快手Kolors模型本地安装,通过Comfyui使用,手把手教程附安装文件

部署运行你感兴趣的模型镜像

前言

快手开源的可图Kolors作为当前唯一能在图片中生成中文的模型已经加入了Comfyui生态,我们可以本地部署,不用在忍受官方网页生成带有水印的图片了。

Kolors本身模型并不大,只有5G多。但是它采用了跟以往SD模型不同的文本编码器,整个安装文件加起来超过16G。这个以开源大语言模型ChatGLM3为基础的文本编码器也是支持Kolors中文输入的原因。Comfyui运行Kolors建议8G以上显存,最好12G以上。

所有的AI设计工具,模型和插件,都已经整理好了,👇获取~在这里插入图片描述

下面我们来一步一步讲解怎么在Comfyui中安装Kolors。

一、在Comfyui中安装插件

首先要在github.com/kijai/ComfyUI-KwaiKolorsWrapper中下载Comfyui的Kolors插件。

可以通过Comfyui管理器安装,或者在Comfyui的custom_nodes下git clone。最简单的当然是通过我文后的分享网盘下载后解压到custom_nodes目录。

二、安装环境

插件安装好后,需要安装环境依赖,否则会报错。

这里只说Comfyui便携版(在 ComfyUI_windows_portable 文件夹中运行的)。进入python_embeded目录下打开命令行,输入:

python.exe -m pip install -r C:\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\custom_nodes\ComfyUI-KwaiKolorsWrapper\requirements.txt

文件夹位置不同的自己要改一下。

三、下载模型

启动Comfyui后加载分享的Kolors工作流,然后在Load Kolors Model节点选择FP16。

在Load ChatGLM3 Model节点选FP16,这里已经说明了12G以上显存选择FP16,8G的选quant8,4G的选择quant4。

这里的q8,q4相当于精简量化版,越小的对文本提示的理解越弱,出图效果越差。

选好后直接运行Queue Prompt,Comfyui会自动下载模型,保持网络畅通就好(提前加魔法)。

四、可能面临的问题

我文后分享了Kolors的模型、Comyfui插件和工作流。插件解压放到前面讲的custom_nodes文件夹里。

模型文件解压放到ComfyUI\models\diffusers文件里。

如果直接加载工作流还是报错缺少模型文件,就需要删掉先解压的模型文件,让插件自动下载。

有朋友说16G都爆显存,那么可能是没有安装xformers。这个网上讲怎么安装的很多,主要就是安装下载的xformers的软件,然后设置一下Windows环境配置路径。

实测中英文提示词几乎一样的效果。

长河落日圆,大漠孤烟直。

一个古罗马奴隶市场,一个的漂亮的波斯年轻女性在售卖自己,手里举着木牌,上面写着“买我”的文字,丰满,有大理石雕像和熙熙攘攘的人群。艺术风格灵感来自Lawrence Alma Tadema,色彩丰富、暖色,细节古典,中心构图,肖像。

晚来一阵风兼雨,洗尽炎光。理罢笙簧,却对菱花淡淡妆。绛绡缕薄冰肌莹,雪腻酥香。笑语檀郎:今夜纱厨枕簟凉。

梦里不知天在水,满船清梦压星河。

玉炉冰簟鸳鸯锦,粉融香汗流山枕。帘外辘轳声,敛眉含笑惊。柳阴轻漠漠,低鬓蝉钗落。须作一生拚,尽君今日欢。

上苑桃花朝日明,兰闺艳妾动春情。井上新桃偷面色,檐边嫩柳学身轻。花中来去看舞蝶,树上长短听啼莺。林下何须远借问,出众风流旧有名。

以上提示词仅供参考,你懂的,最后说一下,这个是SFW模型。

为了帮助大家更好地掌握 ComfyUI,我在去年花了几个月的时间,撰写并录制了一套ComfyUI的基础教程,共六篇。这套教程详细介绍了选择ComfyUI的理由、其优缺点、下载安装方法、模型与插件的安装、工作流节点和底层逻辑详解、遮罩修改重绘/Inpenting模块以及SDXL工作流手把手搭建。

由于篇幅原因,本文精选几个章节,详细版点击下方卡片免费领取

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一、ComfyUI配置指南

  • 报错指南
  • 环境配置
  • 脚本更新
  • 后记

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二、ComfyUI基础入门

  • 软件安装篇
  • 插件安装篇

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三、 ComfyUI工作流节点/底层逻辑详解

  • ComfyUI 基础概念理解
  • Stable diffusion 工作原理
  • 工作流底层逻辑
  • 必备插件补全

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四、ComfyUI节点技巧进阶/多模型串联

  • 节点进阶详解
  • 提词技巧精通
  • 多模型节点串联

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五、ComfyUI遮罩修改重绘/Inpenting模块详解

  • 图像分辨率
  • 姿势

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六、ComfyUI超实用SDXL工作流手把手搭建

  • Refined模型
  • SDXL风格化提示词
  • SDXL工作流搭建

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ComfyUI是一款易于上手的工作流设计工具,具有以下特点:基于工作流节点设计,可视化工作流搭建,快速切换工作流,对显存占用小,速度快,支持多种插件,如ADetailer、Controlnet和AnimateDIFF等

<think> 首先,用户的问题是:“我想查找在本地部署大模型ComfyUI的方法 请问ComfyUI本地部署大模型的方法”。结合系统级指令,我需要根据提供的引用内容回答,并生成相关问题。 引用内容: - 引用[1]: 描述在Linux上使用ComfyUI部署快手可图Kolors模型的步骤。 - 引用[2]: 提供ComfyUI本地部署的教程,包括使用官方整合包或秋叶启动器。 - 引用[3]: 提到ComfyUI在Windows系统上的本地部署教程。 用户的关键点是在本地部署大模型ComfyUI。我需要整合这些信息,提供一个结构清晰的回答。 系统指令要求: - 使用中文回答。 - 所有行内数学表达式用$...$格式(但在这个上下文中,可能没有数学内容)。 - 独立公式用$$...$$(同样,可能不需要)。 - LaTeX语法正确。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾添加引用标识,如[^1]。 - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 - 保证回答真实可靠,基于引用。 回答结构: 1. **介绍**:简要说明ComfyUI是什么,以及部署大模型的基本概念。 2. **部署方法**:基于引用,分步骤描述如何在Linux和Windows上部署。 - 引用[1]:Linux部署快手可图Kolors的步骤。 - 引用[2]:Windows部署的两种方式(官方整合包和启动器)。 - 引用[3]:Windows部署的详细教程。 3. **整合步骤**:提供一个通用的部署流程,强调关键点。 4. **生成相关问题**:在回答末尾添加相关问题。 添加引用标识:在引用具体内容的地方添加[^1]、[^2]、[^3]。 部署大模型ComfyUI的通用步骤: - 下载并安装ComfyUI。 - 下载大模型文件(如通过魔搭modelscope)。 - 启动ComfyUI。 - 配置工作流生成图片。 针对不同系统: - Linux:参考引用[1]。 - Windows:参考引用[2]和[3]。 最终回答: - 开头:解释ComfyUI部署。 - 主体:分步骤描述,引用来源。 - 结尾:生成相关问题。 相关问题: - 基于部署方法,生成如:如何优化部署?常见问题解决?等。 </think> ### ComfyUI本地部署大模型的方法 ComfyUI 是一个基于节点的界面,用于管理和运行AI模型(如Stable Diffusion),在本地部署大模型(如快手可图Kolors)可以提高运行效率和隐私性。部署过程涉及下载ComfyUI安装依赖、配置大模型文件和启动工作流。根据您的需求,我整理了基于Linux和Windows系统的通用部署方法,结合引用中的可靠信息。以下是详细步骤: #### 通用部署流程 无论系统如何,部署大模型ComfyUI的核心步骤相同: 1. **下载并安装ComfyUI**: - 访问官方GitHub仓库或整合包下载地址。 - 解压文件到本地目录,确保Python环境(建议Python 3.10+)已安装。 - 安装依赖:运行`pip install -r requirements.txt`命令安装必要库[^2]。 2. **下载大模型文件**: - 大模型文件(如Kolors模型)通常通过平台如魔搭ModelScope获取。 - 将模型文件(如`.ckpt`或`.safetensors`)放入ComfyUI模型目录(例如`ComfyUI/models/checkpoints`)[^1]。 3. **启动ComfyUI并配置工作流**: - 运行启动脚本(如`python main.py`)。 - 在浏览器中访问`http://localhost:8188`打开ComfyUI界面。 - 导入或创建自定义工作流,加载大模型文件生成图片[^1]。 #### 系统特定部署指南 - **Linux系统**: - 参考引用[1],部署快手可图Kolors模型: - 下载ComfyUI官方包,并安装依赖项。 - 通过魔搭ModelScope下载Kolors模型文件。 - 启动ComfyUI后,在浏览器工作流中拖拽节点连接模型输入输出[^1]。 - **Windows系统**: - 推荐两种方式(引用[2]和[3]): - **官方整合包安装**:下载官方整合包(包含预配置依赖),解压后直接运行启动脚本,适合快速部署[^2]。 - **使用秋叶启动器**:安装图形化启动器(如秋叶整合包),它自动处理插件和模型更新,减少报错风险。启动后通过界面加载大模型文件[^2]。 - 详细教程包括工作流节点配置和模型调试,参考引用[3]的六篇基础教程[^3]。 #### 注意事项 - **硬件要求**:确保本地GPU支持CUDA(如NVIDIA显卡),并安装最新驱动。大模型通常需要至少8GB显存。 - **常见问题**: - 模型文件不兼容:确保下载的模型格式匹配ComfyUI支持类型(如`.safetensors`)。 - 启动失败:检查Python依赖是否完整,或使用秋叶启动器规避环境问题[^2]。 - **优化建议**:部署后,通过ComfyUI插件(如Manager)添加节点扩展功能,提升模型运行效率。 部署完成后,您可以通过工作流测试模型生成效果。如果遇到问题,参考官方文档或社区教程进行调试[^3]。
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