ComfyUI-LCM 的安装和配置教程
项目基础介绍
ComfyUI-LCM 是一个开源项目,旨在将 Latent Consistency Model (LCM) 集成到 ComfyUI 中。LCM 是一种不同于 Stable Diffusion 的模型类别,目前可用的唯一检查点是 LCM_Dreamshaper_v7。该项目使用 Python 编程语言。
项目使用的关键技术和框架
该项目使用了 diffusers 库,而非 ComfyUI 的模型加载机制。diffusers 是一个用于生成模型的库,它允许用户通过简化的接口来使用先进的生成模型。
准备工作
在开始安装之前,请确保您的系统中已安装了 Git,因为我们将使用 Git 来克隆项目仓库。
安装步骤
-
克隆项目仓库到您的
custom_nodes/目录:git clone https://github.com/0xbitches/ComfyUI-LCM.git -
克隆完成后,您需要重启 ComfyUI 以便项目加载。
-
对于基本的 img2img 功能,您可以直接使用
LCM_img2img_Sampler节点。 -
如果您需要进行 vid2vid 操作,您需要安装一个辅助节点:ComfyUI-VideoHelperSuite。安装后,使用
Load Video和Video Combine节点来创建 vid2vid 工作流。 -
在使用过程中,可能会遇到一个错误:
ValueError: Non-consecutive added token '<|startoftext|>' found. Should have index 49408 but has index 49406 in saved vocabulary.为了解决这个问题,您需要找到 Huggingface hub 缓存目录。在大多数系统中,它看起来像这样:- Unix/Linux:
~/.cache/huggingface/hub/path_to_lcm_dreamshaper_v7/tokenizer/ - Windows:
C:\Users\YourUserName\.cache\huggingface\hub\models--SimianLuo--LCM_Dreamshaper_v7\snapshots\c7f9b672c65a664af57d1de926819fd79cb26eb8\tokenizer\
找到
added_tokens.json文件,并将内容更改为:{ "": 49409, "<|startoftext|>": 49408 } - Unix/Linux:
按照上述步骤操作,您应该能够成功安装和配置 ComfyUI-LCM 项目。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C051
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0126
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00