ComfyUI-PromptOptimizer:文生图提示优化节点



ComfyUI-PromptOptimizer 是 ComfyUI 的一个自定义节点,旨在优化文本转图像模型的提示。它将用户输入的提示转换为更详细、更多样化、更生动的描述,使其更适合生成高质量的图像。无需本地模型。

1、功能

  • 提示优化:优化用户输入的提示以生成更适合文本转图像模型的版本。
  • 多语言支持:自动将非英语提示翻译成英语。
  • 丰富的细节:添加设置、颜色、灯光和整体氛围等细节。
  • 风格扩展:如果提示中包含视觉风格或艺术家参考,则扩展这些参考。
  • 多样化的输出:避免重复的词汇和短语,以确保提示独特而多样。
  • 轻松集成:作为自定义节点无缝集成到您的 ComfyUI 工作流程中。

2、安装

将此存储库克隆到 ComfyUI 安装的 custom_nodes 目录中:

git clone https://github.com/ciga2011/ComfyUI-PromptOptimizer.git

启动 ComfyUI 并确保节点列表中有 Free Prompt Optimizer 节点。

3、使用

  • 将 Free Prompt Optimizer 节点添加到 ComfyUI 工作流。
  • 在提示字段中输入原始提示。
  • 运行工作流。节点将输出针对文本到图像模型定制的优化提示。

4、示例

工作流:

输入提示:

A beautiful sunset over the mountains.
翻译:群山间美丽的日落。

优化提示:

Envision a breathtaking twilight spectacle as the sun dips below a rugged mountain range, casting vibrant shades of crimson, amber, and violet across the expansive sky. Silhouettes of jagged peaks frame the horizon, their rugged textures kissed by the warm, fading light. Wispy clouds scatter like delicate brush strokes, reflecting the day's final glow. The atmosphere is imbued with a sense of tranquility and awe, inviting viewers to lose themselves in the captivating beauty of nature’s masterpiece.
翻译:想象一个令人惊叹的黄昏奇观,太阳落入崎岖的山脉之下,在广阔的天空中投射出鲜艳的深红色、琥珀色和紫色。锯齿状山峰的轮廓勾勒出地平线,其崎岖的纹理被温暖、渐弱的光线亲吻。一缕缕云朵像精致的笔触一样散开,反射出一天的最后一丝光芒。气氛充满了宁静和敬畏之感,让观众沉浸在大自然杰作的迷人美景中。

原文链接:ComfyUI-PromptOptimizer - 汇智网

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/3394.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

windows 搭建flutter环境,开发windows程序

环境安装配置: 下载flutter sdk https://docs.flutter.dev/get-started/install/windows 下载到本地后,随便找个地方解压,然后配置下系统环境变量 编译windows程序本地需要安装vs2019或更新的开发环境 主要就这2步安装后就可以了&#xff0…

从玩具到工业控制--51单片机的跨界传奇【3】

在科技的浩瀚宇宙中,51 单片机就像一颗独特的星辰,散发着神秘而迷人的光芒。对于无数电子爱好者而言,点亮 51 单片机上的第一颗 LED 灯,不仅仅是一次简单的操作,更像是开启了一扇通往新世界的大门。这小小的 LED 灯&am…

构建一个简单的深度学习模型

构建一个简单的深度学习模型通常包括以下几个步骤:定义模型架构、编译模型、训练模型和评估模型。下面是一个使用Keras(TensorFlow的高级API)构建和训练一个简单的全连接神经网络(也称为多层感知器,MLP)的示…

linux下的NFS和FTP部署

目录 NFS应用场景架构通信原理部署权限认证Kerberos5其他认证方式 命令serverclient查看测试系统重启后自动挂载 NFS 共享 高可用实现 FTP对比一些ftp服务器1. **vsftpd (Very Secure FTP Daemon)**2. **ProFTPD (Professional FTP Daemon)**3. **Pure-FTPd**4. **WU-FTPD (Was…

Python操作Excel——openpyxl使用笔记(3)

3 单元格基本操作 3.1 访问单元格和读写其内容 在前面的例子中,已经简单演示过了向单元格中写入和读取数据。这里进一步提供访问单元格的一些方法。和前面一样,使用工作表的索引方式,可以快速定位一个单元格: import openpyxl w…

【漏洞预警】FortiOS 和 FortiProxy 身份认证绕过漏洞(CVE-2024-55591)

文章目录 一、产品简介二、漏洞描述三、影响版本四、漏洞检测方法五、解决方案 一、产品简介 FortiOS是Fortinet公司核心的网络安全操作系统,广泛应用于FortiGate下一代防火墙,为用户提供防火墙、VPN、入侵防御、应用控制等多种安全功能。 FortiProxy则…

一、1-2 5G-A通感融合基站产品及开通

1、通感融合定义和场景(阅读) 1.1通感融合定义 1.2通感融合应用场景 2、通感融合架构和原理(较难,理解即可) 2.1 感知方式 2.2 通感融合架构 SF(Sensing Function):核心网感知控制…

头盔识别技术

本项目参考b站视频https://www.bilibili.com/video/BV1EhkiY2Epg/?spm_id_from333.999.0.0&vd_source6c722ac1eba24d4cbadc587e4d1892a7 1.下载miniconda 使用 Miniconda 来管理 Python 环境(如 yolov8),就可以通过 conda create -n y…

某讯一面,感觉问Redis的难度不是很大

前不久,有位朋友去某讯面试,他说被问到了很多关于 Redis 的问题,比如为什么用 Redis 作为 MySQL 的缓存?Redis 中大量 key 集中过期怎么办?如何保证缓存和数据库数据的一致性?我将它们整理出来,…

PCL 新增自定义点类型【2025最新版】

目录 一、自定义点类型1、前言2、定义方法3、代码示例二、合并现有类型三、点云按时间渲染1、CloudCompare渲染2、PCL渲染博客长期更新,本文最近更新时间为:2025年1月18日。 一、自定义点类型 1、前言 PCL库自身定义了很多点云类型,但是在使用的时候时如果要使用自己定义的…

R语言绘图

多组火山图 数据准备&#xff1a; 将CSV文件同一在一个路径下&#xff0c;用代码合并 确保文件列名正确 library(fs) library(dplyr) library(tidyr) library(stringr) library(ggplot2) library(ggfun) library(ggrepel)# 获取文件列表 file_paths <- dir_ls(path &quo…

ICC和GCC编译器编译Openmp程序的运行区别

1、背景介绍 硬件和隔核设置&#xff1a; Intel E5 V4 14核。 配置 isolcpus2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13&#xff0c;隔离了 12 个核心&#xff0c;仅保留核心 0 和核心 1 作为普通调度核心。 操作系统 湖南麒麟3.3-3B OpenMP并行配置&#xff1a; 使用核心 4 到核心 …

改进果蝇优化算法之一:自适应缩小步长的果蝇优化算法(ASFOA)

自适应缩小步长的果蝇优化算法(ASFOA)是对传统果蝇优化算法的一种重要改进,旨在克服其后期种群多样性不足、容易过早收敛和陷入局部最优等问题。有关果蝇优化算法的详情可以看我的文章:路径规划之启发式算法之二十七:果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA…

ubuntu22.04安装注意点

换源方式 22.04默认使用/etc/apt/sources.list而非/etc/apt/sources.list.d # 默认注释了源码镜像以提高 apt update 速度&#xff0c;如有需要可自行取消注释 deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ noble main restricted universe multiverse # deb-src https…

C#表达式和运算符

本文我们将学习C#的两个重要知识点&#xff1a;表达式和运算符。本章内容会理论性稍微强些&#xff0c;我们会尽量多举例进行说明。建议大家边阅读边思考&#xff0c;如果还能边实践就更好了。 1. 表达式 说到表达式&#xff0c;大家可能感觉有些陌生&#xff0c;我们先来举个…

LARGE LANGUAGE MODELS ARE HUMAN-LEVEL PROMPT ENGINEERS

题目 大型语言模型是人类级别的提示工程师 论文地址&#xff1a;https://arxiv.org/abs/2211.01910 项目地址&#xff1a;https://github.com/keirp/automatic_prompt_engineer 摘要 通过对自然语言指令进行调节&#xff0c;大语言模型 (LLM) 显示了作为通用计算机的令人印象深…

基础入门-反弹Shell渗透命令Reverse反向Bind正向利用语言文件下载多姿势

知识点&#xff1a; 1、反弹Shell-项目&命令&语言等 2、系统渗透命令-网络&文件&操作等 一、演示案例-反弹Shell-自带命令&语言代码&三方项目 1、反弹Shell的前提条件 已知存在的漏洞利用或执行命令的地方 2、为什么要反弹Shell? 往往由于很多因…

AI在SEO中的关键词优化策略探讨

内容概要 在当今数字化时代&#xff0c;人工智能&#xff08;AI&#xff09;正逐渐重塑搜索引擎优化&#xff08;SEO&#xff09;行业。AI技术的快速发展使得SEO策略发生了翻天覆地的变化&#xff0c;特别是在关键词优化方面。关键词优化的基本概念是通过选择与用户搜索意图密…

DeepSeek-v3在训练和推理方面的优化

1. 基础架构&#xff1a;MLA&#xff0c;大幅减少了KV cache大小。&#xff08;计算量能不能减少&#xff1f;&#xff09; 2. 基础架构&#xff1a;MoE&#xff0c;同等参数量&#xff08;模型的”能力“&#xff09;下&#xff0c;训练、推理的计算量大幅减少。 3. MoE的load…

【从0带做】基于Springboot3+Vue3的心理健康预约平台

大家好&#xff0c;我是武哥&#xff0c;最近给大家手撸了一个基于SpringBoot3Vue3的心理健康预约平台&#xff0c;可用于毕业设计、课程设计、练手学习&#xff0c;系统全部原创&#xff0c;如有遇到网上抄袭站长的&#xff0c;欢迎联系博主~ 项目演示视频和教程视频 https:…