નવા નિશાળીયા માટે અલ્ટીમેટ ComfyUI માર્ગદર્શિકા

¿નવા નિશાળીયા માટે શ્રેષ્ઠ ComfyUI માર્ગદર્શિકા? જો તમે ComfyUI સાથે તમારા પ્રથમ પગલાં લઈ રહ્યા છો અને બધા નોડ્સ, બોક્સ અને કેબલ્સથી ભરાઈ ગયા છો, તો ચિંતા કરશો નહીં: અહીં તમને એક વાસ્તવિક માર્ગદર્શિકા મળશે, જે શરૂઆતથી શરૂ થાય છે અને કોઈપણ મહત્વપૂર્ણ વસ્તુને ચૂકી જતી નથી. ધ્યેય એ છે કે તમે સમજો કે દરેક ભાગ શું કરે છે, તેઓ કેવી રીતે એકબીજા સાથે બંધબેસે છે અને સામાન્ય ભૂલોને કેવી રીતે ઉકેલવી. જે તમને નિરાશા તરફ દોરી જાય છે જ્યારે તમે ફક્ત પ્રયોગ કરીને શીખવાનો પ્રયાસ કરો છો.

ક્લાસિક ટેક્સ્ટ-ટુ-ઇમેજ, ઇમેજ-ટુ-ઇમેજ, ઇનપેઇન્ટિંગ, આઉટપેઇન્ટિંગ, SDXL, અપસ્કેલિંગ, કંટ્રોલનેટ, એમ્બેડિંગ્સ અને LoRA વર્કફ્લોને આવરી લેવા ઉપરાંત, અમે ઇન્સ્ટોલેશન, ગોઠવણી, એડમિનિસ્ટ્રેટર સાથે કસ્ટમ નોડ મેનેજમેન્ટCPU અને GPU માટે વાસ્તવિક પ્રદર્શન ભલામણો સાથે શોર્ટકટ્સ અને વ્યવહારુ વિભાગ. અને હા, અમે પણ આવરી લઈશું... Wan 2.1 પ્રકારના મોડેલનો ઉપયોગ કરીને વિડિઓ સાથે કેવી રીતે કામ કરવું (ટેક્સ્ટ ટુ વિડીયો, ઈમેજ ટુ વિડીયો અને વિડીયો ટુ વિડીયો) ComfyUI ઇકોસિસ્ટમમાં.

ComfyUI શું છે અને તે અન્ય GUIs સાથે કેવી રીતે તુલનાત્મક છે?

ComfyUI એ નોડ-આધારિત વિઝ્યુઅલ ઇન્ટરફેસ છે જે આના પર બનેલ છે સ્થિર પ્રસરણ જે તમને ફંક્શનલ બ્લોક્સને કનેક્ટ કરીને વર્કફ્લો સેટ કરવાની મંજૂરી આપે છે. દરેક નોડ ચોક્કસ કાર્ય કરે છે (લોડ મોડેલ, એન્કોડ ટેક્સ્ટ, નમૂના, ડીકોડ) અને કિનારીઓ તેના પ્રવેશદ્વારો અને બહાર નીકળવાના દ્વારોને જોડે છે, જાણે તમે કોઈ દ્રશ્ય રેસીપી બનાવી રહ્યા હોવ.

AUTOMATIC1111 ની તુલનામાં, ComfyUI એ હોવા માટે અલગ તરી આવે છે હલકો, લવચીક, પારદર્શક અને શેર કરવા માટે ખૂબ જ સરળ (દરેક વર્કફ્લો ફાઇલ પુનઃઉત્પાદનક્ષમ છે). નુકસાન એ છે કે ઇન્ટરફેસ વર્કફ્લો લેખકના આધારે બદલાઈ શકે છે, અને કેઝ્યુઅલ વપરાશકર્તાઓ માટે, આટલી બધી વિગતોમાં જવું અતિશયોક્તિભર્યું લાગશે..

જ્યારે તમે ગાંઠો પાછળનું "શા માટે" સમજો છો ત્યારે શીખવાની કર્વ સરળ બને છે. ComfyUI ને એક ડેશબોર્ડ તરીકે વિચારો જ્યાં તમને સંપૂર્ણ છબી પાથ દેખાય છે.: પ્રારંભિક ટેક્સ્ટ અને ગુપ્ત સ્વરૂપમાં અવાજથી, અંતિમ ડીકોડિંગ સુધી પિક્સેલ સુધી.

શરૂઆતથી ઇન્સ્ટોલેશન: ઝડપી અને મુશ્કેલી-મુક્ત

સૌથી સીધો રસ્તો એ છે કે તમારી સિસ્ટમ માટે સત્તાવાર પેકેજ ડાઉનલોડ કરો, તેને અનઝિપ કરો અને તેને ચલાવો. તમારે પાયથોન અલગથી ઇન્સ્ટોલ કરવાની જરૂર નથી કારણ કે તે એમ્બેડેડ આવે છે., જે શરૂઆતના ઘર્ષણને ઘણું ઘટાડે છે.

મૂળભૂત પગલાં: સંકુચિત ફાઇલ ડાઉનલોડ કરો, તેને અનઝિપ કરો (ઉદાહરણ તરીકે, 7-ઝિપ સાથે) અને તમારા માટે અનુકૂળ લોન્ચર ચલાવો. જો તમારી પાસે GPU ન હોય અથવા તમારું ગ્રાફિક્સ કાર્ડ સુસંગત ન હોય, તો CPU એક્ઝેક્યુટેબલનો ઉપયોગ કરો.તે વધુ સમય લેશે, પણ તે કામ કરશે.

બધું શરૂ કરવા માટે, ચેકપોઇન્ટ ફોલ્ડરમાં ઓછામાં ઓછું એક મોડેલ મૂકો. તમે તેમને હગિંગ ફેસ અથવા સિવિટાઈ જેવા ભંડારોમાંથી મેળવી શકો છો. અને તેમને ComfyUI મોડેલ પાથમાં મૂકો.

જો તમારી પાસે પહેલાથી જ અન્ય ફોલ્ડર્સમાં મોડેલ લાઇબ્રેરી છે, તો નામમાંથી "ઉદાહરણ" દૂર કરીને અને તમારા સ્થાનો ઉમેરીને વધારાની પાથ ફાઇલ (extra_model_paths.yaml) ને સંપાદિત કરો. ComfyUI ને ફરીથી શરૂ કરો જેથી તે નવી ડિરેક્ટરીઓ શોધી શકે..

મૂળભૂત નિયંત્રણો અને ઇન્ટરફેસ તત્વો

કેનવાસ પર, ઝૂમ માઉસ વ્હીલ અથવા પિંચ હાવભાવથી નિયંત્રિત થાય છે, અને તમે ડાબા બટનથી ખેંચીને સ્ક્રોલ કરો છો. નોડ્સને કનેક્ટ કરવા માટે, આઉટપુટ કનેક્ટરથી ઇનપુટ કનેક્ટર પર ખેંચો., અને ધાર બનાવવા માટે છોડો.

ComfyUI એક્ઝેક્યુશન કતારનું સંચાલન કરે છે: તમારા વર્કફ્લોને ગોઠવો અને કતાર બટન દબાવો. શું ચાલી રહ્યું છે તે જોવા માટે તમે કતાર દૃશ્યમાંથી સ્થિતિ ચકાસી શકો છો. અથવા તે શું અપેક્ષા રાખે છે.

ઉપયોગી શોર્ટકટ્સ: નોડ્સ કોપી/પેસ્ટ કરવા માટે Ctrl+C/Ctrl+V, એન્ટ્રીઓ જાળવી રાખતી વખતે પેસ્ટ કરવા માટે Ctrl+Shift+V, એન્ક્યૂ કરવા માટે Ctrl+Enter, નોડને મ્યૂટ કરવા માટે Ctrl+M. નોડને નાનું કરવા અને કેનવાસ સાફ કરવા માટે ઉપર ડાબા ખૂણામાં બિંદુ પર ક્લિક કરો..

ટેક્સ્ટથી છબી સુધી: આવશ્યક પ્રવાહ

ન્યૂનતમ પ્રવાહમાં ચેકપોઇન્ટ લોડ કરવું, CLIP સાથે સકારાત્મક અને નકારાત્મક પ્રોમ્પ્ટને એન્કોડ કરવું, ખાલી સુષુપ્ત છબી બનાવવી, KSampler સાથે નમૂના લેવા અને VAE સાથે પિક્સેલ્સમાં ડીકોડિંગનો સમાવેશ થાય છે. કતાર બટન દબાવો અને તમને તમારી પહેલી છબી મળશે..

લોડ ચેકપોઇન્ટમાં મોડેલ પસંદ કરો

લોડ ચેકપોઇન્ટ નોડ ત્રણ ઘટકો પરત કરે છે: MODEL (અવાજ આગાહી કરનાર), CLIP (ટેક્સ્ટ એન્કોડર), અને VAE (ઇમેજ એન્કોડર/ડીકોડર). MODEL KSampler પર જાય છે, CLIP ટેક્સ્ટ નોડ્સ પર જાય છે, અને VAE ડીકોડર પર જાય છે..

CLIP ટેક્સ્ટ એન્કોડ સાથે સકારાત્મક અને નકારાત્મક સંકેતો

ઉપર તમારો સકારાત્મક પ્રોમ્પ્ટ અને નીચે તમારો નકારાત્મક પ્રોમ્પ્ટ દાખલ કરો; બંને એમ્બેડિંગ તરીકે એન્કોડ કરેલા છે. તમે વાક્યરચના (શબ્દ:૧.૨) અથવા (શબ્દ:૦.૮) નો ઉપયોગ કરીને શબ્દોનું વજન કરી શકો છો. ચોક્કસ શબ્દોને મજબૂત અથવા નરમ બનાવવા માટે.

સુષુપ્ત ખાલી જગ્યાઓ અને શ્રેષ્ઠ કદ

ખાલી સુષુપ્ત છબી સુષુપ્ત જગ્યામાં કેનવાસને વ્યાખ્યાયિત કરે છે. SD 1.5 માટે, 512×512 અથવા 768×768 ની ભલામણ કરવામાં આવે છે; SDXL માટે, 1024×1024.ભૂલો ટાળવા અને આર્કિટેક્ચરનું પાલન કરવા માટે પહોળાઈ અને ઊંચાઈ 8 ના ગુણાંકમાં હોવી જોઈએ.

VAE: સુષુપ્ત થી પિક્સેલ સુધી

VAE છબીઓને ગુપ્ત મૂલ્યોમાં સંકુચિત કરે છે અને તેમને પિક્સેલ્સમાં પુનઃનિર્માણ કરે છે. ટેક્સ્ટ-ટુ-ઇમેજ રૂપાંતરમાં, તેનો ઉપયોગ સામાન્ય રીતે ગુપ્ત મૂલ્યને ડીકોડ કરવા માટે ફક્ત અંતમાં થાય છે. સંકોચન પ્રક્રિયાને ઝડપી બનાવે છે પરંતુ નાના નુકસાન લાવી શકે છે.બદલામાં, તે સુષુપ્ત જગ્યામાં સૂક્ષ્મ નિયંત્રણ પ્રદાન કરે છે.

KSampler અને મુખ્ય પરિમાણો

એમ્બેડિંગ્સ માર્ગદર્શિકા અનુસાર અવાજ દૂર કરવા માટે KSampler રિવર્સ ડિફ્યુઝન લાગુ કરે છે. સીડ, સ્ટેપ્સ, સેમ્પલર, શેડ્યૂલર અને ડેનોઈઝ આ મુખ્ય ડાયલ્સ છે. વધુ પગલાં સામાન્ય રીતે વધુ વિગત પૂરી પાડે છે, અને denoise=1 પ્રારંભિક અવાજને સંપૂર્ણપણે ફરીથી લખે છે.

છબી દ્વારા છબી: માર્ગદર્શિકા સાથે ફરીથી કરો

i2i ફ્લો ઇનપુટ ઇમેજ અને તમારા પ્રોમ્પ્ટથી શરૂ થાય છે; ડેનોઇઝ તે મૂળથી કેટલું વિચલિત થાય છે તેનું નિયંત્રણ કરે છે. ઓછા અવાજ સાથે, તમને સૂક્ષ્મ ભિન્નતા મળે છે; ઊંચા અવાજ સાથે, ગહન પરિવર્તનો મળે છે..

લાક્ષણિક ક્રમ: ચેકપોઇન્ટ પસંદ કરો, તમારી છબીને ઇનપુટ તરીકે લોડ કરો, પ્રોમ્પ્ટ્સને સમાયોજિત કરો, KSampler અને enqueue માં denoise વ્યાખ્યાયિત કરો. શરૂઆતથી શરૂઆત કર્યા વિના રચનાઓને સુધારવા અથવા શૈલીઓનું સ્થાનાંતરણ કરવા માટે તે આદર્શ છે..

ComfyUI પર SDXL

ComfyUI તેની મોડ્યુલર ડિઝાઇનને કારણે SDXL માટે પ્રારંભિક સપોર્ટ આપે છે. ફક્ત SDXL-સુસંગત ફ્લોનો ઉપયોગ કરો, પ્રોમ્પ્ટ તપાસો અને તેને ચલાવો. યાદ રાખો: મોટા મૂળ કદ માટે વધુ VRAM અને પ્રક્રિયા સમયની જરૂર પડે છે.પરંતુ વિગતવાર ગુણાત્મક છલાંગ તેની ભરપાઈ કરે છે.

ચિત્રકામ: ફક્ત તમને જે રુચિ છે તે જ સંપાદિત કરો

જ્યારે તમે કોઈ ઈમેજના ચોક્કસ વિસ્તારોને સુધારવા માંગતા હો, ત્યારે ઇનપેઈન્ટિંગ એ એક સાધન છે જેનો ઉપયોગ કરવો. ઈમેજ લોડ કરો, માસ્ક એડિટર ખોલો, તમે જે ફરીથી બનાવવા માંગો છો તેને પેઇન્ટ કરો અને તેને સંબંધિત નોડમાં સેવ કરો. સંપાદનને માર્ગદર્શન આપવા અને અવાજ ઘટાડવા માટે તમારા પ્રોમ્પ્ટને વ્યાખ્યાયિત કરો (ઉદાહરણ તરીકે, 0.6).

જો તમે પ્રમાણભૂત મોડેલનો ઉપયોગ કરો છો, તો તે VAE એન્કોડ અને સેટ નોઇઝ લેટેન્ટ માસ્ક સાથે કામ કરે છે. સમર્પિત ઇનપેઇન્ટિંગ મોડેલો માટે, તે નોડ્સને VAE એન્કોડ (ઇનપેઇન્ટ) થી બદલો., જે તે કાર્ય માટે ઑપ્ટિમાઇઝ કરેલ છે.

આઉટપેઇન્ટિંગ: કેનવાસની કિનારીઓ મોટી કરવી

છબીને તેની સીમાઓથી આગળ વધારવા માટે, આઉટપેઇન્ટિંગ માટે પેડિંગ નોડ ઉમેરો અને દરેક બાજુ કેટલી વધે છે તે ગોઠવો. ફેધરિંગ પેરામીટર મૂળ અને વિસ્તરણ વચ્ચેના સંક્રમણને સરળ બનાવે છે..

આઉટપેઇન્ટિંગ ફ્લોમાં, VAE એન્કોડ (ઇનપેઇન્ટિંગ માટે) અને grow_mask_by પેરામીટરને સમાયોજિત કરો. ૧૦ થી વધુ મૂલ્ય સામાન્ય રીતે વધુ કુદરતી એકીકરણ પ્રદાન કરે છે. વિસ્તૃત વિસ્તારમાં.

ComfyUI માં ઉચ્ચ સ્તર: પિક્સેલ વિરુદ્ધ લેટન્ટ

બે રીતો છે: પિક્સેલ અપસ્કેલિંગ (ઝડપી, નવી માહિતી ઉમેર્યા વિના) અને લેટન્ટ અપસ્કેલિંગ, જેને હાઇ-રિઝોલ્યુશન લેટન્ટ ફિક્સ પણ કહેવાય છે, જે સ્કેલિંગ કરતી વખતે વિગતોનું ફરીથી અર્થઘટન કરે છે. પહેલું ઝડપી છે; બીજું ટેક્સચરને સમૃદ્ધ બનાવે છે પણ વિચલિત થઈ શકે છે.

અલ્ગોરિધમ-આધારિત અપસ્કેલિંગ (પિક્સેલ)

પદ્ધતિ દ્વારા રિસ્કેલિંગ નોડ સાથે તમે બાયક્યુબિક, બાયલિનિયર અથવા નજીકના-ચોક્કસ અને સ્કેલ ફેક્ટર પસંદ કરી શકો છો. તે પૂર્વાવલોકનો માટે અથવા જ્યારે તમને ગતિની જરૂર હોય ત્યારે આદર્શ છે. અનુમાન ખર્ચ ઉમેર્યા વિના.

મોડેલ (પિક્સેલ) સાથે ઉચ્ચ કક્ષાનું

લોડ અપસ્કેલ મોડેલ અને અનુરૂપ અપસ્કેલ નોડનો ઉપયોગ કરો, યોગ્ય મોડેલ પસંદ કરો (દા.ત., વાસ્તવિક અથવા એનાઇમ) અને ×2 અથવા ×4 પસંદ કરો. વિશિષ્ટ મોડેલો ક્લાસિક અલ્ગોરિધમ્સ કરતાં રૂપરેખા અને શાર્પનેસને વધુ સારી રીતે પુનઃપ્રાપ્ત કરે છે.

સુષુપ્તમાં ઉચ્ચ સ્તરીય

પ્રોમ્પ્ટ સાથે સુસંગત વિગતો ઉમેરવા માટે KSampler સાથે latent અને resample ને સ્કેલ કરો. તે ધીમું છે, પરંતુ ખાસ કરીને જ્યારે તમે રિઝોલ્યુશન અને વિઝ્યુઅલ જટિલતા મેળવવા માંગતા હો ત્યારે ઉપયોગી છે..

કંટ્રોલનેટ: એડવાન્સ્ડ સ્ટ્રક્ચરલ ગાઇડ

કંટ્રોલનેટ તમને રચનાને માર્ગદર્શન આપવા માટે સંદર્ભ નકશા (ધાર, પોઝ, ઊંડાઈ, વિભાજન) દાખલ કરવાની મંજૂરી આપે છે. સ્ટેબલ ડિફ્યુઝન સાથે મળીને, તે તમને સ્ટ્રક્ચર પર સારું નિયંત્રણ આપે છે. મોડેલની સર્જનાત્મકતાને બલિદાન આપ્યા વિના.

ComfyUI માં, એકીકરણ મોડ્યુલર છે: તમે ઇચ્છિત નકશો લોડ કરો છો, તેને ControlNet બ્લોક સાથે કનેક્ટ કરો છો અને તેને સેમ્પલર સાથે લિંક કરો છો. તમારી શૈલી અને હેતુને અનુરૂપ કયું નિયંત્રક છે તે જોવા માટે વિવિધ નિયંત્રકો અજમાવી જુઓ..

ComfyUI એડમિનિસ્ટ્રેટર: ટર્મિનલલેસ કસ્ટમ નોડ્સ

મેનેજર તમને ઇન્ટરફેસમાંથી કસ્ટમ નોડ્સ ઇન્સ્ટોલ અને અપડેટ કરવાની મંજૂરી આપે છે. તમને તે કતાર મેનૂમાં મળશે. તમારા નોડ ઇકોસિસ્ટમને અદ્યતન રાખવાનો આ સૌથી સરળ રસ્તો છે..

ખૂટતા નોડ્સ ઇન્સ્ટોલ કરો

જો કોઈ વર્કફ્લો તમને ગુમ થયેલ નોડ્સ વિશે ચેતવણી આપે છે, તો મેનેજર ખોલો, ઇન્સ્ટોલ મિસિંગ પર ક્લિક કરો, ComfyUI ફરીથી શરૂ કરો અને તમારા બ્રાઉઝરને અપડેટ કરો. આ બે ક્લિક્સમાં મોટાભાગની નિર્ભરતાઓને ઉકેલે છે..

કસ્ટમ નોડ્સ અપડેટ કરો

મેનેજરમાંથી, અપડેટ્સ તપાસો, તેમને ઇન્સ્ટોલ કરો અને દરેક ઉપલબ્ધ પેકેજ પર અપડેટ બટન પર ક્લિક કરો. ફેરફારો લાગુ કરવા માટે ComfyUI પુનઃપ્રારંભ કરો. અને અસંગતતાઓ ટાળો.

ફ્લોમાં નોડ્સ લોડ કરો

નોડ ફાઇન્ડર ખોલવા માટે ખાલી જગ્યા પર ડબલ-ક્લિક કરો અને તમને જોઈતા નોડનું નામ લખો. આ રીતે તમે તમારા આકૃતિઓમાં ઝડપથી નવા ટુકડાઓ દાખલ કરો છો.

એમ્બેડિંગ્સ (ટેક્સ્ટ ઇન્વર્ઝન)

એમ્બેડિંગ્સ કીવર્ડ embedding:name નો ઉપયોગ કરીને તમારા પ્રોમ્પ્ટ્સમાં તાલીમ પામેલા ખ્યાલો અથવા શૈલીઓ દાખલ કરે છે. ફાઇલોને મોડેલ્સ/એમ્બેડિંગ્સ ફોલ્ડરમાં મૂકો જેથી ComfyUI તેમને શોધી શકે..

જો તમે કસ્ટમ સ્ક્રિપ્ટ્સ પેકેજ ઇન્સ્ટોલ કરો છો, તો તમારી પાસે autocomplete: "embedding:" લખવાનું શરૂ કરો અને તમને ઉપલબ્ધ યાદી દેખાશે. આ ઘણા બધા ટેમ્પ્લેટ્સનું સંચાલન કરતી વખતે પુનરાવૃત્તિને ખૂબ ઝડપી બનાવે છે..

તમે તેમનું વજન પણ કરી શકો છો, ઉદાહરણ તરીકે (એમ્બેડિંગ: નામ: 1.2) જેથી 20% મજબૂત બને. સામાન્ય પ્રોમ્પ્ટ ટર્મ્સ સાથે વજનને સમાયોજિત કરો. શૈલી અને સામગ્રીનું સંતુલન જાળવવા માટે.

LoRA: VAE ને સ્પર્શ કર્યા વિના શૈલીને અપનાવે છે

LoRA, VAE માં ફેરફાર કર્યા વિના, ચેકપોઇન્ટના MODEL અને CLIP ઘટકોમાં ફેરફાર કરે છે. તેનો ઉપયોગ ચોક્કસ શૈલીઓ, પાત્રો અથવા વસ્તુઓને ઇન્જેક્ટ કરવા માટે થાય છે. હળવા અને શેર કરવામાં સરળ ફાઇલો સાથે.

મૂળભૂત પ્રવાહ: તમારા બેઝ ચેકપોઇન્ટ પસંદ કરો, એક અથવા વધુ LoRA ઉમેરો અને જનરેટ કરો. તમે સૌંદર્ય શાસ્ત્ર અને અસરોને જોડવા માટે LoRA ને સ્ટેક કરી શકો છો.જો કાર્યપ્રણાલી પરવાનગી આપે તો તેમની તીવ્રતાને સમાયોજિત કરવી.

શોર્ટકટ્સ, યુક્તિઓ અને એમ્બેડેડ વર્કફ્લો

ઉલ્લેખિત શોર્ટકટ ઉપરાંત, બે ખૂબ જ વ્યવહારુ ટિપ્સ છે: સમગ્ર સાંકળને ફરીથી ગણતરી કરવાનું ટાળવા માટે દૂરના નોડ્સને સમાયોજિત કરતી વખતે સીડને ઠીક કરો, અને એકસાથે બહુવિધ નોડ્સ ખસેડવા માટે જૂથોનો ઉપયોગ કરો. Ctrl+drag વડે તમે બહુવિધ વસ્તુઓ પસંદ કરી શકો છો અને Shift વડે જૂથને ખસેડી શકો છો..

બીજી મુખ્ય વિશેષતા: ComfyUI તે જનરેટ કરેલા PNG ના મેટાડેટામાં વર્કફ્લો સાચવે છે. PNG ને કેનવાસ પર ખેંચીને એક ક્લિકથી આખો ડાયાગ્રામ મેળવી શકાય છે.આ પરિણામો શેર કરવાનું અને પુનઃઉત્પાદન કરવાનું સરળ બનાવે છે.

ComfyUI ઓનલાઈન: ઇન્સ્ટોલ કર્યા વિના બનાવો

જો તમે કંઈપણ ઇન્સ્ટોલ કરવા માંગતા ન હોવ, તો ComfyUI પૂર્વ-ગોઠવેલી ક્લાઉડ સેવાઓ, સેંકડો નોડ્સ અને લોકપ્રિય મોડેલો ઉપલબ્ધ છે. તે તમારા પીસીને સ્પર્શ કર્યા વિના SDXL, ControlNet, અથવા જટિલ વર્કફ્લોનું પરીક્ષણ કરવા માટે આદર્શ છે., અને ઘણામાં તૈયાર વર્કફ્લોની ગેલેરીઓનો સમાવેશ થાય છે.

શરૂઆતથી વિડિઓ સુધી: ComfyUI માં Wan 2.1

કેટલાક કસ્ટમ નોડ્સ તમને ટેક્સ્ટમાંથી વિડિઓ બનાવવા, છબીને ક્રમમાં રૂપાંતરિત કરવા અથવા હાલની ક્લિપને સંપાદિત કરવાની મંજૂરી આપે છે. Wan 2.1 પ્રકારના મોડેલ્સ સાથે તમે ટેક્સ્ટ-ટુ-વિડિઓ, ઇમેજ-ટુ-વિડિઓ અને વિડિઓ-ટુ-વિડિઓ પાઇપલાઇન્સ સેટ કરી શકો છો. સીધા ComfyUI માં.

જરૂરી નોડ્સ ઇન્સ્ટોલ કરો (એડમિનિસ્ટ્રેટર દ્વારા અથવા મેન્યુઅલી), અનુરૂપ મોડેલ ડાઉનલોડ કરો અને ઉદાહરણ ફ્લોને અનુસરો: પ્રોમ્પ્ટ અને ગતિ પરિમાણોને એન્કોડ કરો, ફ્રેમ-બાય-ફ્રેમ લેટન્સી જનરેટ કરો અને પછી ફ્રેમ્સ અથવા વિડિઓ કન્ટેનરમાં ડીકોડ કરો. યાદ રાખો કે સમય અને VRAM ની કિંમત રિઝોલ્યુશન અને અવધિ સાથે વધે છે..

CPU વિરુદ્ધ GPU: કયા પ્રદર્શનની અપેક્ષા રાખવી

તે CPU નો ઉપયોગ કરીને જનરેટ કરી શકાય છે, પરંતુ ગતિની દ્રષ્ટિએ તે આદર્શ નથી. વાસ્તવિક દુનિયાના પરીક્ષણોમાં, એક શક્તિશાળી CPU પ્રતિ છબી માટે ઘણા મિનિટ લઈ શકે છે, જ્યારે યોગ્ય GPU સાથે પ્રક્રિયા થોડીક સેકન્ડોમાં ઘટી જાય છે. જો તમારી પાસે સુસંગત GPU હોય, તો પ્રદર્શનને ઝડપથી વધારવા માટે તેનો ઉપયોગ કરો..

CPU પર, કદ, પગલાં અને નોડ જટિલતા ઘટાડો; GPU પર, તમારા VRAM અનુસાર બેચ અને રિઝોલ્યુશનને સમાયોજિત કરો. અવરોધો અને અણધાર્યા બંધ ટાળવા માટે વપરાશ પર નજર રાખો.

કસ્ટમ નોડ્સ: મેન્યુઅલ ઇન્સ્ટોલેશન અને શ્રેષ્ઠ પ્રથાઓ

જો તમને ક્લાસિક પદ્ધતિ પસંદ હોય, તો તમે git નો ઉપયોગ કરીને custom_nodes ફોલ્ડરમાં રિપોઝીટરીઝ ક્લોન કરી શકો છો અને પછી રીબૂટ કરી શકો છો. આ પદ્ધતિ તમને આવૃત્તિઓ અને શાખાઓ પર સારું નિયંત્રણ આપે છે.જ્યારે તમને ચોક્કસ કાર્યોની જરૂર હોય ત્યારે ઉપયોગી.

નિયમિત અપડેટ્સ અને સુસંગતતા નોંધો સાથે તમારા નોડ્સને વ્યવસ્થિત રાખો. એકસાથે ઘણા બધા પ્રાયોગિક સંસ્કરણોનું મિશ્રણ કરવાનું ટાળો. જેથી એવી ભૂલો ન થાય જે શોધી શકાતી નથી.

લાક્ષણિક મુશ્કેલીનિવારણ

જો "ઇન્સ્ટોલ મિસિંગ નોડ્સ" થી સમય બચ્યો નથી, તો ચોક્કસ ભૂલ માટે કન્સોલ/લોગ તપાસો: ડિપેન્ડન્સી, પાથ અથવા વર્ઝન. તપાસો કે પહોળાઈ અને ઊંચાઈ 8 ના ગુણાંકમાં છે અને ટેમ્પ્લેટ્સ યોગ્ય ફોલ્ડરમાં છે..

જ્યારે વર્કફ્લો મોડેલ પસંદગી પર પ્રતિક્રિયા આપવામાં નિષ્ફળ જાય છે, ત્યારે માન્ય ચેકપોઇન્ટ લોડ કરવાની ફરજ પાડવાથી સામાન્ય રીતે ગ્રાફ પુનઃસ્થાપિત થાય છે. જો અપડેટ કર્યા પછી નોડ તૂટી જાય, તો તે પેકેજને અક્ષમ કરવાનો અથવા સ્થિર સંસ્કરણ પર પાછા ફરવાનો પ્રયાસ કરો..

સ્થિર બીજ, સમાયોજિત કદ અને વાજબી સંકેતો ડિબગીંગને સરળ બનાવે છે. જો ખૂબ જ ફેરફાર કર્યા પછી પરિણામ ખરાબ થાય, તો મૂળભૂત પ્રીસેટ પર પાછા ફરો અને એક પછી એક ફેરફારો ફરીથી દાખલ કરો..

વધારાની મદદ માટે, /r/StableDiffusion જેવા સમુદાયો ખૂબ જ સક્રિય છે અને ઘણીવાર દુર્લભ ભૂલોને ઉકેલે છે. લોગ, ગ્રાફ કેપ્ચર અને નોડ વર્ઝન શેર કરવાથી સપોર્ટ ઝડપી બને છે.

ઉપરોક્ત બધું તમને સંપૂર્ણ નકશો આપે છે: તમે જાણો છો કે દરેક નોડ શું છે, તેઓ કેવી રીતે જોડાય છે, મોડેલો ક્યાં મૂકવા અને કતારને સરળતાથી આગળ વધારવા માટે શું સ્પર્શ કરવો. ટેક્સ્ટ-ટુ-ઇમેજ વર્કફ્લો, i2i, SDXL, ઇન/આઉટપેઇન્ટિંગ, અપસ્કેલિંગ, કંટ્રોલનેટ, એમ્બેડિંગ્સ અને LoRA, તેમજ WAN 2.1 સાથે વિડિઓ સાથે, તમારી પાસે ખૂબ જ ગંભીર પ્રોડક્શન કીટ છે. તમારી સાથે વિકાસ કરવા તૈયાર. વધુ માહિતી માટે, કૃપા કરીને જુઓ ComfyUI ની સત્તાવાર વેબસાઇટ.