Ang Katapusan nga Giya sa ComfyUI alang sa mga Nagsugod

¿Ang katapusang giya sa ComfyUI alang sa mga nagsugod? Kung gihimo nimo ang imong una nga mga lakang sa ComfyUI ug nabug-atan sa tanan nga mga node, kahon, ug mga kable, ayaw kabalaka: dinhi makit-an nimo ang usa ka tinuud nga giya, usa nga nagsugod gikan sa wala ug dili molaktaw sa bisan unsang hinungdanon. Ang tumong mao nga masabtan nimo kung unsa ang gibuhat sa matag piraso, kung giunsa kini paghiusa, ug kung giunsa pagsulbad ang kasagarang mga sayup. nga nagtukmod kanimo sa pagkawalay paglaum sa diha nga ikaw mosulay sa pagkat-on pinaagi lamang sa pag-eksperimento.

Dugang pa sa pagtabon sa klasiko nga text-to-image, image-to-image, inpainting, outpainting, SDXL, upscaling, ControlNet, embeddings, ug LoRA workflows, i-integrate usab namo ang instalasyon, configuration, custom nga pagdumala sa node uban sa AdministratorMga shortcut ug praktikal nga seksyon nga adunay tinuod nga mga rekomendasyon sa performance alang sa CPU ug GPU. Ug oo, tabonan usab namon ... Giunsa pagtrabaho ang video gamit ang Wan 2.1 type nga mga modelo (teksto ngadto sa video, hulagway ngadto sa video ug video ngadto sa video) sulod sa ComfyUI ecosystem.

Unsa ang ComfyUI ug giunsa kini itandi sa ubang mga GUI?

Ang ComfyUI usa ka node-based visual interface nga gitukod Lig-on nga Pagsabwag nga nagtugot kanimo sa pag-set up sa mga workflow pinaagi sa pagkonektar sa functional blocks. Ang matag node naghimo sa usa ka piho nga buluhaton (load model, encode text, sample, decode) ug ang mga ngilit nagsumpay sa mga entrada ug paggawas niini, nga daw nagtigom ka ug biswal nga resipe.

Kung itandi sa AUTOMATIC1111, ang ComfyUI nagbarug alang sa pagka Gaan, flexible, transparent, ug dali ra kaayo ipaambit (Ang matag file sa workflow ma-reproducible). Ang downside mao nga ang interface mahimong magkalainlain depende sa tagsulat sa workflow, ug alang sa mga kaswal nga tiggamit, Ang pag-adto sa daghang mga detalye mahimo’g ingon sobra..

Ang kurba sa pagkat-on hapsay kung imong masabtan ang "ngano" luyo sa mga node. Hunahunaa ang ComfyUI ingon usa ka dashboard diin makita nimo ang kompleto nga agianan sa imahe: gikan sa inisyal nga teksto ug kasaba sa tinago nga porma, ngadto sa kataposang pag-decode ngadto sa mga pixel.

Pag-instalar gikan sa scratch: dali ug walay problema

Ang labing direkta nga paagi mao ang pag-download sa opisyal nga pakete alang sa imong sistema, i-unzip kini, ug dagan kini. Dili nimo kinahanglan nga i-install ang Python nga gilain tungod kay kini naka-embed., nga makapamenos pag-ayo sa inisyal nga friction.

Panguna nga mga lakang: I-download ang gi-compress nga file, unzip kini (pananglitan, gamit ang 7-Zip) ug padagana ang launcher nga angay kanimo. Kung wala kay GPU o ang imong graphics card dili compatible, gamita ang CPU executable.Kini magdugay, apan kini molihok.

Aron masugdan ang tanan, ibutang ang labing menos usa ka modelo sa folder sa mga checkpoint. Mahimo nimo kini makuha gikan sa mga repository sama sa Hugging Face o Civitai ug ibutang kini sa dalan sa modelo sa ComfyUI.

Kung aduna ka'y ​​modelo nga librarya sa ubang mga folder, i-edit ang extra paths file (extra_model_paths.yaml) pinaagi sa pagtangtang sa "example" sa ngalan ug pagdugang sa imong mga lokasyon. I-restart ang ComfyUI aron kini makamatikod sa bag-ong mga direktoryo.

Panguna nga mga kontrol ug mga elemento sa interface

Sa canvas, kontrolado ang zoom gamit ang mouse wheel o pinch gesture, ug mag-scroll ka pinaagi sa pag-drag gamit ang left button. Aron makonektar ang mga node, i-drag gikan sa output connector ngadto sa input connector., ug buhian aron mahimo ang ngilit.

Ang ComfyUI nagdumala sa usa ka execution queue: i-configure ang imong workflow ug i-press ang queue button. Mahimo nimong susihon ang kahimtang gikan sa pagtan-aw sa pila aron makita kung unsa ang nagdagan. o unsa ang iyang gipaabut.

Mapuslanon nga mga shortcut: Ctrl+C/Ctrl+V sa pagkopya/paste sa mga node, Ctrl+Shift+V aron i-paste samtang magmintinar sa mga entry, Ctrl+Enter aron enqueue, Ctrl+M aron mute sa usa ka node. I-klik ang tulbok sa ibabaw nga wala nga suok aron maminusan ang usa ka node ug hawanan ang canvas.

Gikan sa teksto hangtod sa imahe: ang hinungdanon nga dagan

Ang minimum nga dagan naglakip sa pagkarga sa checkpoint, pag-encode sa positibo ug negatibo nga prompt gamit ang CLIP, paghimo og walay sulod nga latent image, sampling gamit ang KSampler, ug pag-decode sa mga pixel gamit ang VAE. Pindota ang buton sa pila ug makuha nimo ang imong unang hulagway.

Pilia ang modelo sa Load Checkpoint

Ang Load Checkpoint node nagbalik ug tulo ka component: MODEL (noise predictor), CLIP (text encoder), ug VAE (image encoder/decoder). MODEL moadto sa KSampler, CLIP sa text nodes, ug VAE sa decoder..

Positibo ug negatibo nga mga pag-aghat nga adunay CLIP Text Encode

Pagsulod sa imong positibo nga prompt sa ibabaw ug ang imong negatibo sa ubos; ang duha gi-encode isip embeddings. Mahimo nimong timbangon ang mga pulong gamit ang syntax (pulong:1.2) o (pulong:0.8) sa pagpalig-on o pagpahumok sa piho nga mga termino.

Mga tinago nga mga haw-ang ug labing maayo nga mga gidak-on

Ang Empty Latent Image naghubit sa canvas sa tago nga luna. Alang sa SD 1.5, girekomenda ang 512 × 512 o 768 × 768; alang sa SDXL, 1024 × 1024.Ang gilapdon ug gitas-on kinahanglan nga mga multiple sa 8 aron malikayan ang mga sayup ug pagtahod sa arkitektura.

VAE: gikan sa tago ngadto sa mga pixel

Gi-compress sa VAE ang mga imahe sa mga tinago nga kantidad ug gi-reconstruct kini sa mga pixel. Sa text-to-image nga pagkakabig, kini kasagarang gigamit lamang sa katapusan aron ma-decode ang tinago nga bili. Ang compression makapadali sa proseso apan makapaila sa gagmay nga mga pagkawalaAgig balos, nagtanyag kini maayong kontrol sa tago nga wanang.

KSampler ug yawe nga mga parameter

Ang KSampler nag-aplay ug reverse diffusion aron makuha ang kasaba sumala sa giya sa mga embeddings. Binhi, mga lakang, sampler, scheduler ug denoise Kini ang mga nag-unang dial. Daghang mga lakang ang kasagaran maghatag dugang nga detalye, ug ang denoise=1 hingpit nga gisulat pag-usab ang inisyal nga kasaba.

Hulagway pinaagi sa hulagway: redo uban sa giya

Ang dagan sa i2i nagsugod sa usa ka imahe sa pag-input dugang sa imong mga pag-aghat; ang denoise nagkontrol kung unsa ka dako ang pagtipas niini gikan sa orihinal. Uban sa usa ka ubos nga denoise, makakuha ka maliputon nga mga kalainan; nga adunay taas, lawom nga pagbag-o..

Kasagaran nga han-ay: pilia ang checkpoint, i-load ang imong imahe isip input, i-adjust ang mga prompt, ipasabut ang denoise sa KSampler ug enqueue. Maayo kini alang sa pagpaayo sa mga komposisyon o mga istilo sa paglalin nga wala magsugod gikan sa wala..

SDXL sa ComfyUI

Nagtanyag ang ComfyUI og sayo nga suporta alang sa SDXL salamat sa modular nga disenyo niini. Gamita lang ang SDXL-compatible flow, susiha ang mga prompt, ug padagana kini. Hinumdumi: mas dako nga lumad nga mga gidak-on nanginahanglan dugang nga VRAM ug oras sa pagproseso.Apan ang kwalitatibo nga paglukso sa detalye naghimo niini.

Pagpintal: usba lamang kung unsa ang imong interes

Kung gusto nimo usbon ang piho nga mga lugar sa usa ka imahe, ang pagpintal mao ang himan nga gamiton. I-load ang imahe, ablihi ang editor sa maskara, pintura kung unsa ang gusto nimo i-regenerate, ug i-save kini sa katugbang nga node. Ipasabut ang imong aghat sa paggiya sa pag-edit ug pag-adjust sa denoise (pananglitan, 0.6).

Kung mogamit ka usa ka sumbanan nga modelo, magamit kini sa VAE Encode ug Itakda ang Noise Latent Mask. Para sa dedikadong inpainting nga mga modelo, ilisan ang mga node sa VAE Encode (Inpaint), nga gi-optimize alang sa kana nga buluhaton.

Outpainting: pagpadako sa mga ngilit sa canvas

Aron mapalapad ang usa ka imahen nga lapas sa mga utlanan niini, idugang ang padding node para sa outpainting ug i-configure kung pila ang pagtubo sa matag kilid. Ang balhibo nga parameter nagpahapsay sa transisyon tali sa orihinal ug extension.

Sa mga agos sa outpainting, i-adjust ang VAE Encode (para sa Inpainting) ug ang grow_mask_by parameter. Ang usa ka bili nga mas taas kay sa 10 kasagarang nagtanyag ug mas natural nga mga panagsama sa gipalapdan nga lugar.

Upscale sa ComfyUI: pixel vs tinago

Adunay duha ka mga paagi: pixel upscaling (paspas, nga walay pagdugang sa bag-ong impormasyon) ug tinago nga upscaling, gitawag usab nga Hi-res Latent Fix, nga reinterprets mga detalye sa diha nga scaling. Ang una paspas; ang ikaduha nagpadato sa mga texture apan mahimong motipas.

Algorithm-based upscaling (pixel)

Uban sa rescaling node pinaagi sa pamaagi nga imong mahimo sa pagpili bicubic, bilinear o labing duol-eksakto ug ang scale factor. Maayo kini alang sa mga preview o kung kinahanglan nimo ang katulin. nga walay pagdugang sa inference cost.

Upscale nga adunay modelo (pixel)

Gamita ang Load Upscale Model ug ang katugbang nga upscale node, pagpili og angay nga modelo (e.g., realistic o anime) ug pilia ang ×2 o ×4. Ang mga pinasahi nga modelo nag-ayo sa mga contour ug kahait nga mas maayo kaysa sa klasiko nga mga algorithm.

Upscale sa tago

I-scale ang tinago ug resample gamit ang KSampler aron madugangan ang detalye nga nahiuyon sa prompt. Kini labi ka hinay, apan labi ka mapuslanon kung gusto nimo makuha ang resolusyon ug pagkakomplikado sa biswal..

ControlNet: Abanteng Giya sa Istruktura

Gitugotan ka sa ControlNet nga mag-inject sa mga mapa sa pakisayran (mga sulud, pose, giladmon, pagbahin) aron magiya ang komposisyon. Inubanan sa Stable Diffusion, naghatag kini kanimo maayong kontrol sa istruktura nga walay pagsakripisyo sa pagkamamugnaon sa modelo.

Sa ComfyUI, ang integrasyon modular: imong gikarga ang gusto nga mapa, ikonektar kini sa ControlNet block, ug i-link kini sa sampler. Sulayi ang lainlaing mga controller aron makita kung hain ang mohaum sa imong istilo ug katuyoan..

ComfyUI Administrator: Walay Terminal nga Custom Nodes

Gitugotan ka sa Manager nga i-install ug i-update ang mga custom node gikan sa interface. Makita nimo kini sa menu sa pila. Kini ang pinakasimple nga paagi aron mapadayon ang imong node ecosystem nga hangtod karon.

I-install ang nawala nga mga node

Kung ang workflow magpaalerto kanimo sa nawala nga mga node, ablihi ang Manager, i-klik ang Install Missing, i-restart ang ComfyUI, ug i-update ang imong browser. Gisulbad niini ang kadaghanan sa mga dependency sa usa ka pares nga pag-klik..

Pag-update sa naandan nga mga node

Gikan sa Manager, susiha ang mga update, i-install kini, ug i-klik ang update button sa matag available nga package. I-restart ang ComfyUI aron magamit ang mga pagbag-o. ug likayan ang inconsistencies.

I-load ang mga node sa agos

Doble nga pag-klik sa usa ka walay sulod nga lugar aron maablihan ang node finder ug i-type ang ngalan sa usa nga imong gikinahanglan. Ingon niini kung giunsa nimo dali nga isulud ang mga bag-ong piraso sa imong mga diagram.

Mga embeddings (pagbalit-ad sa teksto)

Ang mga embeddings nag-inject sa nabansay nga mga konsepto o estilo sa imong mga prompt gamit ang keyword nga pag-embed:ngalan. Ibutang ang mga file sa folder sa mga modelo/embeddings aron makit-an kini sa ComfyUI..

Kon imong i-install ang custom scripts package, aduna kay autocomplete: sugdi ang pag-type sa "embedding:" ug imong makita ang available nga listahan. Kini labi nga nagpadali sa pag-uli kung nagdumala sa daghang mga template..

Mahimo usab nimo nga timbangon sila, pananglitan (pag-embed: Ngalan: 1.2) aron mapalig-on sa 20%. Ipahiangay ang gibug-aton sama sa imong buhaton sa normal nga mga termino nga dali aron balansehon ang estilo ug sulod.

LoRA: mopahiangay sa estilo nga walay paghikap sa VAE

Gibag-o sa LoRA ang MODEL ug CLIP nga mga sangkap sa checkpoint, nga wala giusab ang VAE. Gigamit kini sa pag-inject sa piho nga mga estilo, karakter, o mga butang nga adunay gaan ug dali nga ipaambit nga mga file.

Basic flow: Pilia ang imong base checkpoint, idugang ang usa o daghan pang LoRA, ug pagmugna. Mahimo nimong i-stack ang LoRA aron makombinar ang mga aesthetics ug mga epekto.pag-adjust sa ilang mga intensidad kung gitugotan kini sa workflow.

Mga shortcut, limbong, ug mga embedded workflow

Dugang pa sa mga shortcut nga gihisgutan, adunay duha ka praktikal nga mga tip: ayohon ang liso kung mag-adjust sa layo nga mga node aron malikayan ang pag-compute sa tibuuk nga kadena, ug gamita ang mga grupo aron mapalihok ang daghang mga node sa usa ka higayon. Uban sa Ctrl+drag makapili ka ug daghang aytem ug gamit ang Shift ibalhin ang grupo..

Laing importanteng bahin: Gitipigan sa ComfyUI ang workflow sa metadata sa PNG nga gimugna niini. Ang pag-drag sa PNG ngadto sa canvas makuha ang tibuok diagram sa usa ka clickKini nagpasayon ​​sa pagpaambit ug pag-reproduce sa mga resulta.

ComfyUI online: paghimo nga wala mag-install

Kung dili nimo gusto nga i-install ang bisan unsang butang, adunay mga serbisyo sa panganod nga adunay pre-configure nga ComfyUI, gatusan nga mga node, ug mga sikat nga modelo. Maayo kini alang sa pagsulay sa SDXL, ControlNet, o komplikado nga mga daloy sa trabaho nga wala magtandog sa imong PC., ug daghan ang naglakip sa mga galeriya sa andam na nga mga workflow.

Gikan sa scratch hangtod sa video: Wan 2.1 sa ComfyUI

Ang ubang mga custom node nagtugot kanimo sa paghimo og video gikan sa teksto, pagbag-o sa usa ka imahe ngadto sa usa ka han-ay, o pag-edit sa usa ka kasamtangan nga clip. Uban sa Wan 2.1 type nga mga modelo mahimo nimong i-set up ang text-to-video, image-to-video, ug video-to-video pipelines direkta sa ComfyUI.

I-install ang gikinahanglan nga mga node (pinaagi sa Administrator o mano-mano), i-download ang katugbang nga modelo ug sunda ang dagan sa panig-ingnan: pag-encode sa prompt ug motion parameters, pagmugna og frame-by-frame latencies ug dayon pag-decode sa mga frame o usa ka sudlanan sa video. Hinumdumi nga ang gasto sa oras ug VRAM nagdugang sa resolusyon ug gidugayon.

CPU vs GPU: Unsa nga performance ang madahom

Mahimo kini gamit ang usa ka CPU, apan dili kini maayo sa mga termino sa katulin. Sa tinuod nga kalibutan nga mga pagsulay, ang usa ka gamhanan nga CPU mahimo nga pipila ka minuto matag imahe, samtang sa usa ka angay nga GPU ang proseso nahulog sa mga segundo. Kung ikaw adunay usa ka katugbang nga GPU, gamita kini aron mapadali ang pasundayag..

Sa CPU, pagpakunhod sa gidak-on, mga lakang, ug pagkakomplikado sa node; sa GPU, i-adjust ang batch ug resolution sumala sa imong VRAM. Pag-monitor sa konsumo aron malikayan ang mga bottleneck ug wala damha nga pagsira.

Pasadya nga mga node: manwal nga pag-instalar ug labing maayo nga mga gawi

Kung gusto nimo ang klasiko nga pamaagi, mahimo nimong i-clone ang mga repository sa custom_nodes folder gamit ang git ug dayon i-reboot. Kini nga pamaagi naghatag kanimo ug maayong kontrol sa mga bersyon ug mga sanga.mapuslanon kung kinahanglan nimo ang piho nga mga gimbuhaton.

Hupti nga organisado ang imong mga node, nga adunay regular nga mga update ug mga nota sa pagkaangay. Likayi ang pagsagol sa daghan kaayong eksperimento nga bersyon sa usa ka higayon. aron malikayan ang pagpaila sa mga sayup nga lisud masubay.

Kasagaran nga pagsulbad sa problema

Kung ang "pag-instalar sa nawala nga mga node" wala makaluwas sa adlaw, susiha ang console/log alang sa eksaktong sayup: dependencies, mga agianan, o mga bersyon. Susiha nga ang gilapdon ug gitas-on maoy multiple sa 8 ug nga ang mga templates anaa sa hustong mga folder..

Kung ang usa ka workflow mapakyas sa reaksyon sa pagpili sa modelo, ang pagpugos sa pagkarga sa usa ka balido nga tsekpoint kasagarang ibalik ang graph. Kung ang usa ka node mabuak pagkahuman sa pag-update, sulayi nga i-disable kana nga pakete o ibalik sa usa ka stable nga bersyon..

Ang giayo nga mga liso, gibag-o nga mga gidak-on, ug makatarunganon nga mga pag-aghat makapasayon ​​sa pag-debug. Kung ang resulta madaot pagkahuman sa sobra nga pag-utingkay, ibalik sa usa ka sukaranan nga preset ug ibalik ang mga pagbag-o matag usa..

Alang sa dugang nga tabang, ang mga komunidad sama sa /r/StableDiffusion aktibo kaayo ug kanunay nga nagsulbad sa mga talagsaon nga mga bug. Ang pagpaambit sa log, pagkuha sa graph, ug mga bersyon sa node makapadali sa suporta.

Ang tanan nga naa sa taas naghatag kanimo usa ka kompleto nga mapa: nahibal-an nimo kung unsa ang matag node, kung giunsa nila pagkonektar, asa ibutang ang mga modelo, ug kung unsa ang hikap aron mapadayon nga hapsay ang paglihok sa pila. Uban sa text-to-image workflows, i2i, SDXL, in/outpainting, upscaling, ControlNet, embeddings, ug LoRA, plus video nga adunay WAN 2.1, aduna kay seryoso nga production kit. Andam nga motubo uban kanimo. Para sa dugang nga impormasyon, palihog tan-awa ang Opisyal nga website sa ComfyUI.