Panduan ComfyUI Terbaik untuk Pemula

¿Panduan ComfyUI terbaik untuk pemula? Jika Anda mengambil langkah pertama dengan ComfyUI dan kewalahan dengan semua node, kotak, dan kabel, jangan khawatir: di sini Anda akan menemukan panduan nyata, yang dimulai dari awal dan tidak melewatkan apa pun yang penting. Tujuannya adalah agar Anda memahami fungsi setiap bagian, bagaimana bagian-bagian itu saling terkait, dan cara mengatasi kesalahan umum. yang membuat frustrasi ketika Anda mencoba belajar hanya dengan bereksperimen.

Selain mencakup alur kerja teks-ke-gambar, gambar-ke-gambar, inpainting, outpainting, SDXL, upscaling, ControlNet, embedding, dan LoRA klasik, kami juga akan mengintegrasikan instalasi, konfigurasi, manajemen node kustom dengan AdministratorPintasan dan bagian praktis dengan rekomendasi performa nyata untuk CPU dan GPU. Dan ya, kami juga akan membahas... Cara bekerja dengan video menggunakan model tipe Wan 2.1 (teks ke video, gambar ke video, dan video ke video) dalam ekosistem ComfyUI.

Apa itu ComfyUI dan bagaimana membandingkannya dengan GUI lainnya?

ComfyUI adalah antarmuka visual berbasis node yang dibangun di atas Difusi Stabil yang memungkinkan Anda mengatur alur kerja dengan menghubungkan blok fungsional. Setiap node melakukan tugas tertentu (memuat model, mengkodekan teks, mengambil sampel, mendekode) dan ujung-ujungnya menghubungkan pintu masuk dan keluarnya, seolah-olah Anda sedang menyusun resep visual.

Dibandingkan dengan AUTOMATIC1111, ComfyUI menonjol karena Ringan, fleksibel, transparan, dan sangat mudah dibagikan (Setiap berkas alur kerja dapat direproduksi). Kelemahannya adalah antarmukanya dapat bervariasi tergantung pada pembuat alur kerja, dan untuk pengguna biasa, Jika terlalu detail mungkin tampak berlebihan..

Kurva pembelajaran menjadi lebih lancar jika Anda memahami "mengapa" di balik simpul tersebut. Anggap ComfyUI sebagai dasbor tempat Anda melihat jalur gambar lengkap: dari teks awal dan noise dalam bentuk laten, hingga decoding akhir ke piksel.

Instalasi dari awal: cepat dan tanpa repot

Cara paling langsung adalah mengunduh paket resmi untuk sistem Anda, mengekstraknya, dan menjalankannya. Anda tidak perlu menginstal Python secara terpisah karena sudah tertanam., yang sangat mengurangi gesekan awal.

Langkah-langkah dasar: Unduh file terkompresi, ekstrak zipnya (misalnya, dengan 7-Zip) dan jalankan peluncur yang sesuai untuk Anda. Jika Anda tidak memiliki GPU atau kartu grafis Anda tidak kompatibel, gunakan CPU yang dapat dieksekusi.Memang butuh waktu lebih lama, tapi berhasil.

Untuk memulai semuanya, letakkan setidaknya satu model di folder titik pemeriksaan. Anda bisa mendapatkannya dari repositori seperti Hugging Face atau Civitai dan menempatkannya di jalur model ComfyUI.

Jika Anda sudah memiliki pustaka model di folder lain, edit file jalur tambahan (extra_model_paths.yaml) dengan menghapus "example" dari nama dan menambahkan lokasi Anda. Mulai ulang ComfyUI sehingga mendeteksi direktori baru.

Kontrol dasar dan elemen antarmuka

Pada kanvas, zoom dikontrol dengan roda mouse atau gerakan mencubit, dan Anda menggulir dengan menyeret menggunakan tombol kiri. Untuk menghubungkan node, seret dari konektor keluaran ke konektor masukan., dan lepaskan untuk membuat tepian.

ComfyUI mengelola antrean eksekusi: konfigurasikan alur kerja Anda dan tekan tombol antrean. Anda dapat memeriksa status dari tampilan antrean untuk melihat apa yang sedang berjalan. atau apa yang dia harapkan.

Pintasan yang berguna: Ctrl+C/Ctrl+V untuk menyalin/menempel node, Ctrl+Shift+V untuk menempel sambil mempertahankan entri, Ctrl+Enter untuk memasukkan antrean, Ctrl+M untuk menonaktifkan node. Klik titik di sudut kiri atas untuk memperkecil node dan membersihkan kanvas.

Dari teks ke gambar: aliran penting

Alur minimum meliputi pemuatan titik pemeriksaan, pengodean perintah positif dan negatif dengan CLIP, pembuatan citra laten kosong, pengambilan sampel dengan KSampler, dan pengodean ke piksel dengan VAE. Tekan tombol antrian dan Anda akan mendapatkan gambar pertama Anda.

Pilih model di Load Checkpoint

Node Load Checkpoint mengembalikan tiga komponen: MODEL (prediktor derau), CLIP (pengode teks), dan VAE (pengode/dekoder gambar). MODEL menuju KSampler, CLIP ke node teks, dan VAE ke dekoder..

Prompt positif dan negatif dengan CLIP Text Encode

Masukkan perintah positif Anda di atas dan perintah negatif Anda di bawah; keduanya dikodekan sebagai embedding. Anda dapat memberi bobot pada kata dengan sintaks (kata:1.2) atau (kata:0.8) untuk memperkuat atau melembutkan istilah tertentu.

Rongga laten dan ukuran optimal

Gambar Laten Kosong mendefinisikan kanvas dalam ruang laten. Untuk SD 1.5, direkomendasikan 512×512 atau 768×768; untuk SDXL, 1024×1024.Lebar dan tinggi harus kelipatan 8 untuk menghindari kesalahan dan menghormati arsitektur.

VAE: dari laten ke piksel

VAE mengompresi gambar menjadi nilai laten dan merekonstruksinya menjadi piksel. Dalam konversi teks ke gambar, VAE biasanya hanya digunakan di bagian akhir untuk mendekode nilai laten. Kompresi mempercepat proses tetapi dapat menimbulkan kerugian kecilSebagai imbalannya, ia menawarkan kontrol yang baik dalam ruang laten.

KSampler dan parameter utama

KSampler menerapkan difusi terbalik untuk menghilangkan derau sesuai dengan panduan penanaman. Benih, langkah, sampler, penjadwal dan denoise Ini adalah tombol-tombol utama. Semakin banyak langkah biasanya memberikan detail yang lebih baik, dan denoise=1 akan sepenuhnya mengubah noise awal.

Gambar demi gambar: ulangi dengan panduan

Aliran i2i dimulai dengan gambar masukan ditambah perintah Anda; denoise mengontrol seberapa jauh penyimpangannya dari aslinya. Dengan denoise rendah, Anda memperoleh variasi halus; dengan denoise tinggi, transformasi mendalam..

Urutan tipikal: pilih titik pemeriksaan, muat gambar Anda sebagai masukan, sesuaikan perintah, tentukan denoise dalam KSampler dan masukkan antrean. Ideal untuk meningkatkan komposisi atau memindahkan gaya tanpa memulai dari awal..

SDXL di ComfyUI

ComfyUI menawarkan dukungan awal untuk SDXL berkat desain modularnya. Cukup gunakan alur yang kompatibel dengan SDXL, periksa perintahnya, dan jalankan. Ingat: ukuran asli yang lebih besar memerlukan lebih banyak VRAM dan waktu pemrosesan.Namun lompatan kualitatif dalam detail menebusnya.

Inpainting: edit hanya apa yang Anda minati

Jika Anda ingin memodifikasi area tertentu pada gambar, inpainting adalah alat yang tepat. Muat gambar, buka editor mask, lukis bagian yang ingin Anda buat ulang, lalu simpan ke node yang sesuai. Tentukan perintah Anda untuk memandu pengeditan dan menyesuaikan denoise (misalnya, 0.6).

Jika Anda menggunakan model standar, ia bekerja dengan VAE Encode dan Set Noise Latent Mask. Untuk model inpainting khusus, ganti node tersebut dengan VAE Encode (Inpaint), yang dioptimalkan untuk tugas itu.

Outpainting: memperbesar tepian kanvas

Untuk memperluas gambar melampaui batasnya, tambahkan simpul bantalan untuk pengecatan luar dan konfigurasikan seberapa besar setiap sisinya berkembang. Parameter bulu menghaluskan transisi antara asli dan ekstensi.

Dalam alur outpainting, sesuaikan VAE Encode (untuk Inpainting) dan parameter grow_mask_by. Nilai lebih tinggi dari 10 biasanya menawarkan integrasi yang lebih alami di area yang diperluas.

Peningkatan di ComfyUI: piksel vs laten

Ada dua cara: peningkatan skala piksel (cepat, tanpa menambahkan informasi baru) dan peningkatan skala laten, juga disebut Perbaikan Laten Resolusi Tinggi, yang menafsirkan ulang detail saat penskalaan. Yang pertama cepat; yang kedua memperkaya tekstur tetapi bisa menyimpang.

Peningkatan skala berbasis algoritma (piksel)

Dengan node penskalaan ulang, Anda dapat memilih metode bikubik, bilinear, atau terdekat-tepat dan faktor skala. Ideal untuk pratinjau atau saat Anda membutuhkan kecepatan. tanpa menambahkan biaya inferensi.

Tingkatkan dengan model (piksel)

Gunakan Load Upscale Model dan node upscale yang sesuai, pilih model yang sesuai (misalnya, realistis atau anime) dan pilih ×2 atau ×4. Model khusus memulihkan kontur dan ketajaman lebih baik daripada algoritma klasik.

Mewah dalam laten

Skalakan laten dan ambil sampel ulang dengan KSampler untuk menambahkan detail yang konsisten dengan perintah. Memang lebih lambat, tetapi sangat berguna ketika Anda ingin mendapatkan resolusi dan kompleksitas visual..

ControlNet: Panduan Struktural Lanjutan

ControlNet memungkinkan Anda menyuntikkan peta referensi (tepi, pose, kedalaman, segmentasi) untuk memandu komposisi. Dikombinasikan dengan Difusi Stabil, memberikan Anda kontrol yang baik atas strukturnya tanpa mengorbankan kreativitas model.

Di ComfyUI, integrasi bersifat modular: Anda memuat peta yang diinginkan, menghubungkannya ke blok ControlNet, dan menautkannya ke sampler. Cobalah berbagai pengontrol untuk melihat mana yang sesuai dengan gaya dan tujuan Anda..

Administrator ComfyUI: Node Kustom Tanpa Terminal

Manajer memungkinkan Anda memasang dan memperbarui node kustom dari antarmuka. Anda dapat menemukannya di menu antrean. Ini adalah cara paling sederhana untuk menjaga ekosistem node Anda tetap mutakhir.

Instal node yang hilang

Jika alur kerja memberi tahu Anda tentang node yang hilang, buka Manajer, klik Instal yang Hilang, mulai ulang ComfyUI, dan perbarui peramban Anda. Ini menyelesaikan sebagian besar ketergantungan dalam beberapa klik..

Perbarui node kustom

Dari Manajer, periksa pembaruan, instal pembaruan, dan klik tombol perbarui pada setiap paket yang tersedia. Mulai ulang ComfyUI untuk menerapkan perubahan. dan menghindari ketidakkonsistenan.

Muat node ke dalam aliran

Klik dua kali pada area kosong untuk membuka pencari node dan ketik nama node yang Anda perlukan. Beginilah cara Anda dengan cepat memasukkan bagian baru ke dalam diagram Anda.

Penanaman (inversi teks)

Embedding menyuntikkan konsep atau gaya terlatih ke dalam perintah Anda menggunakan kata kunci embedding:nama. Letakkan berkas dalam folder models/embeddings sehingga ComfyUI dapat mendeteksinya..

Jika Anda menginstal paket skrip khusus, Anda akan memiliki pelengkapan otomatis: mulai ketik "embedding:" dan Anda akan melihat daftar yang tersedia. Ini sangat mempercepat iterasi saat mengelola banyak templat..

Anda juga dapat memberi bobot pada mereka, misalnya (embedding:Name:1.2) untuk memperkuatnya sebesar 20%. Sesuaikan berat seperti yang Anda lakukan dengan istilah prompt normal untuk menyeimbangkan gaya dan konten.

LoRA: menyesuaikan gaya tanpa menyentuh VAE

LoRA memodifikasi komponen MODEL dan CLIP dari titik pemeriksaan, tanpa mengubah VAE. Mereka digunakan untuk menyuntikkan gaya, karakter, atau objek tertentu dengan file yang ringan dan mudah dibagikan.

Alur dasar: Pilih titik pemeriksaan dasar Anda, tambahkan satu atau lebih LoRA, lalu buat. Anda dapat menumpuk LoRA untuk menggabungkan estetika dan efek.menyesuaikan intensitasnya jika alur kerja mengizinkannya.

Pintasan, trik, dan alur kerja tertanam

Selain pintasan yang disebutkan, ada dua kiat yang sangat praktis: perbaiki benih saat menyesuaikan simpul yang jauh untuk menghindari penghitungan ulang seluruh rantai, dan gunakan grup untuk memindahkan beberapa simpul sekaligus. Dengan Ctrl+drag Anda dapat memilih beberapa item dan dengan Shift memindahkan grup..

Fitur utama lainnya: ComfyUI menyimpan alur kerja dalam metadata PNG yang dihasilkannya. Menyeret PNG ke kanvas akan mengambil seluruh diagram dengan satu klikHal ini memudahkan untuk berbagi dan mereproduksi hasil.

ComfyUI online: buat tanpa menginstal

Jika Anda tidak ingin menginstal apa pun, ada layanan cloud dengan ComfyUI yang telah dikonfigurasikan sebelumnya, ratusan node, dan model yang populer. Mereka ideal untuk menguji SDXL, ControlNet, atau alur kerja yang kompleks tanpa menyentuh PC Anda., dan banyak yang menyertakan galeri alur kerja yang sudah jadi.

Dari awal hingga video: Wan 2.1 di ComfyUI

Beberapa node khusus memungkinkan Anda membuat video dari teks, mengubah gambar menjadi urutan, atau mengedit klip yang ada. Dengan model tipe Wan 2.1 Anda dapat mengatur jalur teks-ke-video, gambar-ke-video, dan video-ke-video langsung di ComfyUI.

Instal node yang diperlukan (melalui Administrator atau secara manual), unduh model yang sesuai dan ikuti alur contoh: enkode parameter prompt dan gerakan, hasilkan latensi bingkai demi bingkai, lalu dekode menjadi bingkai atau wadah video. Ingat bahwa biaya waktu dan VRAM meningkat seiring dengan resolusi dan durasi.

CPU vs GPU: Performa apa yang diharapkan?

Proses ini dapat dihasilkan menggunakan CPU, tetapi kecepatannya kurang ideal. Dalam pengujian di dunia nyata, CPU yang kuat dapat membutuhkan waktu beberapa menit per gambar, sementara dengan GPU yang sesuai, prosesnya hanya membutuhkan beberapa detik. Jika Anda memiliki GPU yang kompatibel, gunakan untuk mempercepat kinerja secara drastis..

Pada CPU, kurangi ukuran, langkah, dan kompleksitas node; pada GPU, sesuaikan batch dan resolusi sesuai dengan VRAM Anda. Pantau konsumsi untuk menghindari kemacetan dan penutupan yang tidak terduga.

Node khusus: instalasi manual dan praktik terbaik

Jika Anda lebih suka metode klasik, Anda dapat mengkloning repositori di folder custom_nodes menggunakan git lalu reboot. Metode ini memberi Anda kendali penuh atas versi dan cabang.berguna saat Anda memerlukan fungsi tertentu.

Jaga agar node Anda tetap teratur, dengan pembaruan rutin dan catatan kompatibilitas. Hindari mencampur terlalu banyak versi eksperimental sekaligus. untuk menghindari terjadinya kesalahan yang sulit dilacak.

Pemecahan masalah umum

Jika "instal node yang hilang" tidak membantu, periksa konsol/log untuk mengetahui kesalahan sebenarnya: dependensi, jalur, atau versi. Periksa apakah lebar dan tinggi merupakan kelipatan 8 dan templat berada di folder yang benar..

Ketika alur kerja gagal bereaksi terhadap pemilihan model, pemaksaan pemuatan titik pemeriksaan yang valid biasanya akan memulihkan grafik. Jika suatu node rusak setelah diperbarui, coba nonaktifkan paket tersebut atau kembalikan ke versi stabil..

Benih yang tetap, ukuran yang disesuaikan, dan perintah yang masuk akal membuat penelusuran kesalahan menjadi lebih mudah. Jika hasilnya menurun setelah terlalu banyak mengutak-atik, kembali ke pengaturan dasar dan lakukan perubahan satu per satu..

Untuk bantuan tambahan, komunitas seperti /r/StableDiffusion sangat aktif dan sering mengatasi bug langka. Berbagi log, tangkapan grafik, dan versi node mempercepat dukungan.

Semua hal di atas memberi Anda peta yang lengkap: Anda tahu apa setiap node, bagaimana mereka terhubung, di mana menempatkan model, dan apa yang harus disentuh agar antrean tetap bergerak lancar. Dengan alur kerja teks-ke-gambar, i2i, SDXL, in/outpainting, upscaling, ControlNet, embeddings, dan LoRA, ditambah video dengan WAN 2.1, Anda memiliki perangkat produksi yang sangat serius. Siap bertumbuh bersama Anda. Untuk informasi lebih lanjut, silakan lihat Situs web resmi ComfyUI.