这是一个简化的ComfyUI工作流程，使用LLM进行辩论，您可以根据需要进行修改并使其变得复杂。

这个想法很简单：提出一个陈述，然后创建两个团队（如果您愿意，可以创建更多团队），让他们表达支持或反对该陈述的意见。

蓝色团队的结果将进入红色团队，反之亦然。他们将找出对方意见的缺陷。这被认为是辩论的第一轮。您可以重复并再次将他们的输出路由到对手，以创建辩论的第二轮。为了简单起见，我的工作流程只包括一轮辩论。

最终结果将发送给裁判以形成结论。

以下是希望实施此工作流程的人的图表：

对于使用ComfyUI的人，下载此图像 - 工作流程已嵌入其中，在ComfyUI中加载此图像：https://ibb.co/RDhLrVb

本次讨论主要聚焦于使用ComfyUI与大型语言模型（LLM）结合进行辩论的创新方法。参与者探讨了这种结合在模型测试中的应用潜力，以及如何通过加载不同模型让两个团队在辩论中竞争。讨论还涉及了使用未解锁模型确保辩论公正性、AI作为辩论调解者的可能性，以及技术实现中的具体问题和解决方案。

👍 ComfyUI与LLM结合使用
- 支持理由：可能对模型测试有用，提供了一种新的测试和应用LLM的方式。
- 反对声音：当前LLM可能会对所有话题给出类似的利弊分析，缺乏深度。
🔥 使用未解锁模型进行辩论
- 正方观点：确保辩论的公正性，避免模型拒绝说出某些观点。
- 反方观点：可能涉及敏感内容，需要谨慎处理。
💡 AI作为辩论调解者
- 解释：实时核查每个发言的真实性，提供中立的观点和事实核查。

“😂 Wait you can use comfyui with LLMs? That might be useful for model testing depending on how robust it is.”
- 亮点：提出了ComfyUI与LLM结合的新颖应用，引发了对模型测试的讨论。
“🤔 Had a similar idea when I watched the first presidential debate on TV, a somewhat neutral AI moderating the debate and factchecking every made statement.”
- 亮点：将AI应用于辩论调解，提供了一个创新的视角。
“👀 Gonna need unlocked models for this, I suppose?”
- 亮点：强调了使用未解锁模型在辩论中的必要性，确保辩论的公正性。

讨论的总体情感倾向较为积极，多数参与者对使用ComfyUI和LLM进行辩论的创新方法表示兴趣和肯定。主要分歧点在于如何确保辩论的公正性和避免技术限制，如模型审查和CPU/GPU运行问题。

详细内容：

标题：利用 ComfyUI 实现 LLM 辩论的创新工作流引发 Reddit 热议

近日，Reddit 上一则关于使用 ComfyUI 实现 LLM 辩论的工作流帖子引发了众多关注。该帖子详细介绍了一种简化的利用 LLM 进行辩论的工作流程，并提供了相关的流程图和链接。截至目前，帖子已获得了大量的点赞和众多评论。

帖子主要内容为提出一种通过创建观点相反的团队进行辩论的方式，最终由裁判得出结论，还介绍了如何在 ComfyUI 中实现这一流程，并提供了相关的图片和下载链接。

此话题引发的主要讨论方向包括对 ComfyUI 与 LLM 结合的新奇性探讨、工作流的实用性、模型的选择和设置等。核心问题在于这种辩论工作流在实际应用中的效果以及模型的使用限制。

在讨论中，有人表示“等着看这种方式对模型测试是否有用，取决于其稳定性”。还有用户提到“有人最近发表评论说它不再只是 SD 前端，而是适用于一般神经模型的基于节点的前端，周末要尝试一下”。也有人认为“如果有足够内存，可以为蓝队和红队分别加载不同模型让其在辩论中竞争”。

对于使用未审查模型进行辩论，有人提出质疑“为什么未审查模型对辩论至关重要？”，回答者称“比如辩论‘大麻应该合法化’，审查模型可能不愿支持这一观点，即使勉强支持也会给出免责声明，影响辩论效果”。

有用户称赞这一想法很酷，也有人表示会充分利用这一工作流。还有用户在设置 ComfyUI 方面寻求帮助，并得到了相应的指导。

总的来说，大家对这一创新的辩论工作流看法不一，但都表现出了浓厚的兴趣和深入探讨的热情。这种利用新技术实现辩论的方式究竟能否带来更高效和有质量的讨论，还有待实践的进一步检验。

详细内容：#