Histórico
À medida que a biblioteca de modelos de usuários se expande, as recomendações básicas podem não corresponder exatamente à demanda. O Copilot pode ser treinado para fornecer recomendações de modelos mais precisas por meio dos seguintes métodos.
Soluções essenciais
- treinamento de feedbackImplementado após cada recomendação:
- Avalie os resultados da recomendação (de 1 a 5 estrelas)
- Digite "why this score" para explicar o motivo.
- Use "alternativa melhor" para marcar modelos mais adequados
- Anotação de recursosAprimore a compreensão do modelo com os seguintes comandos:
- "tag model [name] as [style]" (por exemplo, "tag model portraitLoRA as photorealistic")
- "set model priority [name] [1-10]" para definir preferências pessoais
- "hide model [name]" oculta modelos irrelevantes
- Otimização de cenas: Melhoria da precisão de correspondência usando prefixos de cenário:
- "anúncio comercial:" (requisitos de publicidade comercial)
- "visualização científica:"
- "UI do aplicativo móvel:"
habilidade prática
- Sincronize regularmente os novos modelos adicionados à comunidade usando a opção "atualizar banco de dados de modelos".
- Criar uma coleção de modelos pessoais: "create model collection [name]"
- Para áreas especializadas, use a opção "treinar recomendador personalizado" para carregar dados de amostra.
ponto de partida
Com feedback contínuo e rotulagem de cenários, geralmente leva de 2 a 3 semanas para melhorar a precisão da recomendação em mais de 40%. Recomenda-se anotar profundamente os modelos envolvidos no fluxo de trabalho principal, e o Copilot dará prioridade aos modelos anotados.
Essa resposta foi extraída do artigoComfyUI-Copilot: um assistente de IA para geração de descrição de texto Fluxos de trabalho do ComfyUIO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como posso melhorar a precisão da recomendação de modelos do ComfyUI-Copilot?
