[AI绘图] ComfyUI 中文提示词 Workflow 绘制方法

已于 2025-03-30 13:34:14 修改
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分类专栏： ComfyUI-图片与视频生成 文章标签： 深度学习 人工智能
于 2025-03-26 18:00:38 首次发布
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ComfyUI 是一个强大的 AI 图像生成工具，支持使用 Workflow（工作流）方式进行可视化操作。本文介绍如何绘制 中文提示词 Workflow（ChineseClip WorkFlow），帮助用户更方便地在 ComfyUI 中使用中文提示词进行图像生成。

示例WorkFlow可以从绑定资源中下载。

1. ChineseClip WorkFlow 简介

ChineseClip WorkFlow 主要用于 中文提示词输入，通过 Text 中译英 节点，将中文提示词转换为英文，以便模型正确解析。此外，结合 SDXL Prompt Styler，还能优化提示词风格，提升生成效果。

2. Workflow 绘制步骤

步骤 1：创建 CLIP 正负提示词节点并转换输入端<

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comfyui 实现中文提示词翻译英文进行图像生成
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1.安装翻译节点ComfyUI_Custom_Nodes_AlekPet 2.安装显示翻译后的文本节点 ComfyUI-Custom-Scripts
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开发一个comfyui自定义节点，支持输入中文提示词
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想要实现中文提示词填写，最常用做法是添加节点。双击空白处，搜索🔍关键词translate看看是否有以下的节点：如果没有，则需要到 「管理器-节点管理」中搜索🔍AlePet。
【AI绘画】ComfyUI相见恨晚的提示词插件，简直堪称神器！
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如果你是真正有耐心想花功夫学一门技术去改变现状，我可以把这套AI教程无偿分享给你，包含了。
[AI绘图] ComfyUI 局部重绘（Inpainting）Workflow 绘制教程
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03-26 311
可以在保持图像大部分不变的情况下修改指定区域。（ChineseClip WorkFlow），确保已支持。希望本教程对你有所帮助，快来试试 ComfyUI 的。节点用于管理模型数据流，让多个组件共享相同的。，翻译为英文后传递给 CLIP 编码器。，简化图像缩放操作，提高图像适配性。用于导入需要进行局部重绘的原始图像。：自动增强扩散效果，但稳定性较低。，手动模拟降噪百分比的跳过效果。，因为它具有较高的不确定性。遮罩区域决定需要修改的部分。ComfyUI 支持。，需根据模型调整参数。，可用于动态计算参数。
[AI绘图] ComfyUI 相似画绘制 Workflow（生成表情微调图像）
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03-26 190
通过调整降噪步数百分比（Denoising Strength），使生成的图像尽可能接近原图，同时保持一定的随机性。：将加载的图片转换为 Latent 空间数据，使 AI 能够基于它进行生成。：最终控制 AI 生成的图像，让其与原图保持高相似度，同时允许一定的变化。在 AI 绘图中，有时我们希望生成一组。Workflow（基础文本生成图片）。：通过部分噪声去除，让 AI 只修改。，同时允许局部细节的微调，如。，跳过的生成步骤越多 →。，让 AI 生成的图像。，生成的变化越大 →。
[AI绘图] ComfyUI 类图生图 & 图文融合风格迁移 Workflow 绘制教程
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03-26 282
🔹 该节点用于加载 Clip Vision 模型，并提供图像输入功能。：让模型理解图像的特征，并转化为文本提示，以便与文本提示融合。提供了强大的 Workflow 设计能力，支持。由于 CLIP 文本编码（g）的权重通常。希望本文对你有所帮助，快来试试吧！这样可以减少文本提示对最终图像的影响。：结合文本提示信息，增强风格控制。：将图像特征转换为文本提示。本教程将介绍如何使用。，实现图文融合的风格迁移。，提取图像特征用于生成。在最终输出中的占比。，避免不必要的随机性。：提取图像的特征信息。
[AI绘图] ComfyUI 类图生图 & 图图融合 Workflow 绘制教程
技术就是小甜甜博客
03-26 211
作用：将第二张图片的特征转换为提示信息，使其能影响最终输出。希望本教程对你有所帮助！🔹 如果想增加随机性（但可能降低可控性），可以调整。支持强大的 Workflow 机制，可以通过。（已存在的 Clip Vision 处理流程），让多个图像的特征共同影响最终的生成效果。🔹 如果一张图片的影响过强，可以降低它的。在此基础上，我们可以进一步加入。作用：提取第二张图像的特征信息。，让两张图片的特征共同影响结果。，使得两个图像的特征能够融合。提取图像特征，并结合。（将图像特征转为条件）（调整不同输入的权重）
ComfyUI中文写提示词
Bu2n的博客
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提供google、deepl、argos翻译下载地址。
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软件QA只用在它工作礼貌吗？
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在Comfyui的使用中，目前提示词都是用英文输入的。这导致很多同学在写提示词时，需要使用Comfyui外的翻译软件来进行题词翻译。这样的操作固然可以，但是与Comfyui的便捷理念不相符。那么今天就来介绍一个ComfyUI中翻译插件，它包含了一组可以自动翻译的节点，方便用户将各国语音转换为英文提示词。
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compyUI中翻译插件安装、配置和使用。
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哈喽大家好，ComfyUI就像是去掉外壳的WebUI，可以看到每一个工作环节，这样ComfyUI可以介入每一个生成环节，形成我们自己的工作流基础用法1、基础操作界面ComfyUI的操作界面非常简单，基础界面可以拖动放大缩小，关键节点也都可以自由拖动。
ComfyUI基础教程丨目前最好用的提示词中文输入，自动翻译节点
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这份完整版的comfyui整合包已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【这份完整版的comfyui整合包已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【这时，你的ComfyUI有文本输入的地方就会出现“自动翻译”的水印，这就代表着已经可以正常使用了。这个节点需要申请一个免费的百度翻译KEY，但是相信我，一点也不复杂，接下来就让我们一步步来实现吧。选择个人开发者，填写基本信息，创建应用，应用名称可以随便填写；打开ComfyUI终端。
刚刚！Stable diffusion 2024升级加强版终于来了！（无需安装，解压即用）
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要说AI绘画圈最出圈的工具那妥妥的就Stable diffusion这不前段时间2024升级加强版来咯！不仅生成图片还能生成视频\数字人等而且无需安装，直接解压就能用Stable Diffusion 是以文本生成图像的 AI 工具，不仅可以在线使用，还能部署在家用电脑上的 AI 绘图工具，可以在大部分后期电脑下运行，并在短短几秒钟内生成清晰度高，还原度佳的 AI 图片，无需预处理和后处理！这里直接将该软件分享出来给大家吧~
【ComfyUI】Flux 提示词太难了？你的最爱来了！Flux Prompt 轻松提示增强！更详细、更具描述性！
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Flux真的太火了，我日常也主要以Flux出图为主了。但每每写提示词时有没有人和我有类似的情况，就是经常为写提示词而穷思苦想呢？怎么转换成我们最适合的自然语言风格的时候就不太会描述了呢~
绘制一个智能体工作流的示意图
04-22
<think>好的，用户现在想绘制智能体工作流的示意图，了解其开发流程和任务分配。我需要根据之前的对话和提供的引用内容来生成合适的回答。首先，回顾用户的历史问题，他们之前询问了智能体的定义、开发流程和工作任务，现在需要进一步的可视化示意图。 用户可能希望示意图能清晰地展示智能体工作流的各个阶段，以及各部分的交互和任务分配。根据引用[1]，智能体工作流包括感知层、决策层、执行层和反馈层，这四个层次可以作为示意图的主要模块。另外，用户提到的开发流程需要结合之前的回答，比如需求定义、技术选型、实现优化和测试部署等步骤。 需要确保示意图的结构符合用户提供的引用内容，特别是引用[1]中关于AI Agent Workflow的定义。同时，可能还需要整合引用[4]提到的Botnow平台中的模块，如记忆能力、RAG能力等，作为示意图中的组件。 用户可能需要示意图的绘制工具推荐，比如Draw.io或Lucidchart，这些工具适合创建流程图。此外，任务分配部分需要明确各开发阶段的具体任务，例如需求分析由产品经理负责，模型训练由算法工程师处理，确保流程中的职责分明。 还要注意引用[3]提到的开发框架，如OpenAI的Assistants API和Langchain的agent，这些可以作为示意图中的技术选型部分。同时，反馈循环和持续优化部分需要引用[1]中的反馈层和引用[5]中的RAG系统扩展知识，来强调迭代的重要性。 最后，用户可能需要示例的示意图说明，用文字描述各模块的关联，以及开发流程的阶段划分。需要确保回答结构清晰，分点明确，并推荐合适的工具和提供示例，帮助用户实际绘制示意图。</think>以下是智能体工作流示意图的绘制方法与开发流程解析，结合技术实现和任务分配进行结构化说明： --- ### **智能体工作流示意图（文字描述版）** ``` [感知层] → [决策层] → [执行层] → [反馈层] ↑             ↓             ↑             ↓ 用户输入    工具调用/API   外部系统    数据存储 ``` - **核心流程**：基于`感知-决策-执行-反馈`的闭环架构[^1] - **交互特征**：支持多模态输入（文本/语音/传感器数据）和动态工具调用（如`Function Calling`[^3]） --- ### **开发流程与任务分配** #### 1. **需求分析与架构设计** - **任务分配**： - **产品经理**：定义智能体边界（如是否支持多轮对话、领域知识范围） - **系统架构师**：选择技术框架（如`Langchain Agent`或`Botnow`平台[^4]） - **输出物**：流程图包含`状态机`和`事件响应机制`设计[^1] #### 2. **核心模块实现** ```mermaid graph LR A[感知层] --> B{决策层} B -->|调用工具| C[执行层] C --> D[反馈层] D -->|优化参数| B ``` - **关键技术点**： - **感知层**：使用$E=Embedding(q)$将用户查询向量化[^5] - **决策层**：通过$$P(a|s)=\frac{e^{Q(s,a)/T}}{\sum_{a'}e^{Q(s,a')/T}}$$实现动作选择（基于强化学习的策略）[^1] - **执行层**：集成`RAG`系统增强结果可靠性（如调用向量数据库[^5]） #### 3. **任务分工与协同开发** | 阶段 | 负责角色 | 关键任务 | |--------------|-------------------|--------------------------------------------------------------------------| | 数据准备 | 数据工程师 | 构建领域知识库，优化$E=Embedding(q)$的检索效率[^5] | | 模型训练 | 算法工程师 | 微调决策策略$P(a|s)$，通过`Human-in-the-Loop`优化动作选择[^3] | | 系统集成 | 全栈开发工程师 | 实现`Multi-Agent`通信协议（如基于WebSocket的`Pub/Sub`模式[^4]） | | 测试部署 | DevOps工程师 | 使用`RAWSim-O`进行性能仿真[^4]，通过CI/CD管道实现版本迭代 | --- ### **示意图绘制工具推荐** 1. **Draw.io**：适合绘制包含`状态转移`和`数据流`的架构图（免费在线工具） 2. **Lucidchart**：支持团队协作编辑工作流（集成`AWS`等云服务组件） 3. **Mermaid语法**：开发者友好的文本化绘图工具（可直接嵌入Markdown文档） --- ### **典型应用案例** - **智能家居场景**： ``` 用户语音命令 → 环境传感器数据 → 决策层（冲突检测） → 执行设备控制 → 反馈能耗数据 ``` - **任务分配冲突解决**：通过`Multi-Agent协商协议`分配优先级[^4] - **代码生成场景**（参考`GitHub Copilot`[^2]）： ```python # 示例：需求到代码的转换流程 def end_to_end_dev(req): spec = generate_requirement(req) # 需求工程 design = arch_design(spec) # 架构设计 code = codegen(design) # 代码生成 return run_tests(code) # 质量验证 ``` --- ### **注意事项** 1. **反馈循环设计**：必须包含`异常处理分支`（如决策超时降级为规则引擎） 2. **性能监控**：需标注关键路径的$Latency \leq 200ms$等SLO指标[^1] 3. **扩展性**：在示意图中预留`Plugin扩展接口`（参考`Dify.ai`插件体系[^3]） 如果需要具体绘图模板或技术实现细节，可提供更具体的场景要求。
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