comfyui能做广告平面设计吗

以下是一些平面设计师可以利用的 AI 工具及相关介绍： 审核规划平面图的 AI 工具： 1. HDAidMaster：云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster，软件 UI 和设计成果颜值高。 2. Maket.ai：主要面向住宅行业，可根据输入的房间面积需求和土地约束自动生成户型图。 3. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，能在住宅设计早期引入标准和规范约束设计结果。 4. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，将建筑全寿命周期内的信息集成管理。 辅助画 CAD 图的 AI 工具： 1. CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，添加 92 个绘图和编辑工具。 2. Autodesk Fusion 360：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型，包括拓扑优化等。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据输入自动生成 3D 模型。 5. 主流 CAD 软件的生成设计工具：如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，可根据设计目标和约束条件自动产生多种方案。 AI 编程整合的应用： 1. 设计工作流自动化：如创建 Photoshop 插件，自动批量处理图片的裁剪、亮度调整、添加水印等操作。 2. 知识管理自动化：开发 Obsidian 插件，自动在笔记间建立链接、整理知识网络和推荐相关资料。 需要注意的是，每个工具都有其特定的应用场景和功能，建议您根据自己的具体需求来选择合适的工具。同时，这些工具通常需要一定的相关知识和技能才能有效使用。

作为一名平面设计师，您可以通过以下方式利用人工智能来辅助您的工作： 一、使用 AI 海报生成工具 1. Canva（可画）：https://www.canva.cn/ 这是一个非常受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，用户可通过简单拖放操作创建海报，其 AI 功能能帮助选择合适颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计：https://www.gaoding.com/ 稿定智能设计工具采用先进人工智能技术，自动分析和生成设计方案，稍作调整即可完成完美设计。 3. VistaCreate：https://create.vista.com/ 简单易用的设计平台，提供大量设计模板和元素，用户可使用 AI 工具创建个性化海报，智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 4. Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ 通过简单拖放界面，能快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，还集成丰富模板库和自动图像编辑功能，如智能布局和文字优化，简化设计流程。 二、参考案例分享 以东阿阿胶海报设计为例，拆解步骤如下： 1. 得到需求——提取元素——绘制线稿——用 controlnet 转绘上色——ps 优化——定稿。 2. 需求元素：风格要潮流插画，还要有唐代元素和国潮（前期基本上是沟通成本，主要定线稿）。 3. 提取元素：获取的信息需要体现产品图，需要体现唐代元素，需要 logo 在中心位置，按照需求开始绘制线稿。 4. 线稿绘制：沟通的元素是牡丹花、驴子（最后换成了琵琶）、人参和产品图和 logo，所以进行线稿调整绘制（中间很多细节沟通）最终定下线稿（里面很多元素都是拼接的）。 5. 拆分元素线稿：这一步非常重要，因为会涉及到后续元素替换等问题，比如单个 logo、产品等，提取出单独元素，进行绘制，最后进行替换。 6. 单个元素绘制：这样会让单个元素更加精致，也方便后期替换。 7. 然后利用拼接好的线稿进行大量跑图抽卡，选出一张最合适的进行 ps 优化。 8. 整体拼接上色后的效果（将单独跑的元素在 ps 里替换优化，再过一遍 sd 进行溶图放大）得到以下效果。 9. 最终客户把驴子去掉了，换成了一把琵琶，也是同产品图一样的做法，最后把琵琶替换掉驴子，得到定稿图。 三、相关模型和关键词 上色运用的大模型：GhostMix 鬼混_V2.0 。 lora 模型：“盒子系列——平面国潮插画_v1.0:182ba9e2f576 。 controlnet 模型：“Module:lineart_coarse,Model:contr 。 关键词：yellow background,Fashion,international blockbusters,fashion posters,fantasy,yellow,black and red tones,yellow background,peonies,donkeys,product packaging expert master,<lora:盒子系列——平面国潮插画_v1.0:0.3> 。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前暂时没有能够直接生成实体产品帆布袋平面设计的 AI 产品。但您可以使用一些 AI 图像生成工具来获取设计灵感，比如 DALL·E2、StableDiffusion 等，然后再根据生成的图像进行进一步的修改和完善，以满足您对帆布袋平面设计的需求。

以下是一些常见的 AI 平面设计工具： 1. 对于建筑设计师审核规划平面图，有以下工具： HDAidMaster：云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster，软件 UI 和设计成果颜值高。 Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型和室内软装设计方面有探索，能根据输入自动生成户型图。 ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，可在住宅设计早期引入标准和规范约束设计结果。 Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，能将建筑全寿命周期内的信息集成。 2. 用于画 CAD 图的 AI 工具包括： CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，添加 92 个绘图和编辑工具。 Autodesk Fusion 360：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 nTopology：基于 AI 可创建复杂 CAD 模型。 ParaMatters CogniCAD：根据设计目标和约束条件自动生成 3D 模型。 一些主流 CAD 软件如 Autodesk 系列、SolidWorks 等提供的基于 AI 的生成设计工具。 3. 星流一站式 AI 设计工具的入门模式中，右侧生成器有以下参考功能： 图像控制功能，如空间关系、线稿、人物长相、姿势等，精准控制生成图像的内容和风格。 只能使用以下四种参考功能： 全部图片参考功能，包括原图、景深、线稿轮廓、姿势、Lineart 线稿、Scribble 线稿、光影、Segmant 构图分割等。 原图、SoftEdge 线稿、配色参考、配色打乱、法线贴图、MLSD 线稿等。 需要注意的是，每个工具都有其特定的应用场景和功能，建议您根据自己的具体需求来选择合适的工具。同时，这些内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是 AI 在平面设计工作流中提高效率的具体步骤和相关信息： 1. 工具选择 主要工具：Midjourney 和 Stabel Diffusion。 辅助工具：RUNWAY 和 PS beta 等。 2. 工作流效果 创意多样：设计解决方案更为多样和创新，项目中不同创意概念的提出数量增加了 150%。 执行加速：AI 生成的设计灵感和概念显著缩短了创意阶段所需时间，设计师在创意生成阶段的时间缩短了平均 60%。 整体提效：在整体项目的设计时间减少了 18%。 3. 提升能力的方法 建立针对性的 AI 工作流：使用 lora 模型训练的方式，生成特定的形象及 KV 风格，建立包含品牌形象、风格视觉 DNA 的模型，并根据实用场景进行分类。 实用的模型训练：在营销活动期间，根据市场环境和消费者偏好的变化迅速调整 lora 模型。 AI 设计资产储备：建立和管理 AI 设计资产，沉淀相关知识、技能、工具，促进团队内部的知识积累和提升。 此外，对于建筑设计师审核规划平面图，以下是一些可用的 AI 工具： HDAidMaster：云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 Maket.ai：面向住宅行业，在户型和室内软装设计方面有探索，能根据输入需求自动生成户型图。 ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期可引入标准和规范约束设计结果。 Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，实现数据的汇总与管理。 但每个工具都有其特定应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。

以下是关于 AI 与平面设计搭配的相关内容： 使用 AI 进行室外设计的最佳实践： 1. 充分利用 AI 的创意生成能力：使用 AI 图像生成工具，输入关键词生成多种创意设计方案，获取新颖独特的设计灵感。 2. 结合 AI 的模拟和可视化功能：利用 AR/VR 等技术，将 AI 生成的设计方案在实际环境中进行模拟和可视化，以更好地评估和验证设计方案。 3. 运用 AI 的分析和优化能力：使用 AI 工具对设计方案进行采光、动线、材料等方面的分析和优化，确保符合使用者的实际需求和体验。 4. 借助 AI 的自动化设计功能：利用 AI 自动生成符合设计规范的平面图、立面图等，提高设计效率，缩短设计周期。 5. 融合 AI 与人工设计的协作模式：人工设计师与 AI 工具形成良性互补，在创意、分析、优化等环节充分利用 AI 的能力，提升整体的设计效率和质量。 能够帮助建筑设计师审核规划平面图的 AI 工具： 1. HDAidMaster：云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 2. Maket.ai：主要面向住宅行业，能根据输入的房间面积需求和土地约束自动生成户型图。 3. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，可在住宅设计早期引入标准和规范约束设计结果。 AI 在设计领域的应用和影响： AI 模型生成的图像通常具有非白色背景。AI 在创意资产是业务重要组成部分的行业中带来明显变化，不仅限于图像，还适用于整个设计领域，如游戏中的 2D 艺术、纹理、3D 模型和关卡设计，营销中的库存艺术、产品摄影和插图，以及网页设计、室内设计和景观设计等。全面的创意努力可能在系统构建之前就被 AI 打破。

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。