LLM节点:主要实现对于用户输入内容进行提示词优化,具体内容: prompt_template = """ 请根据用户输入内容生成图像生成的正面提示词和负面提示词,按以下JSON格式响应: { "positive_prompt": "详细描述期望元素的提示词,包含风格/构图/细节等,请用英文输出", "negative_prompt": "需要排除元素的提示词,如
在 中找到它comfy/flux.1-lite_workflow.json。 safetensors 检查点可在此处找到:flux.1-lite-8B-alpha.safetensors 高频空间 借助TheAwakenOne,您还可以在Flux.1 Lite HF 空间上测试模型 在Freepik 上尝试一下! 我们的AI 生成器现在由 Flux.1 Lite 提供支持! 新闻 2024 年 10 月 28 日。得益于The...
"negative_prompt": "default_negative" }5. ComfyUI:该节点主要用来配置ComfyUI的工作流,具体方法 5.1 在ComfyUI页面,修改工作流如下图: 5.2 通过菜单->导出(API),将工作流导出.json文件 5.3 在Dify平台的ComfyUI节点上,将.json内容复制粘贴到Workflow文本框中 6. 最后调试并发布,即可实现与Agent对话生成对应...
(Positive Prompt)","properties":{"Node name for S&R":"CLIPTextEncode"},"widgets_values":["cute anime girl with massive fluffy fennec ears and a big fluffy tail blonde messy long hair blue eyes wearing a maid outfit with a long black gold leaf pattern dress and a white apron mouth ...
Connect the node to your workflow: Input your negative prompt Input a positive prompt to augment Adjust the strength parameter (0.0 to 1.0) Select the processing complexity (Optional) Provide custom antonyms in the format "word:antonym" (one per line) ...
An All-in-One FluxDev workflow in ComfyUI that combines various techniques for generating images with the FluxDev model, including img-to-img and text-to-img. This workflow can use LoRAs, ControlNets, enabling negative prompting with Ksampler, dynamic th
to("cuda") image = pipe( "A cat holding a sign that says WeThinkIn", negative_prompt="", num_inference_steps=28, guidance_scale=7.0, ).images[0] image SD 3生成图像 除了文生图之外,我们还可以在diffusers中使用SD 3进行图像生图像任务,具体代码如下所示: import torch from diffusers import ...
Stable isotope-resolved metabolomics (SIRM) provides information regarding the relative activity of numerous metabolic pathways and the contribution of nutrients to specific metabolite pools; however, SIRM experiments can be difficult to execute, and dat
prompt ="ethnographic photography of man at a picnic"negative_prompt ="blurry, cropped, ugly"pipeline.to('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'mps'iftorch.backends.mps.is_available()else'cpu') image = pipeline( prompt=prompt, num_inference_steps=50, ...
在右侧的绿色框中输入您的提示,然后点击浮动工具栏上的 Queue Prompt 开始生成图像。如果有任何错误,请检查变红的节点的配置以确保它们正确无误。 此时,您可以使用各种版本的FLUX模型来生成图像。下面展示了一个使用FLUX Schnell FP8模型生成的图像示例: 一个超现实的场景,一个男人骑在鲨鱼背上快速穿越海洋。男人悠然...