选择最适合的 AI 应用开发框架需结合具体场景、团队技术栈及需求。以下是针对 **LangChain、Coze、Dify、Flowise、LlamaIndex** 的深度对比与分析，助你高效决策： --- ### 🔧 一、框架核心定位与适用场景 | **框架** | **核心定位** | **最佳适用场景** | **技术门槛** | |----------------|-----------------------------|------------------------------------------|…
1. SFT 和 RL 机器学习训练的区别： 1. 监督微调（SFT, Supervised Fine-Tuning） 定义： 在预训练模型（如基于海量文本训练的基座模型）的基础上，使用标注数据（输入-输出对）进行有监督的微调，使模型适应特定任务。 特点： 数据形式：输入（如用户提问） + 对应的理想输出（如人工标注的回答）。 目标：通过最小化预测输出与标注输出的差异（如交叉熵损失），让模型学会生成符合要求的回答。 优点：简单直接，适合学习明确的输入-输出映射。 局限：依赖高质量标注数据，无法学习更复杂的策略或长线…
在 ControlNet 基础篇，我介绍了几种使用 ControlNet 的方式，但这些方式都需要你直接将 Pose、Depth 等图导入到工作流。那如果没有这些图又该怎么办呢？ 最好的方式就是直接使用已有的图，然后将其转化为 Pose 或者 Depth 图片。进阶篇会教大家如何使用插件将图片转化为 ControlNet 能使用的图片。 Image canny ControlNet workflow 在必修课中，我介绍了 Scribble ControlNet workflow, 这个 workflow 可以将手绘…
正式开始学习本章前，请先下载以下模型，并将模型文件放到对应的文件夹内： Dreamshaper(opens in a new tab)：将其放到 ComfyUI 里的 models/checkpoints 文件夹内。 ControlNet Scribble(opens in a new tab)：将其放到 ComfyUI 里的 models/controlnet 文件夹内。 ControlNet Openpose(opens in a new tab): 将其放到 ComfyUI 里的 models/control…
正式开始学习本章前，请先下载以下模型，并将模型文件放到对应的文件夹内： Dreamshaper 8-inpainting(opens in a new tab)：将其放到 ComfyUI 里的 models/checkpoints 文件夹内。 Inpainting workflow 我以下面这个场景为例解释下如何搭建 Inpainting，左侧这张图是我先用文生图功能生成的，我对图中人物的发色不满意，于是我用 ComfyUI 在原图的基础上重新生成了红色头发的人物，且对比原图，新图片除了头发外，其他地方都没有发生变…
原理介绍 按照惯例，我们先来简单聊下 Upscale 的原理。目前主流的 upscale 的方法有两种： Upscale pixel：将可视的图直接 upscale。如果拿 ComfyUI 节点解释，这个节点输入的是 image，输出的是 upscale 后的 image。 Upscale latent：另一种是将不可视的潜空间图像 upscale，如果拿 ComfyUI 节点解释，这个节点输入的是 latent 输出的是 upscale 后的 latent，最后需要经过 decode 才能变成可视的图片。 这两种…
1. 确定模型类型 首先，你需要确定你的需求，然后根据不同的需求下载不同的模型。 根据需求，常见的模型有以下几类： Base 模型： 就是最常见的 AI 文生图模型，输入一段文字指令，AI 会根据你的指令生成图片。较常见的有 Stable Diffusion v1.5，Stable Diffusion XL 等。 LoRA 模型： 你可以简单将其理解为一种滤镜模型。通过它能生成更特殊的图片，比如在 Workflow 中加载线稿 LoRA 模型，就可以生成线稿风格的图片。甚至还有一些 LoRA 模型能让 AI 生成特…
Midjourney VS ComfyUI 在回答这个问题之前，我觉得有必要介绍下目前市面上的各种 AI 生图产品，或者是 AI 生视频产品。在我的眼里，他们主要分成两大类： 模型与产品融合的产品，比如 Midjourney，Stability AI 等等。 模型与产品分离的产品，比如 SD Web UI、ComfyUI 等等。 这两类产品的优劣势如下： 融合产品（如 Midjourney，Stability AI 等） 分离产品（如 SD WebUI，ComfyUI 等） 学习成本 低，产品一般对 UX 进行优化…