【中英双语】ComfyUI课程:从零学习ComfyUI, 短句/漫剧如何制作?
合集 · AI大模型实战 (41)
-
B站最好的CUDA系列课程04-CUDA编程前置技能精讲|C/C++底层关键点速通
49:01
-
【中英双语】Kimi K3实测:2.8万亿参数开源模型,编程能力真香还是翻车? | Fahd Mirza
24:43
-
【中英双语】vLLM vs 传统推理:KV缓存如何让GPU吞吐量翻倍?实测对比
22:30
-
【中文配音】大模型+机器学习面试通关全攻略| meta高级工程师主讲
8:37:21
-
【中英双语】10分钟掌握vLLM:从KV缓存瓶颈到生产级API服务全流程
27:23
-
【中文配音】约翰霍普金斯CUDA并行编程:从核函数到寄存器调优
1:39:58
-
【中文配音】C++校招方向-CUDA系列课程06-编写首个CUDA核函数|向量加法实战与内存模型
2:03:58
-
【中文配音】B站最好的CUDA系列课程11-从零实现MNIST GPU训练|CPU→CUDA全栈移植
2:23:05
-
【中文配音】B站最好的CUDA系列课程13-CUDA学习路径全景图|进阶方向与资源指南
0:40
-
【中文配音】B站最好的CUDA系列课程12-CUDA项目调优与调试|性能分析工具实战
13:38
-
【中文配音】AI infra基础设施详解
5:49
-
【中英双语】6GB显存跑Qwen 3.6 35B大模型llama.cpps实战?GTX 1060速度飙到17 token/s | Codacus
30:12
-
【中英双语】LTX 2.3 vs Wan 2.2:免费开源AI视频模型对决,谁才是最强? | MDMZ
16:36
-
【中英双语】llama.cpp更新让本地AI速度飙升65%,MacBook Pro实测 | Codacus
16:48
-
【中英双语】Ornith 35B vs Qwen 35B 本地大模型对决,16G显存实测谁更强? | Luke's Dev Lab
46:00
-
【中英双语】DeepSeek V4本地部署实测:3090/4090能跑吗?什么样的显卡可以跑DeepSeek,什么样的显卡可以跑qwen
21:40
-
【中英双语】12步搞定LLM训练全流程:数据、分词、预训练、LoRA微调,大模型微调
7:00:32
-
【中英双语】ComfyUI课程:从零学习ComfyUI, 短句/漫剧如何制作?
9:46:17
-
【中文配音】大模型面试必问的10个问题——从Transformer到Agent一次讲透
6:21:18
-
【中英双语】10分钟搞懂KV Cache:预填充与解码分离,让大模型推理效率飙升10倍,GPU内存省一半
24:16
-
【中英双语】保姆级机器学习从入门到实战:线性回归、SVM、聚类、集成学习全涵盖
19:50:18
-
【中英双语】大模型面试必问:KV Cache到底是什么?从零拆解推理加速原理
1:12:01
-
【中文配音】C++校招方向-CUDA系列课程08-加速矩阵乘法实战|Shared Memory优化技巧
2:47:23
-
【中文配音】B站最好的CUDA系列课程02-GPU加速深度学习实战 | GPU高性能计算实战
20:57
-
【中文配音】B站最好的CUDA系列课程01-课程导览 | GPU高性能计算实战
16:55
-
【中文配音】B站最好的CUDA系列课程09-Triton入门实战|简化CUDA编程新范式
42:17
-
【中英双语】通过5个项目学习PyTorch,学习底层AI必备PyTorch,PyTorch项目实战
11:38:32
-
【中英双语】同一个提示词,第一次1美元第二次5美分?大模型省钱的隐藏技巧 | Adam Rosler
13:02
-
【中文配音】C++校招方向-CUDA系列课程10-PyTorch CUDA扩展开发|自定义算子实战
13:30
-
【中英双语】从零手写大模型架构,我学到了什么?
1:45:54
-
【中英双语】学AI前必须先学机器学习?别走弯路,这才是正确入门路线 | Gaurav Sen
2:04
-
【中英双语】卡内基-深度学习系统课全解析-CMU Deep Learning Systems 10-414/714
41:11:30
-
【中文配音】B站最好的CUDA系列课程03-Windows/Linux双平台CUDA环境搭建|一键启用GPU开发
9:33
-
【中文配音】C++校招方向-CUDA系列课程07-CUDA API核心接口精解|内存管理与核函数调用
1:40:12
-
【中文配音】B站最好的CUDA系列课程05-GPU硬件架构全景解析|读懂显卡如何并行计算
15:52
-
【中英双语】从零手写Transformer到LLaMA|原片合计145万+ 2023–2024
26:12:14
-
【中英双语】AI基础设施(AI Infra)全解析:从单卡到千卡集群,GPU/vLLM/LLM-D实战 | KodeKloud
1:35:11
-
【中英双语】Llama.cpp vs vLLM:本地大模型引擎谁更强?实测对比帮你选 | IBM Technology
18:56
-
【中英双语】本地AI到底怎么跑?8B模型要16G显存?Ollama vs vLLM核心原理和工具选择 | Dots and Arrows
24:15
-
【中英双语】AI编程实战:LLM还是智能体?一次讲清怎么选怎么用
13:18
-
【中英双语】本地跑大模型加速:量化到底怎么选,实测省一半显存
38:03
Parts
- P1 · [中文] 01.课程导论与基础概念
- P2 · [英文] 01.课程导论与基础概念
- P3 · [中文] 02. ComfyUI版本、硬件要求与安装配置选项
- P4 · [英文] 02. ComfyUI版本、硬件要求与安装配置选项
- P5 · [中文] 03. 安装ComfyUI(便携版)
- P6 · [英文] 03. 安装ComfyUI(便携版)
- P7 · [中文] 04. 首次启动与界面概览
- P8 · [英文] 04. 首次启动与界面概览
- P9 · [中文] 05. 运行现成工作流
- P10 · [英文] 05. 运行现成工作流
- P11 · [中文] 06. 理解节点机制与工作流运行原理
- P12 · [英文] 06. 理解节点机制与工作流运行原理
- P13 · [中文] 07. 从零构建一个工作流
- P14 · [英文] 07. 从零构建一个工作流
- P15 · [中文] 08. 保存、导出与导入工作流
- P16 · [英文] 08. 保存、导出与导入工作流
- P17 · [中文] 09.ComfyUI文件夹结构与组织方式
- P18 · [英文] 09.ComfyUI文件夹结构与组织方式
- P19 · [中文] 10. 更新ComfyUI及管理自定义节点
- P20 · [英文] 10. 更新ComfyUI及管理自定义节点
- P21 · [中文] 11. 扩散模型、K采样器与图生图基础
- P22 · [英文] 11. 扩散模型、K采样器与图生图基础
- P23 · [中文] 12. 子图(Subgraphs)
- P24 · [英文] 12. 子图(Subgraphs)
- P25 · [中文] 13. 在工作流中使用LoRA模型
- P26 · [英文] 13. 在工作流中使用LoRA模型
- P27 · [中文] 14. ControlNet基础
- P28 · [英文] 14. ControlNet基础
- P29 · [中文] 15. 检查点、AIO模型与Z-Image工作流
- P30 · [英文] 15. 检查点、AIO模型与Z-Image工作流
- P31 · [中文] 16. 使用扩散模型(FP8或FP16精度)
- P32 · [英文] 16. 使用扩散模型(FP8或FP16精度)
- P33 · [中文] 17. 使用GGUF模型
- P34 · [英文] 17. 使用GGUF模型
- P35 · [中文] 18. 批量生成、风格应用与多提示词技巧
- P36 · [英文] 18. 批量生成、风格应用与多提示词技巧
- P37 · [中文] 19. 在Z-Image Turbo中使用LoRA模型
- P38 · [英文] 19. 在Z-Image Turbo中使用LoRA模型
- P39 · [中文] 20. 在Z-Image Turbo中使用ControlNet
- P40 · [英文] 20. 在Z-Image Turbo中使用ControlNet
- P41 · [中文] 21. API节点
- P42 · [英文] 21. API节点
- P43 · [中文] 22.ComfyUI常见错误处理与求助指南
- P44 · [英文] 22.ComfyUI常见错误处理与求助指南
- P45 · [中文] 23. 持续学习路径与后续进阶方向
- P46 · [英文] 23. 持续学习路径与后续进阶方向
Description
围绕视觉生成工作流的深度实践,本合集系统讲解ComfyUI从零上手到进阶应用的完整路径。课程从基础概念与环境配置切入,逐步展开便携版安装、界面功能解析、预设流程运行等入门操作;继而深入节点逻辑、数据流向与工作流构建原理,引导观众亲手搭建专属流程,并掌握保存、导入、导出等协作必备技能;后续内容覆盖目录结构梳理、版本更新策略、自定义节点管理,以及扩散模型核心机制、KSampler参数调控、图生图实现逻辑等关键技术点,最后延伸至子图封装等工程化技巧。内容设计强调理解先行、动手为本,每讲均配有清晰操作指引与原理说明,兼顾直观性与系统性。适合AI图像创作初学者、希望摆脱图形界面依赖转向可控工作流的设计师,以及有志于提升本地部署效率与流程复用能力的技术实践者。通过十二讲循序渐进的学习,观众将建立起对ComfyUI底层逻辑的扎实认知,并具备独立开发、优化与维护复杂视觉生成流程的能力。
Comments
优秀啊
↩ 1