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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
comfyui动画片工作流怎么构建
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
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
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