看大家上传的图片。如果有你喜欢的图片的右下角有生成信息，我们可以复制相关参数到 stable future 里面自行生成。第二个网站是 nova ai 点 dv， 该网站侧重于辅助功能，比如这个法术解析，我们可以把已下载好的 stable future 图片拖到这里来， 那么它就会进行相关分析，最后汇总成一个参数表格，当然我们可以复制这份参数表格到 stability fusion 里面，在这里有相关详细的使用介绍，我们看看侧边栏，这边有各式各样的标签供您挑选， 我们可以利用这些标签去组成我们想要的关键词，然后复制到 web ui 里面进行生成。此外，该网站还链接了 a i g c 的 社区，比如之前在 liblib 上看到的画作分享模块，这边也有，并且这边还对各种各样的图片进行了分类， 总体来说还是挺不错的。好的下一个网站是 poemlib， 在 这里我们可以很直观的看到每一个提示词所带来的效果。当然提示词标签也是多种多样， 我们可以看到人物的各种特征，这边几乎都有涵概，如果你想添加某个提示词，那么直接点击就行， 随后会在右侧的侧边栏显示有点像购物软件的购物车一样。等我们选择完所有信息的提示词后，直接点击复制便可粘贴到 web ui 里进行图片生成。除了人物外，我们还可以看到这边有诸多板块，服饰风格、各种构图、质感环境 以及一些质量参数等等。接下来是国外网站，首先是 civate ai， 在 这个网站内汇集了来自世界各地创作者所训练出的模型， 同样的也汇集了来自世界各地 ai g c 玩家所分享的图片。比如我们喜欢某一张图片，我们可以点进去看它的详细参数，比如它使用了什么模型，什么 laura 等等。当然还有关键词我们都是可以复制并直接进入到我们的 web ui 内进行粘贴复现的。 除了图片外，这边还有大家所分享的 ai 视频。总的来说， cvitai 是 一个非常非常全面并且有着海洋信息的网站，基本上市面上的所有模型以及 laura 在 这边都能找到。 接着我们来看看下一个网站 huginface， 想必这个网站许多人应该都听说过，许多最新的模型 laura 等都是在这边开源发布的。 比如我们搜索 stable fusion 三模型，这边我们可以看到网页包含了模型生成的视例图以及模型的原理，还有模型的代码等等信息，并且只要你登录了之后便可以下载该文件。最后要介绍的网站是 gitap， 这是目前全世界最大的开源代码网站，在这里我们可以找到海量的信息，其中就包括 aigc， 各个大模型或者是各种插件最新信息 以及下载方式。比如我们搜索 stable fusion， 在 这里我们可以看到有关于 stable fusion 开源的所有信息，无论是运作方式还是本地部署，亦或是它开源的代码，我们都可以从这里得知。最后是模型推荐，我们知道现在市面上已经有着成百上千各种各样的模型， 那么这边 up 主帮大家整理了一下，选出了几个我认为较为好用的大模型。首先是 dreamriver 以及麦吉系列，它们的共同点就是生图质量较高，并且生图的类型范围非常广泛。 最后是 prime mix， 这是一个二次元大模型，在有关动漫的图像生成上，它的表现非常卓越。 然后是建筑类的大模型 architecture realmix， 这个模型包含了建筑相关的一切领域，包括楼体创意、现搞转会、室内设计等等等等，它都能胜任。 好，我们回到康复以外，现在我们将用同一组提示词以及其他参数仅仅变化我们的大模型，来看一下生成的结果有什么差异。首先我们选择的是真实感的大模型。好，我们可以看到生成出来的图片非常的写实。接着我们换一个二次元系的大模型， 好，我们可以看到现在图片完全变成了动漫风格，那么这就是大模型的威力。接下来我介绍一下 lora 的 使用方式， 我们鼠标左键按住模型输出，拖出来之后，我们可以看到这边有一个 lora 加载器。好的，选择了之后，我们可以看到 lora 加载器分别有模型以及 clip 的 输入与输出，那么这边我们先将它的 clip 给连上， 接着我们再将 laura 加载器的模型输出连接到 k 太阳器这里，然后再将这个 clip 连接到文本编码器，那么我们稍微整理一下工作流， 那么现在我们先设置一个 laura， 我 们其他参数同样保持不变，比如说我们来一个这个梦中花境吧，我们提示词也是没有任何变化，随后我们开始生成， 我们可以看到明明我们的提示词没有任何关于花的词汇，但是我们的结果图却出现了非常多的花， 那么这也正是因为我们的 laura 起到了作用，不同的 laura 有 不同的效果，小伙伴们可以自己去尝试。好，那么本期的视频到此结束，如果你觉得对你有帮助的话，那不妨给个三连加关注吧，我们下期再见！拜拜！
220ComfyUI大佬教程
03:45查看AI文稿AI文稿原来大家都喜欢超大倍啊，上次写的这个忽略多组节点还挺受欢迎的，我看有很多博主都在用啊，包括 r h 上面，但是我看很多人啊，并没有发现我这个节点的隐藏功能，就在右上角有一个设置按钮， 非常小，然后在缩小的时候呢，是不太容易发现的。也感谢大家提了很多意见，我都按要求呢做了改进，其中提的最多的就是这个组建的大小，我以前做的是一倍，也就这么大， 相对于 r 级节点来说，我觉得挺大的了，但依然有很多人跟我一样啊，比较老花眼，还想要超大杯，所以我又加了一个可自由调节主键大小的一个选项，最大可以调到五倍大小啊，点击空白处，他会自由缩放这个窗口，这一下够大了吧，来跟这个比 较简单的工作量，我们就可以把它调小一点啊，调到这么大就差不多了吧 啊！另外一个改进的点是，我在这边增加了一个 ctrl b 加 ctrl m 的 选项，默认是绕过的状态，当你关闭一个主页以后，它会显示这个紫色的，但有些时候我们又需要这个禁用的状态，所以大家可以按需去选择。 第三个改进呢，是这个空组，它不显示在内，比如这种标题，这个组里面没有任何内容，它在这边就不会显示出来。比如我们的 r g 节点，它就会把这个空组给显示在这来，当这里边有内容，它才会自动显示。比如我们把这个往上拖，所以关掉啊， 我们把它放在里面，是不是它是不是出来了，我们把它移出来自动就消失了。第四个是在这个关键词筛选的基础上增加了颜色筛选，当我们点开它会显示当前工作流中所有组的颜色，现在只有一个蓝色， 比如我把其中两个组改成红色，现在再点开看，这里面就多出来红色，我们选蓝色的话就只剩下一和四，我们选择红色的话只剩下二和三，选择无的话就是所有组都显示，然后排序呢？支持按位置和按首字母，默认是按位置的， 你看现在图像，一是排在第一的，如果我们放在后面去，他就跑后面去了，好再把他拖到前面来，他又排到第一去了。再比如我们把他顺序给打乱一下，那现在是三四二一的一个排序，那如果这种情况我们要按一二三四排序的话，就可以选择按首字母，这样的话就会按名称排序了。 然后就是这个主题的颜色，我们可以随意的去切换，你喜欢什么颜色你就改什么颜色。比如我们工作流里有很多的主像这样子的，那我们在缩小的时候，这是一倍的大小，就显得很小，是吧？这个时候的超大倍就派上用场了，我们把它调到最大看一下， 是吧？这种就算你缩小了，也能很明显的我们就能去操作它每一个组的开关，当然我们这些组每一个组都是一个独立的功能，我们在使用的时候呢，只会打开其中的一个功能。这边的切换模式现在是默认的就是可以随意的开关，每一个都是可以随意开关， 那像当前这种情况的话，我们就可以把它改成始终开启一个，这样的话无论你点哪一个，他剩下的都会去关闭，就始终保持一个功能是开启的状态，我们打开最后一个，上面所有的都会被关闭。这个功能其实用的是最平凡的，但是我发现好多人都不知道这个功能，所以再给大家讲一下。 还有如果你的工作流非常的多，非常的多，上面还有还有的话，像这种情况你可以把它复制一下，比如说我给他复制三个出来 啊，不同的位置我都摆放一个，这样就随时随地都可以切换。我们点每一个开关都是一样的啊，他其他的会同步，比如我们打开第三个， 那所有开关都会变成第三个，打开其他的关闭。好了，今天主要就给大家介绍一下这个节点的更新和用法，这是我两天前在更新的，他在本地用的话可以到 git 上更新一下，如果是 r h 的 话可以直接用，这已经更新过来了， git 地址我会放在 b 上的剪辑区啊。
41孤海照相馆
06:27查看AI文稿AI文稿最近做了几款比较实用的康复 u i 小 节点啊，给大家介绍一下使用方法，你一定能用得上。所有的节点呢，都已经同步到 running hub 了，大家可以直接使用。好，先看一下这个忽略多组，我们双击搜索忽略就能找到这个节点， 拿出来以后，它会自动检测当前工作流中所有的组，通过这边的开关呢，就控制每一个组的开启和关闭。 跟这个 r g 节点呢，忽略多框这个功能类似，但是我嫌它太小了，不够显目，所以我做了一个加大号的。当遇到一些复杂的工作流的时候，我们经常会把这个画面去缩小， 说的这么小了以后，他就已经看不见了。当我们需要切换一个主开关的时候呢，就得去放大，然后去找一下标题，再去点一下这个开关，就感觉很累哦，但是我这个节点不会啊，我那里说的多小，他的文字和开关都是始终显示的，我们可以随时去点这个切换。当你手动进入一个主的时候呢，他这边的开关也会同步的关闭 哦，看一下开关的右上角有一个设置的按钮啊，点开我们可以自己去改。 然后这个切换模式呢，有三种默认状态呢，就是你可以随意去切换这些开关，看一下这个始终开启一个的时候， 这所有的组我只能始终开启一个，而且只能开启一个，且是必须开启一个，是没法所有的全部关闭的。而这个最多开启一个呢，也是只能同时打开一个，当你打开这个的时候，另外的会关闭。与始终开启一个不同，就是我可以关闭所有的组，再看一下这有一个匹配标题， 比如我只需要用它来控制这个手动提热词和自动提热词，你可以在这两个组前面加一个特定的符号啊，比如说这个箭头，然后这边呢，把这个标题给它复制过来， 点应用以后呢，它就只会显示这两个组，因为这两个组我们必须打开一个，且只能打开一个，所以这边我们可以选择始终开启一个，当我们选择自动反退以后呢，手动就会被关闭。当然你也可以像我这样，把它放到每一个组的上边来，单独的控制， 就在缩小的状态，我不需要看前面这个标题，我只需要找到对应的位置去点击，就可以直接控制。当然这个你要设置一下这个标题的匹配啊，比如这个组里边含了二，我就输入一个二，这个组里边是三，我就输入个三，这样让它去匹配，只显示这一个组 好看一下。第二个节点啊，万能滑调，我们经常会有些参数需要拉到前面来方便用户使用，比如这个 logo 的 强度是零到一，但是用户使用的时候很可能会输入个二， 你还得去打个组，额外的说明一下他的数字范围，反正就是很不方便啊，就可以用这个万能滑条啊，双击搜索一下滑条，然后在下面就能找到这个万能滑条，我们把这个线连过来就行了，这控制起来多方便啊，是吧，标题改一下名， 这样在缩小的状态也能看见，他也能操作，随时都能操作，看没像这个就已经消失了，然后右键可以设置他的属性，第一个呢就是滑条的颜色，可以自己去改， 然后可以选择输出福点或者整数最小值，最大值不长也显示名称都是可以改的。比如这个值我可以改成备注， 它会在这儿去显示，就避免了一些额外的注示，这是福点数的情况啊。还比如这个整数的情况， 比如上面有一个彩阳尺寸，我们同样可以拉一个，然后设置一下，把它的类型设置为整数。如果这个彩阳尺寸我需要控制在五幺二到二零四八之间，我们可以设置最小值和最大值，不长的话可以设置二五六，显示名称也改一下， 直接把原来这个替换掉，改一下名字，无论你怎么活动，他都始终是我们常见的尺寸，都是十六的倍数，这样出来的尺寸的话就始终都是采用七的合规尺寸。再看一下 r h 上现有的滑调节点，一堆参数乱不说，还有 bug， 比如我要滑到一个五的数值，你是怎么都滑不到那个整数的，很难很难，就算我改一下不长，改成一没用， 看他还是零点零零一的补偿。最难受的是他还显示两个数值啊，我是真的有强迫症啊，看到这样子的我很难受，所以我才写了这个节点，这个也是在缩小的情况下，他始终是显示的，你随时可以去操作。 好，我们看一下第三个节点啊，布尔开关，双击搜索布尔，上面有一个布尔过海，把它拉出来， 这个比较简单，没什么好说的，就是通过一个按钮去控制它输出的是确还是 force， 唯一不同就是它是个加大号的，还有这个标题名可以改，我们双击它可以修改， 是吧？这样在缩小的时候呢，也是很清晰的能看到它，而且去操作它好。第四个节点呢，就是这个注视节点，这些都是同一个，只是它可以做成不同的款式，我们双击搜索一个古字啊，第一个就是它可以做一些标题啊，注视之类的，我们双击可以修改文本， 然后这些就比较简单了啊，什么对齐啊，文字颜色，背景的颜色啊，字体的大小啊，然后它能自动换行，看没 垂直方向呢，是始终保持居中的一个状态，还有包括这个圆角的大小等。把圆角调大了以后呢，你拉可以拉出一个正圆出来，把它拉成一个长条，不就可以做工作流的一个标题了吗？把这个透明度降到零呢，背景就消失了，可以做一些单独的一个注视。 当你输入网址的时候呢，它也是能自动识别的，而且可以直接点开，如果你的网址中没有这些三 w 啊， http 啊这些网址的标头的话，它是不会识别成网址的。那这种情况如果你需要它变成一个链接的话，你可以加两个方括号，把它括起来啊， 这样他也是会变成一个链接的，也是可以直接点进去的。再看一下这个造型是怎么做出来的，其实他也是一个柱式啊，然后把它调成一个椭圆形了以后，把它放在下面去，这个时候按一下屁，把它固定一下，然后他就会跑到这个节点的下面去， 有很多玩法，大家自己去创作。我们来看一下这最后一个节点，就是这个证件照服装发型的提日期模板，我预制了一些常用的服装款式和对应的提日期，只要点击一下就能输出对应的这个提日期了，但你再点一下，它会变成空提日期，然后做了女款、男款还有儿童款、 老年款，还有发型。最终呢，他是通过提示词的形式去输出啊，并不是图片啊，但这边的提示词你随时可以去修改，他会以你修改的这个提示词为转输出。这是搭配这个证件照工作流使用的，比如我们让他穿上这件衣服和这个发型， 看衣服的款式啊，基本一致，发型也是基本一致，时间关系啊，我下期再跟大家分享这个工作流啊。这次主要介绍这些新增的节点，大家可以去 github 上面去下载，记得这边点个心支持一下。
64孤海照相馆
02:46查看AI文稿AI文稿今天学习人物多视角图二，我们把上期学的工作流导入到 comui 中， c t r l 加左键，选中这个工作流，空白的地方复制一个下来，同样我们在空白的地方再复制两个， 再在空白的地方鼠标右键选择添加组，把组名改为背面， 再把组框选进生成背面图片的工作流里面。同样接下来的三个，我们重复上面的操作，分别是正面、侧面四分之三面，再把组里面添加上我们喜欢的颜色， 这样我们就完成第一步的工作了。我们在双击空白的地方输入图层工具，找到遮罩，裁剪。第二，拖动图像，添加图像背景，移除这个节点， 遮罩，连接遮罩，再拖出一个预览图像， 把背面图像跟图像遮罩相连框，选这三个节点，再复制三个下来， 再把它们跟正面、侧面四分之三面链接起来， 双击空白的地方，输入图像拼接，添加这个节点， 把图像一和图像二链接上， 再复制一个下来，把图像再连接到新的图像一上，图像三连接到图像二上，再重复刚才的步骤，把图像四连接上， 拖出一个预览图像，这样一个人物多视角图就完成了。我们运行一下，看一下 正面、侧面、背面四分之三面的提示词，我整理在主页置顶评论六六六，尝尝咸淡。感谢您的观看，喜欢的话可以点赞收藏，后续更新不迷路！
76羊能驼六个
04:45查看AI文稿AI文稿大家好，今天给大家分享的这个工作流，我们不要看这个工作流的节点比较多，其实呢它重点的功能就在于这个，在这么在那些这个节点组可以将我们上传的素材图像，比如说，比如说这只小羊，我们将这张图片的关键字小羊的关键字提 词为它输入到这个提示框里面，然后在上面用变量 yyy 来作为这个小羊的一个变量提示服务，插入到我们整个的这个提示词语句里面。这样的话我们可以通过 setmannancy 这个节点组的将我们素材图像的小羊直 接用 ai 生成一个遮罩，生成好遮罩之后，就可以按照我们设置的一些风格提示词来生成新的风格的小羊。这是在我们保持整个素材图像不变，而对里面的细节和某些物体的关键字进行一个 ai 替换的一个工作流。我们可以使用第一张素材图像 将呢将人物的衣服进行一个 setmans 这个节点组的一个分离，生成衣服的遮罩就可以只对这个角色的人物衣服进行一个单独的生成，我们也可以将这个人物的手臂呢进行一个遮罩的单独生成， 还为他手臂上生成一些纹身，或者生成其他的东西都可以，这个由你写的提示词而定。比如说我们换一张女生的一张速来图像，将衬衣呢设定为变量的关键字，将衬衣进行一个 sizemintienesin 接连组的一个分离， 可以用来替换衬衣上面的这些花纹。同时呢，我们也可以使用 ipo debt 几点组来随便上传一张图像作为参考风格来生成类似的风格， 那么他就可以生成带有我们的上传风格的这张素材图像的一些元素被直接生成到这个女生的衬衣上面，那么有一个问题大家可以看到，在头发这里呢遮罩 处理的不是很干净，那么我们还有一个后处理的办法，就是我们可以在这个节点组遮罩节点组里面哎对生成好的这个遮罩图像进行一个输出，然后再对他进行一个后处理，我们点击编辑遮罩将头发这里呢没有处理干净的，我们为他去画上一些新的遮罩，并为他保存。 保存好我们绘制的遮罩之后呢，这个节点组我们要注意他使用了两套遮罩的处理节点，一套呢是使用这两个遮罩节点，一个是遮罩扩展节点，下面这个是遮罩模糊节点，这两个遮罩进行一个作用来生成 的第一张阅览图像，而后边的这张阅览图像是由这三个遮罩几点参数来控制的，这三个遮罩处理参数呢和这两个遮罩处理参数其实都是一样的功能，只不过是参数的设置不同和大小不同罢了，所以说用来生成两张参数不同的照片，用来 做一个对比，或者是更好的输出，哪个效果好呢，我们就采用哪个图片。接下来呢我们为我们新绘制的这个遮罩呢去进行一个生成，那么现在可以看到头发的这个处理呢已经比刚才好一些了，那么我们也可以对他继续进行一个绘制 心来生成，或者是呢将遮罩模糊的参数呢再为他设置的大一些，这里设置的有点小了，它采用的是这个遮罩模糊的这个参数，比如说我们想使用这张图来图像，将风景当中的建筑全部为他替换成其他的建筑，比如说替换成这个样子， 或者我们使用 ip 和 depth 来生成一个这样的一个风格，那么我们有可能会使用 setman 最 energy 节点呢，生成不出来建筑的遮罩，那么我们可以调试一下这个节点的这个参数，是这个预值参数，将这个参数呢设置的高一点，不要太低，那么他就能够更好的 生成我们的提示词里面的，更好的按照我们的提示词来查找我们的遮照内容。那么这里还有一个细节，就是我们可以呢在这个提示框里面去输入多段提示词， 多句提示词用回车呢对他们进行一个分割，然后再使用这个节点对我们这里的文本内容呢，每一句每一段对他进行一个随机抽取，随机抽取之后会输入到我们最后要使用的提示词 输入框里面去进行一个生成。使用随机抽取我们下面这段文本提示词之后呢，然后他会和这个几点输入框里面我们所设置的风格去进行一个相加，最后得到我们最后的要生成的提示词。 所以说这里的这个节点的功能呢，你要知道是什么意思。这个工作流里的 cononid 节点组是主要来控制我们图像输出的稳定性和一致性的，还有这个微分扩散的这个节点可以让我们生成 的结果图像呢细节更加完善一些。那么还有一个最后这个保存节点，我们也第一次使用，这个节点可以让我们设置一个路径，直接将生成的图像保存到这个路径里面，我们可以设置生成图像的质量。好了，那么这就是今天分享的这个工作流所讲述的内容， 可以使用提示词遮罩功能，将我们图像当中的任何元素分离出来，进行一个单独的一个渲染和生成。如果大家觉得这个工作流呢，对你有用或者是有所帮助，也请帮助我。今天的视频呢，点击关注加三连，那么谢谢大家，我们下期视频分享再见，大家可以到我的网盘里去下载这个工作流。
02:37查看AI文稿AI文稿我们把上期学的工作流导入到 copy y 中， c， g， n， l 加左键，选中这个工作流空白的地方复制一个下来，同样我们在空白的地方再复制两个， 再在空白的地方鼠标右键选择添加组，把组名改为背面， 再把组框选进生成背面图片的工作流里面。同样接下来的三个，我们重复上面的操作，分别是正面、侧面四分之三面，再把组里面添加上我们喜欢的颜色， 这样我们就完成第一步的工作了。我们在双击空白的地方输入图层工具，找到遮罩，裁剪 b 二，互动图像，添加图像背景，移出这个节点， 遮罩，连接遮罩，再拖出一个预览图像， 把背面图像跟图像遮罩相连框，选这三个节点，再复制三个下来， 再把它们跟正面、侧面四分之三面连接起来， 双击空白的地方，输入图像拼接，添加这个节点， 把图像一和图像二链接上， 再复制一个下来，把图像再连接到新的图像一上，图像三连接到图像二上，再重复刚才的步骤，把图像四连接上， 搓出一个预览图像，这样一个人物多视角图就完成了。我们运行一下，看一下 正面、侧面、背面四分之三面的提示词，我整理在主页置顶评论六六六，尝尝咸淡。
23AIGC-阿涛
