OneThingAI「Wan2.2」镜像上架

最新推荐文章于 2026-01-08 23:29:03 发布

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#人工智能 #AIGC #OneThingAI #Wan2.2 #ComfyUI

OneThingAI上线Wan2.2官方ComfyUI镜像！

一键启动，视频生成门槛直接清零！

Wan2.2镜像上架，操作流程 ↓

控制台 → 创建实例 → 镜像中心 → ComfyUI0.0.82版本

1080P / 16:9 / 最长 5s 直接出片！

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weixin_46916369的博客

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[20页中英文PDF]生物制药企业新一代知识管理：用知识图谱+大模型构建“第二大脑“

01-07

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药物研发正面临知识爆炸的挑战。本文深入探讨如何利用大语言模型和知识图谱技术构建企业级"第二大脑"，将分散的科研数据、文献和隐性知识整合为可搜索的知识库，实现60%的文档审查效率提升，并可能为制药行业创造600-1100亿美元的年度价值。

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weixin_46244623的博客

01-08

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本文介绍了基于LangChain框架和RAG技术的智能客服系统构建方法。该系统整合了Ollama本地语言模型服务和FAISS向量数据库，能够高效检索项目文档并生成准确回答。文章详细阐述了系统架构、核心组件及实现代码，包括知识库构建、文档检索和回答生成流程。该系统可显著提升客服效率，支持网络搜索、数学计算、节假日查询等多种功能，并提供了良好的可扩展性。通过本地部署Qwen2.5模型，实现了安全可靠的智能客服解决方案。

基于深度学习的刑事案件智能分类系统

最新发布

Python极客之家

01-08

691

本项目旨在开发一个基于深度学习的刑事案件智能分类系统，利用自然语言处理（NLP）、机器学习（Machine Learning）和深度学习（Deep Learning）技术，对案情描述文本进行自动分析和分类。该系统能够辅助公安机关快速识别案件类型（如刷单返利类、虚假网络投资理财类、冒充公检法类等），提高办案效率，为打击和预防犯罪提供智能化支持。

【金猿CIO展】上海康展物流有限公司董事长兼CIO王浩：AI驱动数智化转型——医药物流供应链的全链路革新之路

数据猿

01-04

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未来，我们将继续聚焦技术创新与服务升级，深化人工智能、物联网等技术在全场景的应用，以更高效、更合规、更智能的供应链服务，助力大健康产业发展，致力于成为专业医药物流最佳服务商，与行业伙伴共同构建更具韧性与价值的供应链生态。：建立全链路透明服务体系，客户、委托方、康展物流、承运商派送商四方均可通过WEB端、移动端实时跟踪订单信息、物流状态、车辆位置与温度数据，实现发货通知、时效跟踪、回单状态查询、异常反馈等全流程可视化，变被动查询为主动感知。数智化转型的终极目标，是实现运营模式的升级与服务价值的重塑。

以 JoyAgent-JDGenie 项目为例：如何利用 AI Agent 高效学习开源框架

caicongyang

01-05

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本文以JoyAgent-JDGenie项目为例，介绍利用AI技术高效学习开源框架的方法。

PBA-PEG-Silane，苯硼酸-聚乙二醇-硅烷在二氧化硅表面修饰中的应用研究

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动态上下文发现：提升AI Agent上下文管理的未来

深入 IT 各领域的角落，分享前沿技术见解与实践心得。与我一起，探索技术的无限可能！

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seaofstar413的博客

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MICCAI 2025 | 医疗分割效率与精度双飞跃！ ReSeg-UNet：双阶段优化 + 轻量开销，轻松集成主流框架

Aifuyao的博客

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工业摄像头工作原理与核心特性

2301_79407667的博客

01-08

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comfyui WAN2.2

08-17

ComfyUI 是一个基于节点的工作流式用户界面，广泛用于图像生成、模型训练以及插件扩展等任务。WAN 2.2 是某些用户在 ComfyUI 中使用的模型或插件版本，通常用于图像风格迁移、图像修复或增强任务[^1]。 ### 下载指南 WAN 2.2 模型或插件的下载通常涉及以下几个步骤： 1. **GitHub 仓库**：许多 ComfyUI 插件和模型托管在 GitHub 上。可以搜索 `ComfyUI-WAN` 或 `WAN 2.2 ComfyUI` 相关的项目。例如： - [ComfyUI-Manager](https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager) 是一个插件管理器，支持一键安装和更新插件。 - 某些模型可能托管在 Hugging Face 上，可以通过模型页面直接下载。 2. **模型存放路径**： - ComfyUI 的模型通常存放在 `custom_nodes` 文件夹中。 - WAN 2.2 模型文件（如 `.pt` 或 `.pth`）应放置在 `models` 子目录下。 3. **插件安装**： - 如果 WAN 2.2 是一个插件，则需要将插件文件夹复制到 `custom_nodes` 目录下。 - 重启 ComfyUI 后，该插件将在节点列表中出现。 ### 使用指南安装完成后，WAN 2.2 的使用通常涉及以下流程： 1. **加载模型**： - 在 ComfyUI 节点编辑器中添加 `Load WAN 2.2 Model` 节点。 - 选择模型路径，加载预训练的 WAN 2.2 模型。 2. **输入图像处理**： - 使用 `Image Scale` 或 `Image Crop` 节点调整输入图像尺寸。 - 将图像连接到 WAN 2.2 模型节点的输入端口。 3. **执行图像增强**： - 添加 `Apply WAN 2.2` 节点，连接模型和图像输入。 - 配置参数如增强强度、风格迁移模式等。 - 执行流程后，输出图像将通过 `Image Output` 节点显示。 4. **保存结果**： - 使用 `Save Image` 节点将处理后的图像保存到指定路径。 ### 示例配置以下是一个简单的 WAN 2.2 使用流程示例（JSON 格式）： ```json { "nodes": [ { "id": "load_model", "type": "Load WAN 2.2 Model", "inputs": { "model_path": "models/wan_2_2.pt" } }, { "id": "load_image", "type": "Load Image", "inputs": { "image_path": "input_images/test.jpg" } }, { "id": "apply_wan", "type": "Apply WAN 2.2", "inputs": { "model": "#load_model.model", "image": "#load_image.image", "enhance_strength": 0.8 } }, { "id": "save_image", "type": "Save Image", "inputs": { "image": "#apply_wan.output_image", "output_path": "output_images/enhanced_test.jpg" } } ] } ``` ### 注意事项 - 确保模型文件与插件版本兼容。 - 如果使用 GPU，确保 CUDA 驱动和 PyTorch 版本匹配。 - 可通过 `ComfyUI-Manager` 自动更新 WAN 2.2 插件至最新版本。 ---

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