comfyui无法连接服务器

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。

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。

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。

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：

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。

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。

以下是关于 AI 服务器配置的相关内容： 对于 Coze AI 机器人对接微信的服务器配置： 1. 如果按照上一篇教程操作，此次配置只需修改容器编排模板。最新的容器编排模板如下，同时提供无描述性的参考配置方便新手直接参考使用。 2. 若之前没有容器编排模板，新建一个即可，新建和修改逻辑类似。 3. 更新后的编排模板，若之前创建过相似机器人容器编排服务，建议先删除以防冲突，删除步骤如下。 4. 基于新的编排模板创建新的容器编排，然后启动服务。 5. 服务启动成功后，进入 COW 服务扫码绑定微信机器人，具体步骤参考上一篇入门教程。 对于视频相关的 AI 服务器配置： 1. 购买服务器：直接点击去购买：https://buy.cloud.tencent.com/lighthouse?blueprintType=APP_OS&blueprintOfficialId=lhbpr8j2ftq0&regionId=8&zone=apbeijing3&bundleId=bundle_rs_mc_med1_02&loginSet=AUTO&from=lhconsole ，并根据以下配置购买。 2. 购买并付款完成后，回到服务器“控制台”。 3. 点击服务器卡片空白处添加防火墙，添加 8887、8080 端口。 4. 点击右上角“登录”按钮，扫码验证后在命令行窗口中操作，注意复制粘贴代码的方式和命令执行完毕的标志。 5. 在命令行中依次输入相关命令。 6. 保存并打开外网面板地址，输入账号和密码。

部署 DeepSeekR1 模型使用云服务器的价格因云计算厂商而异： 华为昇腾社区：部署 DeepSeekR1 模型用 BF16 权重进行推理至少需要 4 台 Atlas 800I A2（864G）服务器，用 W8A8 量化权重进行推理则至少需要 2 台 Atlas 800I A2。服务器调用 Docker 下载部署权重资源，非 API 调用模式。 阿里云（人工智能平台 PAI）：以 R1 为例，所需计算资源价格 316.25/小时。模型部署成在线服务，在人工智能平台 PAI 下的模型部署下的模型在线服务 EAS。 阿里云（阿里云百炼）：免费额度：10000000/10000000，通过 API 调用。 腾讯云（自建服务器）：多机分布式部署，节点数量：2 个，单节点配置：HCCPNV6 机型，可在线体验（需开通 T1 平台服务）。 腾讯云（调用 API）：API 调用 DeepSeek 系列模型限时免费。即日起至北京时间 2025 年 2 月 25 日 23:59:59，所有腾讯云用户均可享受 DeepSeekV3、DeepSeekR1 模型限时免费服务，单账号限制接口并发上限为 5。在此之后，模型价格将恢复至原价。 京东云：“deepseekr1:1.5b、“deepseekr1:7b”、“deepseekr1:32b”，1.89/小时起；服务器部署的方式。 gitee ai：R1 价格 0.1 元/次，基于沐曦曦云 GPU 及曦源一号国产替代算力集群，有在线体验。 需要注意的是，价格可能会有所变动，具体以各云计算厂商的最新公布为准。

如果您的 DeepSeek 一直显示“服务器繁忙，请稍后再试”，可以尝试以下方法： 1. 秘塔搜索: https://metaso.cn 2. 360 纳米 Al 搜索: https://www.n.cn/ 3. 硅基流动: https://siliconflow.cn/zhcn/ 4. 字节跳动火山擎: https://console.partner.volcengine.com/auth/login?redirectURI=%2Fpartner%2F5. 5. 百度云千帆: https://login.bce.baidu.com/ 6. 英伟达: https://build.nvidia.com/deepseekai/deepseekr1 7. Groq: https://groq.com/ 8. Chutes: https://chutes.ai/app 9. 阿里云百炼: https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1 10. Github: https://github.com/marketplace/models/azuremldeepseek/DeepSeekR1/playground 11. POE: https://poe.com/DeepSeekR1 12. Cursor: https://cursor.sh/ 13. Monica: https://monica.im/invitation?c=ACZ7WJJ9 14. Lambda: https://lambdalabscom/6 15. Cerebras: https://cerebras.ai 16. Perplexity: https://www.perplexity.ai 17. 阿里云百炼: https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1 另外，国内版的 Trae 目前有三个模型可供选择，都是免费无限量使用，包括 DeepSeek 系列模型，速度令人满意，能够较快地给出回答，没有遇到“服务器繁忙”的提示。 您还可以通过以下步骤解决“服务器繁忙”的问题： 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 2. 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。 3. 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。 4. 添加“DeepSeekR1”模型。 5. 打开联网功能，还可以支持联网搜索使用 R1。

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

如果在 DeepSeek 网页端使用时总是出现“服务器繁忙，请稍后再试”的情况，您可以尝试以下方法： 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，您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 需要注意的是，部分网站可能需要特殊网络环境。

在本地服务器上微调 LLM 可以参考以下内容： 1. 提示词工程： 提示词工程主要由提示词注入和工具结果回传两部分代码组成。 提示词注入用于将工具信息及使用工具的提示词添加到系统提示中，其中 INSTRUCTION 包含 TOOL_EAXMPLE、tools_instructions、REUTRN_FORMAT 三个部分。TOOL_EAXMPLE 用于提示 LLM 如何理解和使用工具，编写时应注意用无关紧要的工具作示例。tools_instructions 可通过输入不同工具动态调整，让 LLM 得知可用工具及使用方法。REUTRN_FORMAT 定义调用 API 的格式。 工具结果回传阶段利用正则表达式抓取输出中的“tool”和“parameters”参数，对于 interpreter 工具使用另一种正则表达式提取 LLM 输出的代码，提高成功率。通过识别 LLM 返回的调用工具字典，提取对应值传入工具函数，将结果以 observation 角色返回给 LLM，对于不接受相关角色的 LLM 接口，可改为回传给 user 角色。 2. 微调方法： 传统微调：采用在通用数据集上预训练的模型，复制模型后在新的特定领域数据集上重新训练，但大型语言模型微调面临训练时间长、计算成本高等挑战。 参数有效调优：这是一种创新的调优方法，旨在通过仅训练一部分参数来减少微调 LLM 的挑战，参数可以是现有模型参数的子集或全新的参数。 为使微调达到最佳效果，应从明确目标和高质量数据集开始，使用体现所需输出类型的数据，进行迭代测试，从小的渐进变化开始并评估结果。 对于 OpenAI 的模型，微调包括使用其提供的 API 在数据集上进一步训练，需调整超参数并监控性能。对于开源 LLM，微调可能需要更多实践工作，包括设置训练环境、管理数据流及调整模型架构。 对于需要快速迭代新用例的场景，微调作用较小。要实现微调功能，需创建大型训练数据集，整理成适当格式，启动训练任务并评估性能。建立模型改进工作流程，监控性能变化，依据反馈改进模型，记录生成的模型及评分指标，许多 LLMOps 平台能自动收集和显示最佳数据，方便微调。

以下是关于连接 Cursor 和 Firebase 的 MCP 的相关内容： 1. 搭建本地 MCP： 明确说明需要实现的功能。 从核心功能开始，跑通之后再叠加额外功能。 Claude 思考后写下代码，在命令行 cmd 里运行服务器 python 文件，转到项目文件目录下运行。 将服务器接入到 Cursor 里，打开 Cursor 右上角设置/MCP，点击添加，配置文件 mcp.json，输入代码以安装服务器或以开发者模式安装，配置好后按 ctrl + S 保存。 回到设置界面，查看是否连接成功，未成功可点击刷新。 提问测试是否成功调用 MCP 工具。 2. MCP 前置准备工作（保姆级教程）： 配置 MCP 客户端软件任选一个客户端软件配置即可，大致分为四步： 填入大模型 API 密钥。 找到 MCP 配置界面。 填入 MCP Server 对应的 json 脚本。 使用 MCP 。 配置 Cherry Studio（推荐）：使用 2025 年 4 月发布的 1.1.17 版本，配置大模型 API，填入之前准备好的 AiHubMix 的 API 密钥，配置 MCP 。 配置 Cursor（推荐）：若 Cursor Pro 在免费试用期，配置大模型 API 这一步可以不做；若不在免费试用期，可氪金或填入之前准备好的 AiHubMix 的 API 密钥，配置 MCP Server，填入 MCP Server 的 json 并保存，回到 Cursor 的 MCP 配置页面，等待几秒钟，多点几次蓝色框里的按钮，直到绿灯亮起，并显示出所有 MCP 工具，使用 MCP 时 Ctrl + Shift + L 新建对话，将模式设置为 Agent 。 配置 Claude Desktop：用文本编辑器打开 claude_desktop_config.json 文件，填入 MCP Server 对应的 json 文件，保存，重启 Claude Desktop 并查看 MCP Server 连接状态。 3. 从 0 开始开发第一个 MCP 服务： Cursor 和 Windsurf 不断更新，MCP 开发教程也在进化。 适合想快速入门 MCP、对 AI 开发感兴趣但没编程基础、不想写代码但想做开发的人群。 预计动手时间仅需 15 分钟。 可以开发实现加法运算等功能的 MCP Server，通过 MCP 让 AI 使用查询实时天气、联网搜索最新信息、调用私人数据库等强大工具，还能分享提示词。

以下是 ComfyUI 连接 Blender 的教程： 首先，安装下载网盘里的两个文件。先安装稳定版 Blender（这是主程序，解压即用。如果已经有 Blender 的朋友可以跳过这一步）。有 Steam 平台的可以去 Steam 上下载 Blender，软件会自动更新，很方便。 接下来打开软件，安装无限圣杯的插件。进入“偏好设置”——插件——选择“安装”，找到“无限圣杯节点工具”里面的压缩包，不用解压，直接选择压缩包进行安装。安装好之后，打上勾，就可以开启无限圣杯了。 接着看插件下方的 ComfyUI 路径这一栏，将它更改为我们电脑中的 ComfyUI 的地址。然后选择一个适合自己的显存模式：8G 以上选高显存；6G 选中显存；4G 选低显存。安装完成，重启即可。 无限圣杯的使用：打开软件，编辑器类型中会出现“ComfyUI Node”。点击进入 ComfyUI 界面，先点击上方的“新建”按钮，然后展开右侧的 N 面板可以看到无限圣杯的界面。打开节点树的列表，可以看到文生图、图生图以及 ControlNet 等常见工作流。选择文生图，打开会发现还有一些更细化的预设工作流选项。再看看 ControlNet 中的工作流预设。 还有一些根据插件整理的工作流，比如随便选择一个“文生图”中的“基础+自定 VAE”，选好之后，点击“替换节点树”。界面中会出现已经连接好的工作流节点（如果没看到，就按一下 home 键），包括大模型、clip、vae、正反提示词、尺寸，采样器等所有在 webUI 中熟悉的参数，而且全都是中文面板。打开模型节点，可以看到 webUI 中的模型全部都在。这次先不更改参数，点击“运行节点树”，直接生成。此时会提醒是否启用 ComfyUI，点击确定即可。等待一会，就能在最后一个节点预览图中看到生成的图片。点击这里就可以打开后台，看到出图时间。

GPT 连接不上网站可能有以下原因： 1. 网络问题：由于网络限制或不稳定，导致在国内的使用率较小。 2. 安全风险：连接到其他系统（如邮箱或购物网站）可能带来更高的安全风险，从而影响连接。 如果在 GPT 上迭代完成的提示词，可以考虑适配国内的优秀大模型。目前只有 Plus 用户才可以使用 GPT，这在一定程度上限制了其使用范围。关于 GPT 的创建方式，包括以下步骤： 1. 点击 Explore。 2. 点击 Create a GPT 进入配置页面。 3. 进入自定义 GPT 配置界面。 4. 默认进入 Create 页面，选择 Configure 进入配置页面，其中有添加图像、Name、Instructions、Conversation starters、Knowledge、Capabilities、Actions 等栏位的详细设置。 5. 上传图片，如做个人 IP 建议上传个人 Logo。 6. 填写相关信息。 7. 填写完信息自动保存，开始试用。 8. 上传图片开始分析。 9. 经过多次测试，达到满意程度后，在右上角点击 Save 进行发布，发布时可选择 Only me（只有自己可以使用）、Only people with a link（通过分析的链接可以访问）、Public（所有人都可以访问，但需要开启个人名称以及绑定公共域名）。

要在 ComfyUI 中一键连接节点，可以按照以下步骤进行操作： 1. 了解成对的节点：SetNode 可当成无线发射器，GetNode 可当成无线接收器。一个发射器可以对应多个接收器，但它是定向发射的，不会自动连接。 2. 添加节点的方式：推荐在普通节点上点击右键，找到“添加设置节点”和“添加获取节点”。需注意从输出拉出连线后的查找节点列表里找不到这两个节点。 3. 具体连接操作：将输出连接到“SetNode”节点上，并为其起一个好记的名字。在要连入的节点附近添加“GetNode”节点，选择刚刚起的名字，把这个节点和要输入的部分连接上即可。 此外，ComfyUI 的核心是其节点式界面，节点类型包括输入节点（如文本提示节点、图像输入节点、噪声节点等）、处理节点（如采样器节点、调度器节点等）、输出节点（如图像输出节点）和辅助节点（如批处理节点、图像变换节点等）。用户可以通过拖动节点之间的连接线来构建整个工作流，还可以创建自定义节点来扩展功能，自定义节点安装目录为 D:\\ComfyUI\\custom_nodes。ComfyUI 的界面包括顶部工具栏（包含全局操作和工具）、左侧面板（用于显示节点库）和中央画布（主要工作区域）。

目前在开发铁路调车作业岗位相关的专业技能等级考级试题库方面，可利用的 AI 资源相对有限。但您可以考虑以下几种方式： 1. 利用自然语言处理模型，如 ChatGPT 等，辅助生成一些基础的题目框架和内容描述，然后您再根据实际需求进行修改和完善。 2. 借助一些智能写作工具，帮助您优化题目表述，提高题目质量。 3. 运用在线的知识图谱和数据库，获取与铁路调车作业相关的专业知识和标准，为试题库的内容提供准确依据。 需要注意的是，AI 生成的内容仅供参考，最终的试题库仍需要您依据专业标准和实际工作要求进行严格的审核和把关。

前馈神经网络、循环网络和对称连接网络的区别如下： 1. 前馈神经网络：这是实际应用中最常见的神经网络类型。第一层是输入，最后一层是输出。若有多个隐藏层，则称为“深度”神经网络。各层神经元的活动是前一层活动的非线性函数，通过一系列变换改变样本相似性。 2. 循环网络：在连接图中存在定向循环，意味着可以按箭头回到起始点。它们具有复杂的动态，训练难度较大，但更具生物真实性。目前如何高效地训练循环网络正受到广泛关注，它是模拟连续数据的自然方式，相当于每个时间片段具有一个隐藏层的深度网络，且在每个时间片段使用相同权重和输入，能长时间记住隐藏状态信息，但难以训练其发挥潜能。 3. 对称连接网络：有点像循环网络，但单元之间的连接是对称的（在两个方向上权重相同）。比起循环网络，对称连接网络更易分析。没有隐藏单元的对称连接网络被称为“Hopfield 网络”，有隐藏单元的则称为玻尔兹曼机。 当前的大语言模型通常基于 Transformer 架构，它属于前馈神经网络的一种变体。这种架构流行的原因包括：能够处理长序列数据、并行计算效率高、具有强大的特征提取和表示能力等。

以下是为您提供的关于 AI 相关产品规划的回答： 一、插件/工具能力在大模型生态架构中的环节、定位、实现流程 从 2023 年 3 月份 OpenAI 宣布插件计划开始，到 5 月份上线，其中包括联网、代码、画图三个插件。其实现流程大致为： 1. 经过对模型的微调，检测何时需要调用函数（取决于用户的输入）。 2. 使用符合函数签名的 JSON 进行响应。 3. 在接口层面声明可调用的工具。 4. 使用函数和用户输入调用模型。 5. 使用模型响应调用 API。 6. 将响应发送回模型进行汇总。 二、对于搜索团队，插件可以做和应该做的事 目前没有直接针对搜索团队插件具体可做和应做事项的明确内容，但可以参考 OpenAI 的插件计划，例如开发与搜索相关的特定功能插件，或者探索如何将现有的搜索推荐功能与大模型更好地结合。 三、对于大模型无法绕开或高频使用的模块/功能/插件 目前没有直接指出对于大模型无法绕开或高频使用的具体模块、功能或插件。但从相关信息中可以推测，例如与数据获取和处理相关的插件（如联网）、与技术开发相关的插件（如代码）以及与内容生成相关的插件（如画图）可能是较为重要和高频使用的。对于搜索团队来说，可以考虑在这些方向上寻找发力点，结合搜索推荐等传统功能，开发出更具竞争力的插件。

以下是为您整合的相关内容： GPT4 在通用人工智能的工具使用方面表现出色，能够完成几乎所有任务，包括结合多个工具管理用户的日历和电子邮件。但它也存在一些弱点，如缺乏当前世界知识、难以进行符号操作等，不过能通过使用搜索引擎或 API 等外部工具来克服部分限制。相比之下，ChatGPT 在完成同样任务时存在较多不足。 Andrej Karpathy 亲授的大语言模型入门中提到，ChatGPT 在数学方面不擅长，会使用计算器和工具来完成相关任务，如计算估值、绘制图表、添加趋势线和进行分析等。

即梦生成有文字的海报时文字经常无法看清，可能有以下原因及解决办法： 原因：提示词不够准确或详细。 解决办法：优化提示词，更清晰准确地描述文字的要求，如字体、大小、颜色、位置等。 原因：生成模型的限制。 解决办法：多尝试几次生成，或者调整提示词细节抽卡，以获得更理想的效果。 原因：图片中的元素过于复杂，影响了文字的清晰度。 解决办法：利用即梦中的消除笔工具去除影响文字清晰度的部分。 即梦图片 2.1 模型已支持在图片中生成中文字体，操作步骤如下： 第一步：打开即梦官网 https://jimeng.jianying.com/ ； 第二步：点击进入图片生成页面； 第三步：生图模型选择图片 2.1 模型。 即梦生图 2.1 版本带来了革命性的变革，能智能理解创意需求，一键生成融合图片内容与中英文文本的海报。应用场景广泛，如 LOGO 设计、表情包生成、节日与节气海报制作等。 在使用即梦进行艺术字海报设计时，若出现细节错误或刻章不准确的情况，可利用消除笔工具修正，同时多抽卡以得到更理想的设计。

以下是关于您问题的回答： 在医疗领域，存在一种智能体，其在提示词中约定回答只能来自于知识库。例如生物医药小助手，为了避免在医疗这个严肃领域出现误导性的回答，其回答被限制在特定的知识库范围内，可能存在问题超出知识库范畴的情况，但尚未发现有医学上不严谨的回答现象。 同时，模型存在一定的局限性。在训练过程中，模型虽接触大量知识，但未完美记忆且不清楚知识边界，可能尝试回答深奥话题并虚构不正确内容，产生幻觉。例如要求模型描述虚构的牙刷产品时，会给出逼真但虚构的描述。在构建应用程序时，可使用一些技术避免这种情况，如要求模型先从文本中找相关引文，再用引文回答问题并追溯源文件，以减少幻觉的发生。 另外，“小模型”在特定任务上表现出色，如专门识别猫或狗的模型，但无法用于其他任务。而“大模型”像多功能基础平台，能处理多种任务，应用范围广泛且有更多通识知识，但大模型的知识来源于有限的训练数据，不能拥有无限知识，且知识库不会自动更新，在某些特定或专业领域知识可能不够全面。

很抱歉，目前知识库中没有关于“UNET 加载器无法加载”的具体情况说明。但一般来说，UNET 加载器无法加载可能有以下几种常见原因： 1. 网络问题：网络连接不稳定或中断可能导致加载失败。 2. 资源路径错误：加载器所指定的资源路径不正确，无法找到要加载的文件。 3. 版本不兼容：UNET 加载器的版本与要加载的内容版本不匹配。 4. 权限问题：当前用户没有足够的权限来访问和加载相关资源。 5. 资源损坏：要加载的文件本身可能已损坏或不完整。 您可以进一步检查以上方面，以确定具体的问题所在。

Coze 集成了新闻搜索插件，其中的头条新闻插件能够持续更新，让您了解最新的头条新闻和新闻文章。所以在 Coze 中使用搜索插件是可以搜索到最新新闻的。Coze 还提供了多样化的插件库，涵盖了从基础的文本处理到高级的机器学习功能，以及众多符合平民生活化的插件，如天气预报、出行必备、生活便利等方面的插件。