借助ollama实现AI绘画提示词自由,操作简单只需一个节点!

Comfyui 接入ollama出现502问题 Comfyui采用ComfyUI Ollama节点接入llava模型,具体设置此处不赘述,请参考文末的参考链接。采用浏览器访问http://127.0.0.1:11434正常出现:“Ollama is running”开始被502误导认为是gateway的问题,排查了相关设置,均未发现有异常设置。求助度娘相关信息较少。3、在命令行执行ollama serve。节点正常使用,特记录于此,以备遗忘。执行时间很久很久,原因未知。2、停止ollama服务。4、启动ollama服务。 阅读详情
AI摘要

本文介绍如何利用ollama模型结合comfyui实现AI绘画的提示词优化,通过精细的提示词生成流程提升绘画质量,并分享AI大模型学习资源,涵盖学习路线、报告合集、经典书籍及商业化方案。

只需要将ollama部署到本地,借助comfyui ollama节点即可给你的Ai绘画提示词插上想象的翅膀。具体看详细步骤!

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第一步打开ollama官网:https://ollama.com/,并选择models显存太小选择的是llama3\8b参数的instruct-q6_k的这个模型。

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运行方式也很简单,只要你网络没问题,直接在终端里,运行ollama run llama3:8b-instruct-q6_K这个命令,这样你可以在终端里llama3交流了!

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当然咱们说的是在comfyui里运用llama3模型实现提示词自由的,所以我们需要安装comfy ollama节点,如图所示直接install即可

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然后开始搭建ollama提示词节点,节点的提示词部分包含三个部分

第一部分汉译英过程:

命令提示词为:Translate the following into English, do not add any text other than the prompt:

其中节点:cr text concatenate是帮助字符串链接的一个节点!其中上面的是指令规则,下面的是要执行的具体指令。

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You are a prompt engineer proficient in SDXL painting, especially skilled in refining prompts. Please strictly follow the steps below to refine the prompts that need to be refined, operate step by step and output the results of each step:

Step 1: List the names and genders of all the characters in the prompt. If there are no characters in the prompt, skip this step.

Step 2: Use a short phrase to describe all the characters in the prompt. This phrase can use plurals or and, do not use any punctuation. Do not use any punctuation in this short phrase. Do not use any punctuation in this short phrase. The format is as follows:
- 1boy
- 1girl
- 2boys
- 2girls
- 1girl and 1boy

Step 3: Identify the main subjects in the prompt word. If you can guess which work it/them comes from, list the name of the work in the format:
- Link from The Legend of Zelda series, Spider-Man from Marvel movies, ...
If there is no prominent subject in the prompt, such as if the prompt is purely a landscape, skip this step.

Step 4: Combine the contents of the previous two steps, separated by commas. If there is no prominent subject in the prompt, such as if the prompt is pure scenery, skip this step and do not output any characters.

Step 5: 
If the prompt contains a character, use the result from the previous step as the beginning, and creatively refine the rest of the prompt as a whole in English, 80 words,following the format: Number of characters and gender of characters, [character 1], [character 2], [character ...], everything else in any order. Examples of refined prompt:
- 1man, [young man with ((short gray hair)), black turtleneck sweater, suspenders, singing, smiling, holding a basketball,  a pendant necklace], plain white wall background, focus on him and his actions, anime-style scene
- 2 girls, [one on the left wearing a gray T-shirt holding a laptop in her hand], [one on the right wearing a Wonder Woman costume], anime-style scene
- 1 boy and 1 girl, [Chun-Li from Street Fighter] and [Spider-Man from Marvel movies], engaged in a fierce battle, dynamic fighting poses, action movie poster
- 1 boy and 1 girl, [K-pop male singer (left of center) with short black hair, brown eyes, white color, formal suit with satin lapel and bow tie], [K-pop female singer (center) with long straight black hair, dark brown eyes, white color, formal silver dress], both singers holding hands up in peace signs, anime-style scene, bright colors, sunny background

If the prompt does not contain a character but does contain a clear subject, use the result of the previous step as the beginning and use your imagination to refine the prompt as a whole. The language should be English and the format should be "subject name, everything else in any order."

If the prompt does not contain a character or a clear subject, use your imagination to refine the prompt as a whole, in English.

Step 6: Enclose the result of the previous step within # #

Prompt that need refining:

这个规则大家感兴趣的话可以翻译成中文研究一下,生成逻辑,我坦白这个指令是抄作业抄来的!

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这是第二步提示词命令生成的提示词,因为它根据指令,给出了每一步的生成过程所以,所以咱们不能把这样没有逻辑的提示词给comfy啊,经过观察真正生成的提示词结果是在##号内!所以有了第卅部!

第三步提取提示词:

是的我们要将##号内的提示词提取出来,提取提示词用这个指令

在这里插入图片描述

然后你只需要在最前面的cr text节点里输入你要,输入的指令,并把第三个comfyui ollama节点和正向提示词连接即可!

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最后放一个祖传的1 girl美女,作为这篇文章的结束
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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qq_42869414的博客 2152

太强了!Ollama + MaxKB零代码本地搭建个人知识库AI应用,数据安全,还可以有权限控制!!

📚 借助开源的,大模型应用不再遥不可及 🚀当提到“大模型”和“本地部署”,很多人可能第一反应是:“这是不是只有那些顶尖的技术大牛才能搞定?其实,随着开源工具的发展,构建自己的大模型和知识库已经变得轻而易举,就像请一个聪明的私人助理帮你处理日常任务一样简单。Ollama 和 MaxKB 就是这样一对黄金搭档,借助它们,你不需要深厚的技术背景,也能在本地搭建一个强大的 AI 系统。接下来,我们将带你一步步实现这个目标,让复杂的技术变得像拼积木一样简单。

Everly_的博客 2705

大模型本地部署:只需三步,手把手带你在Mac本地部署运行AI大模型

在当前的技术环境下,大型语言模型(LLMs)已经成为人工智能领域的一个重要里程碑。这些模型能够在各种任务上展现出人类水平的性能,包括但不限于文本生成、语言理解和问题解答。随着开源项目的发展,个人开发者现在有机会在本地部署这些强大的模型,以探索和利用它们的潜力。本文将详细介绍如何使用Ollama,一个开源项目,在Mac上本地运行大型模型(Win同理)。通过遵循以下步骤,即使是配备了几年前硬件的电脑,也能够顺利完成部署和运行。开源项目ollama:github链接。

2301_76161259的博客 1976
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我爱学大模型
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