需求人群:
"目标受众为图像生成和编辑领域的开发者和研究人员,他们可以利用ComfyUI_omost模型快速生成和编辑高质量的图像。此模型特别适合需要进行复杂图像布局设计的用户,因为它提供了结构化的JSON布局提示,使得图像生成过程更加可控和精确。"
使用场景示例:
使用LLM Chat进行简单的图像生成。
通过多轮LLM Chat生成具有复杂布局的图像。
结合ControlNet/IPAdapter对特定区域进行控制,生成具有特定特征的图像。
产品特色:
LLM Chat允许用户与LLM进行交互,获取JSON布局提示。
Region Condition部分将JSON条件转换为ComfyUI的区域格式。
支持两种重叠方法:覆盖和平均。
可以与ControlNet/IPAdapter等其他控制方法组合使用。
提供了示例代码,展示如何进行简单的LLM Chat和多轮LLM Chat。
计划实现Omost的区域面积条件(DenseDiffusion)。
计划添加聊天节点的进度条和区域条件编辑器。
使用教程:
步骤1: 访问ComfyUI_omost的GitHub页面。
步骤2: 阅读README文件,了解模型的基本结构和使用方法。
步骤3: 下载或克隆代码库到本地环境。
步骤4: 根据示例代码设置LLM Chat和Region Condition。
步骤5: 运行代码,与LLM进行交互,获取JSON布局提示。
步骤6: 使用Region Condition将JSON转换为ComfyUI区域格式。
步骤7: 根据需要,将模型与其他控制方法组合使用,生成特定图像。
步骤8: 根据反馈调整参数,优化图像生成结果。
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ComfyUI实现的Omost模型
ComfyUI_omost是一个基于ComfyUI框架实现的Omost模型,它允许用户与大型语言模型(LLM)进行交互,以获取类似JSON的结构化布局提示。该模型目前处于开发阶段,其节点结构可能会有变化。它通过LLM Chat和Region Condition两个部分,将JSON条件转换为ComfyUI的区域格式,用于图像生成和编辑。
基于ComfyUI前端开发的LLM工作流节点集合
ComfyUI LLM Party旨在基于ComfyUI前端开发一套完整的LLM工作流节点集合,使用户能够快速便捷地构建自己的LLM工作流,并轻松地将它们集成到现有的图像工作流中。
Flux图像编辑节点集合于ComfyUI
ComfyUI-Fluxtapoz是一个为Flux在ComfyUI中编辑图像而设计的节点集合。它允许用户通过一系列节点操作来对图像进行编辑和风格转换,特别适用于需要进行图像处理和创意工作的专业人士。这个项目目前是开源的,遵循GPL-3.0许可协议,意味着用户可以自由地使用、修改和分发该软件,但需要遵守开源许可的相关规定。
为ComfyUI定制的字体到图像动画节点
ComfyUI-Mana-Nodes是一套为ComfyUI设计的自定义节点,包括将字体转换为图像动画的功能。用户可以通过这些节点创建动态图像和视频效果。项目遵循MIT许可证,鼓励社区贡献和个性化定制。
ComfyUI下的非官方InstantID实现
这是一个在 ComfyUI 环境下对 InstantID 的非官方实现,可以让用户无需部署服务端就可以体验 InstantID 带来的人物图像生成效果。它支持从 huggingface hub 自动下载模型,也可以加载本地模型。兼容各种文本提示词输入和 styler,可以轻松实现不同风格的人物图像生成。
ComfyUI的详细控制节点,优化图像细节。
ComfyUI-Detail-Daemon是一个基于muerrilla的sd-webui-Detail-Daemon移植的节点,用于ComfyUI,可以调整控制细节的sigmas值。这个工具特别适用于增强Flux模型的细节,同时可能去除不需要的背景模糊。它包括四个节点:Detail Daemon Sampler、Detail Daemon Graph Sigmas、Multiply Sigmas和Lying Sigma Sampler,提供了多种方法来增强图像细节。
ComfyUI 的 IPAdapter 模型参考实现
这是一个 ComfyUI 的 IPAdapter 模型参考实现。IPAdapter 是一种非常强大的模型,用于基于一个或多个参考图像进行图像到图像的条件生成。通过文本提示、控制网络和掩码,您可以生成增强图像的变体。可以将其视为单张图像的 Lora。该实现代码内存高效、运行快速,并且不会因 Comfy 更新而中断。作为开源项目,开发者欢迎捐赠以支持项目维护和新功能开发。
为ComfyUI提供自定义节点,支持文字提示和图片提示生成
Plush-for-ComfyUI是一个为ComfyUI提供自定义节点的插件,可以通过文字或图片生成TextNode的提示文本,从而使ComfyUI支持更多样化的提示输入方式。该插件具有交互式的节点连接界面,支持gpT-3和gpT-4模型,可以自定义提示生成的创造性程度,支持多种艺术风格,并可以输出风格提示信息等。
一个用于人体动画生成的ComfyUI节点实现
ComfyUI-Moore-AnimateAnyone是一个基于Moore-AnimateAnyone模型实现的ComfyUI自定义节点,可以通过简单的文本描述生成相应的人体动画。该节点易于安装和使用,支持多种人体姿态和动作的生成,可用于提升设计作品的质量。其输出动画细腻自然,为创作者提供了强大的工具。
ComfyUI 实现的 ProPainter 框架用于视频修补。
ComfyUI ProPainter Nodes 是基于 ProPainter 框架的视频修补插件,利用流传播和时空转换器实现高级视频帧编辑,适用于无缝修补任务。该插件具有用户友好的界面和强大的功能,旨在简化视频修补过程。
一个可以解释和生成梦境场景的ComfyUI插件
ComfyUI-Dream-Interpreter是一个ComfyUI插件,可以让用户输入自己的梦境描述,插件会解释这个梦境的潜在含义,并生成一个全景梦境场景图像。生成的不仅是静态图像,还是一个支持三维交互的Canvas,用户可以仿佛身临其境般探索自己的梦境世界。这个插件将梦境描述、解释和生成相结合,为用户提供一种独特的梦境体验。
ComfyUI的EcomID原生支持插件
SDXL_EcomID_ComfyUI是一个为ComfyUI提供原生SDXL-EcomID支持的插件。它通过增强肖像表示,提供更真实、审美上更令人愉悦的外观,同时确保语义一致性和更大的内部ID相似性。这个插件完全集成于ComfyUI,并且不使用diffusers,而是本地实现EcomID。它的重要性在于能够提升图像生成的质量和一致性,特别是在处理人物肖像时,能够保持不同年龄、发型、眼镜等物理变化下的内部特征一致性。
ComfyUI-WanVideoWrapper 是一个为 WanVideo 提供 ComfyUI 节点的工具。
ComfyUI-WanVideoWrapper 是一个为 WanVideo 提供 ComfyUI 节点的工具。它允许用户在 ComfyUI 环境中使用 WanVideo 的功能,实现视频生成和处理。该工具基于 Python 开发,支持高效的内容创作和视频生成,适合需要快速生成视频内容的用户。
ComfyUI节点,用于MMAudio模型的音频处理
ComfyUI-MMAudio是一个基于ComfyUI的插件,它允许用户利用MMAudio模型进行音频处理。该插件的主要优点在于能够提供高质量的音频生成和处理能力,支持多种音频模型,并且易于集成到现有的音频处理流程中。产品背景信息显示,它是由kijai开发的,并且是开源的,可以在GitHub上找到。目前,该插件主要面向技术爱好者和音频处理专业人士,可以免费使用。
GGUF量化支持,优化ComfyUI原生模型性能
ComfyUI-GGUF是一个为ComfyUI原生模型提供GGUF量化支持的项目。它允许模型文件以GGUF格式存储,这种格式由llama.cpp推广。尽管常规的UNET模型(conv2d)不适用于量化,但像flux这样的transformer/DiT模型似乎受量化影响较小。这使得它们可以在低端GPU上以更低的每权重变量比特率进行运行。
AI 图像生成进入 “毫秒级” 时代,速度快、质量高。
腾讯混元图像 2.0 是腾讯最新发布的 AI 图像生成模型,显著提升了生成速度和画质。通过超高压缩倍率的编解码器和全新扩散架构,使得图像生成速度可达到毫秒级,避免了传统生成的等待时间。同时,模型通过强化学习算法与人类美学知识的结合,提升了图像的真实感和细节表现,适合设计师、创作者等专业用户使用。
将 Google Gemini 引入到 ComfyUI 中,用于生成提示词和对话
ComfyUI-Gemini 是一款将 Google Gemini 模型集成到 ComfyUI 中的插件。用户可以利用 Gemini 模型生成提示词、与之对话聊天,并且支持多模态输入如图像。该插件免费使用,提供隐式和显式两种 API Key 使用方式,适合个人和团队使用。
ComfyUI的SUPIR图像放大封装器
ComfyUI-SUPIR是一个为ComfyUI设计的SUPIR图像放大封装器,它使用先进的AI技术来提升图像质量。该工具目前还在开发中,支持从原始链接下载SUPIR模型,并需要SDXL模型。它适用于非商业用途,并且对系统内存有较高要求。
ComfyUI的API服务端,用于为ComfyUI客户端提供后端支持
ComfyUI-APISR是ComfyUI项目的API服务端部分,它为ComfyUI客户端应用提供必要的后端支持。ComfyUI是一个旨在提供舒适用户体验的用户界面框架。
ComfyUI的IC-Light原生实现,提供先进的图像处理功能。
ComfyUI-IC-Light是ComfyUI的原生插件,用于实现IC-Light技术。该技术允许用户通过一系列工作流程生成背景和重新打光,从而增强图像的视觉效果。它的重要性在于能够提供更自然和逼真的图像处理结果,尤其适用于需要高级图像编辑功能的用户。
ComfyUI 的 Hunyuan3D-2 模型封装工具,用于 3D 生成与纹理处理。
ComfyUI-Hunyuan3DWrapper 是一个基于 ComfyUI 的插件,封装了 Hunyuan3D-2 模型,用于高效的 3D 图像生成和纹理处理。该工具通过简化 Hunyuan3D-2 模型的使用流程,使得用户能够在 ComfyUI 环境下快速实现高质量的 3D 模型生成和纹理渲染。它支持自定义配置和扩展,适用于需要高效 3D 内容创作的用户。
ComfyUI节点插件,支持3D处理
ComfyUI-3D-Pack是一个强大的3D处理节点插件包,它为ComfyUI提供了处理3D输入(网格、UV纹理等)的能力,使用了最前沿的算法,如3D高斯采样、神经辐射场等。这个项目可以让用户只用单张图片就可以快速生成3D高斯模型,并可以将高斯模型转换成网格,实现3D重建。它还支持多视图图像作为输入,允许在给定的3D网格上映射多视图渲染的纹理贴图。该插件包处于开发中,尚未正式发布到ComfyUI插件库,但已经支持诸如大型多视图高斯模型、三平面高斯变换器、3D高斯采样、深度网格三角剖分、3D文件加载保存等功能。它的目标是成为ComfyUI处理3D内容的强大工具。
一个定制的ComfyUI节点,用于Hallo模型。
ComfyUI-Hallo是一个为Hallo模型定制的ComfyUI插件,它允许用户在命令行中使用ffmpeg,并从Hugging Face下载模型权重,或者手动下载并放置在指定目录。它为开发者提供了一个易于使用的界面来集成Hallo模型,从而增强了开发效率和用户体验。
高效的 Intel GPU 上的 LLM 推理解决方案
这是一种在 Intel GPU 上实现的高效的 LLM 推理解决方案。通过简化 LLM 解码器层、使用分段 KV 缓存策略和自定义的 Scaled-Dot-Product-Attention 内核,该解决方案在 Intel GPU 上相比标准的 HuggingFace 实现可实现高达 7 倍的令牌延迟降低和 27 倍的吞吐量提升。详细功能、优势、定价和定位等信息请参考官方网站。
比较各种大型语言模型(LLM)的定价信息
LLM Pricing是一个聚合并比较各种大型语言模型(LLMs)定价信息的网站,这些模型由官方AI提供商和云服务供应商提供。用户可以在这里找到最适合其项目的语言模型定价。
一个为LLM生成Git提交信息的插件
llm-commit 是一个为 LLM(Large Language Model)设计的插件,用于生成 Git 提交信息。该插件通过分析 Git 的暂存区差异,利用 LLM 的语言生成能力,自动生成简洁且有意义的提交信息。它不仅提高了开发者的提交效率,还确保了提交信息的质量和一致性。该插件适用于任何使用 Git 和 LLM 的开发环境,免费开源,易于安装和使用。
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