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comfyui indextts2官网,基于ComfyUI可视化工作流引擎的语音克隆应用,支持多人对话,情感控制

什么是IndexTTS 2?

B站bilibili最新开源的语音克隆模型：IndexTTS 2。在之前的文章也多次介绍了该语音克隆模型，是当前语音克隆的顶级语音生成模型。IndexTTS-2 是以一次预训练实现了多语种、零样本、长篇章高保真合成，凭借文本-语音对齐表征与语种-说话人解耦架构，在时长精度、情感控制、中文鲁棒性上取得了领先优势。在IndexTTS V2种支持单人与多人语音克隆，同时还支持情感表述。

什么是ComfyUI IndexTTS2?

ComfyUI IndexTTS2 是一款基于 ComfyUI 可视化工作流引擎的语音克隆应用，它结合了 IndexTTS2 最新的语音合成技术，能够实现多语种、零样本、长篇章高保真的语音合成。该应用支持单人与多人语音克隆，还可对语音的情感进行精确控制，如开心、悲伤、愤怒等，并且情感强度可调节。其生成速度快，推理速度可达实时率的 3.2 倍，还支持批量处理文本，能显著提高语音合成的效率。

1.「ComfyUI-models-TTS-Index-TTS」整合包下载: 支持单人和多人,情感控制

https://pan.quark.cn/s/ac4601717fd0

2.ComfyUI_IndexTTS官网(需要魔法)：https://github.com/billwuhao/ComfyUI_IndexTTS

3.index-tts2一键整合包下载: https://pan.quark.cn/s/692f72e14af1

整合包支持Window和mac,推荐使用整合包

index-tts

B站视频介绍：https://bilibili.com/video/BV136a9zqEk5

5.IndexTTS2 huggingface在线体验地址: 需要魔法

https://huggingface.co/spaces/IndexTeam/IndexTTS-2-Demo

ComfyUI IndexTTS2

使用安装说明

依赖安装：注意在安装插件依赖后，需要注意transformers版本为4.51.3，高版本会报错。命令pip install transformers==4.51.3。 另外还需安装pynini和deepspeed，tourch环境建议为torch2.7+cuda12.8以上。

抛弃 4090？2025年 RunningHub 保姆级实战指南：让你的破电脑也能跑 Flux 电影级画质

适用人群：显卡冒烟的笔记本用户、受够了报错的 ComfyUI 难民、想在星巴克炼丹的摸鱼党

使用

V2重要参数说明（全是可选的）：

deepspeed: 是否开启 deepspeed 加速（需要先安装deepspeed）。
emo_audio_prompt: 第一个说话人，情绪音频参考。
emo_alpha: 第一个说话人，情绪强度。
emo_vector: 第一个说话人，情绪控制向量，英文格式输入类似这样的列表 [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.45, 0]（每一个强度范围0-1，表示惊喜强度 0.45），数字分别对应 : [Happy, Angery, Sad, Fear, Hate, Low, Surprise, Neutral]，几乎无限组合。
use_emo_text: 第一个说话人，是否开启提示词控制情绪。如果使用提示词控制，情绪参考音频失效。
emo_text: 第一个说话人，情绪控制提示词。随便写，例如 哭哭。。。苦苦。。。
use_random: 第一个说话人，是否开启随机性。
emo_audio_prompt_s2: 第二个说话人，同上。
emo_alpha_s2: 第二个说话人，同上。
emo_vector_s2: 第二个说话人，同上。
use_emo_text_s2: 第二个说话人，同上。
emo_text_s2: 第二个说话人，同上。
use_random_s2: 第二个说话人，同上。

如果不提供任何情绪控制，自动使用克隆音频作为情绪参考。

重要参数说明(其他参数不是很重要的就不一一介绍了):

max_mel_tokens: 控制生成的语音长度, 长文本需要增加这个参数.
max_text_tokens_per_sentence: 分句的最大token数，越小，推理速度越快，占用内存更多，可能影响质量
sentences_bucket_max_size: 分句分桶的最大容量，越大，推理速度越快，占用内存更多，可能影响质量
fast_inference: 开启快速推理
custom_cuda_kernel: 开启自定义 CUDA 内核, 第一次运行将自动构建 CUDA 内核扩展
dialogue_audio_s2: 双人会话时的第二个音频, 如果输入这个音频, 自动启动会话模式. 会话模式下, 输入文本必须如下([S1] 表示第一个说话者, [S2] 表示第二个说话者):

[S1] 轻喘像风掠过耳畔，
[S2] 你靠近时，连呼吸都慢了半拍。
[S1] 指尖在我锁骨上游移，
[S2] 仿佛试探一扇未曾开启的门。

情绪控制：

ComfyUI IndexTTS2

加载音频:

ComfyUI IndexTTS2

预览说话者:

我将会把所有 TTS 节点的说话者音频全部统一放到 ComfyUI\models\TTS\speakers 路径下, 这些节点包括 IndexTTS, CSM, Dia, MegaTTS, QuteTTS, SparkTTS, StepAudioTTS 等.

ComfyUI IndexTTS2

双人对话:

ComfyUI IndexTTS2

安装

Windows 先安装以下依赖:

pynini-windows-wheels 下载相应 python 版本的 pynini 轮子.

示例:

D:\AIGC\python\py310\python.exe -m pip install pynini-2.1.6.post1-cp3xx-cp3xx-win_amd64.whl
D:\AIGC\python\py310\python.exe -m pip install importlib_resources
D:\AIGC\python\py310\python.exe -m pip install WeTextProcessing>=1.0.4 --no-deps

Linux, Mac, Windows:

cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/billwuhao/ComfyUI_IndexTTS.git
cd ComfyUI_IndexTTS
pip install -r requirements.txt

# python_embeded
./python_embeded/python.exe -m pip install -r requirements.txt

模型下载

V2模型下载：

模型手动下载到 ComfyUI\models\TTS 下的指定文件夹：

- bigvgan_v2_22khz_80band_256x
   bigvgan_generator.pt
   config.json
- campplus
   campplus_cn_common.bin
- IndexTTS-2
│  .gitattributes
│  bpe.model
│  config.yaml
│  feat1.pt
│  feat2.pt
│  gpt.pth
│  README.md
│  s2mel.pth
│  wav2vec2bert_stats.pt
│
└─ qwen0.6bemo4-merge
        added_tokens.json
        chat_template.jinja
        config.json
        generation_config.json
        merges.txt
        model.safetensors
        Modelfile
        special_tokens_map.json
        tokenizer.json
        tokenizer_config.json
        vocab.json
- MaskGCT
   semantic_codec
        model.safetensors
- w2v-bert-2.0
    .gitattributes
    config.json
    conformer_shaw.pt
    model.safetensors
    preprocessor_config.json
    README.md

模型需要手动下载放到 ComfyUI\models\TTS\Index-TTS 路径下:

Index-TTS 结构如下:

bigvgan_generator.pth
bpe.model
gpt.pth

引言

朋友们，咱们说句心里话：你也受够了那个该死的 “CUDA Out of Memory” 了吧？

就在上周，Flux 团队发布了他们最新的微调版本（你懂的，就是那个在 X 上刷屏、号称能把 Midjourney 按在地上摩擦的模型）。我兴冲冲地打开电脑，花了两个小时下载那 30GB 的模型文件，盯着进度条像个傻子一样傻笑。

结果呢？当我把模型拖进 ComfyUI，按下 “Queue Prompt” 的那一瞬间，伴随着机箱里风扇发出的直升机起飞般的轰鸣声，屏幕上弹出了那行熟悉的红字：

torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 GiB…

那一刻，我看着桌上那张还在分期付款的 RTX 4070，觉得自己像个笑话。

如果你也经历过这种绝望——为了跑一张图，关掉所有浏览器标签页，甚至不敢动鼠标；或者是为了装一个新的 ControlNet 插件，把整个 Python 环境搞崩，不得不重装系统——那么这篇文章就是为你准备的。

2025年了，大人时代变了。今天我要带你通过 RunningHub 这把钥匙，彻底摆脱硬件的枷锁。不需要 4090，甚至不需要显卡，只要你的电脑能连网，你就能拥有顶级的 AI 算力。

一、为什么 2025 年我劝你放弃“本地部署”？

在 Reddit 的 r/StableDiffusion 板块，几乎每天都有新人在问：“我想配一台能跑得动最新 Flux 的电脑，预算 1000 美元够吗？”

下面的最高赞回答通常都很残忍：“哥们，1000 美元你连张 4080 Super 都够呛，更别提整机了。” 这就是我们面临的现状。

1. 显存焦虑症：当 Flux 和 SORA 级模型成为标配，24G 显存只是起步价

记得 2023 年那时候，SD 1.5 还是主流，一张 8GB 显存的 3060 就能让我们玩得很开心。但到了 2025 年，模型的参数量级已经不再是线性的增长，而是指数级的爆炸。

现在的“甜点级”模型，比如 Flux.1 Pro 或者是基于 SD3.5 优化的视频生成模型，它们的起步显存需求动不动就是 24GB。这意味着什么？意味着消费级显卡的“王者” RTX 4090 (24GB) 也只是刚刚跨过门槛。稍微上一点高清放大（Upscale），或者加几个 ControlNet 单元，显存瞬间爆红。

我在 X (Twitter) 上看到一位知名 AI 艺术家 @AICat2025 吐槽过：“为了在本地跑一段 5 秒的高清视频，我不得不把显存优化开到极致，生成速度慢得像 PPT，这哪是创作，这是在修禅。”

如果你不是家里有矿能组建 H100 集群，坚持本地部署就意味着你要在这个算力通胀的时代，永远追着硬件跑。

2. “DLL Hell” 噩梦：Python 环境冲突与节点报错的无底洞

即使你咬牙买得起显卡，你在这个行业里还得兼职做一个高级 Python 运维工程师。

ComfyUI 确实强大，但它也是出了名的“脆”。你今天为了用最新的 AnimateDiff v4，升级了 PyTorch；结果明天发现，你最顺手的那个老款 FaceDetailer 插件不支持新版环境，直接报错红屏。

这种痛苦被程序员称为 “Dependency Hell”（依赖地狱）。在 2025 年，随着 ComfyUI 的自定义节点数量突破 5000+，节点之间的冲突简直是家常便饭。

我就问你一个场景：当你灵感爆棚，想马上试一个新出的工作流时，却发现光是解决 pip install 的报错就花了一下午。等到环境终于配好了，你的灵感早就凉透了。我们要的是“画画”，不是“修电脑”，对吧？

3. 移动办公的伪命题：如何在星巴克用 MacBook Air 跑出 4K 视频？

这是一个非常现实的场景：你是自由职业者，或者是像我一样的数字游民。你喜欢带着轻薄的 MacBook Air 在咖啡馆工作。

如果坚持本地部署，你基本上跟“移动办公”说拜拜了。你要么背着十斤重的“习武之人”游戏本（还得随时找电源插座），要么就只能看着别人的作品干瞪眼。Mac 的 M 系列芯片虽然在 2025 年有了很大进步，但在 CUDA 生态统治的 AI 绘画领域，依然是被英伟达按在地上摩擦的弟弟。

而云端 ComfyUI 的本质，就是把算力解耦。

上周我在飞往东京的航班上，用机上 Wi-Fi 连着 iPad，通过 RunningHub 调整好了参数，排队生成了 50 张图。落地的时候，图已经全部躺在我的云端相册里了。这种“轻终端 + 重云端”的体验，一旦你试过，就再也回不去那台像暖气片一样发烫的台式机了。

三、从零开始：你的第一个 RunningHub 工作流

好，理论课结束。现在把手放在鼠标上，我们开始实操。

很多新手倒在第一步，不是因为笨，而是因为被那些全英文的界面和复杂的注册流程劝退了。但在 2025 年，RunningHub 的门槛其实已经降得很低了，只要你避开几个特定的坑。

1. 注册与避坑：如何解决国内邮箱接收验证码延迟的问题？

第一步是注册。RunningHub 虽然对全球用户开放，但它的邮件服务器有时候对国内的 QQ 邮箱或 163 邮箱不太友好。

老手建议：如果有条件，强烈建议使用 Google (Gmail) 或 Microsoft (Outlook) 账号直接 OAuth 登录。这不仅能秒过验证，还能避免未来因为邮件服务商拦截导致的“账号找回死循环”。
避坑指南：如果你必须用国内邮箱，请务必把 [email protected] (或其他官方发信域名) 加入白名单。
羊毛党福利：2025 年 RunningHub 为了抢占市场，新用户注册通常会送 500 Credits（大约能跑 50-100 张 Flux 图）。注册时留意一下是否有“邀请码”输入框，去 X (Twitter) 上搜一下最新的 KOL 邀请码，通常能额外再嫖 200 积分。

2. 界面汉化与基础设置：让英文苦手也能 1 分钟上手

进入工作台（Workspace），映入眼帘的是原生的 ComfyUI 界面——全是英文，甚至连节点名称都是 KSampler、CLIPTextEncode 这种硬核术语。

别慌，我们不需要背单词。

必装插件：在右侧悬浮菜单栏里，找到 “Manager” (ComfyUI Manager)。这是 ComfyUI 的应用商店。
搜索与安装：点击 “Install Custom Nodes”，搜索 AIGODLIKE。你会看到一个叫 AIGODLIKE-ComfyUI-Translation 的插件。点击 Install。
重启环境：RunningHub 会提示你重启。点击 “Restart”，等待约 5-10 秒。
奇迹时刻：再次刷新页面，点击设置（齿轮图标），在语言栏选择“中文”。瞬间，那些可怕的 Latent Image 变成了亲切的“潜空间图像”，VAE Decode 变成了“VAE 解码”。

注意：虽然汉化能帮你理解，但我建议核心节点名称（如 CheckpointLoader）还是看英文。因为网上的教程和报错信息全是英文的，完全依赖汉化有时候反而会让你在搜教程时一脸懵逼。

3. 寻找“神级”工作流：如何利用 Search 筛选 2025 年高评分的 Flux/Video 模版

RunningHub 最值钱的不是算力，是它的社区（Community）。这里聚集了全球最聪明的“炼丹师”。

不要只搜关键词：新手只会在搜索栏打 “Girl” 或 “Landscape”。这是最低效的。
搜“技术栈”：2025 年，你应该搜 “Flux Pro”、“SVD 1.1” (Stable Video Diffusion)、“InstantID”（换脸神器）。
看“热度指标”：
- Run Count (运行次数)：如果一个工作流被运行了 10 万次，说明它极度稳定，不容易报错。
- Remix Rate (二创率)：这个指标高，说明这个工作流的可玩性强，容易出好图。
实战推荐：找到一个标签为 Flux-Dev-Upscale-Ultimate 的工作流。这通常是目前画质的天花板组合，既有 Flux 的构图能力，又有 Ultimate SD Upscale 的细节放大能力。点击 “Run” 按钮，直接把这套价值千金的流水线复制到你的工作台。

四、实战演练：复刻 Civitai 爆款图（附参数详解）

现在你的面前已经有了一套复杂的工作流，密密麻麻的连线像蜘蛛网一样。深呼吸，你不需要看懂每一根线。

在 RunningHub 上复刻一张 Civitai（C站）的神图，其实只需要三步。

1. 模型加载机制：为什么你不需要自己下载 20GB 的大模型？

在本地部署时，为了复刻一张图，你得去 C 站下载对应的 Checkpoint (大模型) 和 LoRA。现在的 Flux 模型动不动就 20GB+，下载一整晚，硬盘都要爆了。

在 RunningHub 上，请看工作流最左侧的 “Load Checkpoint” (模型加载器) 节点。

点击那个模型名称的下拉框。你会发现一个搜索栏。

操作：直接输入 Civitai 上那个模型名字的一部分，比如 “Juggernaut”。
魔法：系统会秒级索引。如果没有，RunningHub 通常支持 “Civitai URL Import”。你把 C 站的模型页面链接贴进去，后台服务器会以 10GB/s 的速度帮你把模型拉取到缓存区。
结论：你的硬盘空间占用是 0。这就是云原生的力量。

2. 节点连接逻辑：修改 Prompt 和 Seed 的正确姿势

看着那几百个节点，你只需要关注两个地方：输入和 随机性。

CLIP Text Encode (Prompt)：这是你输入咒语的地方。
- 绿色节点 通常是正向提示词（你想要的）。
- 红色节点 通常是负向提示词（你不想要的，比如 bad hands, mutation）。
- 2025 新趋势：对于 Flux 模型，其实不需要写太复杂的负向提示词，甚至留空都行。把精力花在正向描述上，用自然语言写（比如 “A cinematic photo of…”），而不是以前那种 “masterpiece, best quality” 的堆砌。
KSampler (采样器) 与 Seed：
- 这是出图的引擎。找到 seed 这个选项。
- Fixed (固定)：如果你想微调同一张图（比如只改个发色），选这个。
- Randomize (随机)：如果你想抽卡，看不同的结果，选这个。
- 小白误区：很多人跑了一张好图，想再跑一张一样的，结果没固定 Seed，出来完全不一样的人，当场崩溃。切记：出好图的第一件事，是把 Seed 记下来！

3. 生成与下载：如何管理你的云端资产库，避免文件过期

点击屏幕右侧浮动菜单栏的大大的 “Queue Prompt” (排队) 按钮。

你会看到节点一个个亮起绿框，进度条飞快地跑动。大约 15-20 秒后（如果是 Flux），一张 2K 分辨率的大图就会出现在最右侧的 Save Image 节点里。

不要只右键另存为：虽然浏览器右键能保存，但那是压缩过的预览图。
正确姿势：点击 RunningHub 侧边栏的 “Gallery” (画廊) 或 “History”。这里保存的是服务器生成的无损原图（PNG 格式，且在此图片内隐写了完整的工作流元数据）。
重要警告：RunningHub 的免费存储空间通常是有限的（比如只保留最近 30 天的图片）。
- 动作：养成好习惯，每天结束“炼丹”后，批量选中 Gallery 里的好图，点击 “Download Zip” 打包下载回本地。
- 进阶：如果你会写 Python 脚本，RunningHub 提供了 API，可以把生成的图自动推送到你的 Google Drive，但这属于高阶玩法了，新手先学会手动打包。

五、算账环节：RunningHub 真的比买显卡便宜吗？

到了大家最关心的环节了。很多“等等党”之所以还在犹豫，就是觉得：“买显卡虽然贵，但那是固定资产；用云端虽然爽，但那是无底洞。”

真的是这样吗？为了回答这个问题，我特意拉出了我 2024 年全年的账单，并对比了 2025 年最新的显卡市场价格。让我们用数据说话。

1. 计费模式详解：Credits（积分）消耗速度实测

RunningHub 的货币单位是 Credits。在 2025 年的标准汇率下，$10 美元 ≈ 10,000 Credits（如果你赶上黑五或者周年庆大促，这个比例还能更高）。

那么，生成一张图到底要多少钱？

我做了一组实测，基于 Flux.1 Dev 模型，分辨率 1024×1024，步数 20：

标准生成 (Standard Speed)：消耗约 12 Credits。
- 换算成现金：约 $0.012 (一美分多一点，人民币不到一毛钱)。
极速模式 (Turbo/Fast)：消耗约 20 Credits。
- 不需要排队，优先调度 H100 级别的算力，速度快 30%。
视频生成 (SVD/AnimateDiff)：这是吞金兽。生成一段 4 秒的视频大约消耗 150-300 Credits。

结论：对于绝大多数只是画画图、发发小红书的用户来说，你也许多跑几次会心疼，但绝对比去网吧开黑便宜。

2. 场景模拟：重度用户 vs 轻度用户的年度账单对比

我们来算一笔账。假设你的目标是达到“RTX 4090 级别”的体验（目前市价约 $1800 – $2000，且电费惊人）。

用户 A（周末绘图师）：
- 习惯：平时上班没空，周末玩两三个小时，每周生成 200 张图。
- RunningHub 成本：200 张 x 12 Credits x 52 周 = 124,800 Credits。
- 年度花费：约 $120。
- 对比：你需要 15 年 的订阅费才能抵消一张 4090 的价格。而且 15 年后 4090 早就成电子垃圾了。
用户 B（职业炼丹师/接单狂魔）：
- 习惯：每天都在跑图，还要跑视频，每个月消耗 50,000 Credits。
- RunningHub 成本：$50/月 x 12 = $600/年。
- 对比：这时候买显卡似乎开始划算了？且慢！ 你忘了算电费。一张满载的 4090 功耗 450W，加上 CPU 和其他硬件，一小时接近 1度电。如果你是全职跑图，一年电费就得几百刀。再加上折旧，其实云端依然有“不操心硬件损耗”的优势。

我的建议：如果你每月的预算低于 $30，无脑选 RunningHub。只有当你需要 24 小时挂机炼制自己的 LoRA 模型时，本地显卡才是刚需。

3. “白嫖”攻略：2025 年最新的每日签到与邀请奖励机制

RunningHub 的运营团队深谙“拼多多”之道。如果你脸皮够厚，或者够勤快，你甚至可以一分钱不花。

每日签到 (Daily Check-in)：每天登录点一下，送 50-100 Credits。这虽然不多，但够你跑 5-8 张 Flux 试错图了。积少成多，一个月就是一顿免费的午餐。
Discord 社区赏金：关注他们的官方 Discord。每周都有 “Theme Challenge”（主题挑战赛）。只要你用他们的平台出图并投稿，哪怕没拿奖，作为参与奖通常也会发 500 Credits。如果拿了奖，那就是上万积分的入账。
邀请返利：这是大头。每邀请一个充值用户，你不仅能拿一次性奖励，还能获得他们消耗积分的 10%-20% 永久返点。我认识几个推特上的大佬，光靠发教程贴引流，账户里的积分早就多到下辈子都用不完了。

六、常见报错与救命指南（FAQ）

只要是软件，就没有不崩的。RunningHub 虽然封装得很好，但偶尔也会发脾气。当遇到问题时，别急着在群里骂娘，先看看是不是下面这些情况。

1. “Queue 很久不反应”？教你分辨是服务器排队还是节点卡死

这是最搞心态的。你点了 “Queue”，按钮变灰了，但过了 5 分钟，进度条还是 0%。

情况 A：服务器排队 (Queued)
- 诊断：看右侧菜单栏顶部的 “Jobs” 数字。如果显示的 Position 是 5/100，说明前面有人在排队。
- 对策：2025 年的云端算力非常抢手。如果你是免费用户（Free Tier），晚高峰（北京时间 20:00-24:00）排队是常态。充个最低档的会员（通常 $9.9/月），立马插队，体验天差地别。
情况 B：节点卡死 (Stuck)
- 诊断：Position 显示 0/0，或者状态是 “Running”，但某个节点亮着绿框转圈转了 10 分钟不动。这通常是因为某个自定义节点（比如老版本的 ControlNet Preprocessor）在后台崩溃了，但没把错误信息吐出来。
- 对策：别傻等。直接点击顶部的 “Restart Server”。这不会扣你的积分（因为任务没完成）。重启后，尝试断开那个可疑节点的连接，或者换一个类似功能的节点替代。

2. 隐私与 NSFW 限制：RunningHub 的红线在哪里？

大家都是成年人，我知道你们想问什么。

官方态度：RunningHub 是有内容审查机制的 (NSFW Filter)。
触发机制：系统不会实时盯着你的屏幕看，但它会扫描你的 Prompt 和 生成的最终图像。如果检测到过于露骨的关键词或画面，任务会被强制终止，并弹窗警告。
后果：一次警告没事，连续多次触发红线会导致账号封禁。
老手忠告：如果你是做人体艺术研究或者是为了医学解剖学习（咳咳），请去租 RunPod 或者用本地部署。RunningHub 是 SaaS 服务，为了合规生存，它必须阉割这一块。别在危险的边缘试探，号没了积分也就没了。

3. 导出工作流到本地：如何把云端调试好的 JSON 拿回本地用

很多人把 RunningHub 当作“练兵场”：利用云端的便利性快速搭建测试工作流，调通了之后，想拿回公司的高配服务器上批量跑。

误区：很多人直接截图连线，然后回本地照着连。这太蠢了。
正确操作：
1. 在 RunningHub 的工作流界面，点击右侧菜单栏的 “Save” (保存) 图标。
2. 选择 “Save as API Format (JSON)” 或者直接下载 .json 文件。
3. 把这个 JSON 文件拖进你本地的 ComfyUI 浏览器窗口。
注意：本地环境必须安装了和云端一模一样的自定义节点，否则加载时会报错红一片。这时候，神奇的 “ComfyUI Manager” 里的 “Install Missing Custom Nodes” 功能就能派上用场了，它会帮你把缺的插件全补齐。

数据评估

ComfyUI IndexTTS2浏览人数已经达到196，如你需要查询该站的相关权重信息，可以点击"5118数据""爱站数据""Chinaz数据"进入；以目前的网站数据参考，建议大家请以爱站数据为准，更多网站价值评估因素如：ComfyUI IndexTTS2的访问速度、搜索引擎收录以及索引量、用户体验等；当然要评估一个站的价值，最主要还是需要根据您自身的需求以及需要，一些确切的数据则需要找ComfyUI IndexTTS2的站长进行洽谈提供。如该站的IP、PV、跳出率等！

特别声明

本站非猪ai导航提供的ComfyUI IndexTTS2都来源于网络，不保证外部链接的准确性和完整性，同时，对于该外部链接的指向，不由非猪ai导航实际控制，在2025年11月25日上午12:25收录时，该网页上的内容，都属于合规合法，后期网页的内容如出现违规，可以直接联系网站管理员进行删除，非猪ai导航不承担任何责任。

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