連結：https://github.com/huchenlei/ComfyUI_omost
ComfyUI_omost是一個基於ComfyUI框架實作的Omost模型，它允許使用者與大型語言模型(LLM)進行互動，以獲取類似JSON的結構化佈局提示。該模型目前處於開發階段，其節點結構可能會有變化。它透過LLM Chat和Region Condition兩個部分，將JSON條件轉換為ComfyUI的區網網域格式，用於影象生成和編輯。
需求人群：
目標受眾為影象生成和編輯領網網域的開發者和研究人員，他們可以利用ComfyUI_omost模型快速生成和編輯高質量的影象。此模型特別適合需要進行復雜影象佈局設計的使用者，因為它提供了結構化的JSON佈局提示，使得影象生成過程更加可控和精確。
使用場景示例：
- 使用LLM Chat進行簡單的影象生成。
- 透過多輪LLM Chat生成具有複雜佈局的影象。
- 結合ControlNet/IPAdapter對特定區網網域進行控制，生成具有特定特徵的影象。
產品特色：
- LLM Chat允許使用者與LLM進行互動，獲取JSON佈局提示。
- Region Condition部分將JSON條件轉換為ComfyUI的區網網域格式。
- 支援兩種重疊方法：覆蓋和平均。
- 可以與ControlNet/IPAdapter等其他控制方法組合使用。
- 提供了示例程式碼，展示如何進行簡單的LLM Chat和多輪LLM Chat。
- 計劃實作Omost的區網網域面積條件（DenseDiffusion）。
- 計劃新增聊天節點的進度條和區網網域條件編輯器。
使用教學：
步驟1: 訪問ComfyUI_omost的GitHub頁面。
步驟2: 閱讀README檔案，瞭解模型的基本結構和使用方法。
步驟3: 下載或克隆程式碼庫到本地環境。
步驟4: 根據示例程式碼設定LLM Chat和Region Condition。
步驟5: 執行程式碼，與LLM進行互動，獲取JSON佈局提示。
步驟6: 使用Region Condition將JSON轉換為ComfyUI區網網域格式。
步驟7: 根據需要，將模型與其他控制方法組合使用，生成特定影象。
步驟8: 根據反饋調整引數，最佳化影象生成結果。