ComfyUI
Übersicht von ComfyUI
ComfyUI: Die leistungsstärkste und modularste visuelle KI-Engine
Was ist ComfyUI?
ComfyUI ist eine leistungsstarke und modulare visuelle KI-Engine, die für die Erstellung und Ausführung fortschrittlicher Stable Diffusion-Pipelines entwickelt wurde. Es verwendet eine Graph-/Knoten-/Flussdiagramm-basierte Schnittstelle, wodurch es auf Windows, Linux und macOS zugänglich ist.
Hauptmerkmale
- Knoten/Graph/Flussdiagramm-Schnittstelle: Experimentieren Sie und erstellen Sie komplexe Stable Diffusion-Workflows ohne Programmierung.
- Asynchrones Warteschlangensystem: Optimiert die Ausführung, indem nur die Teile des Workflows erneut ausgeführt werden, die sich ändern.
- Intelligentes Speichermanagement: Führt große Modelle auf GPUs mit nur 1 GB VRAM durch intelligentes Auslagern aus.
- Umfassende Modellunterstützung:
- SD1.x, SD2.x (unCLIP)
- SDXL, SDXL Turbo
- Stable Cascade
- SD3 und SD3.5
- Pixart Alpha und Sigma
- AuraFlow, HunyuanDiT, Flux, Lumina Image 2.0, HiDream, Qwen Image, Hunyuan Image 2.1
- Omnigen 2, Flux Kontext, HiDream E1.1, Qwen Image Edit
- Stable Video Diffusion, Mochi, LTX-Video, Hunyuan Video, Wan 2.1, Wan 2.2
- Stable Audio, ACE Step
- Hunyuan3D 2.0
- Flexibles Laden: Lädt Checkpoints und Safetensors, einschließlich Standalone-Diffusionsmodelle, VAEs und CLIP-Modelle.
- Sicheres Laden von Dateien: Gewährleistet das sichere Laden von ckpt-, pt-, pth- und anderen Dateien.
- Vielseitige Techniken: Unterstützt Embeddings, Textual Inversion, LoRAs (regulär, locon und loha) und Hypernetworks.
- Workflow-Integration: Lädt vollständige Workflows (mit Seeds) aus generierten PNG-, WebP- und FLAC-Dateien.
- Anpassbare Knoten: Knotenschnittstelle für die Erstellung fortschrittlicher Workflows wie Hires Fix und mehr.
- Erweiterte Funktionen: Bereichszusammensetzung, Inpainting, ControlNet, T2I-Adapter, GLIGEN, Modellverschmelzung und LCM-Modelle.
- Offline-Funktionalität: Der Kern arbeitet vollständig offline, ohne dass Downloads erforderlich sind, sofern nicht anders angegeben.
- API-Integration: Optionale API-Knoten für die Verwendung kostenpflichtiger Modelle von externen Anbietern.
- Konfigurierbare Modellpfade: Ermöglicht das Festlegen benutzerdefinierter Suchpfade für Modelle.
Wie funktioniert ComfyUI?
ComfyUI arbeitet über eine visuelle Schnittstelle, in der Sie Knoten verbinden, um komplexe Workflows zu erstellen. Jeder Knoten führt eine bestimmte Aufgabe aus, z. B. das Laden eines Modells, das Codieren von Text oder das Generieren eines Bildes. Die Daten fließen durch diese Knoten, wobei nur die Teile des Graphen, die sich geändert haben, erneut ausgeführt werden, wodurch Leistung und Ressourcennutzung optimiert werden.
Wie verwendet man ComfyUI?
- Installation: Wählen Sie zwischen der Desktop-Anwendung, dem portablen Windows-Paket oder der manuellen Installation.
- Modellplatzierung: Platzieren Sie Ihre Stable Diffusion-Checkpoints im Verzeichnis
models/checkpoints. - ComfyUI ausführen: Führen Sie das Skript
main.pymit Python aus.
Manuelle Installation
Führen Sie die folgenden Schritte aus, um ComfyUI manuell zu installieren:
- Repository klonen:
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI cd ComfyUI - Abhängigkeiten installieren:
pip install -r requirements.txt - ComfyUI ausführen:
python main.py
Warum ComfyUI wählen?
- Modularität: Entwerfen und experimentieren Sie mit komplexen Stable Diffusion-Pipelines ohne Programmierung.
- Effizienz: Reduzieren Sie die Rechenlast mithilfe von intelligentem Speichermanagement und asynchroner Ausführung.
- Flexibilität: Unterstützt viele Modelle, Techniken und Hardwarekonfigurationen.
- Anpassung: Erstellen und teilen Sie benutzerdefinierte Knoten und Workflows.
Für wen ist ComfyUI geeignet?
ComfyUI ist für folgende Zielgruppen konzipiert:
- KI-Enthusiasten, die eine visuelle Schnittstelle zum Erstellen komplexer Stable Diffusion-Pipelines suchen.
- Forscher und Entwickler, die ein modulares und flexibles Framework zum Experimentieren mit neuen KI-Techniken benötigen.
- Künstler und Designer, die mit KI Bilder generieren und bearbeiten möchten.
Release-Prozess
ComfyUI folgt einem wöchentlichen Release-Zyklus, der sich jedoch aufgrund von Modell-Releases oder bedeutenden Code-Aktualisierungen ändern kann. Der Release-Prozess umfasst drei miteinander verbundene Repositories:
- ComfyUI Core: Veröffentlicht stabile Versionen und dient als Grundlage für die Desktop-Version.
- ComfyUI Desktop: Erstellt neue Releases mit der neuesten stabilen Core-Version.
- ComfyUI Frontend: Erhält wöchentliche Updates, wobei die Funktionen für das kommende Core-Release eingefroren werden.
Erste Schritte
Desktop-Anwendung
Der einfachste Weg, um zu beginnen, verfügbar für Windows & macOS.
Portables Windows-Paket
Erhalten Sie die neuesten Commits und eine vollständig portable Version, verfügbar für Windows.
Manuelle Installation
Unterstützt alle Betriebssysteme und GPU-Typen (NVIDIA, AMD, Intel, Apple Silicon, Ascend).
Beispiel-Workflows
Entdecken Sie Beispiel-Workflows, um zu sehen, was ComfyUI alles kann.
Wie kann man Modelle zwischen einer anderen UI und ComfyUI austauschen?
In der Konfigurationsdatei können Sie die Suchpfade für Modelle festlegen. In der eigenständigen Windows-Version finden Sie diese Datei im ComfyUI-Verzeichnis. Benennen Sie diese Datei in extra_model_paths.yaml um und bearbeiten Sie sie mit Ihrem bevorzugten Texteditor.
Community
- Discord: Probieren Sie die Kanäle #help oder #feedback aus.
- Matrix Space: #comfyui_space:matrix.org (ähnlich wie Discord, aber Open Source).
Beste Methode zum Erstellen von KI-Workflows?
Um effektive KI-Workflows in ComfyUI zu erstellen, beginnen Sie mit einem klaren Ziel und unterteilen Sie den Prozess in kleinere, überschaubare Schritte. Verwenden Sie die knotenbasierte Schnittstelle, um verschiedene Operationen zu verbinden, wie z. B. das Laden von Modellen, die Verarbeitung von Bildern und das Anwenden von Effekten. Experimentieren Sie mit verschiedenen Konfigurationen und nutzen Sie Community-Ressourcen für Inspiration und Anleitung.
TL;DR
ComfyUI ist eine robuste, modulare und vielseitige visuelle KI-Engine, die Benutzern die Werkzeuge bietet, um komplexe Stable Diffusion-Pipelines zu erstellen. Die visuelle Graph-/Knoten-Schnittstelle macht sie sowohl für Künstler, Forscher als auch für Entwickler zugänglich.
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