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cpuz安卓版汉化版comfyui mac版是针对苹果mac电脑而开发的一款强大的生成式人工智能应用，需要在M系列芯片运行，此软件100%免费和开源，没有订阅，没有隐藏费用，通过模块化的图形化界面，帮助用户直观地理解并构建复杂的生成过程，无需繁琐的代码操作，是专为文生图模型设计的可视化构建工具，旨在降低AI图像生成的使用门槛。
与同类软件相比，comfyui软件更注重模块化和灵活性，适合复杂任务的流程化操作，用户可以通过拖拽和连接节点来构建工作流程，适合需要高度自定义的场景。目前软件已应用于视频制作、3D资产生成、图像处理、音乐创作、艺术装置设计、API服务支持等多元场景，持续拓展创意表达的边界。
软件特色
1、完全由你掌控的工作流
通过在画布上连接节点，直观地构建 AI 工作流。
与传统线性用户界面不同，ComfyUI 让您拥有全部的掌控力——在任何时候分支、重新混合和调整工作流的每个部分。
2、可复用工作流
轻松保存、分享和复用整个工作流程。
生成的图像、视频和3D文件附带工作流元数据，因此任何人都可以将它们拖放 ComfyUI 中，并加载完整的工作流。
3、实时预览
在调整工作流程时，实时查看您的结果。通过即时视觉反馈进行更改并更快地迭代。
comfyui桌面版核心特性
1、模块化工作流设计 ComfyUI 将图像生成过程分解为多个独立的模块，例如噪声生成、图像增强、风格处理等。用户可以通过拖拽这些模块，自由组合和调整生成流程。
2、图形化操作界面 对于很多用户而言，代码可能是一道“技术门槛”。而 ComfyUI 提供了直观的拖拽式界面，让用户可以轻松完成复杂的 AI 图像生成任务。
3、灵活的扩展性 ComfyUI 支持加载自定义模型和插件，无论是探索新的生成风格，还是优化生成效率，都能满足不同需求。
4、开源与社区支持 作为开源项目，ComfyUI 不仅免费，还拥有活跃的社区生态。用户可以分享使用心得、下载他人制作的模板，甚至贡献自己的功能模块。
如何在 Mac M1/M2/M3（M系列）上安裝ComfyUI？
一、安裝 Homebrew
Homebrew是一款自由及开放源代码的软件包管理系统，用以简化macOS系统上的软件安装。
打开“终端”
输入以下内容（全部复制）
/bin/bash-c"$(curl-fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
注意需要输入密码，然后回车下一步。
二、安装 Python
在终端输入
brew install python3
下载 ComfyUI
因为还是在“终端”中操作，没有鼠标所需需要做些准备。
下载 ComfyUI 和 安装我们设定在同一文件夹中，所以要先用“终端”命令确定 ComfyUI 文件夹的位置。
我们把 ComfyUI 相关的所有文件放到 桌面的 ComfyUI 文件夹。
“终端”指令
cd /Users/你的用户名/Desktop
此时再输入
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
运行完成，在桌面就显示一个 ComfyUI 文件夹
三、安装ComfyUI
继续在“终端”输入指令
cd ComfyUI
意思是在“终端”中进入 ComfyUI 文件夹，我们下面的操作就是执行 ComfyUI的程序。
还是在“终端”输入指令
python3 -m venv venv
./venv/bin/pip install torch torchvision torchaudio
还有
./venv/bin/pip install -r requirements.txt
出现如下结果，ComfyUI 安装完成：
根据提示，我们打开浏览器输入网址：
http://127.0.0.1:8188
看到如下画面，ComfyUI 就已经安装成功了。
软件优势
1、这是免费的开源软件
ComfyUI 是 100% 免费和开源的——将永远如此。
没有订阅，没有隐藏费用。你可以没有限制地构建、创建和分享它。
2、自定义节点
通过构建自己的节点来扩展 ComfyUI。自定义工作流程，添加新功能，并将工具调整到您的需求。
3、本地运行，快速
ComfyUI旨在提供卓越性能。直接在您的机器上运行工作流程，以便更快的迭代、更低的成本和完全的控制。
comfyui软件应用范围
1. 创意艺术创作
通过 ComfyUI 的风格化处理和自定义模块，你可以生成个性化艺术作品，适用于插画、封面设计等创意领域。
2. 实验与研究
ComfyUI 是一个很好的AI 模型工作流程管理的平台。通过调整参数和模块，快速验证各种模型组合的效果。
3. 实用性应用
无论是品牌宣传的海报制作，还是社交媒体的个性化图像，ComfyUI 都能提供高质量输出，快速满足商业需求。
更新日志
v1.0.28版本
int8 模型支持 此版本新增了对 int8 convrot 模型 的支持，为量化模型带来了显著的性能提升。现在 int8 支持在 Turing 及更新架构的 GPU 上工作，并优化了 LoRA 应用和内存管理。
一、新节点
1、种子节点：新增种子节点，用于管理工作流中的种子值 (CORE-295)
2、高级 Krea 2 模型合并：用于合并 Krea 2 模型的高级节点
3、边界框画布：边界框画布节点及 Ideogram JSON 提示词支持 (CORE-292)
4、ConditioningMultiply：新的条件节点，用于乘以条件值
5、GLSL 更新：GLSL 节点已更新为使用 ANGLE 库 (CORE-162)
二、合作伙伴节点更新
1、Nano Banana 2 Lite：新增对 Google 的 Nano Banana 2 Lite 模型的支持
2、Gemini Video Omni：新增 Gemini Video Omni 节点，用于视频生成
三、性能与稳定性
1、int8 模型：新增对 int8 convrot 模型的支持，推理速度更快
2、更快的 int8：优化了 int8 内核性能
3、Turing GPU 支持：int8 支持扩展到 Turing 架构 GPU
4、更好的 int8 LoRA：改进了 int8 LoRA 的应用，质量和速度更佳
5、内存泄漏修复：修复了 int8 操作相关的内存泄漏
6、资产哈希可选：资产哈希改为通过 --enable-asset-hashing 标志选择加入（默认关闭）
四、错误修复
1、int8 LoRA 重新量化：修复了在 int8 LoRA 上使用错误设置时导致的低质量重新量化问题
2、int8 矩阵乘法卸载：修复了在卸载的 LoRA 权重上跳过 int8 矩阵乘法的问题
3、节点分类：更新并重新组织了节点分类
4、前端：将 comfyui-frontend-package 升级至 1.45.20
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Trae国内版
MobileClaw
阿里悟空ai mac版
Reasonix mac中文版
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作业帮 14.28.0 电脑版
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ToDesk AI手机版(原名ToClaw)
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