当前位置: 首页 > news >正文

【ComfyUI】安装 之 window版

文章目录

  • 序言
  • 步骤
    • 下载comfyUI
    • 配置大模型和vae
    • 下载依赖组件
    • 启动
  • 生成图片
    • 解决办法

序言

由于stable diffusion web ui无法做到对流程进行控制,只是点击个生成按钮后,一切都交给AI来处理。但是用于生产生活是需要精细化对各个流程都要进行控制的。

故也就有个今天的猪脚:Comfyui

步骤

  1. 下载comfyui项目
  2. 配置大模型和vae
  3. 下载依赖组件
  4. 启动

下载comfyUI

官网地址:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI

将项目下载到自己喜欢的目录下,下面是我的:

yutao@yutao MINGW64 /e/openai/project
$ git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git

配置大模型和vae

  1. ComfyUI\models\checkpoints中放大模型文件
  2. ComfyUI\models\vae中放vae文件。

但是,我们学stable diffusion基本都是从stable diffusion webui开始的,所以我们其实不需要再额外的下载,checkpoint和vae,而是共用他们。

ComfyUI的作者提供了配置方法:

  1. 修改extra_model_paths.yaml.example文件重命名为:extra_model_paths.yaml
  2. 打开文件,将里面的base_path进行修改:
    以下是我的stable-diffusion-webui的路径
a111:base_path: E:\openai\project\stable-diffusion-webui

保存退出。

下载依赖组件

在ComfyUI中调出命令行(将文件夹路径上敲cmd,回车即可)中执行:

E:\openai\project\ComfyUI>pip install -r requirements.txt

就会开始下载所需的依赖组件。

启动

命令:python main.py

E:\openai\project\ComfyUI>python main.py

在这里插入图片描述

浏览器访问地址:http://127.0.0.1:8188

最左边,因为我之前玩stable diffusion时候已经下载好了guofeng3大模型。所以load checkpoint 里面我显示的是guofeng3.

大模型,我下载的是guofeng3。
放到models/checkpoints文件夹里,例如:E:\openai\project\ComfyUI\models\checkpoints

在这里插入图片描述

生成图片

因为默认参数就可以生成一个花瓶,点击右上角的Queue Prompt
在这里插入图片描述

但是我的电脑总是不是那么顺利。

详细描述文章:【ComfyUI】RuntimeError: CUDA error: operation not supported

报了如下错误:

got prompt
model_type EPS
adm 0
making attention of type 'vanilla-pytorch' with 512 in_channels
Working with z of shape (1, 4, 32, 32) = 4096 dimensions.
making attention of type 'vanilla-pytorch' with 512 in_channels
missing {'cond_stage_model.text_projection', 'cond_stage_model.logit_scale'}
left over keys: dict_keys(['cond_stage_model.transformer.text_model.embeddings.position_ids', 'model_ema.decay', 'model_ema.num_updates'])
loading new
loading new
loading in lowvram mode 1842.6899042129517
!!! Exception during processing !!!
Traceback (most recent call last):File "E:\openai\project\ComfyUI\execution.py", line 152, in recursive_executeoutput_data, output_ui = get_output_data(obj, input_data_all)^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^File "E:\openai\project\ComfyUI\execution.py", line 82, in get_output_datareturn_values = map_node_over_list(obj, input_data_all, obj.FUNCTION, allow_interrupt=True)^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^File "E:\openai\project\ComfyUI\execution.py", line 75, in map_node_over_listresults.append(getattr(obj, func)(**slice_dict(input_data_all, i)))^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^File "E:\openai\project\ComfyUI\nodes.py", line 1236, in samplereturn common_ksampler(model, seed, steps, cfg, sampler_name, scheduler, positive, negative, latent_image, denoise=denoise)^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^File "E:\openai\project\ComfyUI\nodes.py", line 1206, in common_ksamplersamples = comfy.sample.sample(model, noise, steps, cfg, sampler_name, scheduler, positive, negative, latent_image,^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^File "E:\openai\project\ComfyUI\comfy\sample.py", line 81, in samplecomfy.model_management.load_models_gpu([model] + models, comfy.model_management.batch_area_memory(noise.shape[0] * noise.shape[2] * noise.shape[3]) + inference_memory)File "E:\openai\project\ComfyUI\comfy\model_management.py", line 394, in load_models_gpucur_loaded_model = loaded_model.model_load(lowvram_model_memory)^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^File "E:\openai\project\ComfyUI\comfy\model_management.py", line 288, in model_loadaccelerate.dispatch_model(self.real_model, device_map=device_map, main_device=self.device)File "D:\Program Files\Python\Lib\site-packages\accelerate\big_modeling.py", line 391, in dispatch_modelattach_align_device_hook_on_blocks(File "D:\Program Files\Python\Lib\site-packages\accelerate\hooks.py", line 532, in attach_align_device_hook_on_blocksadd_hook_to_module(module, hook)File "D:\Program Files\Python\Lib\site-packages\accelerate\hooks.py", line 155, in add_hook_to_modulemodule = hook.init_hook(module)^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^File "D:\Program Files\Python\Lib\site-packages\accelerate\hooks.py", line 253, in init_hookset_module_tensor_to_device(module, name, self.execution_device)File "D:\Program Files\Python\Lib\site-packages\accelerate\utils\modeling.py", line 307, in set_module_tensor_to_devicenew_value = old_value.to(device)^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
RuntimeError: CUDA error: operation not supported
CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call, so the stacktrace below might be incorrect.
For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.
Compile with `TORCH_USE_CUDA_DSA` to enable device-side assertions.

其实就是说,我当前电脑的GPU或硬件,并不支持当前CUDA中的某些操作。

解决办法

官方提供了两种解决策略。

方式一:黑名单策略

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

加完后,再重启。发现还是不行。

方式二:启动时添加–disable-cuda-malloc

# 注意--disable-cuda-malloc
E:\openai\project\ComfyUI>python main.py --disable-cuda-malloc

最后,通过方式二,得以解决。


参考地址:

https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI#manual-install-windows-linux

Stable Diffusion ComfyUI 入门感受

相关文章:

【ComfyUI】安装 之 window版

文章目录 序言步骤下载comfyUI配置大模型和vae下载依赖组件启动 生成图片解决办法 序言 由于stable diffusion web ui无法做到对流程进行控制,只是点击个生成按钮后,一切都交给AI来处理。但是用于生产生活是需要精细化对各个流程都要进行控制的。 故也…...

iMazing 2 .17.9最新官方中文版免费下载安装激活

iMazing 2 .17.9最新版是一款帮助用户管理IOS手机的应用程序,iMazing2最新版能力远超iTunes提供的终极的iOS设备管理器。IMazing与你的iOS设备(iPhone、 iPad或iPod)相连,使用起来非常的方便。作为苹果指定的iOS设备同步工具。 mazing什么意思 iMazing…...

Postman应用——Pre-request Script和Test Script脚本介绍

文章目录 Pre-request Script所在位置CollectionFolderRequest Test Script所在位置CollectionFolderRequest Pre-request Script(前置脚本):可以使用在Collection、Folder和Request中,并在Request请求之前执行,可用于…...

vue2中年份季度选择器(需要安装element)

调用 <!--父组件调用--><QuarterCom v-model"quart" clearable default-current/> 组件代码 <template><div><span style"margin-right: 10px">{{ label }}</span><markstyle"position:fixed;top:0;bottom:0…...

QT day5

数据库完成登入注册 mainwindow.h #ifndef MAINWINDOW_H #define MAINWINDOW_H #include <QMainWindow> #include<QDebug> #include<QPushButton> #include<QLineEdit> #include<QLabel> #include <QMainWindow> #include<QMessageBo…...

设计模式Java实战

文章目录 一、前置1.1 目的1.2 面向对象1.3 接口和抽象类 二、七大设计原则2.1 单一职责2.2 接口隔离原则2.3 依赖倒转原则2.4 里氏替换原则2.5 开闭原则2.6 不要重复原则2.7 迪米特最少知道法则 三、23种设计模式3.1创建型&#xff1a;创建对象3.1.1 单例模式定义最佳实践场景…...

外国固定资产管理系统功能有哪些

很多公司都在寻找提高自己资产管理效益的方法。为了满足这一要求&#xff0c;国外的固定资产管理系统已经发展成多种形式。以下是国外一些常见的固定资产管理系统的特点:自动化和智能化:许多现代固定资产管理系统采用自动化和数字化技术&#xff0c;以简化流程&#xff0c;减少…...

Postman应用——控制台调试

当你在测试脚本中遇到错误或意外行为时&#xff0c;Postman控制台可以帮助你识别&#xff0c;通过将console.log调试语句与你的测试断言相结合&#xff0c;你可以检查http请求和响应的内容&#xff0c;以及变量之类的。 通常可以使用控制台日志来标记代码执行&#xff0c;有时…...

如何制作思维导图?

思维导图是一种非常有用的工具&#xff0c;可以被广泛应用于不同领域的人群。以下是一些常见的使用人群&#xff1a;学生、教育工作人员、各领域的专业人员&#xff0c;法律、商业、医学等等&#xff0c;创作者、艺术家、个人自我成长管理。 由此可见&#xff0c;思维导图可以做…...

【力扣每日一题】2023.9.21 收集树中金币

目录 题目&#xff1a; 示例&#xff1a; 分析&#xff1a; 代码&#xff1a; 题目&#xff1a; 示例&#xff1a; 分析&#xff1a; 题目给我们一棵树&#xff0c;不过这棵树不是普通的树&#xff0c;而是无向无根树。给我们一个二维数组表示节点之间的连接关系&#xff…...

Python与数据分析--每天绘制Matplotlib库实例图片3张-第1天

目录 1.实例1--Bar color demo 2.实例2--Bar Label Demo 3.实例3--Grouped bar chart with labels 1.实例1--Bar color demo import matplotlib.pyplot as plt # 支持中文 plt.rcParams[font.sans-serif] [SimHei] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams[axes.unicode_minus…...

pycharm 中package, directory, sources root, resources root的区别

【遇到的问题】 导入yolov5中有utils文件&#xff0c;自己的代码中也有utils文件&#xff0c;使得yolov5中的这部分引用出错了。 【解决方案】 单独建立detection文件夹&#xff0c;把检测相关的都放在这里&#xff0c;yolov5是github上拉取的源码&#xff0c;发现yolov5中fr…...

【谢希尔 计算机网络】第2章 物理层

目录 通信基础 基本概念 两个公式lim 奈氏准则 香农定理 奈氏准则 VS 香农定理 编码与调制 ​编辑 物理层下面的传输媒体 导引型传输媒体 1. 双绞线 2. 同轴电缆 3. 光缆 非导引型传输媒体 无线电微波通信 卫星通信 无线局域网使用的 ISM 频段 信道复用技术 …...

Eclipse工具使用技巧

1、常用快捷键 ctrlshifto 快速导包 CtrlSpace 内容助理 说明:内容助理。提供对方法,变量,参数,javadoc等得提示,应运在多种场合,总之需要提示的时候可先按此快捷键。注:避免输入法的切换设置与此设置冲突 CtrlShiftSpace 变量提示 Ctrl/ 添加/消除//注释 CtrlShift/ 添加…...

python LeetCode 刷题记录 94

题目 给定一个二叉树的根节点 root &#xff0c;返回 它的 中序 遍历 代码 递归 # Definition for a binary tree node. # class TreeNode: # def __init__(self, val0, leftNone, rightNone): # self.val val # self.left left # self.righ…...

滴滴可观测平台 Metrics 指标实时计算如何实现了又准又省?

在滴滴&#xff0c;可观测平台的 Metrics 数据有一些实时计算的需求&#xff0c;承载这些实时计算需求的是一套又一套的 Flink 任务。之所以会有多套 Flink 任务&#xff0c;是因为每个服务按照其业务观测需要不同的指标计算&#xff0c;也就对应了不同数据处理拓扑。我们尽力抽…...

每天几道Java面试题:IO流(第五天)

目录 第五幕 、第一场&#xff09;街边 友情提醒 背面试题很枯燥&#xff0c;加入一些戏剧场景故事人物来加深记忆。PS:点击文章目录可直接跳转到文章指定位置。 第五幕 、 第一场&#xff09;街边 【衣衫褴褛老者&#xff0c;保洁阿姨&#xff0c;面试者老王】 衣衫褴褛老…...

js/axios/umi-request 根据后端返回的二进制流下载文件

type ResponseType {data: Blob;headers: {content-disposition?: string;}; }; // 下载 (创建a标签) export const downloadBlob (response: ResponseType) > {const blob response.data; // 获取响应中的 Blob 数据const contentDisposition response.headers[conten…...

软件评测师之流水线

目录 一.概念二.周期三.执行时间的计算 一.概念 程序在执行时多条指令可以层叠并行的技术。 二.周期 取指→分析→执行 指令执行的各个阶段里面&#xff0c;执行时间最长的为流水线的周期。 三.执行时间的计算 n条指令执行的总时间流水线计算公式&#xff1a;单条指令所需…...

Linux系统编程——网络编程的学习

Linux系统编程学习相关博文 Linux系统编程——文件编程的学习Linux系统编程——进程的学习Linux系统编程——进程间通信的学习Linux系统编程——线程的学习 Linux系统编程——网络编程的学习 一、概述1. TCP/UDP2. 端口号3. 字节序4. Sockt服务器和客户端的开发步骤1. 服务器2…...

第19节 Node.js Express 框架

Express 是一个为Node.js设计的web开发框架&#xff0c;它基于nodejs平台。 Express 简介 Express是一个简洁而灵活的node.js Web应用框架, 提供了一系列强大特性帮助你创建各种Web应用&#xff0c;和丰富的HTTP工具。 使用Express可以快速地搭建一个完整功能的网站。 Expre…...

vscode里如何用git

打开vs终端执行如下&#xff1a; 1 初始化 Git 仓库&#xff08;如果尚未初始化&#xff09; git init 2 添加文件到 Git 仓库 git add . 3 使用 git commit 命令来提交你的更改。确保在提交时加上一个有用的消息。 git commit -m "备注信息" 4 …...

三维GIS开发cesium智慧地铁教程(5)Cesium相机控制

一、环境搭建 <script src"../cesium1.99/Build/Cesium/Cesium.js"></script> <link rel"stylesheet" href"../cesium1.99/Build/Cesium/Widgets/widgets.css"> 关键配置点&#xff1a; 路径验证&#xff1a;确保相对路径.…...

理解 MCP 工作流:使用 Ollama 和 LangChain 构建本地 MCP 客户端

&#x1f31f; 什么是 MCP&#xff1f; 模型控制协议 (MCP) 是一种创新的协议&#xff0c;旨在无缝连接 AI 模型与应用程序。 MCP 是一个开源协议&#xff0c;它标准化了我们的 LLM 应用程序连接所需工具和数据源并与之协作的方式。 可以把它想象成你的 AI 模型 和想要使用它…...

Java面试专项一-准备篇

一、企业简历筛选规则 一般企业的简历筛选流程&#xff1a;首先由HR先筛选一部分简历后&#xff0c;在将简历给到对应的项目负责人后再进行下一步的操作。 HR如何筛选简历 例如&#xff1a;Boss直聘&#xff08;招聘方平台&#xff09; 直接按照条件进行筛选 例如&#xff1a…...

回溯算法学习

一、电话号码的字母组合 import java.util.ArrayList; import java.util.List;import javax.management.loading.PrivateClassLoader;public class letterCombinations {private static final String[] KEYPAD {"", //0"", //1"abc", //2"…...

Java毕业设计:WML信息查询与后端信息发布系统开发

JAVAWML信息查询与后端信息发布系统实现 一、系统概述 本系统基于Java和WML(无线标记语言)技术开发&#xff0c;实现了移动设备上的信息查询与后端信息发布功能。系统采用B/S架构&#xff0c;服务器端使用Java Servlet处理请求&#xff0c;数据库采用MySQL存储信息&#xff0…...

Selenium常用函数介绍

目录 一&#xff0c;元素定位 1.1 cssSeector 1.2 xpath 二&#xff0c;操作测试对象 三&#xff0c;窗口 3.1 案例 3.2 窗口切换 3.3 窗口大小 3.4 屏幕截图 3.5 关闭窗口 四&#xff0c;弹窗 五&#xff0c;等待 六&#xff0c;导航 七&#xff0c;文件上传 …...

如何更改默认 Crontab 编辑器 ?

在 Linux 领域中&#xff0c;crontab 是您可能经常遇到的一个术语。这个实用程序在类 unix 操作系统上可用&#xff0c;用于调度在预定义时间和间隔自动执行的任务。这对管理员和高级用户非常有益&#xff0c;允许他们自动执行各种系统任务。 编辑 Crontab 文件通常使用文本编…...

Scrapy-Redis分布式爬虫架构的可扩展性与容错性增强:基于微服务与容器化的解决方案

在大数据时代&#xff0c;海量数据的采集与处理成为企业和研究机构获取信息的关键环节。Scrapy-Redis作为一种经典的分布式爬虫架构&#xff0c;在处理大规模数据抓取任务时展现出强大的能力。然而&#xff0c;随着业务规模的不断扩大和数据抓取需求的日益复杂&#xff0c;传统…...