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ComfyUI 基礎教學三：使用 ControlNet 精準控制影像生成

第三篇將介紹一個超實用的工具——ControlNet，它能幫助你在生成圖片時精準控制細節，例如保留原始圖片的結構或人物姿勢，讓最終生成的影像完全符合你的期待。不管你是想創作一位功夫大師還是不同季節的山景，這篇簡單易懂的教程都會帶你一步步完成。讓我們開始吧！ ComfyUI教程一：从零开始掌握AI影像生成工具 ComfyUI 教程二：LoRA 模型与图像放大的实用技巧 什麼是 ControlNet？ ControlNet 是一種先進的技術，能讓 AI 在生成圖片時根據參考圖進行精準控制。它特別適合需要保留特定構圖或姿勢的場景，例如： 透過這篇教程，你將學會如何在 ComfyUI 中設置和使用 ControlNet，打造屬於你的創意作品。 準備工作：啟動你的 ComfyUI 工作流 1. 載入工作流 首先，打開 ComfyUI，載入一個現成的工作流。你可以在下方下載工作流的 JSON 文件，然後直接拖曳到 ComfyUI 介面中。這篇教程中，我們將用它生成一張「功夫大師」的圖片。 【JSON演示工作流下载】 2. 修改提示詞 提示詞（Prompt）是告訴 AI 你想要什麼的關鍵。例如： 安裝 ControlNet 所需資源 3. 下載 ControlNet 模型 ControlNet 需要專用的 AI 模型來分析影像。步驟如下： 4. 安裝自訂節點 ControlNet 還需要一個自訂節點來擴充功能： 設置 ControlNet 工作流 5. 建立 ControlNet 節點 6.… Continue reading ComfyUI 基礎教學三：使用 ControlNet 精準控制影像生成

ComfyUI 教程二：LoRA 模型与图像放大的实用技巧

今天，我们将接续ComfyUI 教程一的内容，深入探讨如何使用 LoRA 微调模型 为生成的图像增添艺术风格，以及如何通过 AI 技术放大图像 以提升画质。本文将为你提供简单明了的步骤和实用技巧，帮助你轻松掌握这些功能。 1. 快速入门：建立基本工作流 如果打开 ComfyUI 后发现画布是空白的，不用担心。只需按照以下步骤操作： 这样，你就能在 ComfyUI 中建立一个基础的图像生成工作流，作为后续操作的起点。 2. 认识 LoRA 微调模型 在上一篇文章中，我们介绍了 Juggernaut 和 Animagine 这类完整的 Checkpoint 基础模型。它们功能强大，包括影像生成、文本理解和影像解码，但文件较大，占用较多内存资源。 今天的主角是 LoRA 微调模型，它可以为图像添加特定的艺术风格或细节，例如生成卡通贴纸效果。LoRA 的优点包括： 示例：Stickers Redmond LoRA 模型可以生成卡通贴纸风格的图像。 3. 如何安装和使用 LoRA 模型 要使用 LoRA 模型，请按照以下步骤操作： 安装步骤 在工作流中集成 LoRA 提示词设置 LoRA 模型通常需要特定关键字。例如，Stickers Redmond 模型需要在提示词中包含“Sticker”。操作如下： 4. 处理已有图像：加载与放大 除了生成图像，ComfyUI 还能处理已有图片。以下是具体步骤： 加载图像… Continue reading ComfyUI 教程二：LoRA 模型与图像放大的实用技巧

OpenManus部署教程：一步步教你本地部署AI代理

介绍 OpenManus 是一个令人兴奋的开源项目，允许用户在本地机器上部署 AI 代理，连接到强大的大型语言模型。这对于希望探索 AI 技术但不希望依赖云服务的用户来说非常有用。本教程将指导您逐步完成在 Windows 或 macOS 上设置 OpenManus 的过程，确保您能轻松上手。 部署步骤 以下是两种安装方法，适合不同操作系统： 一、使用 Conda（Windows） 二、使用 uv（macOS） 配置详情 编辑 config.toml 文件，设置 LLM 模型、基础 URL（如 http://localhost:11434/v1）和 API 密钥等参数。示例配置包括： 运行和管理 详细报告 以下是详细分析和扩展内容，旨在为用户提供全面的指导。 项目背景 OpenManus 是一个开源项目，旨在复制 Manus AI 代理的功能，Manus 是一个通用的 AI，能够自主执行复杂任务，如旅行规划和股票分析。OpenManus 由 MetaGPT 的贡献者开发，使用 Python、JavaScript 和 Docker 等技术，提供灵活的平台，支持多代理 AI 系统开发。该项目在短时间内获得了超过 3300 个 GitHub 星标，显示了其社区的广泛关注。 部署准备 部署… Continue reading OpenManus部署教程：一步步教你本地部署AI代理

Ollama：在本地管理运行大型语言模型的简单方法

什么是 Ollama？ Ollama 是一个开源工具，旨在帮助用户在本地计算机上轻松运行和管理大型语言模型（LLM）。它提供了一个简单易用的命令行界面，让你可以快速下载、安装和运行各种 LLM，而无需复杂的配置或依赖项。 为什么选择 Ollama？ 安装 Ollama 你可以从 Ollama 官方网站 下载适合你操作系统的安装包。安装过程非常简单，只需按照提示操作即可。 使用 Ollama 安装完成后，你就可以使用 Ollama 命令行工具来管理和运行 LLM 了。以下是一些常用的命令： 示例 要运行一个名为 “llama2” 的模型，你可以执行以下命令： Bash 然后，你就可以在命令行中与模型进行交互了。 常见问题 总结 Ollama 是一款非常实用的工具，让你可以轻松地在本地运行和管理大型语言模型。它简单易用，支持多种模型，并且可以在离线环境下运行，保护你的数据隐私。如果你想体验 LLM 的强大功能，又不想依赖云服务，那么 Ollama 绝对是一个不错的选择。

如何利用Raspberry Pi运行DeepSeek R1模型：对比分析与实践指南

引言 在AI技术快速发展的今天，如何在有限的硬件资源下运行高性能AI模型成为许多开发者关注的问题。本文将介绍如何利用Raspberry Pi这一便携设备运行DeepSeek R1模型，并通过与其他AI平台的对比分析，展示其独特优势和实际应用的可能性。 背景与动机 为什么选择Raspberry Pi？ DeepSeek R1的优势 DeepSeek R1是基于中国的开源LLM（语言模型），在性能和效率上均有显著提升。与OpenAI的模型相比，在相同的硬件条件下，其推理速度更快且资源消耗更低。 实践指南：如何在Raspberry Pi运行DeepSeek R1 1. 准备环境 2. 模型部署与优化 基础配置 加速策略 3. 测试与性能分析 性能对比 平台 资源消耗 推理速度（tokens/sec） DeepSeek R1 单独GPU资源 ~4 OpenAI 多核心云服务器 <1 实际应用案例 应用场景 工作室环境 在需要高效AI计算但预算有限的情况下，Raspberry Pi可以作为小型服务器运行DeepSeek R1模型，并与其他设备（如NAS或云服务）进行数据同步。 教育领域 为学生提供 hands-on 实践机会，帮助他们理解AI模型的运行机制和优化方法。 总结与展望 通过合理配置资源并利用Raspberry Pi的独特优势，DeepSeek R1可以在实际应用中展现出强大的性能表现。未来，随着硬件技术的进步和算法优化，其应用场景将更加广泛。 如需进一步的技术支持或代码示例，请参考相关GitHub仓库或联系AI社区获取最新动态。

小红书自动化发文神器：xhs_ai_publisher 使用教程

小红书自动化发文神器：xhs_ai_publisher使用教程是关于小红书自动化发文的详细指南。 小红书自动化发文神器：xhs_ai_publisher 使用教程是一项旨在帮助用户自动发布内容的工具。该工具具有正式而阐述性的语调，旨在向用户提供清晰的指导。本教程的长度为3-4句话。 还在为小红书的内容创作和发布而烦恼吗？想要更高效地运营你的小红书账号吗？今天，我将为大家介绍一款强大的自动化工具：xhs_ai_publisher。它结合了图形用户界面、自动化脚本和大模型技术，能够极大地简化小红书文章的创作和发布流程，让你轻松玩转小红书！ 项目简介 【项目github地址】 xhs_ai_publisher 是一款专为小红书平台设计的自动化发文工具。它通过图形界面与自动化脚本的结合，利用先进的大模型技术生成优质内容，并自动完成浏览器登录和文章发布，显著提升内容创作和发布的效率。 功能特点 用户登录： 支持通过手机号登录小红书账户，并能自动保存和加载登录凭证，免去重复登录的烦恼。 内容生成： 强大的大模型技术能够自动生成吸引人的文章标题和高质量的内容。 图片管理： 自动下载并预览封面图和内容图片，方便你进行内容审核。 文章预览与发布： 在浏览器中直观地预览生成的文章，确认无误后即可一键发布。 主要模块详解 xhs_ai_publisher 主要由以下三个模块组成： easy_ui.py：图形用户界面模块 使用 tkinter 构建用户友好的图形界面。 提供登录界面，方便用户输入手机号进行登录。 支持用户输入自定义内容，触发内容生成。 调用后端API生成文章标题和内容，并自动下载相关图片。 提供图片预览功能，方便用户查看生成的图片。 支持在浏览器中预览和发布生成的文章。 write_xiaohongshu.py：小红书自动化操作模块 使用 selenium 实现对小红书平台的自动化操作。 自动完成登录流程，并支持使用Cookies保存会话状态，提高效率。 自动填写文章标题、内容，并上传图片，完成文章的自动发布。 xiaohongshu_img.py：大模型接口交互模块 负责与大模型接口进行交互，生成文章标题和内容，并获取相关的图片URL。 安装与使用教程 1. 安装依赖 首先，确保你的电脑上已经安装了 Python 3.12。然后，在项目根目录下运行以下命令安装所需的依赖： pip install -r requirements.txt 2. 配置参数 修改 write_xiaohongshu.py 文件中的登录手机号和其他相关的配置项。 3. 运行程序 运行用户界面： python easy_ui.py 4. 使用流程 启动程序后，在界面上输入你的手机号，登录小红书账户。 在内容输入框中输入需要生成内容的关键词或描述，然后点击“生成内容”按钮。 程序将自动生成文章标题和内容，并下载相关的图片。 仔细预览生成的内容和图片，确认无误后，点击“预览发布”按钮进行发布。… Continue reading 小红书自动化发文神器：xhs_ai_publisher 使用教程

震撼！Google 超级强大 AI 工具 NotebookLM 深度解析，可以分析和處理高達 2500 萬字的龐大資料

大家好！ 你是否經常被海量的文檔、論文、網頁資訊搞得焦頭爛額？今天，我將為大家揭秘一款神器——Google 推出的 AI 工具 NotebookLM！它能幫你輕鬆駕馭高達 2500 萬字的龐大數據，讓你從資訊的海洋中快速提取精華。 為什麼你需要 NotebookLM？ 現在市面上的 AI 助手（如 ChatGPT、Claude）已經很強大了，但 NotebookLM 有其獨到之處： 超強資料處理能力： 可處理高達 2500 萬字的資料，無論是學術論文、研究報告，都能輕鬆應對。 多源資料整合： 支持文件（PDF、Google 文檔、簡報）、網頁、影音資料（YouTube）等多種來源，實現資訊整合。 精準基於用戶資料回答： 根據你提供的資料回答問題，避免 AI 幻覺，並提供來源標注。 如何使用 NotebookLM？[点击进入官网] 建立筆記本： 在 NotebookLM 首頁建立新筆記本。 上傳資料： 將文件、網頁連結、YouTube 影片網址等拖入中間區域。 單個筆記本最多 50 個檔案或連結。 單個檔案大小上限：200MB 或 50 萬字。 支持 PDF、Google 文檔、簡報、網頁、YouTube 等。 資料管理： 左側「來源」面板查看已上傳資料。 點擊來源可查看全文和 AI 自動生成的摘要。 Google 雲端硬碟匯入為複本，需手動更新。 快速總結： 點擊「簡介文件」，自動生成整合性摘要。 提問與探索： 在右側提問，NotebookLM 會根據資料回答，並標註引用來源。 儲存重要內容： 對話內容可點擊「儲存至記事」。 手動添加記事，記錄閱讀心得。 若要讓… Continue reading 震撼！Google 超级强大 AI 工具 NotebookLM 深度解析，可以分析和處理高達 2500 萬字的龐大資料

用Deep Live Cam玩转AI换脸：从小白到大师的进阶指南

你是否幻想过自己成为电影中的主角？或者在朋友的视频中恶搞一下？现在，借助Deep Live Cam这款强大的AI换脸神器，你的幻想即将照进现实！ Deep Live Cam利用尖端的AI技术，实现了实时人脸替换，让你的视频制作和创意表达变得前所未有的丰富和有趣。 Deep Live Cam的功能简介 它就像一个神奇的魔法棒，只需一张照片，就能将你瞬间变成视频中的主角，实时预览，效果惊艳！简单操作，一键生成专属的Deepfake视频，让你成为视频制作的“魔法师”。 Deep Live Cam的秘密武器：AI算法 Deep Live Cam的核心是强大的AI算法，它能精准识别和替换人脸，让换脸变得异常轻松。 你只需上传源图像，选择目标，按下开始，AI就会自动完成换脸，整个过程丝滑流畅，让你体验科技带来的“换脸魔法”。 安装Deep Live Cam，开启你的换脸之旅 为了方便大家使用，我们提供两种安装方式： 方案A：快速上手，适用于有N卡显卡的用户 Windows 版： [Github下载] [百度网盘下载] Mac 版： [自行去论坛下载] 提取码：jbdr 方案B：更灵活，适用于各种电脑 Deep Live Cam玩法大揭秘：从入门到精通 Deep Live Cam：释放你的创意潜能 Deep Live Cam不仅仅是一款换脸工具，它更是一个释放创意、打造独特视频的利器。无论是制作电影短片，还是创作有趣视频，Deep Live Cam都能成为你手中的“魔法棒”，让你的作品更具吸引力和趣味性。

如何本地部署使用Flux.1：目前最强大的开源免费图像生成模型

最近，由前Stability AI员工创立的黑森林实验室推出了开源图像生成模型Flux.1，这款模型迅速受到众多用户的关注。必须说，Flux.1的效果确实令人惊艳，性能不亚于Midjourney V6！在这篇文章中，我将为大家详细介绍如何使用Flux.1，即使你是新手小白，也能轻松跟随我的步骤，体验这款强大的文生图模型。如果因网络问题等无法下载，我们也把包含Flux Schnell模型和其他文件一起打包上传到网盘，小伙伴可以自行下载，地址在文章结尾处。 Flux模型概述 Flux模型共有三个版本：Flux Pro、Flux Dev和Flux Schnell。以下是它们的性能对照： Flux Pro：顶级模型，仅支持API调用。Flux Dev：从Flux Pro提炼而来，开源但不能商用，质量与Flux Pro相似。Flux Schnell：经过蒸馏的四步模型，速度比Flux Dev快10倍，采用Apache 2开源许可，可商用。目前，ComfyUI已经支持Flux模型，确保你更新到最新版即可使用。 使用步骤 一、下载最新版ComfyUI 首先，你需要下载最新版的ComfyUI。【点击前往ComfyUI下载】。下载后，解压缩文件以备后用。 二、设置中文语言 为了更好地使用ComfyUI，你可以下载中文语言包。将ZIP包解压至ComfyUI/custom_nodes目录中。下载链接：【点击下载中文语言包】。 三、下载Flux模型 Flux模型有四个可选版本，选择适合你显卡的版本： FLUX.1 [dev] ：官方版本，满配版，最低显存要求24G。下载地址：点击下载FLUX.1 [dev]。 FLUX.1 [dev] fp8：优化后的[dev]版本，最低12G显存可运行。推荐下载此版本：点击下载FLUX.1 [dev] fp8。 FLUX.1 [schnell] ：4步蒸馏模型，大多数显卡可运行。下载地址：点击下载FLUX.1 [schnell]。 FLUX.1 [schnell] fp8：优化版本，适合更低显卡配置。下载链接：点击下载FLUX.1 [schnell] fp8。 注意：不管下载哪个模型，都需将下载的模型存放在ComfyUI/models/unet/目录下。 四、下载CLIP模型 你需要下载以下CLIP模型，将其放在ComfyUI/models/clip/目录中： 下载链接：点击前往CLIP模型下载。 t5xxl_fp16.safetensors 或 t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors（建议选择fp8版本，如果显存超过32G可选择fp16版本）。 clip_l.safetensors也需要一起下载。 五、下载VAE模型 最后，你需要下载VAE模型，并将其存放至ComfyUI/models/vae/目录中。下载链接：点击下载VAE模型。 六、开始使用Flux.1 1、运行ComfyUI目录里bat文件，第一次运行需要安装环境等，请耐心等待 2、设置语言… Continue reading 如何本地部署使用Flux.1：目前最强大的开源免费图像生成模型

在本地部署使用llama 3.1并设置远程使用的简单方法

前言: Llama 3.1 是 Meta（Facebook 的母公司）发布的一系列最先进的开源大语言模型。Llama 3.1 系列包括 8B（80 亿参数）、70B（700 亿参数）和 405B（4050 亿参数）模型。其中，405B 是 Meta 迄今为止最大的模型。 本地部署的硬件要求，请确认您的硬件是否能够正常运行，以免浪费时间 Windows：3060以上显卡+8G以上显存+16G内存，硬盘空间至少20G Mac：M1或M2芯片 16G内存，20G以上硬盘空间 具体模型的显卡需求： 如果确定没问题，请继续往下看。 一、下载Ollama Ollama 是一个开源的大模型管理工具，它提供了丰富的功能，包括模型的训练、部署、监控等。通过Ollama，你可以轻松地管理本地的大模型，提高模型的训练速度和部署效率。此外，Ollama还支持多种机器学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，使得你可以根据自己的需求选择合适的框架进行模型的训练。【官网下载地址】请根据您的系统下载对应的版本 二、安装使用Ollama 双击安装，默认安装在C盘。安装完成后打开 windows powershell 或 CMD 命令行终端，输入 ollama 命令，回车，即可显示 ollama 命令的使用帮助 三、下载llama 3.1模型文件 运行CMD命令，输入 如果你的硬件强悍，显卡非常好，也下载更大的llama 3.1的模型70B和405B 耐心等待下载加载完成后就可以对话测试看看有没有问题。 四、配置远程访问 Ollama 启动的默认地址为http://127.0.0.1:11434，我们需要远程调用，可以通过设置环境变量 OLLAMA_HOST来修改默认监听地址和端口 三个变量的用途 变量名 值 说明 OLLAMA_HOST 0.0.0.0:8888 用于配置监听的 IP 和端口… Continue reading 在本地部署使用llama 3.1并设置远程使用的简单方法

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