ComfyUI¶

Այս հոդվածում

• ComfyUI. Հիմնական հնարավորություններ
• Տեղակայման հնարավորություններ
• Սկսել ComfyUI-ի տեղակայումից հետո
• Միացում և սկզբնական կարգավորում
• Պատկերների գեներացիա
• Stable Diffusion 3.5 Medium մոդելի տեղադրում
• ComfyUI-ով սերվեր պատվիրել API-ի միջոցով

ComfyUI. Հիմնական հնարավորություններ¶

• Վիզուալ ծրագրավորում. Ինտուիտիվ հանգույցների վրա հիմնված ինտերֆեյս՝ բարդ պատկերների գեներացման աշխատանքային հոսքեր կառուցելու համար:
• Մոդելների աջակցություն. Համատեղելիություն պատկերների գեներացման լայն տեսականի մոդելների հետ, ներառյալ Stable Diffusion-ի տարբեր տարբերակները:
• Ընդլայնելիություն. Հնարավորություն է տալիս ավելացնել սեփական հանգույցներ և ինտեգրել ձեր սեփական մոդելները կամ ալգորիթմները:
• Պարամետրերի կառավարում. Գեներացման պարամետրերի ճշգրիտ կառավարում, ներառյալ պատկերի չափսերը, քայլերի քանակը, նմուշառման մեթոդները և այլն:
• img2img և Inpainting աջակցություն. Օգտագործեք գոյություն ունեցող պատկերները որպես հիմք կամ դիմակ պատկերների գեներացման համար:
• CUDA ինտեգրացիա. Օպտիմալացված GPU-ի օգտագործում՝ արագացված գեներացիայի համար:
• Աշխատանքային հոսքերի պահպանում և բեռնում. Բարդ կոնֆիգուրացիաների պահպանում՝ վերաօգտագործման կամ կիսվելու համար:
• Flux ինտեգրացիա. Աշխատանքային հոսքերի կառավարման և խնդիրների կազմակերպման ավտոմատացում Flux-ի միջոցով:
• Ակտիվ համայնք. Պարբերական թարմացումներ, համայնքի կողմից ստեղծված հանգույցների և ընդլայնումների լայն ընտրանի:
• Տեղային կատարում. Բոլոր հաշվարկները կատարվում են տեղայնորեն՝ ապահովելով տվյալների գաղտնիությունը և վերահսկողությունը:

ComfyUI-ով մասնավոր սերվերը ապահովում է բարձր արդյունավետություն, գեներացման գործընթացի լիարժեք վերահսկողություն և տվյալների գաղտնիություն:

Տեղակայման հնարավորություններ¶

• Ինստալյացիայի ժամանակը՝ 20-40 րոպե՝ ներառյալ օպերացիոն համակարգի կարգավորումը:
• Ինստալյացիայի ընթացքում տեղադրվում են Python, ComfyUI, CUDA, NVIDIA դրայվերներ և Flux:
• Համակարգային պահանջներ. պրոֆեսիոնալ գրաֆիկական քարտ (NVIDIA RTX A4000/A5000, NVIDIA A100), առնվազն 16 ԳԲ RAM:

• Բոլոր մոդելները պահվում են /root/ComfyUI/models/ թղթապանակում՝ համապատասխան ենթաթղթապանակներում.

  • checkpoints/. Հիմնական Stable Diffusion մոդելներ:
  • loras/. LoRA մոդելներ:
  • vae/. VAE մոդելներ:
  • controlnet/. ControlNet մոդելներ:
  • upscale_models/. Պատկերների մասշտաբավորման մոդելներ:
  • embeddings/. Textual Inversion embeddings:
  • hypernetworks/. Հիպերցանցեր:

• Նոր մոդել ավելացնելու համար պատճենեք մոդելի ֆայլերը համապատասխան թղթապանակ և վերագործարկեք ComfyUI-ն:

Սկսել ComfyUI-ի տեղակայումից հետո¶

Ձեր պատվերի վճարումից հետո դուք կստանաք ծանուցում ձեր գրանցման ժամանակ նշած էլ. փոստի հասցեին, որը կտեղեկացնի, որ ձեր սերվերը պատրաստ է: Այս ծանուցումը կներառի VPS-ի IP հասցեն, ինչպես նաև մուտքի տվյալները միացման համար: Մեր ընկերության հաճախորդները իրենց սարքավորումները կառավարում են սերվերի կառավարման վահանակի և API-ի միջոցով՝ Invapi:

Մուտքի տվյալները, որոնք կարելի է գտնել սերվերի կառավարման վահանակի Configuration >> Tags թաբում կամ ստացած էլ. փոստում, ներառում են.

• Հղում ComfyUI վեբ ինտերֆեյսին մուտք գործելու համար. webpanel թեգում:
• Մուտք. root - վարչի համար:
• Գաղտնաբառ. ուղարկվում է ձեր էլ. փոստի հասցե՝ սերվերի հանձնման ժամանակ:

Միացում և սկզբնական կարգավորում¶

Սեղմելով webpanel թեգի հղումը, դուք կփոխադրվեք ComfyUI աշխատանքային տարածք.

Աշխատանքային տարածքը գրաֆիկական ինտերֆեյս է, որտեղ հիմնական կառավարման տարրերը ցուցադրվում են որպես փոխկապակցված հանգույցներ: Վերին հատվածում գտնվում է գործիքների վահանակը՝ "Unsaved Workflow" ընկնող մենյուով և աջ կողմում "Queue" կոճակով:

Հիմնական աշխատանքային տարրերը ներառում են.

• Load Checkpoint հանգույց՝ մոդելի checkpoint-ը բեռնելու համար:
• Երկու CLIP Text Encode հանգույցներ՝ տեքստային պրոմպտներ մուտքագրելու համար, որտեղ կարող եք նշել ցանկալի պատկերի նկարագրությունը և անցանկալի տարրերը:
• KSampler հանգույց՝ գեներացման կարգավորումներով, ներառյալ.
  • seed (գեներացման սերմ);
  • number of steps (քայլեր);
  • prompt following strength (cfg);
  • sampler type (euler);
  • scheduler;
  • noise level (denoise);
• Empty Latent Image հանգույց՝ ելքային պատկերի լուծաչափը սահմանելու համար (512x512 պիքսել):
• VAE Decode և Save Image հանգույցներ՝ վերջնական մշակման և արդյունքի պահպանման համար:

Բոլոր հանգույցները միացված են գունավոր գծերով, որոնք ցույց են տալիս տվյալների հոսքի ուղին պատկերի գեներացման ընթացքում: Յուրաքանչյուր հանգույց կարելի է կարգավորել՝ փոփոխելով դրա ինտերֆեյսի պարամետրերը: Այս ինտերֆեյսը թույլ է տալիս վիզուալ կերպով կառուցել և կարգավորել պատկերի գեներացման գործընթացը՝ միացնելով տարբեր ֆունկցիոնալ բլոկներ և սահմանելով պարամետրեր մշակման յուրաքանչյուր փուլի համար:

Աշխատանքային տարածք նոր հանգույց ավելացնելու համար աջ կտտացրեք ցանկացած վայրում և ընտրեք ցանկալի հանգույցը համատեքստային մենյուից: Հանգույցները խմբավորված են կատեգորիաների մեջ՝ հեշտ որոնման համար.

ComfyUI ինտերֆեյսի ներքևի ձախ անկյունում գտնվող (Gear) կոճակը բացում է Settings պատուհանը, որը պարունակում է բոլոր հիմնական կիրառական կարգավորումները:

Պատկերների գեներացիա¶

Աշխատանքային հոսքի ընտրություն¶

ComfyUI վեբ ինտերֆեյսին մուտք գործելուց հետո, վերին ձախ անկյունում գտնվող Workflow մենյուից ընկնող ցուցակից ընտրեք Flux մոդելի (flux1-dev-fp8) կոնֆիգուրացիան.

Բեռնված աշխատանքային հոսքը ավտոմատ կերպով կկարգավորի բոլոր անհրաժեշտ հանգույցները և պարամետրերը:

Պատկեր գեներացնելու համար մուտքագրեք պրոմպտը CLIP Text Encode (Positive Promt) դաշտում և սեղմեք Queue կոճակը.

Եթե ամեն ինչ ճիշտ է կարգավորված, դուք կտեսնեք գեներացված պատկերը ComfyUI ինտերֆեյսում.

Stable Diffusion 3.5 Medium մոդելի տեղադրում¶

SD 3.5 Medium մոդելը կարելի է գործարկել ցանկացած Nvidia vGPU-ի վրա՝ RTX և 16+ ԳԲ տեսաշարժիչի հիշողությամբ (A4000, A5000, A6000, A100, H100, 4090):

Ահա թե ինչպես կարելի է դա անել.

1. Մուտք գործեք root օգտատիրոջ հաշվով SSH-ի միջոցով ձեր ComfyUI սերվեր և անցեք /root/ComfyUI/models/checkpoints թղթապանակ՝ օգտագործելով հետևյալ հրամանը.

   cd ComfyUI/models/checkpoints
   

2. Ներբեռնեք SD 3.5 Medium մոդելը ինտեգրված էնկոդերներով.

   wget https://huggingface.co/Comfy-Org/stable-diffusion-3.5-fp8/resolve/main/sd3.5_medium_incl_clips_t5xxlfp8scaled.safetensors
   

3. Մուտք գործեք ComfyUI վեբ ինտերֆեյս և օգտագործեք նույն աշխատանքային հոսքը, ինչ լռելյայն առաջարկվում է Flux մոդելի համար, ընտրելով sd3.5_medium_incl_clips_t5xxlfp8scaled.safetensors մոդելը Load Checkpoint բլոկում և փոխելով KSampler բլոկի արժեքները հետևյալ կերպ.

   • cfg = 4.5
   • scheduler = sgm_uniform
   • denoise = 0.95

Այս ամենից հետո կարող եք գեներացնել պատկերներ՝ օգտագործելով նոր մոդելը:

ComfyUI-ով սերվեր պատվիրել API-ի միջոցով¶