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Génération d'images conversationnelle native pour DeepSeek Harness : demandez à l'agent de créer une image, et il gère la génération et conserve le résultat directement dans la conversation.

Pilotez un serveur ComfyUI local ou distant depuis DeepSeek Harness : les outils comfyui_run / comfyui_object_info / comfyui_workflow génèrent et modifient des images et des vidéos, avec une bibliothèque de workflows (extraction de graphe : par composant / flux principal / tout), une zone de chargement avec correspondance automatique de résolution, une file d'attente en direct, des modèles SDXL et Wan 2.1, une compétence compagne et un proxy média de même origine.

🎬Réalisateur propulsé par l'IA : plugin de génération vidéo MiniMax-H3 dirigé par DeepSeek-Harness. 🤖Plus qu'un prompt. 🪄Interface en canevas.

Coordination GPU native d’AstrBot/DSH pour les compagnons IA locaux : LLM, IndexTTS et ComfyUI utilisent le GPU à tour de rôle, sans proxy.

Espace Qwen Image 2.1 pour DSH : MLX sur Apple Silicon ou serveur NVIDIA personnel, édition native avec références, LoRA, ControlNet, inpainting, préréglages partagés, galerie et progression de l’agent en direct. Comprend mises à jour vérifiées et guide de configuration de l’agent.

Assistant Douyin : sélectionne chaque jour des vidéos, lit les commentaires et rédige un rapport daté. Les mentions J’aime et les commentaires avec @ sont tous deux sur off par défaut. Peut publier des clips rendus par votre ComfyUI. Windows uniquement ; nécessite Python 3 et le Chrome du système. Au premier lancement, exécutez install-main-dependencies puis connectez-vous par QR code.

Ajoute un outil generate_image reposant sur la file FAL, toute API d’images compatible OpenAI ou un abonnement ChatGPT/Grok, et affiche le résultat directement dans la conversation.

Exécute depuis DSH les workflows ComfyUI de RunningHub pour générer images, vidéos et audio ; comprend un panneau de configuration des workflows, des tâches en arrière-plan et la gestion de plusieurs clés.

Génération d’images via un serveur ComfyUI local : un seul outil generate_image prend en charge text2img, img2img, inpaint et la suppression de l’arrière-plan.

Station de travail omni-modale pour DSH : analyze_image sur une chaîne de basculement VLM ordonnée à plusieurs cartes, une boîte à outils de vision à six outils (zoom, échantillonnage de couleurs, diff de pixels, OCR, détection d'éléments, affichage en ligne) partageant le même résolveur d'images, generate_image via les protocoles OpenAI/DashScope/ComfyUI, generate_video asynchrone multi-cartes avec un constructeur /build-video-tool, et TTS speak/clone_voice sur sept fournisseurs, le tout piloté par une seule page de paramètres à enregistrement automatique.

Affiche en ligne les chemins et URL d'images, de vidéos et d'audio issus des conversations DSH, avec des lectures locales confinées à l'espace de travail et un proxy ComfyUI facultatif.

Ajoute un préréglage d’agent Drawing Mode dont les 19 outils comfyui_* pilotent un ComfyUI local : génération Anima et Krea2, recherche/téléchargement de LoRA, tags de personnages Danbooru, métadonnées PNG, vérification de reproduction amont et désobfuscation xiaofanqie.

L’éditeur ComfyUI réel dans un onglet latéral de DeepSeek Harness, avec des outils par session pour lire/modifier le graphe affiché et un panneau pour démarrer, arrêter ou redémarrer ComfyUI sans rien y installer.

Génère des images sur le GPU de l’utilisateur en mettant en file d’attente un workflow via l’API HTTP d’une installation ComfyUI locale : Z-Image-Turbo pour les brouillons rapides, Qwen-Image-2.1 pour les ressources finales et le texte lisible dans l’image. Enregistre comfyui_generate et comfyui_status et fournit un Skill sur le choix des modèles et la rédaction des prompts. Aucune dépendance d’exécution ; démarre ComfyUI sans interface si aucun serveur n’écoute.

Fork optimisé de dsh-image-gen : génération par lots (count), pagination de galerie, chargement différé, nouvelle tentative/délai maximal de récupération et 7 fournisseurs : Gemini, OpenAI, Seedream, DashScope, Agnes, GLM-Image et Stability AI.

Génération d’images via huit API fournisseur (Labnana, OpenAI, Gemini, Seedream, DashScope, xAI, Zhipu, ComfyUI), avec plusieurs profils enregistrés, galerie par conversation et suivi des crédits Labnana.

Atelier de création vidéo par IA de type MiniMax-Design, basé sur deepseek harness.

Exécute des workflows ComfyUI cloud RunningHub dans un pool de tâches en arrière-plan : soumet un lot, un observateur le distribue selon la limite de concurrence, interroge chaque tâche et télécharge tous les résultats sur disque. La session est réveillée lorsque le pool est vide. Un registre partagé conserve lots, coûts, niveaux d’instance, heures de soumission/fin et chemins de sauvegarde par fichier ; tableau en direct dans la barre latérale droite.

Orchestration 3D locale : détecte Blender, COLMAP et ComfyUI à chaque exécution pour choisir une route disponible. Le fallback Three.js crée des modèles depuis des primitives, édite/redimensionne des GLB, écrit un viewer hors ligne et rend des PNG multi-vues sans Blender.

Pipeline artistique local pour DSH : pilote les installations locales de SD WebUI et ComfyUI via dix outils image_* et un panneau latéral Art Studio intégrant le canevas ComfyUI. Post-traite avec le Python fourni par ces installations (détourage rembg, agrandissement Real-ESRGAN, pavage continu) et écrit des ressources Godot aux chemins res:// une fois la racine du projet définie.

Génère des images depuis le chat en appelant un ensemble de workers ComfyUI locaux ou sur le LAN, avec modèles de workflow, vérification de santé et contrôle de file.

A local ComfyUI workbench for DeepSeek Harness (DSH): image/audio/video generation, W2/W3 sprite cards with Qwen back-view walk-up, local Flux.2 Item Studio assets with guided SDXL fallback, Hugging Face downloads, inspection and arbitrary workflows.

ComfyUI-native image generation for DeepSeek Harness: chat tools, creative canvas, Studio workbench, workflow comparison, and built-in server control.

Sidebar node canvas for DSH where each node is an agent task and each link a dataflow dependency. One deterministic import (no model calls) produces both a task pipeline and a file-level module graph; file nodes carry a coupling score, and every run is snapshotted so it can be undone as a whole.