clip_vision 模型类别: CLIP 视觉模型(CLIP Vision Model) 模型全称: clip_vision 功能详解: 用途和目标: 将图像转换为嵌入向量,以便与文本提示进行比较和匹配。 训练数据和方法: 在大规模的图像-文本对数据集上进行训练。 在图像生成或处理流程中的作用: 在ComfyUI中,clip_vision模型用于编码图像提示,为图像生成...
具体来说,unCLIP条件节点的输入包括基础条件数据、由CLIP视觉模型编码的图像(clip_vision_output)、unCLIP扩散模型应该受到图像多大的引导(strength)以及噪声增强(noise_augmentation)。噪声增强用于引导unCLIP扩散模型在原始CLIP视觉嵌入的邻域内随机移动,从而提供与编码图像密切相关的生成图像的额外变化。 eg:正常的图生图工作...
这个节点的主要功能是简化unCLIP模型的初始化和分析过程,使得用户可以轻松地从指定的检查点中检索和初始化模型、CLIP视觉模块和变分自编码器(VAE)。 unCLIP模型是一种经过特殊调整的扩散模型版本,它不仅能够接收文本提示,还能通过CLIPVision编码接收图像概念作为输入。在采样时,模型会从图像中提取概念并传递给主模型,使用...
5.CLIP 视觉编码节点 (CLIP Vision Encode Node) 6.平均调节 (Conditioning (Average)) 节点 7.调节(合并)节点 8.调节(设置区域)节点 9.调节(设置遮罩)节点 10.GLIGEN文本框应用节点 11.unCLIP条件化节点 (unCLIP Conditioning node) (三)实验性功能(这几个节点在Comfyui中应该找不到,可以不看) 1.加载潜...
1.第一步:搭载easy use文生图工作流! 大佬用的工作流是easy use,先来看用easyuse 搭建的基础文生图工作流! 这里有三个节点,第一easyload(a111)加载器,这个加载器集合了正负反向词和大模型、lora、clipskip跳过层、latent等这样真的可以很方便!都是一键加载,是把这个打包到pipe,这个可以翻译为管道或者束里!当...
Face ID Lora放到comfyUI根目录——models——loras里面 IP-adapter系列模型放到comfyUI根目录——models——IPadapter里面 clip_vision模型放到comfyUI根目录——models——clip_vision里面 IPAdapter的Face ID节点能够识别人脸部位,并控制生成图像与参考图像的面部相似性。
第一步安装插件 ComfyUI_IPAdapter_plus 第二步下载模型到 ComfyUI 目录,下载地址:github或者可以使用我提供的网盘下载 目前作者插件支持的模型有以下 clip_vision 视觉模型:即图像编码器,下载完后需要放在 ComfyUI /models/clip_vision 目录下 CLIP-ViT-H-14-laion2B-s32B-b79K.safetensors ...
第一个方法是可以将 ComfyUI 连接的 huggingface 地址改到其镜像网,具体操作可以看我另一篇文章《连接HuggingFace及更改缓存路径》。第二个方法就是自己手动下载预处理模型到对应文件夹。 点开连接后,将https://huggingface.co/后 /blob 前的地址复制下来,粘贴到下方镜像站的后面即可正常打开,然后下载相应的文件。
canny、depth Lora模型放置到:comfyUI\models\loras\里面 redux模型放置到:comfyUI\models\style_models\里面 siglip_vision模型放置到:comfyUI\models\clip_vision\里面 可以看到这次的Flux模型大小都在20G左右,和传统的Flux dev FP16精度的模型保持一致,还是很吃显卡资源的。
docker pull registry.cn-guangzhou.aliyuncs.com/yangchuansheng/comfyui-boot:latest 这个镜像比较大,需要多等待一会儿。 镜像拉取完成后,再在当前目录下创建一个 download.txt 文件,内容如下: # Stable Cascade #https://huggingface.co/stabilityai/stable-cascade/resolve/main/comfyui_checkpoints/stable_cascade...