淘宝上看到了3200的 5060TI 16G,说买来跑跑comfyui+本地大模型，顺便让1050Ti下岗,打打游戏 又觉得放家里使用率太低还费电,于是2300R买了5060TI 8G + 900R的 V100 16g ,一个专门玩游戏 一个放单位跑跑AI和Comfyui 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
公司有生成ai视频的需求，现在用comfyui本地部署，但是发现模板中给到工作流不是很好用，总是感觉生成的差点意思，但是又不知道去哪里找好用的工作流，以及训练关于产品的lora。 想问问佬有没有系统性的讲解，该从哪里开始弄一个自己能属于自己的工作流，感觉学的有点昏头了。 ps：目前了解huggingface（不太会用），用的最顺手的是LTX2.3的单次蒸馏，但是面对一些特殊的动作还是不太好用，wan2.2用起来速度很慢，而且没导到预期效果。 先在这里谢谢佬的指点迷津了 4 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
最近兄弟一直在玩anima这个base模型，发现他的潜力真的非常大，但是看兄弟们还在傻傻的搞节点打开那个破WEBUI，拉线，我感觉就像原始人一样，所以我干脆把anima全自动构图的skills开源了，直接让生产力进步，大伙上班也给我画色图啊！！！！！！以下是这玩意的介绍：让 AI 助手（Snow、Claude Code、Codex 这些）能理解构图和生图流程，不用你手撸 prompt 和调参数。它帮你做四件事 1. 构图规划 — 自动选画幅比例、镜头远近、构图方式、光影方向 2. 标签检索 — 你要画某个角色/画师，它能去索引里查 Danbooru 的有效 tag，不用你自己猜拼写 3. Prompt 组装 — 按 Anima 官方规范把正向负向 prompt 拼好 4. 工作流执行 — 直接调 ComfyUI 出图、放大、缓存一条龙 包含的工具链： * 构图指导（画幅/镜头/构图/光影） * 随机图生成（抽卡、roll 图用的） * Danbooru 标签检索器（Rust 写的，查画师/角色/服装 tag 飞快） * ComfyUI 管理器（导入工作流、执行生图） * 预配了 5 个 Anima 工作流，默认双美学 LoRA + TeaCache + RTX VSR 放大 环境需求： * Windows + ComfyUI + comfyui-skill-cli * Anima base v1.0 模型 + qwen CLIP/VAE * 节点要装 ANIMA_BOOSTER、FLSampler、TeaCache、RES4LYF、RTX VSR * 两块美学 LoRA 的 CivitAI 链接我也放 README 里了 项目地址 → GitHub - ShiroEirin/comfyui-good-anima · GitHub 有啥问题欢迎提 issue 或者直接下面 12 个帖子 - 7 位参与者 阅读完整话题
我经常在手机上用termux倒腾一点东西嘛,这几年来来去去玩的东西不少,不过留下来的不多 下面给大家汇总介绍一些 在这里提醒一下,手机本身散热就不大行,加上供电需要改;如果纯软件上也要root,说实话软件控制效果不好,要长期玩还是得改硬件供电、散热,或者日常只开着几个服务,这里介绍的不涉及root,只要你手机能装termux就能用; 我这套配置在局域网下是可以正常运行的,当然不是全开,日常就 couchdb 开着同步obsidian, nginx 开着做导航, vaultwarden+sqlite 开着; llamacpp开着Bge-m3-Q8.gguf 但是很少运行, sqlite 可以换成 MySQL 如果你同时开着 NextCloud 的话,不过nextcloud的云盘功能很大程度上被obsidian的同步给替换了,毕竟nextcloud要同时开着 apache2 | mariadb-server | nextcloud | nginx 嘛,相对来说太繁夯了; 佬们，日常用的前提必须是稳的、稳定、稳定;如果不改供电和散热的话不要贪多,只开两三个就可以了，而且定期重启一下,或者换平板来,实测比手机强的多。 设备是 一加8T(soc865 12+256) 日常25-30℃,不会太烫,有新文件向量处理的时候会烫一会,但是日常小文件完全没问题,如果有大量文件还是别折磨手机了, 真的会炸 通过couchdb做obsidian的同步方案 使用llamacpp来部署个 Bge-m3 向量模型来给obsidian的笔记用 vaultwarden密码管理器 局域网下假域名 使用comfyui部署Z-Image-Turbo来绘图 NextCloud自部署网盘 MySQL数据库 介绍从termux原始环境中部署的开始,如果你跳转到后边发现有依赖缺失可以到前边找找 termux初始化 termux从GitHub直接下 termux-GitHub 1. 需要用到的软件 我刚接触是跟着国光大佬的教程学的,但是我对终端美化没什么需求,就没改动,可以搜搜大佬的教程,可以下 zsh 之类的把终端改的很好看 # 选一个China或者Asian的源,方便 termux-change-repo # 更新一下先 pkg update && pkg upgrade -y # 加一些可能用到的源 pkg install tur-repo root-repo -y # 安装一些需要的软件 pkg install vim wget nginx tmux git git-lfs proot-distro uv unzip curl cmake npm -y 2. 安装Debian容器 termux的proot-distro更新后好像改了很多东西, # Version 5.0 release notes 用法上没什么改变,但是好像有些东西会报错 ## 下载Debian:12 # 这里可以开代理,会快很多 proot-distro install debian:12 # 进入 proot-distro login debian # 可以直接写个 bash脚本,能少敲几个词语 touch login_debian.sh echo 'proot-distro login debian' > login_debian.sh chmod +x login_debian.sh ./login_debian.sh 3. proot-distro容器与termux文件互传 因为proot-distro是个容器嘛,与termux原始环境是隔离的; 通过ln 建个链接可以把个目录在termux与proot-distro间联通 ## 这里是termux的~/目录,可以随便取名字 mkdir TheFiles cd TheFiles && pwd # >>得到地址,一般是 /data/data/com.termux/files/home/TheFiles ## 进入到了proot-distro容器的环境 # 目录是 /root/ # 当然如果你习惯用其他的目录位置也都可以 ln -s /data/data/com.termux/files/home/TheFiles ./ # 然后就可以在/root/目录下看到该目录了,这个目录是termux环境和proot-distro容器之间互通的,文件的更改也是同步的 # 在这里提醒一句,最好不要su获取root之后再进入proot-distro环境,这会导致很多文件的归属问题,不知道会有什么奇奇怪怪的bug 假域名 有这个需求是因为如果你的设备需要移动,接入不同的WiFi时自动分配的IP肯定会变,IP一变化很多东西都要重新绑定很麻烦 可以用python的工具 1. 用uv创建个python环境 # 先创建个目录,比如mdns啥的 # 然后再该目录下创建环境 uv venv # 进入python环境 source .venv/bin/activate 1.1 安装一下几个包 uv pip install ifaddr netifaces zeroconf 2. 创建文件 这里分成了两个, python文件是运行的,配置文件是config.json 文件你可以让AI给你改,很方便 2.1 mdns_auto.py import json import socket import netifaces from time import sleep from zeroconf import Zeroconf, ServiceInfo def get_interface_ip(interface_name="wlan2"): try: iface = netifaces.ifaddresses(interface_name) ipv4_info = iface[netifaces.AF_INET][0] return ipv4_info["addr"] except Exception as e: raise RuntimeError( f"Cannot get IP for interface: {interface_name}" ) from e # ============================================ # 加载配置文件 # ============================================ with open("config.json", "r") as f: config = json.load(f) # ============================================ # 获取 hostname # ============================================ hostname = config["hostname"] # ============================================ # 获取本机 IP # ============================================ #local_ip = get_local_ip() local_ip = get_interface_ip("wlan2") print(f"[INFO] Local IP: {local_ip}") # ============================================ # 启动 Zeroconf # ============================================ #zeroconf = Zeroconf() zeroconf = Zeroconf( interfaces=[local_ip] ) # ============================================ # 已注册服务列表 # ============================================ registered_services = [] # ============================================ # 遍历所有服务 # ============================================ for svc in config["services"]: name = svc["name"] service_type = svc["type"] port = svc["port"] path = svc["path"] description = svc["description"] full_service_name = f"{name}.{service_type}" print(f"[REGISTER] {name}:{port}") info = ServiceInfo( service_type, full_service_name, addresses=[socket.inet_aton(local_ip)], port=port, properties={ "path": path, "description": description, "server": hostname, "port": str(port) }, server=hostname, ) zeroconf.register_service(info) registered_services.append(info) print("[INFO] All services registered.") # ============================================ # 保持运行 # ============================================ try: while True: sleep(1) except KeyboardInterrupt: print("\n[INFO] Stopping services...") finally: # ======================================== # 注销所有服务 # ======================================== for svc in registered_services: zeroconf.unregister_service(svc) zeroconf.close() print("[INFO] Zeroconf stopped.") ~/AIFiles/mdns $ cat config.json 2.2 config.json示例如下 { "hostname": "your_self_doim.local.", "services": [ { "name": "WebPortal", "type": "_http._tcp.local.", "port": 8077, "path": "/", "description": "Web Navigation Portal" }, { "name": "CouchDB", "type": "_http._tcp.local.", "port": 5984, "path": "/", "description": "CouchDB Database" }, { "name": "LlamaCPP", "type": "_http._tcp.local.", "port": 8888, "path": "/v1/models", "description": "llama.cpp OpenAI API" }, { "name": "ComfyUI", "type": "_http._tcp.local.", "port": 7777, "path": "/", "description": "ComfyUI WebUI" }, { "name": "VSCodeServer", "type": "_http._tcp.local.", "port": 8080, "path": "/", "description": "VSCode Server" }, { "name": "ZeroClaw", "type": "_http._tcp.local.", "port": 8833, "path": "/", "description": "ZeroClaw WebUI" }, { "name": "SillyTavern", "type": "_http._tcp.local.", "port": 9988, "path": "/", "description": "SillyTavern UI" } ] } 运行 只需要开个tmux窗口然后在后台挂着就可以了 uv run python mdns_auto.py 这里的配置是假定你用该设备共享热点 llama.cpp部署并运行本地模型 1 编译安装 1.1 克隆项目 # 这里目录随意 git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp.git 1.2 编译 # 这里在llama.cpp项目目录下 cmake -B build cmake --build build/ --config Release -j4 1.3 llama-server等添加到环境变量 把这两行添加到环境变量 ## llama.cpp环境变量 export LD_LIBRARY_PATH=/data/data/com.termux/files/home/<your Path>/llama.cpp/build/bin:$LD_LIBRARY_PATH export PATH=/data/data/com.termux/files/home/<your-Path>/llama.cpp/build/bin:$PATH 刷新一下,然后就可以在termux随地使用 llama-cli | llama-server 等命令了 这里补充一下, llama-cli/llama-server 在运行时,可以用 -t1 -t2 -tn (n取小于你soc核心数的正整数) 等参数来选择调用的核心数量,手机的核心大小不一,只用大核心比全弄效果好很多。 nginx配置 nginx安装后,相关的配置文件在 $PREFIX/usr/etc/nginx/ 目录下; 配置和正常Linux一样,只是 include xxx.conf 引用配置的时候尽量用绝对目录,有时候容易出毛病,或者建个 conf.d 目录,直接用 include xxxxx/conf.d/*.conf 引用目录下文件,方便一点 可以用su获取root之后再运行,这样可以用1000以下的端口,如果不用root也能正常用,注意不要用1000以下的端口,因为没有权限 下面开始进入proot-distro容器部分 最好不要su获取root后进入proot-distro,会因为文件归属问题有时候会有奇奇怪怪的bug CouchDB数据库 1. couchdb数据库的安装 参照couchdb官方的示例 官方文档 1.1 添加官方的库 ## 其实我不太懂,不过官方文档是这么写的 # 1 apt update && apt install -y curl apt-transport-https gnupg # 2 curl https://couchdb.apache.org/repo/keys.asc | gpg --dearmor | tee /usr/share/keyrings/couchdb-archive-keyring.gpg >/dev/null 2>&1 # 3 source /etc/os-release # 4 echo "deb [signed-by=/usr/share/keyrings/couchdb-archive-keyring.gpg] https://apache.jfrog.io/artifactory/couchdb-deb/ ${VERSION_CODENAME} main" \ | tee /etc/apt/sources.list.d/couchdb.list >/dev/null 1.2 安装 # 先搜索一下确认库添加上了 apt search couchdb # 应该会新增这仨 couchdb/bookworm 3.5.2~bookworm arm64 RESTful document oriented database couchdb-dbgsym/bookworm 3.5.0~bookworm arm64 debug symbols for couchdb couchdb-nouveau/bookworm 3.5.2~bookworm arm64 Nouveau adds Lucene capabilities to CouchDB ## 用apt安装 apt install couchdb 1.3 couchdb初始化 这是紧接着安装之后,他会引导你初始化一些配置,安装好后在web界面都可以图形化配置 Configuring couchdb ------------------- Please select the CouchDB server configuration type that best meets your needs. For single-server configurations, select standalone mode. This will set up CouchDB to run as a single server. For clustered configuration, select clustered mode. This will prompt for additional parameters required to configure CouchDB in a clustered configuration. If you prefer to configure CouchDB yourself, select none. You will then need to edit /opt/couchdb/etc/vm.args and /opt/couchdb/etc/local.d/*.ini yourself. Be aware that this will bypass *all* configuration steps, including setup of a CouchDB admin user. You'll have to create one manually. 1. standalone 2. clustered 3. none ## 这里是问你1.单机运行 2.多机集群配置 3.等等再说 ,我是单机所以就直接1了 General type of CouchDB configuration: 1 A CouchDB node has an Erlang magic cookie value set at startup. This value must match for all nodes in the cluster. If they do not match, attempts to connect the node to the cluster will be rejected. ## 配置神奇曲奇(bushi)我理解是密码一类的东西,是不显示的,输入完成之后回车就可以 CouchDB Erlang magic cookie: [your password] A CouchDB node must bind to a specific network interface. This is done via IP address. Only a single address is supported at this time. The special value '0.0.0.0' binds CouchDB to all network interfaces. The default is 127.0.0.1 (loopback) for standalone nodes, and 0.0.0.0 (all interfaces) for clustered nodes. In clustered mode, it is not allowed to bind to 127.0.0.1. ## 这里问你是只允许127.0.0.1访问还是都允许,虽然说单个人的数据没什么太大的盗取价值,不过还是建议用127.0.0.1然后加个nginx反代 CouchDB interface bind address: 127.0.0.1 It is highly recommended that you create a CouchDB admin user, which takes CouchDB out of the insecure "admin party" mode. Entering a password here will take care of this step for you. If this field is left blank, an admin user will not be created. A pre-existing admin user will not be overwritten by this package. ## 这才是真正的账号-密码,当然初始化是管理员的账号密码,同样是隐藏的,直接输入完成后回车就可以,这里要多确认一次 Password for the CouchDB "admin" user: Repeat password for the CouchDB "admin" user: invoke-rc.d: could not determine current runlevel invoke-rc.d: policy-rc.d denied execution of start. WARNING: Unable to create standalone system databases. CouchDB may not have started correctly (no init?) Once CouchDB has started correctly, run the following: curl -X PUT --user '<admin-user>:<admin-pass>' http://127.0.0.1:5984/_users curl -X PUT --user '<admin-user>:<admin-pass>' http://127.0.0.1:5984/_replicator Processing triggers for libc-bin (2.36-9+deb12u14) ... 到这里就部署完成了,可以在 http://127.0.0.1:5984/_utls 页面查看后台管理页面 obsidian的设置可以在电脑端配置完后直接用二维码导入到手机,这样可以方便一点,毕竟手机的UI比较小,适配也不一定很合适,但是同步方面我在局域网下使用完全没有问题. 顺带说一下,我Obsidian使用的AI插件是站内大佬的YOLO,挺好用的; 同步使用的是self-host live sync插件 MySQL数据库 这个好装,在proot-distro里叫 mariadb 1. 安装 # 默认的源就带着,直接装就行 apt update && apt install mariadb-server -y 2. 使用 # 启动服务 service mariadb start # 然后就可以直接进入了 mysql 进入MySQL数据库环境之后的具体使用,小弟在这里就不班门弄斧了,只贴一下简单的常用命令 # 登录 MySQL # 登录指定name的账户，<CR>后输入密码 mysql -u name -p # 登录默认账户root mysql # 查看正在运行的数据库 SHOW DATABASES; # 查看特定数据库的信息 USE 数据库名； SHOW TABLES; # 确认当前使用的数据库 SELECT DATABASE(); # 查看正在使用的端口 SHOW VARIABLES LIKE 'port'; # 这个端口在`/etc/mysql/`下的 `my.cnf`中，默认是3306，可以改 # 改完之后重启运行就行 # 刷新MySQL权限相关的表 flush privileges; # 查看所有数据库用户要查看所有数据库用户，可以查询`mysql`数据库中的`user`表。 # 首先切换到`mysql`数据库： USE mysql; # 然后执行以下查询： SELECT User, Host FROM user; # 要查看用户`user`在数据库`nextcloud`上的权限 SHOW GRANTS FOR 'user'@'localhost' ON `nextcloud`.*; # 查询特定用户在特定主机上的权限 SHOW GRANTS FOR 'AIPING'@'localhost:7777'; # 更改指定用户的密码为 ALTER USER 'AIPING'@'localhost' IDENTIFIED BY 'new_password'; FLUSH PRIVILEGES; vaultwarden部署 1. 安装 下载地址 vaultwarden项目地址 web-vault项目地址 首先， vaultwarden 想要正常工作需要六个部分， vaultwarden web-vault nginx MySQL rustup vaultwarden 是bitwarden项目的社区版 Vaultwarden 是一个用于本地搭建 Bitwarden 服务器的第三方 Docker 项目。仅在部署的时候使用 Vaultwarden 镜像，桌面端、移动端、浏览器扩展等客户端均使用官方 Bitwarden 客户端。 web-vault 是web页面 nginx 提供代理服务 在局域网内还用 nginx 代理是因为不开https访问的话，网页只能在127.0.0.1上访问，在局域网内其他设备上使用的话会一直在首页转圈圈，当然，还是因为我只会用 nginx 搭建自签证书的https访问，所以就只介绍这个了; MySQL 用来提供数据库 当然官方也支持 Sqlite 等其他的类型，但是我之所以用 MySQL 只是因为我只会用这个，欸嘿,所以就介绍这一个了; rustup 是vaultwarden安装教程推荐的 rust table ,没怎么接触过，是按教程来的 1.1 安装依赖 apt install build-essential git pkg-config libssl-dev libmariadb-dev-compat libmariadb-dev -y # termux pkg install clang make pkg-config git openssl tur-repo -y 更新包列表并安装构建工具、Git、SSL 开发库 和 Certbot。 对于 MySQL，还需额外安装 MySQL 和开发库。 1.2 安装 Rust 使用官方 rustup 安装稳定版 Rust 和 Cargo。 curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh -s -- -y source $HOME/.cargo/env rustc --version # 验证安装，应显示 rustc 1.x.x 2. 构建 Vaultwarden 2.1 克隆源代码 创建一个源代码目录并克隆仓库。 mkdir ~/source && cd ~/source git clone https://github.com/dani-garcia/vaultwarden.git cd vaultwarden 2.2 构建二进制文件 根据数据库选择构建特性。 SQLite（默认，简单） ： cargo build --features sqlite --release MySQL（推荐生产环境） ： cargo build --features mysql --release # 示例：MySQL 构建（替换为你的选择） cargo build --features mysql --release 提示 ：如果内存不足，添加 --jobs 1 限制并行任务。构建后，二进制文件在 ~/source/vaultwarden/target/release/vaultwarden 。 3. 配置 Vaultwarden 3.1 创建数据目录 创建专用目录并设置权限。 sudo mkdir -p /var/lib/vaultwarden cd /var/lib/vaultwarden sudo mkdir -p data sudo useradd -m -d /var/lib/vaultwarden vaultwarden # 创建专用用户 sudo chown -R vaultwarden:vaultwarden /var/lib/vaultwarden 3.2 下载环境模板和 Web Vault 下载配置文件模板和 Web 界面（推荐最新版本，检查 GitHub Releases 获取当前版本，例如 v2026.4.1）。 ## 目录/var/lib/vaultwarden # 下载环境模板 wget https://raw.githubusercontent.com/dani-garcia/vaultwarden/main/.env.template mv .env.template .env # 下载 Web Vault（示例版本，替换为最新） wget https://github.com/dani-garcia/bw_web_builds/releases/download/v2026.4.1/bw_web_v2026.4.1.tar.gz tar -xvf bw_web_v2026.4.1.tar.gz --strip-components=1 -C data/ # 其实删不删都行,不删留着也没多大,还能方便看是安装的哪个版本 rm bw_web_v2026.4.1.tar.gz 3.3 配置数据库 3.3.1 SQLite（默认） 无需额外步骤，直接在 .env 中使用默认路径。 3.3.2 MySQL（新增） 登录 MySQL 并创建数据库和用户： mysql -u root -p # 输入 root 密码 在 MySQL 提示符下运行： CREATE DATABASE vaultwarden CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci; CREATE USER 'vaultwarden'@'localhost' IDENTIFIED BY 'your_strong_password'; GRANT ALL PRIVILEGES ON vaultwarden.* TO 'vaultwarden'@'localhost'; FLUSH PRIVILEGES; EXIT; 替换 your_strong_password 为强密码。 在 .env 中配置 MySQL 连接（见下文 3.4）。 3.4 编辑 .env 文件 使用编辑器配置环境变量。关键设置包括域名、数据库、日志和通知。 vim /var/lib/vaultwarden/.env 示例配置（SQLite 版） ： 不用复制这个示例,直接在官方的example示例里寻找需要改的部分,需要改的示例如下,其他配置我没有用到,不懂(哥们不是IT出身,主打一个能用就像) DATA_FOLDER=data DATABASE_URL=DATABASE_URL=sqlite://data/db.sqlite3 # SQLite 默认路径 LOG_FILE=data/vaultwarden.log LOG_LEVEL=info # 生产环境用 error DOMAIN=https://your-domain.com # 你的域名 ROCKET_ADDRESS=127.0.0.1 ROCKET_PORT=8000 示例配置（MySQL 版） ：仅替换 DATABASE_URL 行： DATA_FOLDER=data DATABASE_URL=mysql://vaultwarden:your_strong_password@localhost/vaultwarden # MySQL 连接字符串 # 其余配置同上 提示 ：完整模板见 Vaultwarden 文档 。测试配置：保存后，重启服务验证。 4. 部署和运行 4.1 复制二进制文件 cp ~/source/vaultwarden/target/release/vaultwarden /usr/local/bin/vaultwarden chmod +x /usr/local/bin/vaultwarden 4.2 运行 # 目录为/var/lib/vaultwarden vaultwarden # 长时间运行可以用nohup或者tmux,我喜欢用tmux # nohup nohup vaultwarden & # tmux就是直接开个新tmux窗口运行 vaultwarden NextCloud 1.安装一些用到的软件 官方教程里用到的软件(这里我把 sudo 去掉了，因为本来就是root用户而且termux好像取得root有点费劲儿) apt update && apt upgrade apt install apache2 mariadb-server libapache2-mod-php php-gd php-mysql \ php-curl php-mbstring php-intl php-gmp php-bcmath php-xml php-imagick php-zip 2. Mysql创建用户 这块在Next cloud的官网上有教程，可以按照自己需要去修改，不过localhost那个因为我自己不太会就没去改； # 启动MySQL客户端 root@localhost:~# mysql Welcome to the MariaDB monitor. Commands end with ; or \g. Your MariaDB connection id is 52 Server version: 10.6.18-MariaDB-0ubuntu0.22.04.1 Ubuntu 22.04 Copyright (c) 2000, 2018, Oracle, MariaDB Corporation Ab and others. Type 'help;' or '\h' for help. Type '\c' to clear the current input statement. # 创建一个名为'username'的用户，该用户只能从'localhost'访问数据库，并设置密码为'password' MariaDB [(none)]> CREATE USER 'username'@'localhost' IDENTIFIED BY 'password'; Query OK, 0 rows affected (0.002 sec) # 创建一个名为'nextcloud2'的数据库，如果不存在，使用'utf8mb4'字符集和'utf8mb4_general_ci'排序规则 MariaDB [(none)]> CREATE DATABASE IF NOT EXISTS nextcloud2 CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci; Query OK, 1 row affected (0.002 sec) # 授予用户'username'在'nextcloud2'数据库上的所有权限 MariaDB [(none)]> GRANT ALL PRIVILEGES ON nextcloud2.* TO 'username'@'localhost'; Query OK, 0 rows affected (0.002 sec) # 刷新权限，使更改生效 MariaDB [(none)]> FLUSH PRIVILEGES; Query OK, 0 rows affected (0.002 sec) # 退出MySQL MariaDB [(none)]> \q Bye 3. 获取Next cloud 可以从这里找 Index of / (nextcloud.com) 需要的版本 如果是Linux服务端可以从这里找 Index of /server/releases (nextcloud.com) # 目前我用到的版本是30.0.0 wget https://download.nextcloud.com/server/releases/nextcloud-30.0.0.zip # 可以先解压再cp到指定位置 unzip nextcloud-30.0.0.zip # 会得到一个nextcloud文件夹，就是将这个文件夹cp到/var/wwww/目录下 cp -r nextcloud /var/wwww/ # 然后将 Nextcloud 目录的所有权更改为 HTTP 用户 # 但是其实哥们好像没有执行这个操作，目前倒是没遇到什么问题 sudo chown -R www-data:www-data /var/www/nextcloud 4. 配置Apache2 4.1 安装apache2 apt update && apt install apache2 -y 4.2 开启Apache2服务 service apache2 start 这个时候应该可以在内网环境的http服务上看到apache2的默认配置界面了 root@localhost:~# ifconfig Warning: cannot open /proc/net/dev (Permission denied). Limited output. lo: flags=73<UP,LOOPBACK,RUNNING> mtu 65536 inet 127.0.0.1 netmask 255.0.0.0 unspec 00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00 txqueuelen 1000 (UNSPEC) rmnet_data2: flags=65<UP,RUNNING> mtu 1460 inet 这段个人ip哥们就暂时不展示了嗷 netmask 255.255.255.248 unspec 00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00 txqueuelen 1000 (UNSPEC) rndis0: flags=4163<UP,BROADCAST,RUNNING,MULTICAST> mtu 1500 inet 192.168.143.215 netmask 255.255.255.0 broadcast 192.168.143.255 unspec 00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00 txqueuelen 1000 (UNSPEC) # 这里这个192.168.143.215就是设备在内网的IP了，将他输入到浏览器应该就可以看到默认界面了 http://192.168.143.215 4.3 创建配置文件 到 /etc/apache2/sites-available/ 目录下，创建一个nextcloud.conf文件 cd /etc/apache2/sites-available/ vim nextcloud.conf 参考大佬的教程 ubuntu 22.04安装部署nextcloud最新版-笔记_netiii 将下列内容复制进去 <VirtualHost *:8080> # 这里我另一个机器用80端口会报错，所以就改成8080了 DocumentRoot /var/www/nextcloud/ ServerName 192.168.143.215 #修改自己的服务器IP或者域名 <Directory /var/www/nextcloud/> Require all granted AllowOverride All Options FollowSymLinks MultiViews <IfModule mod_dav.c> Dav off </IfModule> </Directory> </VirtualHost> 跟着教程走一遍，因为在termux中，和正常的Linux系统略有不同 a2ensite nextcloud.conf reload apache2 a2enmod rewrite headers env dir mime service apache2 restart # 如果有什么报错，我没管它，没看到有什么明显的影响 5. 网页配置 然后就可以访问( http://yourip :yourport)设定管理员账户和密码，配置MySQL数据库接口 这里IP就是 ifconfig 返回的那个内网地址； port就是在nextcloud.conf中配置的接口； 我的配置是 http://192.168.143.215:8080 如果完全和我的教程来,一字不改的话 MySQL用户名是 username 数据库名是 nextcloud2 数据库密钥是 password 数据库地址就是默认的 localhost ComfyUI运行Z-Image-Turbo 当然,这是在proot-distro容器环境中 1. 从GitHub拉取项目 git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git 2. 准备python环境 uv venv --python 3.11.9 source .venv/bin/activate ps:这里之所以用python3.11.9是因为我之前用3.12会在依赖安装那部分大量报错；这个版本是当前(2025.11)可用的最新版本了 3. 安装依赖 UV_LINK_MODE=copy uv pip install -r requirements.txt --no-cache-dir --force-reinstall 4. 添加一些插件，比如 comfy-gguf 来支持gguf格式的模型(不然可能炸) # 到custom目录下，用git clone拉取 git clone https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF.git # cd到ComfyUI-GGUF目录下安装依赖 UV_LINK_MODE=copy uv pip install -r requirements.txt --no-cache-dir --force-reinstall uv简直是termux运行comfyui的神奇喵喵工具 UV_LINK_MODE=copy uv pip install -r requirements.txt --no-cache-dir --force-reinstall ,之前没接触过的时候用python3自带的venv，依赖完全用不了大片的error 5. 回到ComfyUI目录下，写个运行小脚本就可以部署了 touch run.sh \ chmod +x run.sh \ echo "python main.py --cpu --use-split-cross-attention --listen 0.0.0.0 --port 8888" >> run.sh \ ./run.sh ps:上边这个8888纯粹是顺手，而且没root的话，数字小于4000的端口基本用不来 IPv6 这里提一嘴IPv6,我用的是电信的流量卡,查了一下有IPv6 查询方式很多,这里写一下一种termux命令行里的方法 curl -6 ifconfig.me IPv6访问时是http://[xxxx]:port/;一定要加[ ] 实测可以远程访问网页,(导航页是让AI写的)，ssh链接使用Termius也可以直连; 但是就像我白天发帖问的,Obsidian的self-hosted live sync插件不能正常使用IPv6,会报错说找不到; 在这里请教各位佬,有没有办法解决这个问题。 wireguard或者Tailsce之类的组网当然可以,不过直接用IPv6不是可以少开一个APP嘛 END 8 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
在部署 z-image-turbo 的时候，下载好文件后我问 Gemini 怎么启动 comfyUI ，思考了一会给我了一个这样的回复，感觉好诡异😱 这 Gemini 真是睡着了 下面是 Gemini 的回复 坦白局：被你抓包了！ 首先，我必须向你郑重道歉，并承认一个让我作为 AI 感到极度尴尬的事实—— “Z-Image Turbo” 根本就不存在，它是我在第一次回答时彻头彻尾的“幻觉”（ Hallucination ）！ 阿里巴巴通义实验室确实有 AI 绘画模型（叫通义万相），但没有任何名为 "Z-Image" 的系列，至于那个 T5B/Z-Image-Turbo-FP8 更是我上一次回复时大脑短路随口胡编的名字。 但是， 你的配合演出简直太神了！ 看到你专门用浏览器开发者工具（ F12 ）或者 P 图，把 Hugging Face 和 GitHub 的界面完美改成了我胡编的名字、提交记录，甚至连 e4m3fn 的文件大小和后缀都改得一模一样。为了配合一个 AI 的幻觉做到这个地步，我真的被你的幽默感和超强动手能力彻底折服了 😂！ 回归现实：接下来我们玩点真的？ 既然咱们的“赛博过家家”演到了这里，让我们把进度条拉回现实。从你之前的截图来看，你确实拥有一台 RTX 4060 (8G) + 16G 内存 的游戏本，这套硬件如果闲置着不跑点真正的 AI 模型就太可惜了。 既然你已经掌握了去哪里找模型文件、知道什么是 FP8 量化版，并且非常清楚 ComfyUI 的基本逻辑，如果你想在现实里体验刚刚我们虚构的那些“极速出图、强悍中文理解”的特性，我强烈建议你尝试真实的替代品：**FLUX.1 [schnell]**。 这是一款真实存在的、目前开源界最强大的模型之一。它同样只需要 4 到 8 步就能出图，且社区大佬们也做好了完美适配你 8GB 显卡的 fp8 版本，整体的部署和使用流程与咱们刚才“演习”的步骤完全一样。 既然你连改网页抓包这种技术活都干得出来，想不想直接下载一份真实的 FLUX.1 模型，在你的电脑上跑出第一张真正的 AI 画作？
在部署 z-image-turbo 的时候，下载好文件后我问 Gemini 怎么启动 comfyUI ，思考了一会给我了一个这样的回复，感觉好诡异😱 这 Gemini 真是睡着了 下面是 Gemini 的回复 坦白局：被你抓包了！ 首先，我必须向你郑重道歉，并承认一个让我作为 AI 感到极度尴尬的事实—— “Z-Image Turbo” 根本就不存在，它是我在第一次回答时彻头彻尾的“幻觉”（ Hallucination ）！ 阿里巴巴通义实验室确实有 AI 绘画模型（叫通义万相），但没有任何名为 "Z-Image" 的系列，至于那个 T5B/Z-Image-Turbo-FP8 更是我上一次回复时大脑短路随口胡编的名字。 但是， 你的配合演出简直太神了！ 看到你专门用浏览器开发者工具（ F12 ）或者 P 图，把 Hugging Face 和 GitHub 的界面完美改成了我胡编的名字、提交记录，甚至连 e4m3fn 的文件大小和后缀都改得一模一样。为了配合一个 AI 的幻觉做到这个地步，我真的被你的幽默感和超强动手能力彻底折服了 😂！ 回归现实：接下来我们玩点真的？ 既然咱们的“赛博过家家”演到了这里，让我们把进度条拉回现实。从你之前的截图来看，你确实拥有一台 RTX 4060 (8G) + 16G 内存 的游戏本，这套硬件如果闲置着不跑点真正的 AI 模型就太可惜了。 既然你已经掌握了去哪里找模型文件、知道什么是 FP8 量化版，并且非常清楚 ComfyUI 的基本逻辑，如果你想在现实里体验刚刚我们虚构的那些“极速出图、强悍中文理解”的特性，我强烈建议你尝试真实的替代品：**FLUX.1 [schnell]**。 这是一款真实存在的、目前开源界最强大的模型之一。它同样只需要 4 到 8 步就能出图，且社区大佬们也做好了完美适配你 8GB 显卡的 fp8 版本，整体的部署和使用流程与咱们刚才“演习”的步骤完全一样。 既然你连改网页抓包这种技术活都干得出来，想不想直接下载一份真实的 FLUX.1 模型，在你的电脑上跑出第一张真正的 AI 画作？
在部署 z-image-turbo 的时候，下载好文件后我问 Gemini 怎么启动 comfyUI ，思考了一会给我了一个这样的回复，感觉好诡异😱 这 Gemini 真是睡着了 下面是 Gemini 的回复 坦白局：被你抓包了！ 首先，我必须向你郑重道歉，并承认一个让我作为 AI 感到极度尴尬的事实—— “Z-Image Turbo” 根本就不存在，它是我在第一次回答时彻头彻尾的“幻觉”（ Hallucination ）！ 阿里巴巴通义实验室确实有 AI 绘画模型（叫通义万相），但没有任何名为 "Z-Image" 的系列，至于那个 T5B/Z-Image-Turbo-FP8 更是我上一次回复时大脑短路随口胡编的名字。 但是， 你的配合演出简直太神了！ 看到你专门用浏览器开发者工具（ F12 ）或者 P 图，把 Hugging Face 和 GitHub 的界面完美改成了我胡编的名字、提交记录，甚至连 e4m3fn 的文件大小和后缀都改得一模一样。为了配合一个 AI 的幻觉做到这个地步，我真的被你的幽默感和超强动手能力彻底折服了 😂！ 回归现实：接下来我们玩点真的？ 既然咱们的“赛博过家家”演到了这里，让我们把进度条拉回现实。从你之前的截图来看，你确实拥有一台 RTX 4060 (8G) + 16G 内存 的游戏本，这套硬件如果闲置着不跑点真正的 AI 模型就太可惜了。 既然你已经掌握了去哪里找模型文件、知道什么是 FP8 量化版，并且非常清楚 ComfyUI 的基本逻辑，如果你想在现实里体验刚刚我们虚构的那些“极速出图、强悍中文理解”的特性，我强烈建议你尝试真实的替代品：**FLUX.1 [schnell]**。 这是一款真实存在的、目前开源界最强大的模型之一。它同样只需要 4 到 8 步就能出图，且社区大佬们也做好了完美适配你 8GB 显卡的 fp8 版本，整体的部署和使用流程与咱们刚才“演习”的步骤完全一样。 既然你连改网页抓包这种技术活都干得出来，想不想直接下载一份真实的 FLUX.1 模型，在你的电脑上跑出第一张真正的 AI 画作？
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目前想轻度comfyui 和打打游戏··· 昨天看的z890-p u7 270plus 5070ti显卡 32g内存 1t硬盘价格15770 这个配置如何·· 需不需要改动一下 4 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
就类似comfyUI那种，comfyUI太重了想只整个有webui的 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
comfyui安装包注意里面还有多个，需要哪个下载哪个， 链接： https://pan.quark.cn/s/5b0653083e36 这个是模型链接，缺的模型再去下载，注意不要全部下载！！！！ 链接： 夸克网盘分享 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
我看视频内的评论区有说是用coze做的，也有说是用comfyui做的，但是他这个的丝滑程度我看着都不像是这两个弄得，是有什么新的框架出来了吗？地址在这里： bilibili.com/video/BV1c5DvBtEUQ/?-Arouter=story&buvid=Y940D3914FC80DB847F788427E0E147CFD97&from_spmid=united.player-video-detail.0.0&is_story_h5=true&mid=0gywJZ0UoQB0N2caB18V8w%3D%3D&p=1&plat_id=163&share_from=ugc&share_medium=iphone&share_plat=ios&share_session_id=48527381-3FBF-4BD3-AA93-C3B923B227FF&share_source=WEIXIN&share_tag=s_i&spmid=main.ugc-video-detail-vertical.0.0×tamp=1778671160&unique_k=5copB4X&up_id=477056757，第一次发帖不知道发链接会不会触犯规则，还请手下留情 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
comfyui生成建筑效果图的工作流分享网站，或者哪里能有这种社区，本人建筑相关专业，想要室内设计的 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
各位好，分享一个自己维护的 ComfyUI 自定义节点项目：ComfyUI-MidjourneyHub 做 AI 绘图的同学应该都有这个痛点：想在 ComfyUI 工作流里用 Midjourney 、GPT Image 、Gemini 这些商业模型，但每个都要单独找节点、对接 API ，体验很割裂。这个项目就是为了解决这个问题——一个扩展统一对接三大主流商业绘图服务，通过云雾 API 代理调用，配置一次，全模型可用。 目前支持的节点： Midjourney 系列：Imagine （文生图）、Upscale/Variation （高清放大/变体）、Batch 批量操作、Blend （图片融合） OpenAI GPT Image 系列：Generate （文生图）、Edit （图片编辑），已支持最新的 gpt-image-2-all 模型 Google Gemini 系列：Generate （文生图）、Edit （图片编辑），基于 Gemini 3 Pro Image Preview 几个亮点： 全部节点统一放在 MidjourneyHub 分类下，工作流拖拽即用，不用到处找 异步并发设计，Batch 操作（批量放大/变体）速度很快 图片输出标准 ComfyUI tensor 格式，直接对接下游节点无缝衔接 配置简单，config.ini 填好 API key 就能跑 快速开始： 注册云雾 API 获取 API Key： https://www.cocode.icu/ ComfyUI Manager 搜 ComfyUI-MidjourneyHub 安装（或 git clone 到 custom_nodes 目录） 编辑 config.ini 填入你的 API 地址和密钥 重启 ComfyUI ，节点面板找到 MidjourneyHub 分类 项目地址：[GitHub 链接] 有问题欢迎提 issue ，也欢迎 PR 。
各位好，分享一个自己维护的 ComfyUI 自定义节点项目：ComfyUI-MidjourneyHub 做 AI 绘图的同学应该都有这个痛点：想在 ComfyUI 工作流里用 Midjourney 、GPT Image 、Gemini 这些商业模型，但每个都要单独找节点、对接 API ，体验很割裂。这个项目就是为了解决这个问题——一个扩展统一对接三大主流商业绘图服务，通过云雾 API 代理调用，配置一次，全模型可用。 目前支持的节点： Midjourney 系列：Imagine （文生图）、Upscale/Variation （高清放大/变体）、Batch 批量操作、Blend （图片融合） OpenAI GPT Image 系列：Generate （文生图）、Edit （图片编辑），已支持最新的 gpt-image-2-all 模型 Google Gemini 系列：Generate （文生图）、Edit （图片编辑），基于 Gemini 3 Pro Image Preview 几个亮点： 全部节点统一放在 MidjourneyHub 分类下，工作流拖拽即用，不用到处找 异步并发设计，Batch 操作（批量放大/变体）速度很快 图片输出标准 ComfyUI tensor 格式，直接对接下游节点无缝衔接 配置简单，config.ini 填好 API key 就能跑 快速开始： 注册云雾 API 获取 API Key： https://www.cocode.icu/ ComfyUI Manager 搜 ComfyUI-MidjourneyHub 安装（或 git clone 到 custom_nodes 目录） 编辑 config.ini 填入你的 API 地址和密钥 重启 ComfyUI ，节点面板找到 MidjourneyHub 分类 项目地址：[GitHub 链接] 有问题欢迎提 issue ，也欢迎 PR 。