Yeni Başlayanlar İçin En İyi ComfyUI Rehberi

¿Yeni başlayanlar için en iyi ComfyUI rehberi? ComfyUI ile ilk adımlarınızı atıyorsanız ve tüm düğümler, kutular ve kablolar sizi bunaltıyorsa endişelenmeyin: burada sıfırdan başlayan ve önemli hiçbir şeyi atlamayan gerçek bir rehber bulacaksınız. Amaç, her bir parçanın ne işe yaradığını, nasıl bir araya geldiğini ve yaygın hataları nasıl çözeceğinizi anlamanızdır. Sadece deneyerek öğrenmeye çalıştığınızda sinir bozucu olan şeyler.

Klasik metinden görüntüye, görüntüden görüntüye, iç boyama, dış boyama, SDXL, yükseltme, ControlNet, yerleştirmeler ve LoRA iş akışlarını kapsamanın yanı sıra, kurulum, yapılandırma ve Yönetici ile özel düğüm yönetimiKısayollar ve CPU ve GPU için gerçek performans önerilerinin yer aldığı pratik bir bölüm. Ve evet, ayrıca şunları da ele alacağız... Wan 2.1 tipi modeller kullanılarak videoyla nasıl çalışılır (metinden videoya, resimden videoya ve videodan videoya) ComfyUI ekosistemi içinde.

ComfyUI nedir ve diğer GUI'lerle karşılaştırıldığında nasıl bir performans sergiliyor?

ComfyUI, düğüm tabanlı görsel bir arayüzdür Kararlı Difüzyon Fonksiyonel blokları birbirine bağlayarak iş akışları kurmanıza olanak tanır. Her düğüm belirli bir görevi gerçekleştirir (model yükleme, metni kodlama, örnekleme, kod çözme) ve kenarlar sanki görsel bir tarif oluşturuyormuşsunuz gibi giriş ve çıkışlarını birbirine bağlıyor.

AUTOMATIC1111 ile karşılaştırıldığında ComfyUI, şu özellikleriyle öne çıkıyor: Hafif, esnek, şeffaf ve paylaşımı çok kolay (Her iş akışı dosyası yeniden üretilebilir.) Olumsuz tarafı, arayüzün iş akışı yazarına bağlı olarak değişebilmesi ve sıradan kullanıcılar için, Bu kadar ayrıntıya girmek abartılı görünebilir..

Düğümlerin ardındaki "neden"i anladığınızda öğrenme eğrisi düzelir. ComfyUI'yi, tam görüntü yolunu görebileceğiniz bir gösterge paneli olarak düşünün: başlangıçtaki gizli metin ve gürültüden, piksellere dönüştürülen son kod çözümüne kadar.

Sıfırdan kurulum: hızlı ve zahmetsiz

En doğrudan yol, sisteminiz için resmi paketi indirmek, sıkıştırmasını açmak ve çalıştırmaktır. Python'u ayrıca kurmanıza gerek yok çünkü gömülü olarak geliyor.Bu da başlangıçtaki sürtünmeyi büyük ölçüde azaltır.

Temel adımlar: Sıkıştırılmış dosyayı indirin, açın (örneğin 7-Zip ile) ve size uygun başlatıcıyı çalıştırın. Eğer GPU'nuz yoksa veya grafik kartınız uyumlu değilse CPU çalıştırılabilir dosyasını kullanın.Daha uzun sürecektir ama işe yarayacaktır.

Her şeye başlamak için en azından bir modeli kontrol noktaları klasörüne yerleştirin. Bunları Hugging Face veya Civitai gibi depolarından alabilirsiniz. ve bunları ComfyUI model yoluna yerleştirin.

Zaten diğer klasörlerde bir model kütüphaneniz varsa, ekstra yollar dosyasını (extra_model_paths.yaml) adından “example” kelimesini kaldırarak ve konumlarınızı ekleyerek düzenleyin. Yeni dizinleri algılaması için ComfyUI'yi yeniden başlatın.

Temel kontroller ve arayüz öğeleri

Tuval üzerinde yakınlaştırma fare tekerleği veya sıkıştırma hareketiyle kontrol ediliyor ve sol tuşla sürükleyerek kaydırma yapıyorsunuz. Düğümleri bağlamak için çıkış konektöründen giriş konektörüne sürükleyin.ve kenarı oluşturmak için serbest bırakın.

ComfyUI bir yürütme kuyruğunu yönetir: iş akışınızı yapılandırın ve kuyruk düğmesine basın. Nelerin çalıştığını görmek için kuyruk görünümünden durumu kontrol edebilirsiniz. veya ne beklediğini.

Faydalı kısayollar: Düğümleri kopyalayıp yapıştırmak için Ctrl+C/Ctrl+V, girişleri koruyarak yapıştırmak için Ctrl+Shift+V, sıraya almak için Ctrl+Enter, bir düğümü sessize almak için Ctrl+M. Bir düğümü küçültmek ve tuvali temizlemek için sol üst köşedeki noktaya tıklayın.

Metinden görsele: Temel akış

Minimum akış, kontrol noktasının yüklenmesini, pozitif ve negatif uyarının CLIP ile kodlanmasını, boş bir gizli görüntünün oluşturulmasını, KSampler ile örneklemeyi ve VAE ile piksellere kod çözmeyi içerir. Sıra düğmesine basın ve ilk görüntünüzü alacaksınız.

Yük Kontrol Noktasında modeli seçin

Yük Kontrol Noktası düğümü üç bileşen döndürür: MODEL (gürültü tahmincisi), CLIP (metin kodlayıcı) ve VAE (görüntü kodlayıcı/kod çözücü). MODEL KSampler'a, CLIP metin düğümlerine ve VAE kod çözücüye gider..

CLIP Metin Kodlama ile olumlu ve olumsuz istemler

Olumlu isteminizi yukarıya, olumsuz isteminizi aşağıya girin; her ikisi de gömülü olarak kodlanmıştır. Kelimeleri (word:1.2) veya (word:0.8) sözdizimine göre ağırlıklandırabilirsiniz. belirli terimleri güçlendirmek veya yumuşatmak.

Gizli boşluklar ve optimum boyutlar

Boş Gizli Görüntü, tuvali gizli uzayda tanımlar. SD 1.5 için 512×512 veya 768×768 önerilir; SDXL için ise 1024×1024.Hatalardan kaçınmak ve mimariye saygı göstermek için genişlik ve yükseklik 8'in katları olmalıdır.

VAE: gizliden piksellere

VAE, görüntüleri gizli değerlere sıkıştırır ve piksellere yeniden yapılandırır. Metinden görüntüye dönüştürmede, genellikle yalnızca gizli değeri çözümlemek için sonda kullanılır. Sıkıştırma işlemi hızlandırır ancak küçük kayıplara neden olabilirKarşılığında gizli uzayda ince bir kontrol imkânı sunar.

KSampler ve anahtar parametreler

KSampler, gömülülerin kılavuzuna göre gürültüyü gidermek için ters difüzyon uygular. Tohum, adımlar, örnekleme, zamanlayıcı ve gürültü giderme Bunlar ana kadranlardır. Daha fazla adım genellikle daha fazla ayrıntı sağlar ve denoise=1 başlangıçtaki gürültüyü tamamen yeniden yazar.

Resim resim: rehberle yeniden yap

i2i akışı bir giriş görüntüsü ve istemlerinizle başlar; gürültü giderme, görüntünün orijinalden ne kadar saptığını kontrol eder. Düşük denoise ile ince varyasyonlar elde edersiniz; yüksek denoise ile ise derin dönüşümler..

Tipik sıra: kontrol noktasını seçin, görüntünüzü girdi olarak yükleyin, istemleri ayarlayın, KSampler'da gürültü azaltmayı tanımlayın ve sıraya koyun. Kompozisyonları geliştirmek veya sıfırdan başlamadan stilleri taşımak için idealdir..

ComfyUI'da SDXL

ComfyUI, modüler tasarımı sayesinde SDXL için erken destek sunar. SDXL uyumlu bir akış kullanın, komutları kontrol edin ve çalıştırın. Unutmayın: Daha büyük yerel boyutlar daha fazla VRAM ve işlem süresi gerektirir.Ancak ayrıntıdaki niteliksel sıçrama bunu telafi ediyor.

İç boyama: yalnızca ilginizi çeken şeyleri düzenleyin

Bir görüntünün belirli alanlarını değiştirmek istediğinizde, iç boyama kullanacağınız araçtır. Görüntüyü yükleyin, maske düzenleyiciyi açın, yeniden oluşturmak istediğiniz alanı boyayın ve ilgili düğüme kaydedin. Düzenlemeyi yönlendirmek ve gürültü azaltmayı ayarlamak için isteminizi tanımlayın (örneğin, 0.6).

Standart model kullanıyorsanız VAE Encode ve Set Noise Latent Mask ile çalışır. Özel boyama modelleri için bu düğümleri VAE Encode (Inpaint) ile değiştirinBu görev için optimize edilmiş olan.

Dış boyama: Tuvalin kenarlarını genişletme

Bir görüntüyü sınırlarının ötesine genişletmek için, dış boyama için dolgu düğümünü ekleyin ve her bir tarafın ne kadar büyüyeceğini yapılandırın. Tüylenme parametresi, orijinal ve uzantı arasındaki geçişi yumuşatır.

Dış boyama akışlarında, VAE Encode'u (İç Boyama için) ve grow_mask_by parametresini ayarlayın. 10'dan yüksek bir değer genellikle daha doğal entegrasyonlar sunar genişletilmiş alanda.

ComfyUI'da Yükseltme: Piksel ve Gizli

İki yol var: piksel yükseltme (hızlı, yeni bilgi eklemeden) ve ölçekleme sırasında ayrıntıları yeniden yorumlayan Hi-res Latent Fix olarak da adlandırılan gizli yükseltme. Birincisi hızlıdır; ikincisi dokuları zenginleştirir ancak sapma gösterebilir.

Algoritma tabanlı yükseltme (piksel)

Yönteme göre düğüm yeniden ölçeklendirmesi ile bikübik, çift doğrusal veya en yakın kesin ve ölçek faktörünü seçebilirsiniz. Önizlemeler için veya hıza ihtiyacınız olduğunda idealdir. çıkarım maliyeti eklenmeden.

Model (piksel) ile yükseltme

Yükle Ölçeklendirme Modeli'ni ve buna karşılık gelen ölçeklendirme düğümünü kullanın, uygun bir model seçin (örneğin gerçekçi veya anime) ve ×2 veya ×4'ü seçin. Özel modeller konturları ve keskinliği klasik algoritmalardan daha iyi kurtarır.

Gizli olarak üst düzey

Gizli veriyi ölçeklendirin ve KSampler ile yeniden örnekleme yaparak komut istemiyle tutarlı ayrıntılar ekleyin. Daha yavaştır, ancak çözünürlük ve görsel karmaşıklık kazanmak istediğinizde özellikle faydalıdır..

ControlNet: Gelişmiş Yapısal Kılavuz

ControlNet, kompozisyonu yönlendirmek için referans haritaları (kenarlar, poz, derinlik, segmentasyon) eklemenize olanak tanır. Kararlı Difüzyon ile birleştiğinde, yapı üzerinde hassas kontrol sağlar modelin yaratıcılığından ödün vermeden.

ComfyUI'de entegrasyon modülerdir: İstediğiniz haritayı yüklersiniz, ControlNet bloğuna bağlarsınız ve örnekleme aracına bağlarsınız. Tarzınıza ve amacınıza uygun olanı bulmak için farklı kumandaları deneyin..

ComfyUI Yöneticisi: Terminalsiz Özel Düğümler

Yönetici, arayüzden özel düğümleri yüklemenize ve güncellemenize olanak tanır. Bunu kuyruk menüsünde bulabilirsiniz. Düğüm ekosisteminizi güncel tutmanın en basit yoludur.

Eksik düğümleri yükleyin

Bir iş akışı sizi eksik düğümler konusunda uyarırsa, Yöneticiyi açın, Eksikleri Yükle'ye tıklayın, ComfyUI'yi yeniden başlatın ve tarayıcınızı güncelleyin. Bu, çoğu bağımlılığı birkaç tıklamayla çözer..

Özel düğümleri güncelle

Yöneticiden güncellemeleri kontrol edin, yükleyin ve mevcut her paketteki güncelleme düğmesine tıklayın. Değişikliklerin uygulanması için ComfyUI'yi yeniden başlatın. ve tutarsızlıklardan kaçının.

Akışa düğümleri yükleyin

Boş bir alana çift tıklayarak düğüm bulucuyu açın ve ihtiyacınız olan düğümün adını yazın. Diyagramlarınıza yeni parçaları hızlı bir şekilde nasıl ekleyeceğinizi öğrenin.

Gömmeler (metin ters çevirme)

Gömmeler, anahtar kelime embedding:name kullanarak eğitilmiş kavramları veya stilleri istemlerinize enjekte eder. Dosyaları modeller/gömmeler klasörüne yerleştirin, böylece ComfyUI bunları algılayabilir..

Özel betik paketini yüklerseniz, otomatik tamamlama özelliğine sahip olacaksınız: "embedding:" yazmaya başlayın ve kullanılabilir listeyi göreceksiniz. Bu, çok sayıda şablonu yönetirken yinelemeyi büyük ölçüde hızlandırır..

Ayrıca, örneğin (embedding:Name:1.2) ağırlıklandırarak %20 oranında güçlendirebilirsiniz. Ağırlığı normal istem terimlerinde yaptığınız gibi ayarlayın stil ve içeriği dengelemek için.

LoRA: VAE'ye dokunmadan stili uyarlar

LoRA, VAE'yi değiştirmeden kontrol noktasının MODEL ve CLIP bileşenlerini değiştirir. Belirli stilleri, karakterleri veya nesneleri enjekte etmek için kullanılırlar Hafif ve paylaşımı kolay dosyalarla.

Temel akış: Temel kontrol noktanızı seçin, bir veya daha fazla LoRA ekleyin ve oluşturun. Estetik ve efektleri birleştirmek için LoRA'yı üst üste koyabilirsiniz.İş akışı izin veriyorsa yoğunluklarını ayarlıyorlar.

Kısayollar, püf noktaları ve gömülü iş akışları

Bahsedilen kısayollara ek olarak, iki çok pratik ipucu daha var: tüm zinciri yeniden hesaplamaktan kaçınmak için uzak düğümleri ayarlarken tohumu düzeltin ve birden fazla düğümü aynı anda taşımak için grupları kullanın. Ctrl+sürükle ile birden fazla öğeyi seçebilir, Shift ile grubu taşıyabilirsiniz..

Bir diğer önemli özellik: ComfyUI, iş akışını oluşturduğu PNG'nin meta verilerine kaydeder. PNG'yi tuvale sürüklediğinizde, tek tıklamayla tüm diyagram alınırBu, sonuçların paylaşılmasını ve yeniden üretilmesini kolaylaştırır.

ComfyUI çevrimiçi: kurulum yapmadan oluşturun

Hiçbir şey yüklemek istemiyorsanız, ComfyUI'nin önceden yapılandırılmış olduğu, yüzlerce düğümün bulunduğu ve popüler modellerin bulunduğu bulut hizmetleri mevcuttur. Bilgisayarınıza dokunmadan SDXL, ControlNet veya karmaşık iş akışlarını test etmek için idealdirler.ve birçoğu hazır iş akışlarının galerilerini içerir.

Sıfırdan videoya: ComfyUI'de Wan 2.1

Bazı özel düğümler metinden video oluşturmanıza, bir görüntüyü bir diziye dönüştürmenize veya mevcut bir klibi düzenlemenize olanak tanır. Wan 2.1 tipi modellerle metinden videoya, görüntüden videoya ve videodan videoya aktarım hatları kurabilirsiniz doğrudan ComfyUI'da.

Gerekli düğümleri kurun (Yönetici aracılığıyla veya manuel olarak), ilgili modeli indirin ve örnek akışını izleyin: istemi ve hareket parametrelerini kodlayın, kare kare gecikmeler oluşturun ve ardından karelere veya bir video kabına kod çözün. Zaman ve VRAM maliyetinin çözünürlük ve süre ile arttığını unutmayın.

CPU ve GPU: Hangi performansı beklemelisiniz?

Bir CPU kullanılarak oluşturulabilir, ancak hız açısından ideal değildir. Gerçek dünya testlerinde, güçlü bir CPU ile görüntü başına birkaç dakika sürebilirken, uygun bir GPU ile bu süre saniyelere düşmektedir. Uyumlu bir GPU'nuz varsa, performansı önemli ölçüde artırmak için bunu kullanın..

CPU'da boyutu, adımları ve düğüm karmaşıklığını azaltın; GPU'da ise VRAM'ınıza göre toplu işlemi ve çözünürlüğü ayarlayın. Darboğazları ve beklenmedik kapanmaları önlemek için tüketimi izleyin.

Özel düğümler: manuel kurulum ve en iyi uygulamalar

Klasik yöntemi tercih ederseniz, custom_nodes klasöründeki depoları git kullanarak klonlayabilir ve ardından yeniden başlatabilirsiniz. Bu yöntem size sürümler ve dallar üzerinde hassas kontrol sağlar.Belirli işlevlere ihtiyaç duyduğunuzda kullanışlıdır.

Düzenli güncellemeler ve uyumluluk notlarıyla düğümlerinizi düzenli tutun. Çok fazla deneysel versiyonu aynı anda karıştırmaktan kaçının. İzlenmesi zor hataların ortaya çıkmasını önlemek için.

Tipik sorun giderme

"Eksik düğümleri yükle" komutu sorunu çözmediyse, konsol/günlükte tam hatayı kontrol edin: bağımlılıklar, yollar veya sürümler. Genişlik ve yüksekliğin 8'in katları olduğundan ve şablonların doğru klasörlerde olduğundan emin olun..

Bir iş akışı model seçimine tepki vermede başarısız olduğunda, geçerli bir kontrol noktasının yüklenmesini zorlamak genellikle grafiği geri yükler. Bir düğüm güncelleme sonrasında bozulursa, o paketi devre dışı bırakmayı veya kararlı bir sürüme geri dönmeyi deneyin..

Sabit tohumlar, ayarlanmış boyutlar ve makul istemler hata ayıklamayı kolaylaştırır. Çok fazla değişiklikten sonra sonuç kötüleşirse, temel ön ayara geri dönün ve değişiklikleri birer birer yeniden uygulayın..

Ek yardım için, /r/StableDiffusion gibi topluluklar oldukça aktiftir ve sıklıkla nadir hataları çözerler. Günlük, grafik yakalamaları ve düğüm sürümlerinin paylaşılması desteği hızlandırır.

Yukarıdakilerin hepsi size eksiksiz bir harita sunar: Her bir düğümün ne olduğunu, nasıl bağlandığını, modelleri nereye yerleştireceğinizi ve kuyruğun düzgün bir şekilde hareket etmesini sağlamak için neye dokunmanız gerektiğini bilirsiniz. Metinden görüntüye iş akışları, i2i, SDXL, içeri/dışarı boyama, ölçekleme, ControlNet, yerleştirmeler ve LoRA'nın yanı sıra WAN 2.1 ile video ile çok ciddi bir üretim kitiniz var. Sizinle birlikte büyümeye hazırız. Daha fazla bilgi için lütfen şuraya bakın: ComfyUI resmi web sitesi.