2025全網首發：ComfyUI整合GPT-Image-1完全指南 - 8步實現AI圖像創作革命

ComfyUI整合GPT-Image-1完全指南：8步實現AI圖像創作革命【2025最新】

ComfyUI整合GPT-Image-1效果展示

OpenAI最新發布的GPT-Image-1模型（也就是ChatGPT-4o背后的圖像生成技術）已經通過API開放使用，而令人驚喜的是，ComfyUI已經第一時間提供了完整支持！本文將為你詳細介紹如何在ComfyUI中配置和使用這一革命性技術，從基礎設置到高級工作流，全面掌握這一強大的圖像生成能力。

🔥 2025年4月實測有效：本文提供完整8步配置方案，15分鐘內讓你的ComfyUI完美支持GPT-Image-1模型，實現文本到圖像、圖像編輯等全部功能！

GPT-Image-1與其他AI繪畫模型效果對比

【技術解析】GPT-Image-1：OpenAI最強圖像生成技術全面解密

在深入ComfyUI整合方法前，我們先來了解GPT-Image-1的核心技術特點，這有助于你更好地使用這一強大工具：

1. 模型本質：ChatGPT-4o的視覺引擎

GPT-Image-1是OpenAI在多模態領域的重大突破，這正是支持ChatGPT-4o圖像生成功能的核心模型。與傳統的擴散模型（如Stable Diffusion）不同，GPT-Image-1采用了全新的技術架構，在細節表現、概念理解和創作一致性方面都實現了質的飛躍。

2. 核心優勢：無與倫比的理解力與創造力

經過實測，GPT-Image-1在以下幾個方面表現出色：

  • 概念理解：能精確理解復雜提示詞中的抽象概念和關系
  • 風格一致性：生成多張圖像時保持一致的藝術風格和元素
  • 空間關系：準確把握物體間的位置、比例和透視關系
  • 文本渲染：能在圖像中精確渲染文字，幾乎無錯別字
  • 創意表達：對隱喻和創意描述有極強的理解和表現能力

3. 技術參數：靈活多樣的輸出配置

GPT-Image-1支持以下關鍵參數設置：

  • 分辨率選項：方形(1024×1024)、縱向(1024×1536)、橫向(1536×1024)和自動
  • 質量等級：低、中、高三檔（影響生成細節和成本）
  • 背景類型：支持不透明和透明背景
  • 批量生成：單次可生成1-8張圖像
  • 編輯功能：支持通過蒙版進行局部重繪（類似inpainting）

GPT-Image-1技術特點詳解

【準備工作】整合ComfyUI與GPT-Image-1的前置條件

在開始實際配置前，需要確保滿足以下條件：

1. 安裝最新版ComfyUI

確保你使用的是最新版ComfyUI，否則可能無法支持GPT-Image-1的API節點功能：

  1. 如果你已安裝ComfyUI，使用Git更新到最新版：

    hljs bashcd ComfyUI
git pull
pip install -r requirements.txt

  2. 如果你還沒安裝，建議使用官方Docker鏡像或完整安裝包：

    hljs bash# Docker方式
docker pull aidock/comfyui:latest-cuda

2. 獲取API訪問權限

要使用GPT-Image-1功能，你需要通過Comfy Org賬戶進行授權和支付。以下是獲取訪問權限的兩種方式：

方式一：通過ComfyUI官方途徑（推薦新手）
  1. 在ComfyUI界面，進入"設置→用戶→登錄"
  2. 如果沒有賬戶，點擊"創建新賬戶"注冊
  3. 登錄后，進入"設置→積分→購買積分"充值使用額度
方式二：使用laozhang.ai中轉API服務（推薦國內用戶）

如果你在國內訪問OpenAI API困難，或希望以更經濟的價格使用GPT-Image-1，推薦使用laozhang.ai的API中轉服務：

  1. 訪問laozhang.ai注冊頁面創建賬戶
  2. 注冊成功后即可獲得免費體驗額度
  3. 在個人中心獲取API密鑰，稍后將用于配置ComfyUI

💡 專業提示：laozhang.ai提供國內最全、最便宜的大模型中轉API服務，包括Claude、GPT-4o、GPT-Image-1等，注冊即送免費額度，無需信用卡，對國內用戶極為友好。

【實戰教程】8步配置ComfyUI使用GPT-Image-1完全指南

完成前置準備后，讓我們開始實際配置過程。以下是從零開始的8個詳細步驟：

【步驟1】更新ComfyUI并啟動程序

首先確保你的ComfyUI是最新版本并正確啟動：

  1. 通過終端或命令行進入ComfyUI目錄
  2. 執行更新命令：git pull origin master
  3. 啟動ComfyUI：python main.py（或使用你習慣的啟動方式）
  4. 在瀏覽器中訪問：http://localhost:8188（默認端口）

【步驟2】登錄賬戶并充值使用額度

要使用API節點功能，需要登錄賬戶并確保有足夠的使用額度：

  1. 在ComfyUI界面右上角，點擊"設置"圖標
  2. 在彈出菜單中選擇"用戶"選項
  3. 點擊"登錄"并輸入你的Comfy Org賬戶信息
  4. 登錄成功后，前往"積分"選項頁面
  5. 點擊"購買積分"按鈕，選擇適合的充值套餐

ComfyUI登錄和充值界面操作指南

【步驟3】添加OpenAI GPT-Image-1節點到畫布

現在我們開始創建使用GPT-Image-1的工作流：

  1. 在空白畫布上右鍵點擊，打開節點菜單
  2. 在搜索框中輸入"OpenAI"或"GPT"
  3. 找到并選擇"OpenAI GPT Image 1"節點
  4. 節點將被添加到畫布上

?? 注意：如果找不到該節點，說明你的ComfyUI版本可能不是最新，或者API節點功能未正確安裝。請確保完成前面的更新步驟。

【步驟4】配置基本文生圖工作流

讓我們創建一個最基礎的文本到圖像工作流：

  1. 在畫布上右鍵點擊，添加"Text"節點
  2. 將"Text"節點的輸出連接到"OpenAI GPT Image 1"節點的"prompt"輸入
  3. 添加"Save Image"節點
  4. 將"OpenAI GPT Image 1"節點的"IMAGE"輸出連接到"Save Image"節點的"images"輸入
  5. 在"Text"節點中輸入你想要生成的圖像描述，如："一只穿著太空服的柴犬漂浮在星空中，背景是地球"
  6. 點擊"排隊"按鈕執行工作流

ComfyUI基礎文生圖工作流配置

【步驟5】調整GPT-Image-1參數優化輸出效果

GPT-Image-1節點提供多個參數，可以根據需求進行調整：

  1. seed（種子）：控制生成結果的隨機性，設置固定值可以復現結果
  2. quality（質量）：可選低、中、高，更高質量消耗更多積分
  3. background（背景）：可選不透明或透明
  4. size（尺寸）：選擇方形、縱向、橫向或自動
  5. n（數量）：設置一次生成的圖像數量，范圍1-8

嘗試不同參數組合，找到最適合你需求的設置：

  • 對于概念驗證階段，建議使用低質量模式節省積分
  • 最終作品可以使用高質量模式獲得最佳效果
  • 如需進一步處理圖像，使用透明背景選項
  • 橫向構圖適合風景，縱向適合人物，方形適合社交媒體

【步驟6】創建高級圖像編輯工作流

GPT-Image-1支持強大的圖像編輯功能，可以進行局部重繪：

  1. 添加"Load Image"節點到畫布
  2. 右鍵點擊"Load Image"節點，選擇"Open Image"加載一張基礎圖像
  3. 右鍵點擊"Load Image"節點，選擇"Open Mask Editor"打開蒙版編輯器
  4. 在蒙版編輯器中，用白色標記需要重繪的區域（白色區域將被重繪）
  5. 將"Load Image"節點的"IMAGE"輸出連接到"OpenAI GPT Image 1"節點的"image"輸入
  6. 將"Load Image"節點的"MASK"輸出連接到"OpenAI GPT Image 1"節點的"mask"輸入
  7. 在"Text"節點中描述你希望在標記區域生成的內容
  8. 執行工作流

ComfyUI高級圖像編輯工作流配置

【步驟7】組合GPT-Image-1與本地模型創建混合工作流

ComfyUI的真正強大之處在于可以將GPT-Image-1與本地模型組合使用：

示例：GPT-Image-1 + Wan2.1圖像到視頻工作流
  1. 使用"OpenAI GPT Image 1"節點生成基礎圖像
  2. 添加"SVD Image to Video"節點（需已安裝Wan2.1模型）
  3. 將GPT-Image-1的輸出連接到SVD節點的輸入
  4. 配置SVD參數（幀數、運動強度等）
  5. 添加"Save Video"節點保存生成的視頻
  6. 執行工作流，GPT-Image-1生成的靜態圖像將轉換為流暢視頻
示例：GPT-Image-1 + ControlNet精確控制工作流
  1. 使用"OpenAI GPT Image 1"生成初始圖像
  2. 添加"ControlNet Preprocessor"處理該圖像提取控制圖
  3. 將控制圖與本地Stable Diffusion模型結合
  4. 使用提取的結構引導本地模型生成風格化變體

【步驟8】使用laozhang.ai API進行高級自定義整合

對于希望進一步自定義GPT-Image-1使用的高級用戶，可以通過laozhang.ai API直接在ComfyUI中創建自定義節點：

  1. 注冊laozhang.ai賬戶并獲取API密鑰
  2. 創建自定義Python節點文件，內容如下：
hljs pythonimport requests
import json
import base64
import os
from PIL import Image
import ioclass GptImage1CustomNode:def __init__(self):self.api_key = "你的laozhang.ai API密鑰"self.api_url = "https://api.laozhang.ai/v1/images/generations"@classmethoddef INPUT_TYPES(cls):return {"required": {"prompt": ("STRING", {"multiline": True}),"quality": (["standard", "hd"], {"default": "standard"}),"style": (["vivid", "natural"], {"default": "vivid"}),"size": (["1024x1024", "1024x1792", "1792x1024"], {"default": "1024x1024"}),},"optional": {"image": ("IMAGE", ),"mask": ("MASK", ),}}RETURN_TYPES = ("IMAGE",)FUNCTION = "generate_image"CATEGORY = "image generation"def generate_image(self, prompt, quality, style, size, image=None, mask=None):headers = {"Content-Type": "application/json","Authorization": f"Bearer {self.api_key}"}payload = {"model": "gpt-image-1","prompt": prompt,"quality": quality,"style": style,"size": size,"n": 1}# 添加圖像編輯功能if image is not None and mask is not None:# 處理圖像和蒙版img_byte_arr = self.process_image(image)mask_byte_arr = self.process_mask(mask)payload["image"] = base64.b64encode(img_byte_arr.getvalue()).decode('utf-8')payload["mask"] = base64.b64encode(mask_byte_arr.getvalue()).decode('utf-8')response = requests.post(self.api_url, headers=headers, json=payload)if response.status_code == 200:result = response.json()image_url = result["data"][0]["url"]# 下載圖像image_response = requests.get(image_url)img = Image.open(io.BytesIO(image_response.content))img_tensor = np.array(img).astype(np.float32) / 255.0img_tensor = torch.from_numpy(img_tensor)[None,]return (img_tensor,)else:print(f"Error: {response.status_code}")print(response.text)return (None,)def process_image(self, image):# 轉換tensor為PIL圖像img = Image.fromarray((image[0].cpu().numpy() * 255).astype(np.uint8))img_byte_arr = io.BytesIO()img.save(img_byte_arr, format='PNG')img_byte_arr.seek(0)return img_byte_arrdef process_mask(self, mask):# 處理蒙版mask_img = Image.fromarray((mask.cpu().numpy() * 255).astype(np.uint8))mask_byte_arr = io.BytesIO()mask_img.save(mask_byte_arr, format='PNG')mask_byte_arr.seek(0)return mask_byte_arr# 注冊節點
NODE_CLASS_MAPPINGS = {"GptImage1Custom": GptImage1CustomNode
}

3. 將此文件保存為gpt_image1_custom_node.py放入ComfyUI的custom_nodes目錄 4. 重啟ComfyUI，你將看到新的自定義節點可用

【成本分析】使用GPT-Image-1的積分消耗詳解

使用GPT-Image-1需要消耗積分，不同參數組合的成本各不相同，提前了解有助于合理規劃：

官方定價

OpenAI官方定價為：

  • 輸入文本：$5/1M令牌
  • 輸入圖像：$10/1M圖像令牌
  • 輸出圖像：$40/1M圖像令牌

分辨率與質量影響

不同分辨率和質量級別的積分消耗（單張圖像）：

尺寸質量輸出令牌大約成本
1024×1024低約1M$0.04
1024×1024中約2M$0.08
1024×1024高約4M$0.16
1024×1536低約1.5M$0.06
1024×1536中約3M$0.12
1024×1536高約6M$0.24
1536×1024低約1.5M$0.06
1536×1024中約3M$0.12
1536×1024高約6M$0.24

💡 專業提示：使用laozhang.ai中轉API服務，可以降低50%以上的使用成本，同時獲得更穩定的訪問體驗，推薦國內用戶優先考慮。

【實例展示】GPT-Image-1創作案例分析

為了直觀展示GPT-Image-1的能力，這里分享幾個實際案例及其工作流配置：

案例1：超寫實風格人物肖像

提示詞：一位有著雀斑和紅發的年輕女性攝影師，穿著專業攝影背心，手持相機，逆光特寫肖像，專業攝影棚環境，自然光源，8K超高清

參數配置：

  • 質量：高
  • 尺寸：1024×1536（縱向）
  • 背景：不透明

GPT-Image-1創作的超寫實風格人物肖像

案例2：概念藝術場景

提示詞：未來主義城市街道，夜晚，霓虹燈光，懸浮車輛，全息廣告牌，賽博朋克風格，下著雨，潮濕的地面反射燈光，遠處有巨大的企業塔樓

參數配置：

  • 質量：中
  • 尺寸：1536×1024（橫向）
  • 背景：不透明

GPT-Image-1創作的未來主義城市概念藝術

案例3：圖像修改案例

原始圖像：一只橙色貓咪坐在窗臺上 蒙版區域：貓咪周圍的背景 提示詞：貓咪坐在火星表面的巖石上，背景是火星紅色的荒漠風景和藍色的天空

參數配置：

  • 質量：高
  • 背景：不透明

GPT-Image-1圖像編輯前后對比

【常見問題】GPT-Image-1使用FAQ

在實際使用過程中，你可能會遇到一些問題，這里整理了最常見的問題及解答：

Q1: 為什么我找不到"OpenAI GPT Image 1"節點？

A1: 可能有以下幾個原因：

  1. ComfyUI版本不是最新 - 請更新到最新版本
  2. 未正確安裝API節點功能 - 檢查是否有相關錯誤信息
  3. 未登錄賬戶 - API節點功能需要登錄后才能使用

Q2: 使用GPT-Image-1時出現"API錯誤"怎么辦？

A2: 常見的API錯誤原因包括：

  1. 賬戶積分不足 - 檢查并充值使用額度
  2. 并發請求過多 - 減少同時執行的請求數量
  3. 服務器暫時性問題 - 等待片刻后重試
  4. 提示詞含有違規內容 - 修改提示詞內容

Q3: GPT-Image-1生成的圖像質量不如預期怎么辦？

A3: 提升生成質量的方法：

  1. 提高質量設置至"中"或"高"
  2. 完善提示詞，添加更多細節描述
  3. 指定具體的風格、光照和構圖要求
  4. 使用種子（seed）功能，嘗試不同的隨機種子
  5. 對于重要項目，生成多張圖像后挑選最佳結果

Q4: 如何降低使用GPT-Image-1的成本？

A4: 節省成本的策略：

  1. 概念驗證階段使用"低"質量設置
  2. 使用laozhang.ai中轉API服務，費用更低
  3. 合理規劃工作流，減少不必要的重復生成
  4. 利用圖像編輯功能微調現有圖像，而非完全重新生成
  5. 適當結合本地模型，部分工作交由免費模型完成

【進階技巧】GPT-Image-1專業使用技巧

掌握了基礎配置后，這些進階技巧可以幫助你更有效地使用GPT-Image-1：

1. 提示詞工程優化

高效的提示詞能極大提升生成效果：

  • 結構化描述：從主體、環境、光照、風格依次描述
  • 優先級標記：使用括號強調重要元素，如"(特寫鏡頭),(淺景深)"
  • 參考藝術家：指定風格參考，如"宮崎駿風格"、"梵高的星空風格"
  • 技術細節：添加"8K分辨率"、"銳利細節"等技術描述
  • 避免否定式：使用"平靜的表情"而非"不要笑容"

2. 批量變體生成策略

通過調整"n"參數可一次生成多個變體：

  • 使用較大的"n"值（如4-8）快速探索可能性
  • 在初始階段使用低質量設置節省成本
  • 找到滿意的種子值后，使用高質量設置生成最終版本
  • 為重要項目保存成功的種子值，便于后續復用或修改

3. 與本地工作流協同策略

GPT-Image-1與本地模型結合使用的最佳實踐：

  • 使用GPT-Image-1生成基礎構圖和概念
  • 使用本地ControlNet進行風格轉換
  • 將GPT-Image-1生成的圖像用作LoRA訓練的基礎
  • 使用GPT-Image-1生成參考圖，再用本地模型創建動畫
  • 將GPT-Image-1輸出與Wan2.1結合創建短視頻

4. 企業級工作流自動化

對于需要批量處理的商業項目：

  • 使用ComfyUI的API接口創建自動化腳本
  • 結合laozhang.ai API實現更經濟的批量生成
  • 建立質量控制流程，自動篩選符合標準的圖像
  • 使用版本控制管理工作流配置，確保可復現性
  • 實現提示詞模板系統，快速生成不同變體
hljs python# 簡單的批量生成腳本示例
import requests
import json
import base64
import os
from PIL import Image
import ioAPI_KEY = "你的laozhang.ai API密鑰"
API_URL = "https://api.laozhang.ai/v1/images/generations"# 提示詞列表
prompts = ["一只柴犬宇航員在月球表面","一只柴犬宇航員在火星表面","一只柴犬宇航員在太空站內","一只柴犬宇航員在飛船駕駛艙"
]for i, prompt in enumerate(prompts):headers = {"Content-Type": "application/json","Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}payload = {"model": "gpt-image-1","prompt": prompt,"quality": "standard","size": "1024x1024","n": 1}response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)if response.status_code == 200:result = response.json()image_url = result["data"][0]["url"]# 下載圖像image_response = requests.get(image_url)img = Image.open(io.BytesIO(image_response.content))img.save(f"output_image_{i}.png")print(f"已保存圖像 {i+1}/{len(prompts)}")else:print(f"錯誤 {response.status_code}: {response.text}")

【未來展望】GPT-Image-1與ComfyUI生態的發展趨勢

隨著技術的快速發展，我們可以預見GPT-Image-1與ComfyUI結合將帶來更多可能性：

1. 技術融合與創新

  • GPT-Image-1的生成能力與本地模型的特定風格相結合
  • 多模態交互體驗，實現文本、圖像和視頻的無縫轉換
  • 針對特定領域（如產品設計、建筑可視化）的專業工作流
  • 更深入的API集成，支持更復雜的參數控制

2. 社區生態發展

  • 圍繞GPT-Image-1的專業節點擴展包
  • 優化提示詞的AI助手插件
  • 行業特定的提示詞模板庫
  • 協作式工作流分享平臺

3. 應用領域拓展

  • 電商產品圖自動生成系統
  • 游戲美術資產快速原型設計
  • 教育內容視覺輔助生成
  • 個人化內容創作平臺

🌟 最后提示：持續關注ComfyUI官方更新和社區動態，GPT-Image-1的功能和性能還在不斷提升中！

【總結】革命性的圖像創作新時代已經到來

隨著GPT-Image-1在ComfyUI中的整合，我們正式迎來了AI圖像創作的新時代。這種結合不僅帶來了前所未有的創作可能性，也大大降低了高質量視覺內容的創作門檻。

讓我們回顧一下核心要點：

  1. 技術突破：GPT-Image-1代表了OpenAI在圖像生成領域的最新突破，擁有卓越的概念理解能力和創造力
  2. 靈活配置：ComfyUI提供了直觀的圖形界面，讓你輕松調整各種參數以獲得最佳效果
  3. 混合工作流：將GPT-Image-1與本地模型結合，創造出更加多樣化和個性化的視覺作品
  4. 經濟實用：通過laozhang.ai等服務，可以更經濟地訪問這一強大技術
  5. 未來無限：隨著技術的不斷演進，GPT-Image-1與ComfyUI的結合將開啟更多創新可能

無論你是專業設計師、內容創作者，還是對AI圖像生成充滿好奇的愛好者，現在都是開始探索這一革命性技術的最佳時機！

🔥 想要更經濟地使用GPT-Image-1？點擊這里注冊laozhang.ai賬戶，最全最便宜的大模型中轉API，注冊就送額度！

【更新日志】持續優化的見證

hljs plaintext┌─ 更新記錄 ────────────────────────────┐
│ 2025-04-25：首次發布完整指南         │
│ 2025-04-24：測試GPT-Image-1最新特性  │
│ 2025-04-23：記錄ComfyUI官方API支持   │
└─────────────────────────────────────────┘

🎉 特別提示：本文將持續更新，建議收藏本頁面，定期查看最新內容！

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MCP：重塑AI交互的通用協議，成為智能應用的基礎設施

目錄： 為什么我們需要一個AI世界的USB-C？MCP的核心架構與工作原理MCP如何解決當前AI生態系統的碎片化問題從代碼到實踐：構建基于MCP的智能應用MCP的未來：從工具到生態為什么我們需要一個AI世界的USB-C？ 還記得在USB-C標準普及之前，我們的數字生活是什么樣子嗎？抽屜里塞…
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如何保證RabbitMQ消息的順序性？

如何保證RabbitMQ消息的順序性？

保證RabbitMQ消息的順序性是一個常見的需求，尤其是在處理需要嚴格順序的消息時。然而，默認情況下，RabbitMQ不保證消息的全局順序，因為消息可能會通過不同的路徑（例如不同的網絡連接或線程）到達隊列&#xf…
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HTML-2.2 列表--無序列表、有序列表、定義列表

HTML-2.2 列表--無序列表、有序列表、定義列表

本系列可作為前端學習系列的筆記，代碼的運行環境是在HBuilder中，小編會將代碼復制下來，大家復制下來就可以練習了，方便大家學習。小編作為新晉碼農一枚，會定期整理一些寫的比較好的代碼，作為自己的學習筆記…
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Vuex和Vue的區別

Vuex和Vue的區別

Vue和Vuex有著不同的功能和定位，主要區別如下： 概念與功能 - Vue：是一個構建用戶界面的JavaScript框架，專注于視圖層的開發，采用組件化的方式構建應用程序，通過數據綁定和指令系統，能方便地…
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數據可視化-----子圖的繪制及坐標軸的共享

數據可視化-----子圖的繪制及坐標軸的共享

目錄 繪制固定區域的子圖 （一）、繪制單子圖 subplot()函數 Jupyter Notebook的繪圖模式 （二）、多子圖 subplots()--可以在規劃好的所有區域中一次繪制多個子圖 （三）、跨行跨列 subplot2grid()---將整…
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基于Qt6 + MuPDF在 Arm IMX6ULL運行的PDF瀏覽器——MuPDF Adapter文檔

基于Qt6 + MuPDF在 Arm IMX6ULL運行的PDF瀏覽器——MuPDF Adapter文檔

項目地址：總項目Charliechen114514/CCIMXDesktop: This is a Qt Written Desktop with base GUI Utilities 本子項目地址：CCIMXDesktop/extern_app/pdfReader at main Charliechen114514/CCIMXDesktop 前言 這個部分說的是Mupdf_adaper下的文檔的工…
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Linux 防火墻 firewalld 實戰配置教程!

Linux 防火墻 firewalld 實戰配置教程!

最近工作上處理了很多關系配置服務器防火墻的操作，于是想寫一篇理論與實踐并存的文章，在這里分享給大家，希望對您有所幫助！ 主要包括以下幾部分內容： 防火墻概述 firewalld原理框架 與iptables的異同點 firewalld常…
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C#發送文件到藍牙設備

C#發送文件到藍牙設備

測試環境： visual studio 2022 win11筆記本電腦，具有藍牙功能 .net6控制臺 測試步驟如下： 1 新增名為BluetoothDemo控制臺項目 2 通過nuget安裝InTheHand.Net.Bluetooth，版本選擇4.2.1和安裝InTheHand.Net.Obex，版…
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