引言：为什么我要给 Photoshop 做一个 AI 插件？ 还记得之前我写的那个小软件吗，在我痛腚思痛的一段时间后，我越写越开始自我怀疑，为什么我要从零去搭建一个类似于SD的软件？这不就是为了醋而包饺子吗，我仔细想了想，于是乎我诞生了个想法，让云端与生产力工具实际的结合到一块去。但实际上，市面上不是没有这种产品，相反还很多，像SD-PPPP这种，comfy-photoshop这种，还有近期挺火的houdini-comfy。但我又为何去花心思去做呢？配置太麻烦，如果说有这么一个插件，仅用几mb，不用本地部署comfy ui，只需稍稍等待一下时间，便可以实现相同的操作，也不用花费时间去下载一堆繁
引言：为什么需要“会搭工作流”的 AI？ ComfyUI 作为当前最流行的 Stable Diffusion 可视化工作流工具，以其灵活性和高性能赢得了大量创作者的青睐。但对新手甚至中级用户来说，搭建高效、稳定的工作流仍是一道高门槛，说白了，目的是为了减低我的使用门槛，仅此，特别是对于以下情况： 不知道该用哪些节点组合？ 面对几十种采样器、ControlNet 配置无从下手？ 看到 CivitAI 上别人分享的模型，却不知道如何配套使用？ 于是，我开发了一个 ComfyUI 智能体（Agent） ——它能理解用户的自然语言需求（如“画一张赛博朋克风格的城市夜景，带雨天反光”），自动生成合理
一、项目初衷 最近几个月，我一直在用 Stable Diffusion/comfy ui 玩 AI 画图。一开始是自己搭 WebUI，装 Python、配 CUDA、下模型……过程挺折腾的。虽然最后能跑起来，但局限于我本人电脑配置仅为3050ti，能跑的模型基本屈指可数，生图效果实在欠佳。但实际上ai画图可以做到的事情远不止画图，其背后的各项模型SVD，SAM3D，SDpose，controlnet等等完全可以延申至其他行业的各个方向，如果说个人开发者因为设备问题而限制了开发的想象，我觉得是个蛮可惜的一件事。 二、针对痛点 传统ai画图本地部署。 问题 具体表现 环境依赖复杂 需
测试自动化部署修复 这是一篇用来测试自动化部署修复的文章。 如果这篇文章能够成功出现在博客上，说明Qexo通过Blog-Source仓库触发的自动化部署流程已经修复成功了！ 更新：这是第二次更新，用于触发自动化部署。
