本地Qwen + ComfyUI 制作AI漫剧完整保姆级教程(2026年3月最新版)

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这个组合是目前零成本、无限生成、角色一致性最强的本地方案! Qwen(本地大模型)负责写剧本 + 自动拆分镜 + 生成提示词;ComfyUI负责图像生成 + 角色一致性 + 动态视频。 适合新手/日更党,低配8GB显存就能跑(推荐12GB+更流畅)。全流程免费、无网络依赖、隐私安全。

模型+:工作流:https://pan.quark.cn/s/efc430e1996d

一、硬件要求(必看)

  • GPU:NVIDIA 8GB显存起步(RTX 3060 12GB最稳),AMD/Intel也可(需ROCm/OneAPI)。
  • 内存:16GB+ RAM(32GB最佳)。
  • 硬盘:SSD 50GB+ 空闲空间。
  • 系统:Windows 10/11(推荐)或Linux/Mac。

二、第一步:安装本地Qwen(写剧本神器)

  1. 下载 Ollama(最简单本地LLM工具): 官网 https://ollama.com 下载安装(几分钟搞定)。
  2. 打开命令提示符(Win+R输入cmd),运行命令拉取模型:text
ollama pull qwen3.5:32b (推荐,逻辑最强;显存够用)

或轻量版:

text

ollama pull qwen2.5:14b
  • 测试:运行 ollama run qwen3.

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大模型本地部署神器:llama.cpp使用介绍

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介绍llama.cpp 本节主要介绍什么是llama.cpp,以及llama.cpp、llama、ollama的区别。同时说明一下GGUF这种模型文件格式。 什么是llama.cpp llama.cpp是一个由Georgi Gerganov开发的高性能C++库,主要目标是在各种硬件上(本地和云端)以最少的设置和最先进的性能实现大型语言模型推理。 主要特点: * 纯C/C++实现,没有任何依赖 * 对Apple Silicon(如M1/M2/M3芯片)提供一流支持 - 通过ARM NEON、Accelerate和Metal框架优化 * 支持x86架构的AVX、AVX2、AVX512和AMX指令集 * 支持1.5位、2位、3位、4位、5位、6位和8位整数量化,实现更快的推理和更低的内存使用 * 为NVIDIA GPU提供自定义CUDA内核(通过HIP支持AMD GPU,通过MUSA支持摩尔线程MTT GPU)

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从发现问题到深度分析,一篇文章搞懂 OpenCode + GitHub Copilot 的正确打开方式 🌟 前言:一个意外的"惊喜" 进入2026年,朋友圈和技术群里都在讨论一个新的AI开发工具 —— OpenCode,号称是 AI 编程助手的"终极形态",支持 GitHub Copilot、Claude、GPT-4 等多种模型,还能自动执行多步任务。 作为一个爱折腾的程序员,我立马下载试用。我有 GitHub Copilot 企业订阅,而且OpenCode还支持,用起来应该不花钱吧? 结果一周后,我收到了公司 IT 部门的"温馨提醒" 📧: “您的 Copilot 使用量是团队平均水平的 3 倍,请注意合理使用…” 什么情况??我明明只是让

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最近在帮一个医疗创业团队做技术支持,他们想把通用大模型改造成能回答专业医疗问题的智能助手。今天就把整个过程整理出来,希望对有类似需求的朋友有所帮助。 核心工具链:LLaMA-Factory + Qwen3.5-4B + 医疗问答数据集 Qwen3.5 是阿里最新发布的千问系列模型,4B 参数量刚好卡在"效果够用 + 显存友好"的甜蜜点;LLaMA-Factory 则是目前开源社区最成熟的微调框架,上手简单,坑也相对少。 准备工作 先说硬件要求。4B 模型用 LoRA 微调的话,一张 12GB 显存的显卡就够了(比如 RTX 4070)。如果手头只有 8GB 显存的卡,可以上 QLoRA 量化方案,牺牲一点精度换显存空间。 微调方式 4B 模型显存需求 推荐显卡 LoRA (16-bit) ~10-12 GB

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AI绘画不求人:Z-Image Turbo本地部署全攻略,开箱即用 你是不是也经历过这样的时刻:看到一张惊艳的AI插画,立刻打开浏览器搜教程,结果被“CUDA版本冲突”“PyTorch编译失败”“显存不足OOM”这些报错拦在门外?明明只是想画一幅水墨小景,却卡在环境配置第三步,连WebUI的界面都没见着。 别再折腾了。今天这篇不是教你“如何硬刚报错”,而是直接给你一条干净、稳定、真正能跑起来的本地部署路径——专为 Z-Image Turbo 量身定制的 Gradio + Diffusers 极速画板镜像,从下载到出图,全程无需改一行代码、不装一个依赖、不碰一次终端命令。它不是“理论上可行”的方案,而是我亲手在RTX 4060、RTX 3090、甚至16GB显存的MacBook Pro(M3 Max + Metal后端)上反复验证过的“开箱即用”方案。 更关键的是,它解决了国产AI绘画模型落地最头疼的三大痛点:黑图、