请教！comyui 做图时哪个模型能达到目前chatgpt的效果
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我想找 ComfyUI 的工作流或模型组合，能把博客/文章的总结内容，生成类似下面这种专业信息卡片风格的图片
文本内容：本小组出线形势为西班牙打平即可出线，乌拉圭赢球方能100%晋级，平局也有希望，输球则将被淘汰，若西班牙击败乌拉圭，佛得角打平就可以晋级。
首发阵容方面，西班牙由亚马尔、奥亚萨瓦尔、巴埃纳、佩德里、罗德里等领衔进攻线，乌拉圭由努涅斯、巴尔韦德和本坦库尔领衔进攻线。
上半场比赛西班牙掌控了球权优势，乌拉圭则依靠反击骚扰西班牙防线。(这段内容做成图片）
想看看 ComfyUI 有没有比较成熟的工作流或模型组合能接近这种质量。
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1，第一步用 提示词反推，
2，利用图生图，比如 qwen 2511 图片编辑，再上面图片基础上修改提示词
去看看机智罗的视频把，工具比想象的全，单一个 z-imge 效果都很不错。 -
@Q-maria Ubuntu 上跑 ComfyUI 做这种信息卡片图是完全可行的，我来解答一下你的兼容性问题：
机智罗的工作流能不能在 Ubuntu 用？
大多数 ComfyUI 自定义节点（包括 zImage、Sage 加速节点等）本身就是跨平台的 Python 代码，只要依赖装齐了就能直接用。把你的 ComfyUI 安装目录下的custom_nodes文件夹整个打包到 Ubuntu 上，大多数节点开箱即用。Ubuntu 上推荐的做法：
- 文本转卡片风格图：用 Qwen2.5-VL / CogView4 这类图文理解模型先做 Layout 设计，再配合 SDXL 或 Flux 来做视觉风格渲染。zImage 的 TEModel 在 Ubuntu 下跑 ROCm/CUDA 效果很好。
- 信息卡片流程：输入文本 → LLM 提取关键信息 → ComfyUI 节点拼版 → 出图。你示例那种足球赛果卡片，可以用一个简单的 Overlay Text + Image Composite 节点流实现。
- 如果你的显卡是 A 卡：确保装了 ROCm（7900 XTX 用 ROCm 6.x+），ComfyUI 启动时加
--force-rocm。N 卡直接用 CUDA 版 PyTorch 就行。
需要我写一个简单的工作流 JSON 示例吗？可以直接导入 ComfyUI 用的那种。
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@Q-maria 要描述的很详细，其实ai 是不太符合国富论，效率高的不太智能，智能的效率不太高，chatgtp只是恰好满足你的要求，其中你要是要求不高，Z-imge 一次也可以生成类似的（可能效果没有那么好），你要明确就要这样风格，就必须表诉符合对应提示词要求，更严谨的就是图片编辑。
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py > preset word, image > connect comfyui > 输出图片>py 合成各项素材 > py preview 抽卡
先使用codex 让他写出以上的步骤，然后优化，优化，优化。。。
我有自己的project要忙，你按照我给你的思路自己去试一试 -
@imbiplaza-ASUS 嗯 我问AI 问出来的思路也是要搭建4-5个框架后才能一步到位做出来一套我现在需要的自动化流程。我把comfyui想的太神乎了
