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Area-Composition模型部署指南

2025/4/19 9:37:44 来源:https://blog.csdn.net/SJJS_1/article/details/143760484  浏览:    关键词:Area-Composition模型部署指南

一、介绍

本模型可以通过输入不同的提示词,然后根据各部分提示词进行融合生成图片。如下图:

此图像包含 4 个不同的区域:夜晚、傍晚、白天、早晨

image.png

二、部署

环境要求:

最低显存:10G

1. 部署ComfyUI

本篇的模型部署是在ComfyUI的基础上进行,如果没有部署过ComfyUI,请按照下面流程先进行部署,如已安装请跳过该步:

(1)使用命令克隆 ComfyUI

git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI

(2)安装 conda(如已安装则跳过)

下面需要使用 Anaconda 或 Mimiconda 创建虚拟环境,可以输入 conda --version 进行检查。下面是 Mimiconda 的安装过程:

  • 下载 Miniconda 安装脚本
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
  • 运行安装脚本
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
  • 遵循安装提示并初始化

按 Enter 键查看许可证条款,阅读完毕后输入 yes 接受条款,安装完成后,脚本会询问是否初始化 conda 环境,输入 yes 并按 Enter 键。

  • 运行 source ~/.bashrc 命令激活 conda 环境
  • 再次输入 conda --version 命令来验证是否安装成功,如果出现类似 conda 4.10.3 这样的输出就成功了。

(3)创建虚拟环境

输入下面的命令:

conda create -n comfyui
conda activate comfyui

(4)安装 pytorch

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

(5)安装项目依赖

pip install -r requirements.txt

此时所需环境就已经搭建完成,通过下面命令进行启动:

python main.py

访问网址得到类似下图界面即表示成功启动:

image.png

到这里Comfy UI就初步搭建好了(这里只是简单实现ComfyUI的基础功能,如果想要安装更多细节,请看我“Comfy UI”部署教程)

2. 部署Area Composition模型

(1)下载模型

在hugging face搜索“anything-v3.0”然后下载图中模型到  /ComfyUI/model/chekpoints/

image.png

在hugging face搜索“WarriorMama777/OrangeMixs”然后按下图中①的路径找到模型②并下载到  /ComfyUI/model/chekpoints/

image.png

在hugging face搜索“EvilEngine/vae-ft-mse-840000-ema-pruned”然后按下图中模型下载到  /ComfyUI/model/VAE/

image.png

(2)下载工作流

进入网站:Area Composition Examples | ComfyUI_examples (comfyanonymous.github.io))并将下图下载,然后拖入Comfy UI中:

image.png

然后你的ComfyUI中应该会出选相应的工作流,类似下图:

image.png

至此模型就部署完成。

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