დამწყებთათვის ComfyUI-ის საბოლოო სახელმძღვანელო

¿დამწყებთათვის ComfyUI-ის საუკეთესო სახელმძღვანელო? თუ ComfyUI-სთან პირველ ნაბიჯებს დგამთ და გადატვირთული ხართ ყველა კვანძით, ყუთითა და კაბელით, ნუ ღელავთ: აქ ნახავთ ნამდვილ სახელმძღვანელოს, რომელიც ნულიდან იწყება და არაფერს მნიშვნელოვანს არ გამოტოვებს. მიზანია, გაიგოთ, რას აკეთებს თითოეული ნაწილი, როგორ ჯდება ისინი ერთმანეთთან და როგორ მოაგვაროთ გავრცელებული შეცდომები. რაც იმედგაცრუებას იწვევს, როდესაც მხოლოდ ექსპერიმენტებით ცდილობ სწავლას.

კლასიკური ტექსტიდან გამოსახულებად და სურათიდან გამოსახულებად გარდაქმნის, ჩასადგმელად, გარეთ შეღებვის, SDXL-ის, მასშტაბირების, ControlNet-ის, ჩანერგვისა და LoRA სამუშაო პროცესების გარდა, ჩვენ ასევე ინტეგრირებას გავუკეთებთ ინსტალაციას, კონფიგურაციას, ადმინისტრატორთან ერთად მორგებული კვანძის მართვამალსახმობები და პრაქტიკული განყოფილება CPU-სა და GPU-ს რეალური მუშაობის რეკომენდაციებით. და დიახ, ჩვენ ასევე განვიხილავთ... როგორ ვიმუშაოთ ვიდეოსთან Wan 2.1 ტიპის მოდელების გამოყენებით (ტექსტიდან ვიდეოში, სურათიდან ვიდეოში და ვიდეოდან ვიდეოში) ComfyUI ეკოსისტემის ფარგლებში.

რა არის ComfyUI და რით განსხვავდება ის სხვა გრაფიკული ინტერფეისებისგან?

ComfyUI არის კვანძზე დაფუძნებული ვიზუალური ინტერფეისი, რომელიც აგებულია სტაბილური დიფუზია რაც საშუალებას გაძლევთ დააყენოთ სამუშაო პროცესები ფუნქციური ბლოკების დაკავშირებით. თითოეული კვანძი ასრულებს კონკრეტულ დავალებას (მოდელის ჩატვირთვა, ტექსტის კოდირება, ნიმუშის შერჩევა, დეკოდირება) და კიდეები მის შესასვლელებსა და გასასვლელებს აკავშირებს, თითქოს ვიზუალურ რეცეპტს აწყობთ.

AUTOMATIC1111-თან შედარებით, ComfyUI გამოირჩევა იმით, რომ მსუბუქი, მოქნილი, გამჭვირვალე და ძალიან მარტივი გასაზიარებელი (ყველა სამუშაო პროცესის ფაილი რეპროდუცირებადია). ნაკლი ის არის, რომ ინტერფეისი შეიძლება განსხვავდებოდეს სამუშაო პროცესის ავტორის მიხედვით და ჩვეულებრივი მომხმარებლებისთვის, ამდენი დეტალის განხილვა შეიძლება გადაჭარბებულად მოგეჩვენოთ..

სწავლის პროცესი გლუვდება, როდესაც კვანძების უკან მდგარ „რატომს“ გაიგებთ. წარმოიდგინეთ ComfyUI, როგორც დაფა, სადაც ხედავთ სურათის სრულ გზას.: საწყისი ტექსტიდან და ლატენტური ფორმით მყოფი ხმაურიდან, პიქსელებამდე საბოლოო დეკოდირებამდე.

ინსტალაცია ნულიდან: სწრაფი და უპრობლემო

ყველაზე პირდაპირი გზაა თქვენი სისტემისთვის ოფიციალური პაკეტის ჩამოტვირთვა, მისი გახსნა და გაშვება. Python-ის ცალკე ინსტალაცია არ გჭირდებათ, რადგან ის ჩაშენებულია., რაც მნიშვნელოვნად ამცირებს საწყის ხახუნს.

ძირითადი ნაბიჯები: ჩამოტვირთეთ შეკუმშული ფაილი, გახსენით იგი არქივში (მაგალითად, 7-Zip-ით) და გაუშვით თქვენთვის შესაფერისი გამშვები პროგრამა. თუ არ გაქვთ GPU ან თქვენი გრაფიკული ბარათი არ არის თავსებადი, გამოიყენეთ CPU-ს შესრულებადი ფაილი.უფრო მეტი დრო დასჭირდება, მაგრამ იმუშავებს.

ყველაფრის დასაწყებად, მოათავსეთ მინიმუმ ერთი მოდელი checkpoints საქაღალდეში. მათი მიღება შეგიძლიათ ისეთი საცავებიდან, როგორიცაა Hugging Face ან Civitai და მოათავსეთ ისინი ComfyUI მოდელის გზაზე.

თუ უკვე გაქვთ მოდელების ბიბლიოთეკა სხვა საქაღალდეებში, შეცვალეთ დამატებითი გზების ფაილი (extra_model_paths.yaml) სახელიდან „example“-ის ამოღებით და თქვენი მდებარეობების დამატებით. გადატვირთეთ ComfyUI, რათა მან აღმოაჩინოს ახალი დირექტორიები.

ძირითადი კონტროლი და ინტერფეისის ელემენტები

ტილოზე მასშტაბირება მაუსის ბორბლით ან თითის დაჭერით კონტროლდება, ხოლო გადახვევა მარცხენა ღილაკით გადათრევით შეგიძლიათ. კვანძების დასაკავშირებლად, გადაიტანეთ გამომავალი კონექტორიდან შემავალი კონექტორზე.და გაუშვით კიდის შესაქმნელად.

ComfyUI მართავს შესრულების რიგს: დააკონფიგურირეთ თქვენი სამუშაო პროცესი და დააჭირეთ რიგის ღილაკს. სტატუსის შემოწმება რიგის ხედიდან შეგიძლიათ, რათა ნახოთ, რა მუშაობს. ან რას ელის ის.

სასარგებლო მალსახმობები: Ctrl+C/Ctrl+V კვანძების კოპირება/ჩასმა, Ctrl+Shift+V ჩანაწერების შენარჩუნებით ჩასმა, Ctrl+Enter რიგში ჩასმა, Ctrl+M კვანძის დადუმებისთვის. დააწკაპუნეთ წერტილზე ზედა მარცხენა კუთხეში კვანძის მინიმიზაციისა და ტილოს გასასუფთავებლად.

ტექსტიდან სურათამდე: არსებითი ნაკადი

მინიმალური ნაკადი მოიცავს საკონტროლო წერტილის ჩატვირთვას, დადებითი და უარყოფითი სიგნალების CLIP-ით კოდირებას, ცარიელი ლატენტური გამოსახულების შექმნას, KSampler-ით სემპლინგს და VAE-ით პიქსელებად დეკოდირებას. დააჭირეთ რიგის ღილაკს და მიიღებთ თქვენს პირველ სურათს.

აირჩიეთ მოდელი Load Checkpoint-ში

Load Checkpoint კვანძი აბრუნებს სამ კომპონენტს: MODEL (ხმაურის პროგნოზირებადი), CLIP (ტექსტის კოდირება) და VAE (სურათის კოდირება/დეკოდერი). MODEL მიდის KSampler-ზე, CLIP - ტექსტურ კვანძებზე და VAE - დეკოდერზე..

დადებითი და უარყოფითი შენიშვნები CLIP ტექსტის კოდირებით

ზემოთ შეიყვანეთ თქვენი დადებითი მოთხოვნა, ხოლო ქვემოთ - უარყოფითი; ორივე კოდირებულია როგორც ჩანერგვები. შეგიძლიათ სიტყვებს მიანიჭოთ წონა სინტაქსის (word:1.2) ან (word:0.8) გამოყენებით. კონკრეტული ტერმინების გასაძლიერებლად ან შესამსუბუქებლად.

ფარული სიცარიელეები და ოპტიმალური ზომები

ცარიელი ლატენტური გამოსახულება განსაზღვრავს ტილოს ლატენტურ სივრცეში. SD 1.5-ისთვის რეკომენდებულია 512×512 ან 768×768; SDXL-ისთვის კი 1024×1024.სიგანე და სიმაღლე 8-ის ჯერადი უნდა იყოს შეცდომების თავიდან ასაცილებლად და არქიტექტურის პატივისცემის მიზნით.

VAE: ლატენტურიდან პიქსელებამდე

VAE იკუმშება სურათებს ლატენტურ მნიშვნელობებად და შემდეგ აღადგენს მათ პიქსელებად. ტექსტიდან სურათად გარდაქმნისას, ის, როგორც წესი, მხოლოდ ბოლოს გამოიყენება ლატენტური მნიშვნელობის გაშიფვრისთვის. შეკუმშვა აჩქარებს პროცესს, მაგრამ შეიძლება მცირე დანაკარგები გამოიწვიოსსამაგიეროდ, ის ლატენტურ სივრცეში დახვეწილ კონტროლს გვთავაზობს.

KSampler და ძირითადი პარამეტრები

KSampler იყენებს უკუდიფუზიას ხმაურის მოსაშორებლად, ჩასმის სახელმძღვანელოს შესაბამისად. დათესვა, ნაბიჯები, სემპლერი, დამგეგმავი და ხმაურის დეზინსექცია ესენია ძირითადი ციფერბლატები. მეტი ნაბიჯი, როგორც წესი, მეტ დეტალს იძლევა, ხოლო denoise=1 მთლიანად ცვლის საწყის ხმაურს.

სურათი სურათის მიხედვით: გაიმეორეთ სახელმძღვანელოს გამოყენებით

i2i ნაკადი იწყება შეყვანის სურათით და თქვენი მოთხოვნებით; ხმაურის დენოიზირება აკონტროლებს, თუ რამდენად გადახრილია ის ორიგინალისგან. დაბალი ხმაურის დენოიზირებისას თქვენ მიიღებთ დახვეწილ ვარიაციებს; მაღალის შემთხვევაში - ღრმა ტრანსფორმაციებს..

ტიპიური თანმიმდევრობა: საკონტროლო წერტილის არჩევა, სურათის ჩატვირთვა შეყვანის სახით, მოთხოვნების კორექტირება, KSampler-ში ხმაურის დეზოქსირაციის განსაზღვრა და რიგში დაყენება. ის იდეალურია კომპოზიციების გასაუმჯობესებლად ან სტილების მიგრაციისთვის ნულიდან დაწყების გარეშე..

SDXL ComfyUI-ზე

ComfyUI მოდულური დიზაინის წყალობით SDXL-ის ადრეულ მხარდაჭერას სთავაზობს. უბრალოდ გამოიყენეთ SDXL-თან თავსებადი ნაკადი, შეამოწმეთ მოთხოვნები და გაუშვით. გახსოვდეთ: უფრო დიდი ზომის ნატიური მეხსიერება მეტ VRAM-ს და დამუშავების დროს მოითხოვს.მაგრამ დეტალებში არსებული ხარისხობრივი ნახტომი ამას ანაზღაურებს.

Inpainting: რედაქტირება მხოლოდ ის, რაც გაინტერესებთ

როდესაც გსურთ სურათის კონკრეტული უბნების შეცვლა, გამოსაყენებელი ინსტრუმენტია inpainting. ჩატვირთეთ სურათი, გახსენით ნიღბის რედაქტორი, დახატეთ ის, რისი რეგენერაციაც გსურთ და შეინახეთ შესაბამის კვანძში. განსაზღვრეთ თქვენი მოთხოვნა რედაქტირების წარმართვისა და ხმაურის შემცირების რეგულირებისთვის (მაგალითად, 0.6).

თუ სტანდარტულ მოდელს იყენებთ, ის მუშაობს VAE Encode-თან და Set Noise Latent Mask-თან. სპეციალური inpainting მოდელებისთვის, შეცვალეთ ეს კვანძები VAE Encode-ით (Inpaint), რომელიც ოპტიმიზირებულია ამ ამოცანისთვის.

გარე შეღებვა: ტილოს კიდეების გაფართოება

სურათის საზღვრებს მიღმა გასაფართოებლად, დაამატეთ შევსების კვანძი გარე შეღებვისთვის და დააკონფიგურირეთ, თუ რამდენად გაიზრდება თითოეული მხარე. ბუმბულის პარამეტრი ასწორებს გადასვლას ორიგინალსა და გაფართოებას შორის.

გარე შეღებვის ნაკადებში, შეცვალეთ VAE Encode (ინპაიტინგისთვის) და grow_mask_by პარამეტრი. 10-ზე მაღალი მნიშვნელობა, როგორც წესი, უფრო ბუნებრივ ინტეგრაციებს გვთავაზობს გაფართოებულ ტერიტორიაზე.

ComfyUI-ის მაღალი ხარისხი: პიქსელი ლატენტურის წინააღმდეგ

არსებობს ორი გზა: პიქსელის მასშტაბირება (სწრაფი, ახალი ინფორმაციის დამატების გარეშე) და ლატენტური მასშტაბირება, რომელსაც ასევე უწოდებენ Hi-res Latent Fix-ს, რომელიც მასშტაბირებისას დეტალებს ხელახლა ინტერპრეტაციას უკეთებს. პირველი სწრაფია; მეორე ამდიდრებს ტექსტურებს, მაგრამ შეიძლება გადახრა გამოიწვიოს..

ალგორითმზე დაფუძნებული გაფართოება (პიქსელი)

მასშტაბირების კვანძის მეთოდით შეგიძლიათ აირჩიოთ ბიკუბური, ბილხაზოვანი ან უზუსტესი და მასშტაბის კოეფიციენტი. ეს იდეალურია წინასწარი გადახედვისთვის ან როდესაც სიჩქარე გჭირდებათ. გამოკვლევის ღირებულების დამატების გარეშე.

მოდელის (პიქსელის) გამოყენებით მაღალი ხარისხის

გამოიყენეთ Load Upscale Model და შესაბამისი upscale კვანძი, აირჩიეთ შესაფერისი მოდელი (მაგ., რეალისტური ან ანიმე) და აირჩიეთ ×2 ან ×4. სპეციალიზებული მოდელები კონტურებსა და სიმკვეთრეს კლასიკურ ალგორითმებთან შედარებით უკეთ აღადგენენ.

ლატენტურ ჯგუფში მაღალი ხარისხი

ლატენტური მონაცემების მასშტაბირება და ხელახლა ნიმუშის შექმნა KSampler-ით, რათა დაამატოთ დეტალები, რომლებიც შეესაბამება მოთხოვნას. ეს უფრო ნელია, მაგრამ განსაკუთრებით სასარგებლოა, როდესაც გსურთ გარჩევადობისა და ვიზუალური სირთულის გაზრდა..

ControlNet: გაფართოებული სტრუქტურული სახელმძღვანელო

ControlNet საშუალებას გაძლევთ, კომპოზიციის წარმართვის მიზნით, შეიტანოთ საცნობარო რუკები (კიდეები, პოზა, სიღრმე, სეგმენტაცია). სტაბილურ დიფუზიასთან ერთად, ის სტრუქტურაზე სრულყოფილ კონტროლს გაძლევთ. მოდელის კრეატიულობის შეწირვის გარეშე.

ComfyUI-ში ინტეგრაცია მოდულურია: თქვენ იტვირთავთ სასურველ რუკას, აკავშირებთ მას ControlNet ბლოკთან და შემდეგ აკავშირებთ მას სემპლერთან. სცადეთ სხვადასხვა კონტროლერები, რათა ნახოთ, რომელი შეესაბამება თქვენს სტილსა და დანიშნულებას..

ComfyUI ადმინისტრატორი: ტერმინალის გარეშე მორგებული კვანძები

მენეჯერი საშუალებას გაძლევთ დააინსტალიროთ და განაახლოთ მორგებული კვანძები ინტერფეისიდან. მას რიგის მენიუში იპოვით. ეს თქვენი კვანძების ეკოსისტემის განახლებული შენარჩუნების უმარტივესი გზაა.

დაკარგული კვანძების ინსტალაცია

თუ სამუშაო პროცესი გატყობინებთ დაკარგული კვანძების შესახებ, გახსენით მენეჯერი, დააწკაპუნეთ „დააინსტალირეთ დაკარგული კვანძები“, გადატვირთეთ ComfyUI და განაახლეთ თქვენი ბრაუზერი. ეს წყვეტს დამოკიდებულებების უმეტესობას რამდენიმე დაწკაპუნებით..

განაახლეთ მორგებული კვანძები

მენეჯერიდან შეამოწმეთ განახლებები, დააინსტალირეთ ისინი და დააჭირეთ განახლების ღილაკს თითოეულ ხელმისაწვდომ პაკეტზე. ცვლილებების ასამოქმედებლად გადატვირთეთ ComfyUI. და თავიდან აიცილოთ შეუსაბამობები.

კვანძების ჩატვირთვა ნაკადში

ორჯერ დააწკაპუნეთ ცარიელ ადგილას კვანძის მაძიებლის გასახსნელად და აკრიფეთ საჭირო კვანძის სახელი. ასე სწრაფად ჩასვამთ ახალ ნაწილებს თქვენს დიაგრამებში.

ჩაშენებები (ტექსტის ინვერსია)

Embeddings თქვენს მოთხოვნებში შეჰყავს გაწვრთნილი კონცეფციები ან სტილები embedding:name საკვანძო სიტყვის გამოყენებით. მოათავსეთ ფაილები models/embeddings საქაღალდეში, რათა ComfyUI-მ შეძლოს მათი აღმოჩენა..

თუ მორგებული სკრიპტების პაკეტს დააინსტალირებთ, ავტომატური შევსება გექნებათ: დაიწყეთ „embedding:“-ის აკრეფა და ნახავთ ხელმისაწვდომი სკრიპტების სიას. ეს მნიშვნელოვნად აჩქარებს იტერაციას მრავალი შაბლონის მართვისას..

ასევე შეგიძლიათ მათი წონა მიანიჭოთ, მაგალითად (embedding:Name:1.2) 20%-ით გასაძლიერებლად. წონა ისე დაარეგულირეთ, როგორც ჩვეულებრივი მოთხოვნის პირობებით მოიქცეოდით სტილისა და შინაარსის დაბალანსებისთვის.

LoRA: სტილს VAE-სთან შეხების გარეშე ადაპტირებს

LoRA ცვლის საკონტროლო წერტილის MODEL და CLIP კომპონენტებს VAE-ს შეცვლის გარეშე. ისინი გამოიყენება კონკრეტული სტილის, სიმბოლოების ან ობიექტების შესატანად მსუბუქი და ადვილად გასაზიარებელი ფაილებით.

ძირითადი ნაკადი: აირჩიეთ თქვენი საბაზისო საკონტროლო წერტილი, დაამატეთ ერთი ან მეტი LoRA და შექმენით. ესთეტიკისა და ეფექტების შესათავსებლად შეგიძლიათ LoRA-ს ერთმანეთში გადახლართოთ.მათი ინტენსივობის რეგულირება, თუ სამუშაო პროცესი ამის საშუალებას იძლევა.

მალსახმობები, ხრიკები და ჩაშენებული სამუშაო პროცესები

ნახსენები მალსახმობების გარდა, არსებობს ორი ძალიან პრაქტიკული რჩევა: შორეული კვანძების რეგულირებისას დააფიქსირეთ საწყისი წერტილი, რათა თავიდან აიცილოთ მთელი ჯაჭვის ხელახლა გამოთვლა და გამოიყენეთ ჯგუფები ერთდროულად რამდენიმე კვანძის გადასატანად. Ctrl+track-ით შეგიძლიათ აირჩიოთ რამდენიმე ელემენტი, ხოლო Shift-ით გადაიტანოთ ჯგუფი..

კიდევ ერთი მთავარი ფუნქცია: ComfyUI ინახავს სამუშაო პროცესს მის მიერ გენერირებული PNG-ის მეტამონაცემებში. PNG-ის ტილოზე გადათრევით, მთელი დიაგრამა ერთი დაწკაპუნებით გამოჩნდება.ეს აადვილებს შედეგების გაზიარებას და რეპროდუცირებას.

ComfyUI ონლაინ: შექმენით ინსტალაციის გარეშე

თუ არაფრის ინსტალაცია არ გსურთ, არსებობს ღრუბლოვანი სერვისები წინასწარ კონფიგურირებული ComfyUI-ით, ასობით კვანძი და პოპულარული მოდელები. ისინი იდეალურია SDXL, ControlNet ან რთული სამუშაო პროცესების ტესტირებისთვის კომპიუტერთან შეხების გარეშე.და ბევრი მათგანი მოიცავს მზა სამუშაო პროცესების გალერეებს.

ნულიდან ვიდეომდე: Wan 2.1 ComfyUI-ზე

ზოგიერთი მორგებული კვანძი საშუალებას გაძლევთ შექმნათ ვიდეო ტექსტიდან, გარდაქმნათ სურათი თანმიმდევრობად ან შეცვალოთ არსებული კლიპი. Wan 2.1 ტიპის მოდელებით შეგიძლიათ დააყენოთ ტექსტიდან ვიდეოში, სურათიდან ვიდეოში და ვიდეოდან ვიდეოში გადასვლის მილსადენები. პირდაპირ ComfyUI-ში.

დააინსტალირეთ საჭირო კვანძები (ადმინისტრატორის მეშვეობით ან ხელით), ჩამოტვირთეთ შესაბამისი მოდელი და მიჰყევით მაგალითის ნაკადს: დაშიფრეთ მოთხოვნისა და მოძრაობის პარამეტრები, გენერირეთ კადრი-კადრი შეყოვნება და შემდეგ გაშიფრეთ კადრებად ან ვიდეო კონტეინერად. გახსოვდეთ, რომ დროისა და VRAM-ის ღირებულება იზრდება გარჩევადობისა და ხანგრძლივობის მატებასთან ერთად..

CPU vs GPU: რა შესრულებას უნდა ველოდოთ

მისი გენერირება შესაძლებელია ცენტრალური პროცესორის (CPU) გამოყენებით, თუმცა სიჩქარის თვალსაზრისით ის იდეალური არ არის. რეალურ სამყაროში ჩატარებულ ტესტებში, ძლიერ CPU-ს შეუძლია თითო სურათის დამუშავებას რამდენიმე წუთი დასჭირდეს, ხოლო შესაფერისი GPU-ს შემთხვევაში პროცესი წამებამდე მცირდება. თუ თავსებადი გრაფიკული პროცესორი გაქვთ, გამოიყენეთ იგი მუშაობის მნიშვნელოვნად გასაზრდელად..

პროცესორზე შეამცირეთ ზომა, ნაბიჯები და კვანძის სირთულე; გრაფიკულ პროცესორზე კი დაარეგულირეთ პარტიული და გარჩევადობა თქვენი VRAM-ის მიხედვით. მოხმარების მონიტორინგი, რათა თავიდან აიცილოთ შეფერხებები და მოულოდნელი დახურვები.

მორგებული კვანძები: ხელით ინსტალაცია და საუკეთესო პრაქტიკები

თუ კლასიკურ მეთოდს ანიჭებთ უპირატესობას, შეგიძლიათ custom_nodes საქაღალდეში რეპოზიტორების კლონირება git-ის გამოყენებით და შემდეგ გადატვირთვა. ეს მეთოდი გაძლევთ ვერსიებსა და განშტოებებზე სრულყოფილ კონტროლს.სასარგებლოა, როდესაც გჭირდებათ კონკრეტული ფუნქციები.

შეინარჩუნეთ თქვენი კვანძები ორგანიზებულად, რეგულარული განახლებებითა და თავსებადობის შენიშვნებით. მოერიდეთ ერთდროულად ძალიან ბევრი ექსპერიმენტული ვერსიის შერევას. რათა თავიდან იქნას აცილებული შეცდომები, რომელთა აღმოჩენაც ძნელია.

ტიპიური პრობლემის გადაჭრა

თუ „დაკარგული კვანძების ინსტალაციის“ ფუნქციამ პრობლემა ვერ გადაარჩინა, შეამოწმეთ კონსოლი/ჟურნალი ზუსტი შეცდომისთვის: დამოკიდებულებები, გზები ან ვერსიები. შეამოწმეთ, რომ სიგანე და სიმაღლე 8-ის ჯერადია და შაბლონები სწორ საქაღალდეებშია..

როდესაც სამუშაო პროცესი ვერ რეაგირებს მოდელის შერჩევაზე, ვალიდური საკონტროლო წერტილის იძულებითი ჩატვირთვა, როგორც წესი, აღადგენს გრაფიკს. თუ განახლების შემდეგ კვანძი გაფუჭდება, სცადეთ ამ პაკეტის გამორთვა ან სტაბილურ ვერსიაზე დაბრუნება..

ფიქსირებული „თესლები“, კორექტირებული ზომები და გონივრული მოთხოვნები გამართვას აადვილებს. თუ შედეგი ზედმეტი რედაქტირების შემდეგ გაუარესდება, დაუბრუნდით ძირითად წინასწარ დაყენებულ პარამეტრებს და ხელახლა შეიტანეთ ცვლილებები ერთმანეთის მიყოლებით..

დამატებითი დახმარებისთვის, ისეთი საზოგადოებები, როგორიცაა /r/StableDiffusion, ძალიან აქტიურია და ხშირად იშვიათ შეცდომებს აგვარებენ. ჟურნალის, გრაფიკის აღბეჭდვისა და კვანძის ვერსიების გაზიარება აჩქარებს მხარდაჭერას.

ყოველივე ზემოთქმული სრულ რუკას გაძლევთ: თქვენ იცით, რა არის თითოეული კვანძი, როგორ უკავშირდებიან ისინი ერთმანეთს, სად განათავსოთ მოდელები და რას შეეხოთ რიგის შეუფერხებლად გადასაადგილებლად. ტექსტიდან გამოსახულებად გარდაქმნის სამუშაო პროცესებით, i2i, SDXL, შეყვანით/გამოტანით, მასშტაბირებით, ControlNet-ით, ჩანერგვით და LoRA-თი, პლუს WAN 2.1-ით ვიდეოთი, თქვენ გაქვთ ძალიან სერიოზული საპროდიუსერო ნაკრები. მზად ვართ თქვენთან ერთად განვითარდეთ. დამატებითი ინფორმაციისთვის იხილეთ ComfyUI-ის ოფიციალური ვებსაიტი.