MIn2_6 使用的模型是:MiniCPMv2_6-prompt-generator,这是通过微调 MiniCPM-V 2.6 实现的,MiniCPM-V 2.6 是一个适用于图片和视频的多模态大语言模型。MiniCPMv2_6-prompt-generator在 2x 4090 24GB GPU上进行训练,并使用来自Midjourney的3000多个样本进行训练。该模型可以生成具有自然语言风格的短提示和长提示,...
1、首先将prompt文本转换为词特征向量 2、词特征向量和随机图向量一起encode降维输入潜空间,进行屡次降噪 输出图 = 输入图 -【(根据prompt预测的噪声+根据随机图预测的噪声-根据随机图预测的噪声)* 权重系数 +根据随机图预测的噪声】* 降噪次数 3、输出数据decode 在软件中,已经内置了许多工作流模版,下图对文生图...
stop_at_clip_layer -> 设置CLIP模型在第几层进行数据输出 注意：CLIP模型对prompt进行编码的过程中，可以理解为对原始文本进行层层编码，该参数就是选择我们需要的一层编码信息，去引导模型扩散。四、CLIP Text Encode (Prompt)节点 该节点用来输入正反向提示词，也就是“文生图”，“文生视频”中“文”的输...
Step-2:在双 CLIP 加载器节点选择要加载的 FLUX 的 CLIP 模型 t5xxl(内存 >32GiB 使用 fp16 精度,否则使用 fp8 精度) 、clip_l 及 flux type Step-3:在 CLIP 文本编码器节点输入 Prompt Step-3-1:在空 Latent 节点设置生成图像的宽、高及批次大小 Step-3-2:在 RandomNoise 节点设置 noise_seed 和 c...
1、首先将prompt文本转换为词特征向量 2、词特征向量和随机图向量一起encode降维输入潜空间,进行屡次降噪 输出图 = 输入图 -【(根据prompt预测的噪声+根据随机图预测的噪声-根据随机图预测的噪声)* 权重系数 +根据随机图预测的噪声】* 降噪次数 3、输出数据decode ...
八、Image Blend节点 九、区域控制示例工作流 一、Apply Controlnet节点 该节点用于在生成图像的过程中应用控制网络（ControlNet）输入：Conditioning→接收传入的条件信息，比如通过CLIP Text Encode (Prompt)处理后的文本信息，用于指导图像生成过程 control_net→加载ControlNet模型。注意，Stable Diffusion（SD）模型和...
3. 点击右侧 Queue Prompt 等待图片生成。4. 因为 ComfyUI 基于 Serverless 函数计算产品部署，因此生成第一张图的时候需要冷启动时间，第一张图生成需要等待 30 秒，后续每张图生成时间为 2-5 秒。经过实测，人物肖像表现会更好，您可以用人物照片进行测试。友情提示：由于 ComfyUI 自身需要长久保持 WebSocket ...
模型安装教程通配符占位符dynamic prompt库文本处理自动化插件使用字符串操作prompt engineeringconroy ui数据绑定 视频介绍通配符在各种场景下的应用和效果,如图像生成、有声小说背景音乐,以及数据处理中的定位与选择功能。演示了在Conroy UI环境中使用dynamic prompt库,比较了Conroy UI与其他工具如Excel的不同应用。展示了如...
CLIP Text Encode(Prompt):文本编码器。目前人工智能的背后就是大量的向量计算,文本编码器就是把文字转换成向量,然后再进行各种复杂的运算。这里有两个文本编码器,分别对应正向提示词和反向提示词,它们都有一个clip输入,接收 Load Checkpoint 节点从SD基础模型中提取出的CLIP模型,用于编码提示词。编码后的内容会作为采...
超级提示词是一种创新的文本到文本模型,通过细腻的操作可以在特定应用场景下实现文本的自动扩展,从而提高内容的丰富度和可读性。该技术可与one button prompt结合使用,进一步增加自动化与灵感启发的可能性,特别是在生成随机图像方面展现其独特功能。模型的自动下载和安装过程非常简便,用户只需在提示词栏输入关键词,模型即...