ComfyUI ಬಳಸುವುದು ಹೇಗೆ: ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ ಒಂದು ವ್ಯಾವಹಾರಿಕ, ಹಂತ-ಹಂತದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ
ನೀವು ComfyUI “ನೋಡ್-ಆಧಾರಿತ ಮತ್ತು ಸೂಪರ್ ಪವರ್ಫುಲ್” ಎಂದು ಕೇಳಿದ್ದರೆ, ಆದರೆ ಎಲ್ಲಾ ಬಾಕ್ಸ್ಗಳು ಮತ್ತು ವೈರ್ಗಳಿಂದ ಬೆದರಿದಂತೆ ಭಾವಿಸಿದರೆ, ನೀವು ಒಬ್ಬಂಟಿಯಲ್ಲ. ಒಳ್ಳೆಯ ಸುದ್ದಿ: ನೀವು ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಕಲಿತ ನಂತರ—ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳು, ಎನ್ಕೋಡರ್ಗಳು, ಸ್ಯಾಂಪ್ಲರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಡಿಕೋಡರ್ಗಳು—ನೀವು ವೃತ್ತಿಪರರಂತೆ ಇಮೇಜ್ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತೀರಿ. ಈ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯು ಅನುಸ್ಥಾಪನೆಯಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಮೊದಲ SDXL ಚಿತ್ರಗಳವರೆಗೆ ComfyUI ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ, ಜೊತೆಗೆ ControlNet, LoRA ಗಳು ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟ/ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ಗಾಗಿ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗಳನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಊಹಾಪೋಹವಿಲ್ಲದೆ ಸ್ಥಿರವಾದ, ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಇಮೇಜ್ ಜನರೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ComfyUI ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು ಎಂದು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿಯುತ್ತದೆ.
ComfyUI ಎಂದರೇನು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಏಕೆ ಬಳಸಬೇಕು?
ComfyUI ಎಂಬುದು ಸ್ಟೇಬಲ್ ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ಗಾಗಿ ದೃಶ್ಯ, ನೋಡ್-ಆಧಾರಿತ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಆಗಿದ್ದು, ನಿಮ್ಮ ಇಮೇಜ್ ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಒಂದೇ “ಜನರೇಟ್” ಬಟನ್ ಬದಲಿಗೆ, ನೀವು ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತೀರಿ—ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದು, ಪಠ್ಯವನ್ನು ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡುವುದು, ಲೇಟೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಸ್ಯಾಂಪಲ್ ಮಾಡುವುದು ಅಥವಾ ಅಂತಿಮ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಡಿಕೋಡ್ ಮಾಡುವುದು ಮುಂತಾದ ವಿಭಿನ್ನ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ವೇಗವಾಗಿದೆ, ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ಆಗಿದೆ ಮತ್ತು ಪಾರದರ್ಶಕವಾಗಿದೆ—ಕಲಿಕೆ, ಪ್ರಯೋಗ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನಾ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗಳಿಗೆ ಪರಿಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ.
ತ್ವರಿತ ಪ್ರಾರಂಭ: ComfyUI ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ
- Windows/macOS/Linux: ಅಧಿಕೃತ ರೆಪೊ ಮತ್ತು ಸಮುದಾಯ ಅನುಸ್ಥಾಪನಾ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ. ನಿಮ್ಮ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಮತ್ತು GPU ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ನೀವು ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಅನುಸ್ಥಾಪನೆ (Python + ಅವಲಂಬನೆಗಳು) ಅಥವಾ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ಡ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ComfyUI ವಿಕಿಯು Windows, macOS (Apple Silicon ಸೇರಿದಂತೆ) ಮತ್ತು Linux ಗಾಗಿ ಹಂತ-ಹಂತದ ಸೆಟಪ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
- ಮಾದರಿಗಳು: ನಿಮ್ಮ ಸ್ಟೇಬಲ್ ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳನ್ನು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, SDXL ಬೇಸ್/ರಿಫೈನರ್ ಅಥವಾ SD 1.5)
models/checkpoints ಫೋಲ್ಡರ್ನಲ್ಲಿ ಇರಿಸಿ. VAE ಫೈಲ್ಗಳನ್ನು models/vae ನಲ್ಲಿ, LoRA ಗಳನ್ನು models/loras ನಲ್ಲಿ, ControlNet ಮಾದರಿಗಳನ್ನು models/controlnet ನಲ್ಲಿ ಇರಿಸಿ.
- ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ: ನಿಮ್ಮ OS ಗಾಗಿ ಸ್ಟಾರ್ಟ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಿ; ComfyUI ನಿಮ್ಮ ಬ್ರೌಸರ್ನಲ್ಲಿ ತೆರೆಯುತ್ತದೆ. ಕ್ಯಾನ್ವಾಸ್ ಎಂದರೆ ನೀವು ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ವೈರ್ ಮಾಡುವ ಸ್ಥಳವಾಗಿದೆ.
ಸಲಹೆ: ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗಾಗಿ ನಿಮ್ಮ GPU ಡ್ರೈವರ್ಗಳು ಮತ್ತು CUDA ಟೂಲ್ಕಿಟ್ ಅನ್ನು ನವೀಕೃತವಾಗಿಡಿ.
ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ: ಕನಿಷ್ಠ ಪಠ್ಯ-ದಿಂದ-ಚಿತ್ರದ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋ
ComfyUI ನ ಮೂಲ ಪಠ್ಯ-ದಿಂದ-ಚಿತ್ರದ ಫ್ಲೋ (SD 1.5 ಶೈಲಿ) ಈ ರೀತಿ ಕಾಣುತ್ತದೆ:
- ಔಟ್ಪುಟ್: UNet, CLIP ಮತ್ತು VAE ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್ಗಳು
- ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡಿ
- ನೋಡ್: CLIP ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಎನ್ಕೋಡ್ (ಪಾಸಿಟಿವ್)
- ನೋಡ್: CLIP ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಎನ್ಕೋಡ್ (ನೆಗೆಟಿವ್)
- ಔಟ್ಪುಟ್: ಮಾರ್ಗದರ್ಶನಕ್ಕಾಗಿ ಕಂಡೀಷನಿಂಗ್ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ಗಳು
- ಇನ್ಪುಟ್ಗಳು: UNet, ಪಾಸಿಟಿವ್/ನೆಗೆಟಿವ್ ಕಂಡೀಷನಿಂಗ್, ಸೀಡ್, ಸ್ಟೆಪ್ಸ್, ಸ್ಯಾಂಪ್ಲರ್ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, DPM++ 2M Karras), ಮತ್ತು CFG ಸ್ಕೇಲ್
ಈ ಮೂಲಭೂತ ಗ್ರಾಫ್—ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟ್ → CLIP (ಪಾಸಿಟಿವ್/ನೆಗೆಟಿವ್) → KSampler → VAE ಡಿಕೋಡ್ → ಉಳಿಸಿ— ComfyUI ನಲ್ಲಿ ನೀವು ಮಾಡುವ ಬಹುತೇಕ ಎಲ್ಲದಕ್ಕೂ ಆಧಾರವಾಗಿದೆ.
SDXL ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋ: ಬೇಸ್ + (ಐಚ್ಛಿಕ) ರಿಫೈನರ್
SDXL ಡ್ಯುಯಲ್ ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಎನ್ಕೋಡರ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ರಿಫೈನರ್ ಪಾಸ್ನಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ.
- SDXL ಬೇಸ್ ಅನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ: SDXL-ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟ್ ಬಳಸಿ. ಅನೇಕ SDXL ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ಗಳು ಎರಡು CLIP ಎನ್ಕೋಡರ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ (ದೊಡ್ಡ/ಸಣ್ಣ ಸಂದರ್ಭಕ್ಕಾಗಿ). ಪಾಸಿಟಿವ್ ಮತ್ತು ನೆಗೆಟಿವ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಫೀಡ್ ಮಾಡಿ.
- KSampler (ಬೇಸ್): 1024×1024 ನಲ್ಲಿ ಲೇಟೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಿ (ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಗುರಿ). ಲೇಟೆಂಟ್ಗಳು ಅಥವಾ ಡಿಕೋಡ್ ಮಾಡಿದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಉಳಿಸಿ.
- ಐಚ್ಛಿಕ ರಿಫೈನರ್: SDXL ರಿಫೈನರ್ ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟ್ ಅನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಬೇಸ್ ಔಟ್ಪುಟ್ನಲ್ಲಿ ಕಂಡೀಷನ್ ಮಾಡಿದ ಹೆಚ್ಚುವರಿ KSampler ಪಾಸ್ ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಿ, ನಂತರ VAE ಯೊಂದಿಗೆ ಡಿಕೋಡ್ ಮಾಡಿ.
ಈ ಎರಡು-ಹಂತದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಹೆಚ್ಚಿನ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ವಿವರ ಮತ್ತು ಕೋಹೆರೆನ್ಸ್ ಅನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
ಹ್ಯಾಂಡ್ಸ್-ಆನ್: ನಿಮ್ಮ ಮೊದಲ ComfyUI ಗ್ರಾಫ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ
- ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ನಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ: ಸೈಡ್ಬಾರ್ನಲ್ಲಿ, ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಪಠ್ಯ-ದಿಂದ-ಚಿತ್ರದ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ.
- ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟ್ ಅನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿ: ನಿಮ್ಮ SDXL ಅಥವಾ SD 1.5 ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ.
- ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ: ಪಾಸಿಟಿವ್ ಮತ್ತು ನೆಗೆಟಿವ್ CLIP ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ. ಉದಾಹರಣೆ:
- ಪಾಸಿಟಿವ್: “ಸಿನಿಮೀಯ ಭಾವಚಿತ್ರ, ಮೃದುವಾದ ಸ್ಟುಡಿಯೋ ಲೈಟಿಂಗ್, 85mm ಲೆನ್ಸ್, ಹೆಚ್ಚು ವಿವರವಾದ, ಫಿಲ್ಮ್ ಗ್ರೇನ್”
- ನೆಗೆಟಿವ್: “ಮಸುಕಾದ, ಕಡಿಮೆ-ರೆಸ್, ವಿರೂಪಗೊಂಡ, ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಬೆರಳುಗಳು, ವಾಟರ್ಮಾರ್ಕ್”
- ಸ್ಟೆಪ್ಸ್: ವೇಗ/ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸಮತೋಲನಕ್ಕಾಗಿ 20–35
- ಸ್ಯಾಂಪ್ಲರ್: DPM++ 2M ಕರ್ರಾಸ್ (ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ) ಅಥವಾ ಯೂಲರ್ ಎ (ವೇಗದ)
- CFG: 4.5–7.5 (ಹೆಚ್ಚಿನದು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಬಲವಾಗಿ ತಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಅತಿಯಾಗಿ ಸ್ಯಾಚುರೇಟ್ ಮಾಡಬಹುದು)
- ಸೀಡ್: ಪುನರುತ್ಪಾದನೆಗಾಗಿ ಅದನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿ; ಪರಿಶೋಧನೆಗಾಗಿ ಬದಲಿಸಿ
- ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್: SD 1.5 ಗಾಗಿ, 512×512 ಅಥವಾ 768×768 ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. SDXL ಗಾಗಿ, 1024×1024 ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
- ಡಿಕೋಡ್ ಮತ್ತು ಉಳಿಸಿ: VAE ಡಿಕೋಡ್ → ಇಮೇಜ್ ಉಳಿಸಿ ಸೇರಿಸಿ. ಜನರೇಟ್ ಮಾಡಲು ಕ್ಯೂ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ.
ಪ್ರಮುಖ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು (ಸರಳ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ)
- ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟ್ ಲೋಡರ್: ನಿಮ್ಮ ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಮಾದರಿ (UNet), ಪಠ್ಯ ಎನ್ಕೋಡರ್(ಗಳು) (CLIP), ಮತ್ತು VAE ಅನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ನಿಮ್ಮ “ಇಂಜಿನ್ + ಭಾಷಾ ಮೆದುಳು + ಇಮೇಜ್ ಅನುವಾದಕ” ಎಂದು ಭಾವಿಸಿ.
- CLIP ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಎನ್ಕೋಡ್: ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಮಾದರಿಯು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಪಾಸಿಟಿವ್ ಮತ್ತು ನೆಗೆಟಿವ್ ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಎನ್ಕೋಡರ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
- KSampler: ಇಮೇಜ್ ಸಿಂಥೆಸಿಸ್ನ ಹೃದಯ. ಇದು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಮತ್ತು ಸ್ಯಾಂಪ್ಲರ್ ವಿಧಾನದಿಂದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಲೇಟೆಂಟ್ ಶಬ್ದವನ್ನು ಹಲವಾರು ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಡಿನೋಯ್ಸ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- VAE ಡಿಕೋಡ್: ಅಂತಿಮ ಲೇಟೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ನೋಡಬಹುದಾದ ಚಿತ್ರವಾಗಿ ಭಾಷಾಂತರಿಸುತ್ತದೆ. VAE ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದು ಬಣ್ಣ/ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ ಫಿಡೆಲಿಟಿಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ.
- ಇಮೇಜ್ ಉಳಿಸಿ: ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನಂತರ ಮರುಸೃಷ್ಟಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಮೆಟಾಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಡಿಸ್ಕ್ಗೆ ಬರೆಯುತ್ತದೆ.
ಈ ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್ ಬ್ಲಾಕ್ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಆಳವಾದ ಅಧ್ಯಯನಕ್ಕಾಗಿ, ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ ವಿವರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ನೋಡ್ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ನೋಡಿ.
ಪವರ್-ಅಪ್ಗಳು: LoRA, ControlNet ಮತ್ತು ಇಮೇಜ್-ಟು-ಇಮೇಜ್
ಶೈಲಿ ಅಥವಾ ವಿಷಯ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕಾಗಿ LoRA ಬಳಸಿ
- LoRA ಲೋಡರ್ ನೋಡ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿ ಬ್ರಾಂಚ್ಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ.
- ಶಕ್ತಿ: ಸುಮಾರು 0.6–0.8 ರಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ; ಶೈಲಿಯ ತೀವ್ರತೆ ಅಥವಾ ಓವರ್ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಹೊಂದಿಸಿ.
- ಬಹು LoRA ಗಳು: ಚೈನ್ ಅಥವಾ ವಿಲೀನಗೊಳಿಸಿ, ಆದರೆ ಸಂಘರ್ಷಗಳಿಗಾಗಿ ಗಮನಿಸಿ; ಸ್ಟಾಕ್ ಮಾಡುವಾಗ ಕಡಿಮೆ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿ.
ಖಚಿತವಾದ ಸಂಯೋಜನೆಗಾಗಿ ControlNet ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಿ
- ControlNet ನೋಡ್ಗಳು ಇನ್ಪುಟ್ ಮ್ಯಾಪ್ (ಕ್ಯಾನಿ, ಡೆಪ್ತ್, ಓಪನ್ಪೋಸ್, ಇತ್ಯಾದಿ) ಬಳಸಿ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
- ವಿಶಿಷ್ಟ ಫ್ಲೋ: ControlNet ಮಾದರಿಯನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ → ನಿಮ್ಮ ಗೈಡ್ ಇಮೇಜ್ ಅನ್ನು ಪೂರ್ವಭಾವಿಯಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಿ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕ್ಯಾನಿ ಎಡ್ಜ್) → ನಿಮ್ಮ ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಕಂಡೀಷನಿಂಗ್ನೊಂದಿಗೆ KSampler ಗೆ ControlNet ಕಂಡೀಷನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಫೀಡ್ ಮಾಡಿ.
- ತೂಕ: 0.5–1.2 ಉತ್ತಮ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗಿದೆ. ತುಂಬಾ ಹೆಚ್ಚಾದರೆ ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಮೀರಿಸಬಹುದು.
ಇಮೇಜ್-ಟು-ಇಮೇಜ್ ಅಥವಾ ಇನ್ಪೇಂಟಿಂಗ್
- VAE ಎನ್ಕೋಡ್ ಮೂಲಕ ಆರಂಭಿಕ ಶಬ್ದವನ್ನು ಇಮೇಜ್ ಲೇಟೆಂಟ್ನೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಿ.
- ಮೂಲ ಚಿತ್ರದ ಎಷ್ಟು ಭಾಗ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು KSampler ನಲ್ಲಿ ಡಿನೋಯಿಸ್ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ.
- ಇನ್ಪೇಂಟಿಂಗ್ಗಾಗಿ, ಮಾಸ್ಕ್ ಇನ್ಪುಟ್ ಮತ್ತು ಇನ್ಪೇಂಟ್-ಅರಿವುಳ್ಳ ಸ್ಯಾಂಪ್ಲರ್ ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಬಳಸಿ.
ಗುಣಮಟ್ಟ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್: ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು, CFG, ಸ್ಯಾಂಪ್ಲರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸೀಡ್ಗಳು
- ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್: ಪ್ಯಾರಾಗ್ರಾಫ್ಗಳಲ್ಲ, ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಡಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ. ಸ್ಪಷ್ಟತೆಗಿಂತ ಕ್ರಮವು ಮುಖ್ಯವಲ್ಲ, ಆದರೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಮುಂದಿರಿಸಿ.
- ಕಡಿಮೆ (3–5): ಹೆಚ್ಚು ಸೃಜನಶೀಲ, ಕಡಿಮೆ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನುಸರಣೆ
- ಹೆಚ್ಚು (9–12): ಬಲವಾದ ಅನುಸರಣೆ, ಕಲಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು
- DPM++ 2M ಕರ್ರಾಸ್: ಸ್ವಚ್ಛ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ
- ಯೂಲರ್ ಎ: ವೇಗದ ಮತ್ತು ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಶೀಲ, ಪೂರ್ವವೀಕ್ಷಣೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ
- UniPC / ಹ್ಯೂನ್ / DDIM: ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಯೋಗ್ಯವಾಗಿದೆ; ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಮಾದರಿಯಿಂದ ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ
- ಸ್ಥಿರ ಸೀಡ್ = ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸಬಹುದಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು
- ಬದಲಾಗುವ ಸೀಡ್ = ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ
ಸ್ಮೂತ್ ರೆಂಡರ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಸಲಹೆಗಳು
- VRAM ಬಜೆಟ್: ನೀವು OOM ಅನ್ನು ತಲುಪಿದರೆ ಕಡಿಮೆ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್, ಹಂತಗಳು ಅಥವಾ ಬ್ಯಾಚ್ ಗಾತ್ರ. 1024×1024 ನಲ್ಲಿ SDXL ಗೆ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ 8–12 GB VRAM ಅಗತ್ಯವಿರಬಹುದು.
- ಅರ್ಧ ನಿಖರತೆ: ಅತ್ಯಲ್ಪ ಗುಣಮಟ್ಟದ ನಷ್ಟದೊಂದಿಗೆ ದೊಡ್ಡ ಮೆಮೊರಿ ಉಳಿತಾಯಕ್ಕಾಗಿ ಬೆಂಬಲಿತ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ fp16 ಅನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿ.
- ಟೈಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಲೇಟೆಂಟ್ ಅಪ್ಸ್ಕೇಲರ್ಗಳು: ಚಿಕ್ಕದಾಗಿ ಜನರೇಟ್ ಮಾಡಿ, ನಂತರ VRAM ಅನ್ನು ಉಳಿಸಲು ಲೇಟೆಂಟ್ ಅಪ್ಸ್ಕೇಲರ್ ನೋಡ್ ಅಥವಾ ಇಮೇಜ್ ಅಪ್ಸ್ಕೇಲರ್ ಮಾದರಿಯ ಮೂಲಕ ಅಪ್ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡಿ.
- ಕ್ಯಾಶಿಂಗ್: ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು ಬದಲಾಗದಿದ್ದಾಗ ರನ್ಗಳಲ್ಲಿ CLIP ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ಗಳು ಮತ್ತು ಡಿಕೋಡ್ ಮಾಡಿದ VAE ಗಳನ್ನು ಮರು-ಬಳಸಿ.
- ಅನಗತ್ಯ ಬ್ರಾಂಚ್ಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ: ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಂಪರ್ಕ ಕಡಿತಗೊಂಡ ನೋಡ್ಗಳು ಒಂದೇ ಕ್ಯೂನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿದಾಗ ಇನ್ನೂ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.
ವೃತ್ತಿಪರರಂತೆ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗಳನ್ನು ಆಯೋಜಿಸುವುದು
- ಗುಂಪು ನೋಡ್ಗಳು: ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಆಯೋಜಿಸಲು ಫ್ರೇಮ್ಗಳು/ಲೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ (ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್, ಮಾದರಿ, ಸ್ಯಾಂಪ್ಲರ್, ಔಟ್ಪುಟ್, ಇತ್ಯಾದಿ).
- ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಪ್ಯಾನೆಲ್ಗಳು: ಸುಲಭ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ಗಾಗಿ ಮೇಲ್ಭಾಗದಲ್ಲಿ “ನಿಯಂತ್ರಣ” ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಖಾಲಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಬಾಕ್ಸ್ಗಳು, ಸ್ಲೈಡರ್ಗಳು).
- ಉಳಿಸಿ/ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಿ: ನಿಮ್ಮ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋ JSON ಅನ್ನು ರಫ್ತು ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಪುನರುತ್ಪಾದನೆಗಾಗಿ
ಬಳಸಿದ ಮಾದರಿಗಳ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ಇರಿಸಿ.
- ವರ್ಷನ್ ನಿರ್ವಹಣೆ: SD 1.5, SDXL ಮತ್ತು ವಿಶೇಷ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳಿಗಾಗಿ (ಅನಿಮೆ, ಫೋಟೋರಿಯಲ್, ಡೆಪ್ತ್-ಟು-ಇಮೇಜ್, ಇತ್ಯಾದಿ) ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಗ್ರಾಫ್ಗಳನ್ನು ಇರಿಸಿ.
ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸುವುದು
- ಕಪ್ಪು ಅಥವಾ ಖಾಲಿ ಚಿತ್ರಗಳು:
- ತಪ್ಪಾದ VAE ಅಥವಾ ಕಾಣೆಯಾದ VAE ಡಿಕೋಡ್
- ಡಿನೋಯಿಸ್ ತುಂಬಾ ಕಡಿಮೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, img2img ನಲ್ಲಿ <0.2)
- ಬೇರೆ VAE ಅನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ; ಕೆಲವು VAE ಗಳು ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ ಅನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತವೆ
- ಕಡಿಮೆ CFG ಅಥವಾ ಸ್ಯಾಂಪ್ಲರ್ ಅನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿ
- ರನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಏನೂ ಬದಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ:
- ಸೀಡ್ ಸ್ಥಿರವಾಗಿದೆ; ಯಾದೃಚ್ಛಿಕಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿ ಅಥವಾ ಹೊಸ ಸೀಡ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ
- ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್, ಹಂತಗಳು ಅಥವಾ ಬ್ಯಾಚ್ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ; fp16 ಗೆ ಬದಲಿಸಿ
- ಇತರ GPU ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಮುಚ್ಚಿ; ControlNet/LoRA ಸ್ಟಾಕ್ಗಳನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸಿ
- ಮಾದರಿ ಕಂಡುಬಂದಿಲ್ಲ / ಕೆಂಪು ನೋಡ್:
- ಫೈಲ್ ಪಾತ್ಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಫೋಲ್ಡರ್ಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ; ಫೈಲ್ ವಿಸ್ತರಣೆಗಳನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಿ
ಪೂರ್ವ ನಿರ್ಮಿತ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗಳೊಂದಿಗೆ ವೇಗವಾಗಿ ಕಲಿಯಿರಿ
ವೀಡಿಯೊ ವಾಕ್ಥ್ರೂಗಳು ಮತ್ತು ಆರಂಭಿಕ ಸರಣಿಗಳು ನೀವು ವಿರಾಮಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದಾದ ಸಿದ್ಧ-ಬಳಕೆಯ ಗ್ರಾಫ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಕಲಿಕೆಯ ರೇಖೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಬರವಣಿಗೆ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ಗಳು ಮತ್ತು ವಿಕಿಗಳು ನೋಡ್ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿಡಲು ನವೀಕರಿಸಿದ ಅನುಸ್ಥಾಪನಾ ಹಂತಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ.
ಸುಧಾರಿತ: ನಿಮ್ಮ ಗ್ರಾಫ್ಗಳನ್ನು ಮಾಡ್ಯುಲರೈಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವಿಸ್ತರಿಸುವುದು
- API/ಬಾಹ್ಯ ನೋಡ್ಗಳು: ಕೆಲವು ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ಗಳು ComfyUI ಅನ್ನು ವಿಶೇಷ ನೋಡ್ಗಳ ಮೂಲಕ ಬಾಹ್ಯ AI ಸೇವೆಗಳಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ, ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಭಾರೀ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಆಫ್ಲೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ನೋಡ್ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಮತ್ತು ವಿಸ್ತರಣೆಗಳು: ಶೆಡ್ಯೂಲರ್ಗಳು, ಅಪ್ಸ್ಕೇಲರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ಗಾಗಿ (ಪೋಸ್, ಡೆಪ್ತ್, ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್) ಸಮುದಾಯ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ. ನಿಮ್ಮ ComfyUI ಆವೃತ್ತಿಯೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
- SDXL ರಿಫೈನರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಚೈನ್ಡ್ ಸ್ಯಾಂಪ್ಲರ್ಗಳು: ಹಂತ ಹಂತದ ಡಿನೋಯಿಸಿಂಗ್ (ಬೇಸ್ → ರಿಫೈನರ್) ಅಥವಾ ಸ್ಟೈಲಿಸ್ಟಿಕ್ ಬ್ಲೆಂಡಿಂಗ್ಗಾಗಿ ಬಹು ಸ್ಯಾಂಪ್ಲರ್ಗಳನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಿ.
Sider.AI ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾಂಪ್ಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುವುದು: ಗಮನಿಸಬೇಕಾದ ಅಂಶ
ನೀವು ಪದೇ ಪದೇ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು, ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಅಥವಾ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿದರೆ, ನೀವು ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಮೆದುಳುದಾಳಿ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಲು ಸಹಾಯಕರನ್ನು ಬಯಸಬಹುದು. ಮೂಲಕ, Sider.AI ತ್ವರಿತವಾಗಿ ರಚನಾತ್ಮಕ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು, ನೆಗೆಟಿವ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಪಟ್ಟಿಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಆದ್ದರಿಂದ ರನ್ಗಳ ನಡುವೆ ನೀವು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಅನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ. ನೀವು ಇದನ್ನು ಇಲ್ಲಿ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಬಹುದು: ಸರಳ SDXL ಸ್ಟಾರ್ಟರ್ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋ (ಈ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಕಲಿಸಿ)
- ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟ್ ಲೋಡರ್ (SDXL ಬೇಸ್)
- CLIP ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಎನ್ಕೋಡ್ (ಪಾಸಿಟಿವ್) — “ಅಲ್ಟ್ರಾ-ವಿವರವಾದ ಉತ್ಪನ್ನ ಫೋಟೋ, ಸಾಫ್ಟ್ಬಾಕ್ಸ್ ಲೈಟಿಂಗ್, 50mm ಲೆನ್ಸ್, ಪ್ರತಿಫಲಿತ ಮೇಲ್ಮೈ”
- CLIP ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಎನ್ಕೋಡ್ (ನೆಗೆಟಿವ್) — “ಕಡಿಮೆ-ರೆಸ್, ಚಲನೆಯ ಮಸುಕು, ವಾಟರ್ಮಾರ್ಕ್, ಹಿನ್ನೆಲೆ ಗದ್ದಲ”
- KSampler: 1024×1024, 28 ಹಂತಗಳು, DPM++ 2M ಕರ್ರಾಸ್, CFG 5.5, ಸ್ಥಿರ ಸೀಡ್
ಐಚ್ಛಿಕ ಆಡ್-ಆನ್ಗಳು:
- 10–15 ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ SDXL ರಿಫೈನರ್ ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟ್ನೊಂದಿಗೆ ರಿಫೈನರ್ ಪಾಸ್
- ಲೇಔಟ್ಗಾಗಿ ಸರಳವಾದ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸಿಲೂಯೆಟ್ನೊಂದಿಗೆ ControlNet (ಡೆಪ್ತ್)
- ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಅಥವಾ ಕಲಾ ಶೈಲಿಗಾಗಿ 0.6 ನಲ್ಲಿ LoRA
ಪ್ರಮುಖ ಸಂಗತಿಗಳು
- ComfyUI ನ ಶಕ್ತಿಯು ಅದರ ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ—ನಿಮ್ಮ ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಅನ್ನು ನೋಡ್ ಮೂಲಕ ನಿರ್ಮಿಸಿ.
- ಮೂಲ ಪಠ್ಯ-ದಿಂದ-ಚಿತ್ರ ಸರಪಳಿ ಸರಳವಾಗಿದೆ: ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟ್ → CLIP (ಪಾಸಿಟಿವ್/ನೆಗೆಟಿವ್) → KSampler → VAE ಡಿಕೋಡ್ → ಉಳಿಸಿ.
- SDXL ಡ್ಯುಯಲ್ ಎನ್ಕೋಡರ್ಗಳು ಮತ್ತು ವಿವರಗಳಿಗಾಗಿ ಐಚ್ಛಿಕ ರಿಫೈನರ್ ಪಾಸ್ನಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ.
- LoRA ಗಳು ಮತ್ತು ControlNet ನಿಮಗೆ ಶೈಲಿ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ಸಂಯೋಜನೆಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ.
- ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರತೆಗಾಗಿ CFG, ಸ್ಯಾಂಪ್ಲರ್ ಮತ್ತು ಸೀಡ್ ಅನ್ನು ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಿ; fp16 ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ಗಳೊಂದಿಗೆ VRAM ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿ.
- ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗಳನ್ನು ಆಯೋಜಿಸಿ ಮತ್ತು ನೋವುರಹಿತ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಾಗಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಆವೃತ್ತಿ ನಿರ್ವಹಿಸಿ.
ಮುಂದಿನ ಹಂತಗಳು
- ರೆಪೊ/ವಿಕಿ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ ComfyUI ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋ ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ.
- ಮೂಲಗಳನ್ನು ಭದ್ರಪಡಿಸಲು ಸ್ಕ್ರಾಚ್ನಿಂದ ಕನಿಷ್ಠ ಸರಪಳಿಯನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಿ.
- ControlNet ಮತ್ತು LoRA ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಿ, ನಂತರ ಸ್ಯಾಂಪ್ಲರ್ ಮತ್ತು CFG ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳನ್ನು A/B ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ.
- ಮಾದರಿಗಳು, ಸೀಡ್ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ಗಳ ಕುರಿತು ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋ JSON ಅನ್ನು ಉಳಿಸಿ ಮತ್ತು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಿ.
ಸಂತೋಷದ ಜನರೇಶನ್—ಮತ್ತು ComfyUI ನ ಶಾಂತ, ನಿಯಂತ್ರಿಸಬಹುದಾದ ಜಗತ್ತಿಗೆ ಸ್ವಾಗತ.
FAQ
Q1: Windows, macOS ಅಥವಾ Linux ನಲ್ಲಿ ComfyUI ಅನ್ನು ನಾನು ಹೇಗೆ ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು ಮತ್ತು ರನ್ ಮಾಡುವುದು?
ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಹಂತಗಳು, ಮಾದರಿ ಫೋಲ್ಡರ್ ಸ್ಥಳಗಳು ಮತ್ತು ಅವಲಂಬನೆಗಳಿಗಾಗಿ ಅಧಿಕೃತ ರೆಪೊ ಮತ್ತು ಸಮುದಾಯ ವಿಕಿಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ. ಅನುಸ್ಥಾಪನೆಯ ನಂತರ, ಸ್ಥಳೀಯ ಸರ್ವರ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ ಮತ್ತು ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ವೈರ್ ಮಾಡಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ನಿಮ್ಮ ಬ್ರೌಸರ್ನಲ್ಲಿ ComfyUI ಅನ್ನು ತೆರೆಯಿರಿ.
Q2: ಪಠ್ಯ-ದಿಂದ-ಚಿತ್ರಕ್ಕಾಗಿ ComfyUI ನಲ್ಲಿನ ಸರಳ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋ ಯಾವುದು?
ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟ್ ಅನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ, CLIP ನೊಂದಿಗೆ ಪಾಸಿಟಿವ್ ಮತ್ತು ನೆಗೆಟಿವ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡಿ, KSampler ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಿ, VAE ನೊಂದಿಗೆ ಡಿಕೋಡ್ ಮಾಡಿ, ನಂತರ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಉಳಿಸಿ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಜನರೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ComfyUI ಅನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬಳಸಲು ಈ ಸರಪಳಿಯು ಆಧಾರವಾಗಿದೆ.
Q3: ComfyUI ನಲ್ಲಿ ನಾನು SDXL ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು?
ಡ್ಯುಯಲ್ ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಎನ್ಕೋಡರ್ಗಳೊಂದಿಗೆ SDXL ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿ, ನಂತರ ಉತ್ತಮ ವಿವರಗಳಿಗಾಗಿ ಐಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ರಿಫೈನರ್ ಪಾಸ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. ಸಮತೋಲಿತ CFG (ಸುಮಾರು 5–7) ಮತ್ತು DPM++ 2M ಕರ್ರಾಸ್ನಂತಹ ದಕ್ಷ ಸ್ಯಾಂಪ್ಲರ್ನೊಂದಿಗೆ 1024×1024 ನಲ್ಲಿ ರನ್ ಮಾಡಿ.
Q4: ನಾನು ಒಂದೇ ComfyUI ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋನಲ್ಲಿ ControlNet ಮತ್ತು LoRA ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಬಹುದೇ?
ಹೌದು. ನಿಮ್ಮ LoRA ಮತ್ತು ControlNet ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ, ಅವುಗಳನ್ನು ಮಾದರಿ ಮತ್ತು KSampler ಕಂಡೀಷನಿಂಗ್ಗಳಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ ಮತ್ತು ತೂಕವನ್ನು ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಿ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, LoRA ಗಾಗಿ 0.6–0.8, ControlNet ಗಾಗಿ ~0.5–1.2). VRAM ಬಳಕೆಯನ್ನು ಗಮನಿಸಿ ಮತ್ತು ನೀವು OOM ಅನ್ನು ತಲುಪಿದರೆ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಅಥವಾ ಹಂತಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ.
Q5: ನನ್ನ ComfyUI ಚಿತ್ರಗಳು ಕಡಿಮೆ-ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ ಅಥವಾ ತೊಳೆದಂತೆ ಏಕೆ ಕಾಣುತ್ತವೆ?
ವಿಭಿನ್ನ VAE ಅನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ, ಕಡಿಮೆ CFG ಅನ್ನು ಬಳಸಿ ಅಥವಾ ಸ್ಯಾಂಪ್ಲರ್ಗಳನ್ನು ಬದಲಿಸಿ. ಕೆಲವು VAE ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ನಿಷ್ಠಾವಂತ ಬಣ್ಣ ಮತ್ತು ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ; ಸಣ್ಣ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ತೊಳೆದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಬಹುದು.
