ComfyUI समीक्षा: क्या यह नोड-आधारित वर्कफ़्लो स्टेबल डिफ्यूजन चलाने का सबसे अच्छा तरीका है?
यदि आपकी टेक्स्ट-टू-इमेज परियोजनाएँ ड्रैग-एंड-ड्रॉप टूल से आगे बढ़ रही हैं, तो आप शायद ComfyUI से टकरा गए हैं। यह नोड-आधारित पावर स्टेशन है जिसका उपयोग कई निर्माता और शोधकर्ता स्टेबल डिफ्यूजन, ControlNet और कस्टम चेकपॉइंट के लिए पुनरुत्पादनीय पाइपलाइन बनाने के लिए करते हैं। इस ComfyUI समीक्षा में, हम शोर को कम करेंगे: यह किसके लिए है, यह क्या शानदार ढंग से करता है, यह कहाँ जटिल हो जाता है, और इसका अधिकतम लाभ कैसे उठाया जाए।
यह समीक्षा व्यावहारिक और सीधी शैली में है। हैंड्स-ऑन मार्गदर्शन, पारदर्शी ट्रेड-ऑफ और वर्कफ़्लो की अपेक्षा करें जिन्हें आप अपना सकते हैं।
निर्णय
- इसे किसे इस्तेमाल करना चाहिए: पावर उपयोगकर्ता, टिंकरर, स्वचालन-दिमाग वाले कलाकार, एमएल उत्साही, और टीमों को दोहराने योग्य, साझा करने योग्य पाइपलाइन की आवश्यकता होती है।
- यह क्यों खास है: मॉड्यूलर ग्राफ़ एडिटर, ग्रेन्युलर नियंत्रण, लगातार आउटपुट, गति अनुकूलन और कस्टम नोड्स का एक इकोसिस्टम।
- क्या देखना है: GUI-फर्स्ट ऐप्स की तुलना में सीखने की तीव्र गति, संस्करण और निर्भरता प्रबंधन, GPU VRAM की मांग।
- निर्णय: ComfyUI स्टेबल डिफ्यूजन चलाने के सबसे सक्षम और पारदर्शी तरीकों में से एक है। यदि आप सुविधा से अधिक नियंत्रण को महत्व देते हैं, तो यह एक शीर्ष विकल्प है।
ComfyUI क्या है? एक त्वरित स्पष्टीकरण
ComfyUI स्टेबल डिफ्यूजन के लिए एक नोड-आधारित इंटरफ़ेस है जो आपको दृश्य ग्राफ़ के रूप में छवि निर्माण वर्कफ़्लो बनाने की सुविधा देता है। प्रत्येक नोड एक चरण का प्रतिनिधित्व करता है—एक मॉडल लोड करना, संकेतों को तैयार करना, LoRA लागू करना, एक सैंपलर चलाना, या पोस्ट-प्रोसेसिंग—और किनारे डेटा प्रवाह (अव्यक्त टेंसर, चित्र, कंडीशनिंग, आदि) का प्रतिनिधित्व करते हैं।
इस ComfyUI समीक्षा में, हम पता लगाएंगे कि यह दृष्टिकोण इसे पारंपरिक यूआई से कैसे अलग करता है:
- मॉड्यूलरिटी: अपने सत्र को फिर से किए बिना सैंपलर, शेड्यूलर और मॉडल को स्वैप या स्टैक करें।
- पुनरुत्पादन क्षमता: मिनी पाइपलाइन की तरह अपने वर्कफ़्लो (.json) को सहेजें, साझा करें और वर्शन करें।
- अवलोकनीयता: कलाकृतियों या गति बाधाओं का निदान करने के लिए नोड इनपुट/आउटपुट का निरीक्षण करें।
- विस्तार क्षमता: कस्टम नोड्स (ControlNet, IP-Adapter, AnimateDiff, ComfyUI Manager) में प्लग इन करें।
यह डिज़ाइन पेशेवर नोड टूल (जैसे, Nuke, ब्लेंडर का शेडर ग्राफ़) को दर्शाता है, जिससे ComfyUI तकनीकी कलाकारों को परिचित लगता है।
ComfyUI किसके लिए सर्वश्रेष्ठ है?
- कलाकार जो व्यवस्थित रूप से दोहराते हैं: यदि आप A/B टेस्टिंग सीड्स, शेड्यूलर या CFG पसंद करते हैं, तो ग्राफ़ दृश्य एकदम सही है।
- शोधकर्ता और शिक्षक: स्पष्ट डेटा प्रवाह छात्रों या टीम के सदस्यों को प्रसार और कंडीशनिंग समझाने में मदद करता है।
- पाइपलाइन बिल्डर: बैच जनरेशन, SDXL फाइन-ट्यूनिंग वर्कफ़्लो और ControlNet स्टैक को बनाए रखना बहुत आसान है।
- टीम: लगातार आउटपुट के लिए सेटिंग्स को लॉक करने वाली एक ही वर्कफ़्लो फ़ाइल साझा करें।
यदि आप केवल यह परवाह किए बिना कि वे कैसे बनाए गए हैं, त्वरित सुंदर चित्र चाहते हैं, तो एक सरल ऐप अधिक आरामदायक महसूस हो सकता है। लेकिन यदि आप मशीन को डिज़ाइन करना चाहते हैं, न कि केवल एक बटन दबाना चाहते हैं, तो ComfyUI चमकता है।
ComfyUI समीक्षा: असाधारण सुविधाएँ जो मायने रखती हैं
1) नोड ग्राफ़ जिनका आप वास्तव में उपयोग करेंगे
- ड्रैग-एंड-कनेक्ट लॉजिक:
लोड चेकपॉइंट → CLIP टेक्स्ट एन्कोड → सैंपलर → VAE डिकोड से बनाएँ।
- प्रीसेट टेम्पलेट: खाली स्क्रीन के बजाय सामान्य ग्राफ़ (txt2img, img2img, SDXL रिफाइनर, ControlNet) से प्रारंभ करें।
- कोड के रूप में कॉन्फ़िगरेशन: पुनरुत्पादनीय प्रयोगों और आसान संस्करण के लिए ग्राफ़ को JSON में सहेजें।
2) SDXL, LoRA, ControlNet—सभी प्रथम श्रेणी के नागरिक
- SDXL पाइपलाइन: बेस/रिफाइनर प्रवाह को विभाजित करें और स्पष्ट रूप से कंडीशनिंग प्रबंधित करें।
- LoRA/LoCon: वज़न और प्रति-प्रॉम्प्ट मॉड्यूलेशन के साथ एकाधिक LoRA नोड्स संलग्न करें।
- ControlNet और IP-Adapter: किनारों, गहराई, मुद्रा या संदर्भ छवि मार्गदर्शन के माध्यम से संरचना जोड़ें।
3) प्रदर्शन और स्थिरता
- VRAM-जागरूक अनुकूलन: अपने GPU बजट के अनुरूप सैंपलर/शेड्यूलर और परिशुद्धता चुनें।
- कैशिंग आउटपुट: पुनरावृत्ति को गति देने के लिए मध्यवर्ती टेंसर का पुन: उपयोग करें।
- बैच और कतार: लगातार बीजों के साथ बड़े बैचों को फायर करें।
4) इकोसिस्टम और कस्टम नोड्स
- सामुदायिक नोड: अपस्केल पाइपलाइन से लेकर आउटपेंटिंग, इनपेंटिंग, मास्किंग और एनीमे वर्कफ़्लो तक।
- ComfyUI Manager: एक्सटेंशन को अधिक सुरक्षित रूप से खोजने और प्रबंधित करने के लिए एक सामुदायिक उपयोगिता।
- स्वचालन हुक: सर्वर पर दोहराने योग्य रन के लिए स्क्रिप्ट करने योग्य नियंत्रण।
हैंड्स-ऑन: अपना पहला ComfyUI वर्कफ़्लो बनाना
आइए SDXL txt2img के लिए एक स्टार्टर ग्राफ़ के साथ इस ComfyUI समीक्षा को व्यावहारिक बनाए रखें:
लोड चेकपॉइंट (SDXL) → अपना बेस मॉडल चुनें।
CLIP टेक्स्ट एन्कोड (सकारात्मक) और CLIP टेक्स्ट एन्कोड (नकारात्मक) → संकेत।
KSampler (SDXL) → सैंपलर चुनें (जैसे, DPM++ 2M Karras), चरण, CFG।
VAE डिकोड → लेटेंट को छवि में बदलें।
छवि सहेजें → आउटपुट dir चुनें।
लोड चेकपॉइंट का आउटपुट → CLIP एन्कोड और KSampler पर इनपुट।
CLIP एन्कोड (सकारात्मक/नकारात्मक) → KSampler पर कंडीशनिंग इनपुट।
KSampler लेटेंट → VAE डिकोड → छवि सहेजें।
- गुणवत्ता बनाम गति डायल करना
- चरण: सैंपलर के आधार पर SDXL के लिए 20–35।
- CFG: ओवरकुकिंग के बिना टेक्स्ट अलाइनमेंट के लिए 4–7 एक अच्छी रेंज है।
- रिज़ॉल्यूशन: SDXL के लिए 1024×1024 पर प्रारंभ करें; VRAM को बचाने के लिए बाद में अपस्केल करें।
- पुन: उपयोग करें और साझा करें
- ग्राफ़ को JSON वर्कफ़्लो के रूप में सहेजें। इसे टीम के सदस्यों के साथ साझा करें; पुनर्निर्माण किए बिना अलग-अलग संकेत या LoRA प्लग इन करें।
ComfyUI कहाँ उत्कृष्टता प्राप्त करता है (पेशे)
- ग्रेन्युलर नियंत्रण: सब कुछ स्पष्ट है—कंडीशनिंग, शेड्यूलर, मॉडल मर्ज, LoRA स्टैकिंग।
- पुनरुत्पादन क्षमता: एक सहेजा गया ग्राफ़ एक नुस्खा है, सेटिंग्स का स्क्रीनशॉट नहीं।
- स्केलेबिलिटी: एक बार की छवियों से लेकर लगातार आउटपुट के साथ बैच रेंडर फ़ार्म तक।
- पारदर्शिता: आप हर टेंसर प्रवाह देख सकते हैं और अजीब कलाकृतियों को डिबग कर सकते हैं।
- सामुदायिक गति: नए नोड जल्दी आते हैं, खासकर SDXL और ControlNet के लिए।
यह कहाँ लड़खड़ाता है (विपक्ष)
- सीखने की अवस्था: यहां पनपने के लिए आपको प्रसार पाइपलाइन को समझना होगा।
- निर्भरता घर्षण: CUDA, Torch और मॉडल फ़ाइलों का प्रबंधन नवागंतुकों को ट्रिप कर सकता है।
- इंटरफ़ेस घनत्व: लंबे नोड चेन अच्छी ग्रुपिंग के बिना भारी लग सकते हैं।
- VRAM निर्भरता: उच्च रिज़ॉल्यूशन पर SDXL को अभी भी गंभीर GPU मेमोरी की आवश्यकता होती है।
ComfyUI बनाम Automatic1111 बनाम InvokeAI
इस ComfyUI समीक्षा को संदर्भ में रखने के लिए एक त्वरित तुलना:
- पेशे: विशाल प्लगइन इकोसिस्टम, लोकप्रिय यूआई, त्वरित प्रॉम्प्टिंग के लिए आसान।
- विपक्ष: कम स्पष्ट पाइपलाइन नियंत्रण; जटिल चेन अपारदर्शी हो सकते हैं।
- इसके लिए सर्वश्रेष्ठ: शुरुआती-से-मध्यवर्ती उपयोगकर्ता जो तेज़ परिणाम और बहुत सारे एक्सटेंशन चाहते हैं।
- पेशे: सुव्यवस्थित UX, वर्कफ़्लो विश्वसनीयता पर ध्यान केंद्रित करना, ठोस आउटपेंटिंग/इनपेंटिंग।
- विपक्ष: अत्याधुनिक नोड्स का छोटा इकोसिस्टम।
- इसके लिए सर्वश्रेष्ठ: निर्माता जो सरलता और गुणवत्ता का संतुलन चाहते हैं।
- पेशे: गहरा नियंत्रण, स्पष्ट ग्राफ़, पुनरुत्पादन क्षमता, उन्नत SDXL/ControlNet सेटअप।
- विपक्ष: तीव्र सीखने की अवस्था, अधिक मैनुअल कॉन्फ़िगरेशन।
- इसके लिए सर्वश्रेष्ठ: पावर उपयोगकर्ता, टीमें, शिक्षक और पाइपलाइन बिल्डर।
प्रदर्शन नोट्स: गति, VRAM और स्थिरता
- सैंपलर: DPM++ 2M Karras एक विश्वसनीय संतुलन है; Euler a पूर्वावलोकन के लिए तेज़ी से काम करता है।
- परिशुद्धता: जहाँ संभव हो, आधी-परिशुद्धता (fp16) का उपयोग करें; यदि आपको बैंडिंग दिखाई दे तो VAE को fp32 में रखें।
- टाइलिंग और रिफाइनर: SDXL विवरण के लिए, 1024 पर बेस, 1536 पर रिफाइनर, फिर अपस्केल का प्रयास करें।
- बैच: रातोंरात बड़ी नौकरियों को कतारबद्ध करें; गति लाभ के लिए कंडीशनिंग कैश करें।
- VRAM टिप्स: SDXL बेस के लिए 8–12 GB काम करने योग्य है; भारी ControlNet स्टैक के लिए 12–24 GB आरामदायक है।
पावर वर्कफ़्लो जिसे आप अपना सकते हैं
1) LoRA के साथ फोटो-रियल पोर्ट्रेट
SDXL बेस → CLIP सकारात्मक/नकारात्मक
- यथार्थवाद LoRA के लिए 0.6–0.8 शक्ति पर
LoRA लोडर जोड़ें
- चरण 30–40, CFG 5–6.5 पर
KSampler
- त्वचा के विवरण के लिए
रिफाइनर पास
2) लगातार रचना के लिए ControlNet डेप्थ
डेप्थ प्रीप्रोसेसर → ControlNet डेप्थ जोड़ें
- प्रॉम्प्ट शक्ति के आधार पर Control वेट को 0.6–0.9 पर रखें
- उत्पाद शॉट्स और आर्किटेक्चर रेंडर के लिए बढ़िया
3) शैली और चरित्र संगति के लिए IP‑Adapter
- एक संदर्भ छवि को IP‑Adapter में फ़ीड करें
- ब्रांड शैली मिलान या दृश्यों में चरित्र निरंतरता के लिए उपयोग करें
4) बैच कॉन्सेप्ट बोर्ड
- 20–40 विविधताओं के लिए एक
बैच प्रॉम्प्ट नोड (समुदाय) का उपयोग करें
- शैलीगत सामंजस्य के लिए बीज ठीक करें; प्रॉम्प्ट प्रत्यय बदलें
स्थापना और सेटअप वॉकथ्रू
- पूर्वापेक्षाएँ: अपडेटेड ड्राइवर, पायथन, Git, CUDA-संगत PyTorch के साथ NVIDIA GPU।
- क्लोन: ComfyUI रेपो को
git clone; pip के माध्यम से आवश्यकताओं को स्थापित करें।
- मॉडल: अपने SD, SDXL और VAE वज़न को उचित निर्देशिकाओं में रखें।
- सर्वर चलाएं: स्थानीय वेब सर्वर शुरू करें; अपने ब्राउज़र में UI खोलें।
- एक्सटेंशन: सामुदायिक नोड्स और अपडेट को अधिक सुरक्षित रूप से संभालने के लिए ComfyUI Manager स्थापित करें।
टिप: निर्भरता बहाव से बचने के लिए प्रति मशीन एक अलग वर्चुअल वातावरण रखें।
सामान्य कमियाँ और उन्हें ठीक करने का तरीका
- CUDA मेमोरी से बाहर: रिज़ॉल्यूशन कम करें, बैच का आकार कम करें, अधिक मेमोरी-कुशल सैंपलर पर स्विच करें, या रिफाइनर को अक्षम करें।
- मुशी विवरण: चरणों को थोड़ा बढ़ाएँ, CFG कम करें या शेड्यूलर स्विच करें।
- ControlNet के साथ अति-नियंत्रित छवियाँ: Control वेट कम करें या प्रीप्रोसेसर गुणवत्ता में सुधार करें।
- कलर बैंडिंग: fp32 में VAE के साथ डिकोड करें; एक अलग VAE आज़माएँ।
- असंगत शैली: बीज ठीक करें; अपने लक्षित सौंदर्य के लिए ट्यून किए गए IP‑Adapter या LoRA जोड़ें।
सुरक्षा और शासन संबंधी विचार
- मॉडल प्रामाणिकता: ट्रैक करें कि आप किन चेकपॉइंट और LoRA का उपयोग करते हैं; वर्कफ़्लो के साथ लाइसेंस संग्रहीत करें।
- डेटा गोपनीयता: संवेदनशील संदर्भ छवियों को स्थानीय रखें; अज्ञात नोड्स पर अपलोड करने से बचें।
- वर्ज़निंग: टीमों के लिए कॉन्फ़िगरेशन लॉक करने के लिए
requirements.txt में वर्कफ़्लो JSON और एक को कमिट करें।
सामुदायिक कारक
किसी भी ठोस ComfyUI समीक्षा में उजागर की गई एक प्रमुख ताकत सामुदायिक नवाचार की गति है। इसके लिए लगातार नए नोड्स की अपेक्षा करें:
- AnimateDiff/वीडियो पाइपलाइन
- उन्नत अपस्केलर और डीनोइज़ रणनीतियाँ
- बेहतर प्री/पोस्ट प्रोसेसर (डेप्थ, लाइनआर्ट, नॉर्मल मैप)
ComfyUI को समर्पित डिस्कॉर्ड और रेपो से जुड़ें; आपके वर्कफ़्लो दूसरों के साथ तेज़ी से विकसित होंगे।
मूल्य निर्धारण और मूल्य
ComfyUI मुफ़्त और ओपन-सोर्स है। आपकी वास्तविक लागतें हैं:
- हार्डवेयर: GPU VRAM गति और रिज़ॉल्यूशन तय करता है।
- समय: यदि आप बार-बार उत्पन्न करते हैं तो ग्राफ़ मॉडल सीखना सार्थक है।
- ऑप्स: वैकल्पिक—यदि आप टीमों के लिए रेंडर कतार या सर्वर चलाते हैं।
मूल्य पर, ComfyUI अधिकांश GUI-प्रथम UI की तुलना में पावर उपयोगकर्ताओं के लिए अधिक डिलीवर करता है।
व्यावहारिक खरीदारी सलाह: क्या आपको स्विच करना चाहिए?
ComfyUI चुनें यदि:
- आप पुनरुत्पादनीय पाइपलाइन और साझा करने योग्य व्यंजन चाहते हैं।
- आप SDXL, LoRA, ControlNet और रिफाइनर पास को बार-बार मिलाते हैं।
- आप दूसरों के साथ सहयोग करते हैं या प्रसार वर्कफ़्लो सिखाते हैं।
यदि आप सरल UI के साथ बने रहें:
- आप लापरवाही से उत्पन्न करते हैं और शायद ही कभी तकनीकी सेटिंग्स को बदलते हैं।
- आप निर्भरता या GPU बाधाओं का प्रबंधन नहीं करना चाहते हैं।
हाइब्रिड दृष्टिकोण:
- एक आसान UI में प्रोटोटाइप करें, फिर अंतिम उत्पादन के लिए स्थिर संकेतों को ComfyUI ग्राफ़ में पोर्ट करें।
ध्यान देने योग्य: स्मार्ट प्रॉम्प्टिंग और अनुसंधान वर्कफ़्लो
यदि आप संकेतों पर बहुत अधिक पुनरावृति करते हैं या पाइपलाइन बनाते समय त्वरित साहित्य/संदर्भ की आवश्यकता होती है, तो यह ध्यान देने योग्य है कि जैसे उपकरण आपके ComfyUI सेटअप के साथ बैठ सकते हैं। आप संकेतों को परिष्कृत करने, सामुदायिक नोड डॉक्स को संक्षेप में प्रस्तुत करने या टैब अधिभार के बिना सैंपलर सेटिंग्स की तुलना करने के लिए इसका उपयोग कर सकते हैं—यह तब उपयोगी होता है जब आप लंबे ग्राफ़ को ठीक-ठीक कर रहे हों और संदर्भ खोना नहीं चाहते हों।
अंतिम फैसला
यह ComfyUI समीक्षा एक स्पष्ट निष्कर्ष पर पहुँचती है: ComfyUI उन रचनाकारों के लिए एक पावरहाउस है जो स्टेबल डिफ्यूजन से नियंत्रण, संरचना और पुनरावृति चाहते हैं। यह तत्काल संतुष्टि के बारे में कम और एक विश्वसनीय छवि इंजन बनाने के बारे में अधिक है। यदि यह आपके वर्कफ़्लो के साथ संरेखित होता है, तो ComfyUI संभवतः आपका दैनिक ड्राइवर बन जाएगा।
मुख्य निष्कर्ष
- ComfyUI = नियंत्रण: नोड ग्राफ़ जटिल पाइपलाइनों को समझने योग्य और पुन: प्रयोज्य बनाते हैं।
- तीव्र शुरुआत, बड़ा भुगतान: एक सप्ताहांत निवेश करें; उसके बाद हर सप्ताह घंटे बचाएं।
- इकोसिस्टम गति: नए नोड यह संभव बनाते रहते हैं।
- टीमों के लिए बढ़िया: लगातार परिणामों के लिए वर्कफ़्लो फ़ाइलें साझा करें।
अगले चरण
- ComfyUI + Manager स्थापित करें; एक SDXL txt2img टेम्पलेट से प्रारंभ करें।
- एक साधारण ControlNet (डेप्थ) और एक यथार्थवाद LoRA जोड़ें; आउटपुट की तुलना करें।
- अपने वर्कफ़्लो JSON सहेजें और एक मिनी लाइब्रेरी शुरू करें: पोर्ट्रेट, उत्पाद, एनीमे, लैंडस्केप।
परिशिष्ट: नमूना स्टार्टर सेटिंग्स
- SDXL बेस + रिफाइनर, 1024→1536
- सैंपलर: DPM++ 2M Karras, 28–36 चरण
- नकारात्मक प्रॉम्प्ट: लो-रेस, धुंधला, अति-उजागर, विकृत हाथ, अतिरिक्त उंगलियां
- LoRA: यथार्थवाद या शैली मिलान के लिए 0.6–0.8 शक्ति
यह आपको पोर्ट्रेट और उत्पाद शॉट्स के लिए 80% रास्ते पर ले जाना चाहिए। वहां से ट्यून करें।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
Q1:क्या स्टेबल डिफ्यूजन के लिए Automatic1111 से बेहतर ComfyUI है?
ComfyUI नोड-आधारित वर्कफ़्लो के साथ गहरा नियंत्रण और बेहतर पुनरुत्पादन क्षमता प्रदान करता है, जबकि Automatic1111 शुरू करने में तेज़ है और इसमें एक विशाल प्लगइन दृश्य है। यदि आप पारदर्शी पाइपलाइनों को महत्व देते हैं तो ComfyUI चुनें; त्वरित परिणामों और व्यापक एक्सटेंशन के लिए A1111 चुनें।
Q2:क्या ComfyUI SDXL, ControlNet और LoRA का समर्थन करता है?
हाँ, ComfyUI SDXL बेस/रिफाइनर, कई ControlNet प्रकारों और समायोज्य वज़न के साथ LoRA/LoCon का समर्थन करता है। व्यवहार में, यह इन सुविधाओं को एक ही वर्कफ़्लो में संयोजित करने के सबसे लचीले तरीकों में से एक है।
Q3:ComfyUI को अच्छी तरह से चलाने के लिए मुझे कितनी VRAM की आवश्यकता है?
SDXL के लिए, 8–12 GB VRAM सावधानीपूर्वक सेटिंग्स के साथ 1024 रिज़ॉल्यूशन पर काम करता है। भारी ControlNet स्टैक या उच्च रिज़ॉल्यूशन के लिए, 12–24 GB VRAM एक सहज अनुभव प्रदान करता है।
Q4:क्या ComfyUI शुरुआती लोगों के लिए सीखना कठिन है?
सीखने की अवस्था है क्योंकि ComfyUI पूर्ण प्रसार पाइपलाइन को उजागर करता है। हालाँकि, टेम्प्लेट से शुरू करना, ComfyUI Manager का उपयोग करना और साझा वर्कफ़्लो का अध्ययन करना पहले सप्ताह को बहुत आसान बना सकता है।
Q5:क्या मैं बैच जनरेशन और स्वचालन के लिए ComfyUI का उपयोग कर सकता हूँ?
हाँ। ComfyUI बैच/कतार वर्कफ़्लो का समर्थन करता है और स्थानीय मशीनों या सर्वर पर स्वचालन के लिए उपयुक्त है। वर्कफ़्लो JSON फ़ाइलों को सहेजना और वर्शन करना रन में लगातार आउटपुट सुनिश्चित करता है।
