今天，给大家分享一个基于本地部署的Deepseek-R1模型的新用法，帮助我们在Comfyui中扩写提示词。
这些文章都是通过使用不同的预设模型对简单提示词进行扩写，用以生成各式各样效果不错的图像。
我给大家分享的是使用Deepseek-R1模型对提示词进行扩写的工作流：
这个工作流涉及多个comfyui节点的使用，接下来，就给大家逐个讲解。
我们先来看这部分节点，使用了一般模型加载和GGUF模型加载节点，大家可以根据自己的机器显存大小灵活选择相应节点。
我们再来看另一部分的节点，为了提升出图效率，添加了Comfy-WaveSpeed节点。
接着，我们来到第二部分，使用了comfyui-ollama节点，这是一个可以在comfyui环境中直接调用Ollama应用的节点。
我们先去以下网址下载相应的源码包：
https://github.com/stavsap/comfyui-ollama/archive/refs/heads/main.zip
下载解压后放入custom_nodes目录下
然后在python_embeded目录下进入命令行窗口输入以下命令安装依赖：
python.exe -m pip install -r …\ComfyUI\custom_nodes\comfyui-ollama\requirements.txt
依赖安装完毕后记得重启Comfyui。
接下来，这个节点比较重要。使用过Deepseek的同学一定会看到，Deepseek在每次回答问题时，都会把自己的思维过程列出来，这就导致在最终结果中除了我们所需的提示词以外，还有Deepseek的思维过程。
那么如何只提取我们所需要的部分呢？我翻看了常用节点中的所有功能节点，都没有找到适合的节点。然后，只得在茫茫internet中寻找，终于给我找到一个完全满足我要求的Comfyui节点。
我们只需要标记开始和结尾的tag，就可以把Deepseek输出的不需要部分给去掉，我们看下效果
接下来，我们就来安装这个节点–Plush-for-ComfyUI，我们下去以下网址下载相应的源码包：
https://github.com/glibsonoran/Plush-for-ComfyUI/archive/refs/heads/main.zip
下载解压后放入custom_nodes目录下
然后在python_embeded目录下进入命令行窗口输入以下命令安装依赖：
python.exe -m pip install -r …\ComfyUI\custom_nodes\Plush-for-ComfyUI\requirements.txt
安装完记得重启Comfyui哦
最后，我们再来看下降噪部分，添加了一个ComfyUI-Detail-Daemon节点用于增加图像的细节。
好了，所有的节点都介绍完了。最后我再给大家说一下这个工作流的用法。
我们只需要在第一个窗口输入“a chinese girl portrait”，在第二个窗口添加图像质量，风格等提示词，也可以不加直接就可以生成各类图像咯。
我们来看下出图的质量如何
生成图像都相当不错！
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写在最后
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