【AI学习-comfyUI学习-翻译文本工作流-各个部分学习-第二步】
【AI学习-comfyUI学习-翻译文本工作流-各个部分学习-第二步】
- 1，前言
- 2，说明
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- 1，输入与翻译模块
- 2，字符串拼接
- 3，生成链条
- 3，流程
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- （1）进入网址，注册登录
- （2）调用模块
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- 1）模块部分1
- 2）模块部分2
- 3）模块部分3
- （4）输出 提示词
- 1-翻译模块1
- 2-翻译模块2
- 3-翻译模块3
- （5）模型加载
- （6）生成图片
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- 4，模块介绍
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- 4-1：CLIP 文本编码器
- 4-2：K采样器（扩散采样）
- 4-3：VAE解码
- 5，细节部分
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- 1，忘记加载模型
- 2，理解 “字符串拼接（String Append）” 节点与 “正负条件（Positive / Negative Conditioning）” 的区别
- 6，使用的工作流
- 7，总结
1，前言
最近，学习comfyUI，这也是AI的一部分，想将相关学习到的东西尽可能记录下来。
2，说明
1，输入与翻译模块
ComfyUI中有很多工具，我们可以直接调用。很多人因为使用中文的原因，其实对英语不是特别敏感，我也是，英语确实不是很强，今天使用的就是翻译模块，我们直接输入英文也是下可以的。
这里节点是：3个 翻译文本(高级) 节点（Custom_Nodes_AlekPet）
2，字符串拼接
翻译过后，需要整理或合并翻译结果，形成最终 Prompt（提示词），既让字符串操作 (Custom-Scripts) 节点，进行合并。
3，生成链条
之后再使用第一节中的生成链条，就可以进行模型推理，和输出图像。既使用：CLIP文本编码器 → K采样器 → VAE解码 → 保存图像
3，流程
（1）进入网址，注册登录
登录上述网址。连接：https://www.runninghub.ai/
然后点击开始创作，不过之前可能确实要先冲一些钱。
如下图，新建工作流，因为首次进入，可能是空白，我这里是已经有了直接用。
（2）调用模块
1）模块部分1
2）模块部分2
