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comfyui-v8舒适 yui v8

Agent Skill

comfyui-v8 用于辅助前端页面、组件、样式和交互逻辑开发,适合在 OpenClaw 中需要维护前端项目、生成组件或检查界面实现时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

2,892

周安装

117

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

908
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:comfyui-v8(舒适 yui v8)
来源仓库:https://github.com/smseow001/comfyui-v8
安装命令:
openclaw skills install comfyui-v8
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install comfyui-v8

简介

comfyui-v8 是 ComfyUI V8(秋叶版)的全流程助手,涵盖安装、启动与生成管理。

  • 适用于快速搭建文生图、ControlNet 或 InstantID 等高级工作流。
  • 提供参数优化、故障排查与批量生成功能,降低使用门槛。
  • 需预先安装 Aki bundle 并配置好模型与节点环境。
  • 建议定期更新技能包以适配最新 ComfyUI 变更。

SKILL.md

name
comfyui-v8
description
ComfyUI V8 秋叶中文版 全流程助手。提供安装检测、一键启动、工作流生成(文生图/图生图/ControlNet/InstantID等)、参数优化、故障排查、批量生成、模型管理等功能。All-in-one assistant for ComfyUI V8 (Aki bundle) with workflow generation, one-click startup, troubleshooting, and advanced features.

ComfyUI V8 秋叶中文版助手 / ComfyUI V8 Aki Bundle Assistant

功能概览 / Features

功能描述
🔍 环境检测检测整合包安装状态、模型、依赖
🚀 一键启动启动绘世启动器或ComfyUI核心服务
🎨 工作流生成文生图、图生图、ControlNet、InstantID、扩图、局部重绘
⚙️ 参数优化显存优化、常用参数推荐
🐛 故障排查常见错误诊断与修复方案
📦 模型管理Checkpoint/LoRA/ControlNet 模型切换
🔄 批量生成多提示词批量出图
🔗 增强功能绘世启动器/300+节点/国内加速/FLUX支持
📊 工作流管理导出/导入/复制/对比

触发词 / Triggers

ComfyUI, comfyui, 秋叶, 绘世启动器, 文生图, 图生图, ControlNet, InstantID, 扩图, 局部重绘, 工作流, comfy workflow

使用方法 / Usage

命令格式 / Command Format

检测ComfyUI环境        # 环境检测
启动ComfyUI            # 一键启动
生成文生图工作流        # 文生图
生成图生图工作流        # 图生图
生成ControlNet工作流    # ControlNet
生成InstantID工作流     # InstantID
生成扩图工作流          # 扩图
生成局部重绘工作流       # 局部重绘
优化ComfyUI参数         # 参数优化
ComfyUI故障排查         # 故障排查
批量生成图片            # 批量生成
管理ComfyUI模型         # 模型管理

核心参数 / Core Parameters

文生图 / Text-to-Image

参数默认值说明
prompt高质量, 8k, 高清, 细节丰富正向提示词
negative_prompt模糊, 低分辨率, 畸形, 水印负向提示词
modelsdxl_base.safetensors模型选择
width1024宽度
height1024高度
steps28采样步数
cfg7CFG强度
samplerdpmpp_2m采样器
schedulerkarras调度器

模型类型 / Model Types

  • SDXL Base: sdxl_base.safetensors (1024x1024 推荐)
  • SD 1.5: sd15_base.safetensors (512x512 推荐)
  • FLUX: flux_dev.safetensors / flux_schnell.safetensors (1024x1024+)
  • InstantID: 需要 antelopev2 embeddings + ip-adapter-instantid-sdxl.safetensors

工作流 JSON 结构(秋叶V8标准)/ Workflow JSON Structure

{
  "name": "秋叶V8-文生图",
  "nodes": [
    {"type": "CheckpointLoaderSimple", "inputs": {"ckpt_name": "sdxl_base.safetensors"}},
    {"type": "CLIPTextEncode", "inputs": {"text": "正向提示词"}},
    {"type": "CLIPTextEncode", "inputs": {"text": "负向提示词"}},
    {"type": "EmptyLatentImage", "inputs": {"width": 1024, "height": 1024, "batch_size": 1}},
    {"type": "KSampler", "inputs": {"steps": 28, "cfg": 7, "sampler_name": "dpmpp_2m", "scheduler": "karras"}},
    {"type": "VAEDecode", "inputs": {}},
    {"type": "SaveImage", "inputs": {"filename_prefix": "txt2img"}}
  ]
}

故障排查 / Troubleshooting

错误现象解决方案
启动闪退安装 .NET Framework 4.8+、以管理员运行、检查路径无中文/空格
显存不足开启 --lowvram 模式、降低分辨率、分块加载模型
模型加载失败检查模型完整性、确认放置在正确目录 (models/checkpoints)
节点缺失绘世启动器 → 拓展管理 → 一键安装缺失节点
中文乱码秋叶V8已内置中文,无需修改,重启即可
卡在 "Loading models"检查网络/磁盘空间、手动下载模型到 models/checkpoints

显存优化方案 / VRAM Optimization

显存推荐方案
< 6GB4bit量化、SD 1.5/7B小模型、关闭高分辨率
6-12GB8bit量化、1024x1024、启用VAE分块解码
> 12GBFP16原生、1536x1536高分辨率、批量生成
# 启动参数(编辑 启动ComfyUI.bat)
# 低显存模式
.\python_embeded\python.exe .\main.py --lowvram --cpu

# 中等显存(RTX 3060 12G)
.\python_embeded\python.exe .\main.py --normalvram

# 秋叶V8启动器勾选「低显存模式」即可

模型目录结构 / Model Directory Structure

ComfyUI-aki-V8/
├── models/
│   ├── checkpoints/          # SD/SDXL/FLUX 主模型
│   ├── lora/                  # LoRA 模型
│   ├── controlnet/            # ControlNet 模型
│   ├── embeddings/           # Textual Inversion / InstantID
│   ├── vae/                   # VAE 模型
│   └── upscale_models/        # 放大模型 (ESRGAN等)
├── user/
│   └── default/
│       └── workflows/         # 默认工作流存储
└── 启动ComfyUI.bat            # 启动脚本

工作流模板(秋叶V8标准节点)/ Workflow Templates

1. 文生图 (Text-to-Image)

{
  "name": "秋叶V8-文生图",
  "nodes": [
    {"type": "CheckpointLoaderSimple", "inputs": {"ckpt_name": "sdxl_base.safetensors"}},
    {"type": "CLIPTextEncode", "inputs": {"text": "正向提示词"}},
    {"type": "CLIPTextEncode", "inputs": {"text": "负向提示词"}},
    {"type": "EmptyLatentImage", "inputs": {"width": 1024, "height": 1024, "batch_size": 1}},
    {"type": "KSampler", "inputs": {"steps": 28, "cfg": 7, "sampler_name": "dpmpp_2m", "scheduler": "karras"}},
    {"type": "VAEDecode", "inputs": {}},
    {"type": "SaveImage", "inputs": {"filename_prefix": "txt2img"}}
  ]
}

2. 图生图 (Image-to-Image)

{
  "name": "秋叶V8-图生图",
  "nodes": [
    {"type": "CheckpointLoaderSimple", "inputs": {"ckpt_name": "sdxl_base.safetensors"}},
    {"type": "CLIPTextEncode", "inputs": {"text": "正向提示词"}},
    {"type": "CLIPTextEncode", "inputs": {"text": "负向提示词"}},
    {"type": "LoadImage", "inputs": {"image": "input.png"}},
    {"type": "VAEEncode", "inputs": {}},
    {"type": "KSampler", "inputs": {"steps": 28, "cfg": 7, "sampler_name": "dpmpp_2m", "scheduler": "karras"}},
    {"type": "VAEDecode", "inputs": {}},
    {"type": "SaveImage", "inputs": {"filename_prefix": "img2img"}}
  ]
}

3. ControlNet 线稿/边缘/姿态控制

{
  "name": "秋叶V8-ControlNet",
  "nodes": [
    {"type": "CheckpointLoaderSimple", "inputs": {"ckpt_name": "sdxl_base.safetensors"}},
    {"type": "CLIPTextEncode", "inputs": {"text": "正向提示词"}},
    {"type": "CLIPTextEncode", "inputs": {"text": "负向提示词"}},
    {"type": "LoadImage", "inputs": {"image": "control.png"}},
    {"type": "ControlNetLoader", "inputs": {"control_net_name": "canny.safetensors"}},
    {"type": "ControlNetApply", "inputs": {"strength": 0.8}},
    {"type": "EmptyLatentImage", "inputs": {"width": 1024, "height": 1024, "batch_size": 1}},
    {"type": "KSampler", "inputs": {"steps": 28, "cfg": 7, "sampler_name": "dpmpp_2m", "scheduler": "karras"}},
    {"type": "VAEDecode", "inputs": {}},
    {"type": "SaveImage", "inputs": {"filename_prefix": "controlnet"}}
  ]
}

4. InstantID 人脸一致性

{
  "name": "秋叶V8-InstantID人脸",
  "nodes": [
    {"type": "CheckpointLoaderSimple", "inputs": {"ckpt_name": "ip-adapter-instantid-sdxl.safetensors"}},
    {"type": "CLIPTextEncode", "inputs": {"text": "正向提示词"}},
    {"type": "CLIPTextEncode", "inputs": {"text": "负向提示词"}},
    {"type": "LoadImage", "inputs": {"image": "face.png"}},
    {"type": "InstantIDModelLoader", "inputs": {}},
    {"type": "InstantIDApply", "inputs": {"strength": 0.7}},
    {"type": "EmptyLatentImage", "inputs": {"width": 1024, "height": 1024, "batch_size": 1}},
    {"type": "KSampler", "inputs": {"steps": 28, "cfg": 7, "sampler_name": "dpmpp_2m", "scheduler": "karras"}},
    {"type": "VAEDecode", "inputs": {}},
    {"type": "SaveImage", "inputs": {"filename_prefix": "instantid"}}
  ],
  "models_required": ["antelopev2", "ip-adapter-instantid-sdxl"]
}

5. 扩图 (Outpainting)

{
  "name": "秋叶V8-智能扩图",
  "nodes": [
    {"type": "CheckpointLoaderSimple", "inputs": {"ckpt_name": "sdxl_base.safetensors"}},
    {"type": "CLIPTextEncode", "inputs": {"text": "正向提示词"}},
    {"type": "CLIPTextEncode", "inputs": {"text": "负向提示词"}},
    {"type": "LoadImage", "inputs": {"image": "base.png"}},
    {"type": "ImageResize", "inputs": {"width": 2048, "height": 2048, "method": "lanczos"}},
    {"type": "VAEEncode", "inputs": {}},
    {"type": "KSampler", "inputs": {"steps": 28, "cfg": 7, "sampler_name": "dpmpp_2m", "scheduler": "karras"}},
    {"type": "VAEDecode", "inputs": {}},
    {"type": "SaveImage", "inputs": {"filename_prefix": "outpaint"}}
  ]
}

6. 局部重绘 (Inpainting)

{
  "name": "秋叶V8-局部重绘",
  "nodes": [
    {"type": "CheckpointLoaderSimple", "inputs": {"ckpt_name": "sdxl_base.safetensors"}},
    {"type": "CLIPTextEncode", "inputs": {"text": "正向提示词"}},
    {"type": "CLIPTextEncode", "inputs": {"text": "负向提示词"}},
    {"type": "LoadImage", "inputs": {"image": "base.png"}},
    {"type": "LoadImage", "inputs": {"image": "mask.png"}},
    {"type": "VAEEncodeForInpaint", "inputs": {}},
    {"type": "KSampler", "inputs": {"steps": 28, "cfg": 7, "sampler_name": "dpmpp_2m", "scheduler": "karras"}},
    {"type": "VAEDecode", "inputs": {}},
    {"type": "SaveImage", "inputs": {"filename_prefix": "inpaint"}}
  ]
}

常见报错修复 / Common Error Fixes

错误修复方法
缺少.NET安装.NET 6.0桌面运行时,绘世启动器会自动引导下载
显存不足启动器勾选低显存、4bit量化、减小尺寸
节点缺失绘世启动器 → 拓展管理 → 一键安装缺失节点
模型加载失败模型路径无中文/空格,放到models/checkpoints
中文乱码秋叶V8已内置中文,无需修改,重启即可

注意事项 / Notes

  • 秋叶V8已内置中文界面,无需额外汉化
  • 模型建议放置在 models/checkpoints/ 目录
  • FLUX 模型需要更多显存 (建议 16GB+)
  • 定期使用绘世启动器更新内核和插件
  • 工作流保存路径:user/default/workflows/

秋叶V8专属增强功能 / Aki V8 Exclusive Features

功能说明
绘世启动器内核/插件/模型/更新 一站式管理
300+预装节点ControlNet/InstantID/LayerDiffusion/IC-Light
中文界面节点/菜单/提示/日志 全汉化
国内加速GitHub镜像 + 模型下载加速
全模型支持FLUX / SD3 / SDXL / SD1.5
一键备份工作流/模型/配置 备份还原

机器人触发指令 / Bot Commands

指令功能
ComfyUI检测环境检测
启动ComfyUI一键启动
生成文生图工作流生成txt2img
生成ControlNet工作流生成ControlNet
ComfyUI显存优化VRAM优化
ComfyUI修复报错修复
ComfyUI增强功能查看V8增强功能

适合场景

01

文本生成图片

02

图片风格化

03

产品图和创意图

04

需要 FLUX 模型时

能力概览

能力 1

调用 FLUX 图像模型

能力 2

支持文本生图和图像改写

能力 3

覆盖 LoRA 或风格适配

能力 4

适合创意视觉生成

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

81.87%
按下载量换算743

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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