【ComfyUI +flux】简单节点让AI图片更真实!

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大家好我是AIGC阿道夫
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这里使用15G大模型flux.1-lite-8B-alpha.safetensors

完整工作流展示:

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上传需要放大丰富细节的图片,并输入尽可能详细的提示词

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使用flux采样步数,

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看生成结果,图片比之前更真实,细节更加饱满。

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关于AI绘画技术储备

学好 AI绘画 不论是就业还是做副业赚钱都不错,但要学会 AI绘画 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 AI绘画 学习资料,给那些想学习 AI绘画 的小伙伴们一点帮助!

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。

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一、ComfyUI配置指南
  • 报错指南
  • 环境配置
  • 脚本更新
  • 后记

二、ComfyUI基础入门
  • 软件安装篇
  • 插件安装篇

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

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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这份完整版的学习资料已经上传优快云,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【保证100%免费】

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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

### 关于ComfyUI秋叶Flux实现教程或主题下载 目前关于 **ComfyUI 的秋叶 Flux 主题** 并未有官方文档明确提及具体实现方式或资源下载地址[^1]。然而,基于已知的信息可以推测,如果想要实现类似于“秋叶”风格的主题或者效果,可以通过以下方法来达成: #### 方法一:利用现有模型库自定义创建 通过 ComfyUI 提供的 Flux 功能以及其丰富的模型支持,用户可以根据自己的需求选择合适的预训练模型并调整参数以适配特定的艺术风格。例如,“秋叶”风格可能涉及暖色调、柔和光线以及自然元素的表现力。 - 可以尝试从现有的大批量模型中挑选接近目标视觉特性的选项,并进一步微调 (Fine-tune)。 ```bash cd comfyui/models git clone https://github.com/some-repo-with-fall-leaves-models.git ``` 上述命令仅为示意如何获取额外模型文件夹;实际操作需依据社区分享链接替换 `some-repo` 部分。 #### 方法二:借助外部素材与脚本扩展 除了内置工具外,还可以考虑引入第三方插件辅助完成复杂的定制任务。比如提到过的 **FluxExt-MZ** 节点,在缓解硬件压力的同时也提供了灵活的功能接口用于构建多层渲染逻辑[^2]。 对于追求高度仿真的秋季树叶表现形式来说,则建议结合真实照片作为参考输入给 AI 学习特征提取过程中的细节部分处理技巧。 以下是简单的 Python 示例展示如何加载图片数据集进行初步探索: ```python from PIL import Image import numpy as np def load_image(path): img = Image.open(path).convert('RGB') return np.array(img) input_img = load_image('./autumn_scene.jpg') # 替换为您的图像路径 print(f'Image shape: {input_img.shape}') ``` 此代码片段仅作示范用途,请根据实际情况修改相应变量名及函数体内容后再运行测试验证效果。 ---
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