Updated: 5/27/2024
Merhaba, AI sanatçıları! 👋 ComfyUI hakkında başlangıç dostu eğitimimize hoş geldiniz, AI tarafından oluşturulan çarpıcı sanat eserleri yaratmak için inanılmaz güçlü ve esnek bir araç. 🎨 Bu kılavuzda, ComfyUI'nin temellerini anlatacağız, özelliklerini keşfedeceğiz ve AI sanatınızı bir sonraki seviyeye taşımak için potansiyelini açığa çıkarmanıza yardımcı olacağız. 🚀
Kapsayacağımız konular:
ComfyUI, AI tarafından oluşturulan çarpıcı sanat eserlerini kolayca oluşturmak için sihirli bir değnek 🪄 gibidir. Temelinde, ComfyUI, metin açıklamalarından görüntüler üreten bir ileri düzey derin öğrenme modeli olan Stable Diffusion üzerine inşa edilmiş node tabanlı bir grafik kullanıcı arayüzüdür (GUI). 🌟 Ancak ComfyUI'yi gerçekten özel kılan şey, sanatçılar olarak size yaratıcılığınızı serbest bırakma ve en çılgın fikirlerinizi hayata geçirme gücünü nasıl verdiğidir.
Farklı işlev veya işlemleri temsil eden node'ları birbirine bağlayarak kendi benzersiz görüntü oluşturma iş akışlarınızı oluşturabileceğiniz dijital bir tuval hayal edin. 🧩 AI tarafından oluşturulan başyapıtlarınız için görsel bir tarif oluşturmak gibi!
Bir metin isteği kullanarak sıfırdan bir görüntü mü oluşturmak istiyorsunuz? Bunun için bir node var! Belirli bir örnekleyici uygulamak veya gürültü seviyesini ince ayarlamak mı gerekiyor? İlgili node'ları ekleyin ve sihir gerçekleşsin. ✨
Ama işte en iyi kısım: ComfyUI, iş akışını yeniden düzenlenebilir öğelere ayırarak, sanatsal vizyonunuza uygun özel iş akışları oluşturma özgürlüğü verir. 🖼️ Sanat sürecinize uyum sağlayan kişiselleştirilmiş bir araç setine sahip olmak gibi.
AUTOMATIC1111, Stable Diffusion için varsayılan GUI'dir. Peki, ComfyUI'yi kullanmalı mısınız? Karşılaştıralım:
✅ ComfyUI kullanmanın avantajları:
❌ ComfyUI kullanmanın dezavantajları:
ComfyUI'yi öğrenmenin en iyi yolunun örneklere dalmak ve ilk elden deneyimlemek olduğuna inanıyoruz. 🙌 Bu yüzden, diğerlerinden farklı olarak bu benzersiz eğitimi oluşturduk. Bu eğitimde, adım adım takip edebileceğiniz ayrıntılı bir kılavuz bulacaksınız.
Ama işte en iyi kısım: 🌟 ComfyUI'yi doğrudan bu web sayfasına entegre ettik! Kılavuz boyunca ilerlerken ComfyUI örnekleriyle gerçek zamanlı olarak etkileşimde bulunabileceksiniz.🌟 Hadi başlayalım!
En basit durumla başlayalım: metinden bir görüntü oluşturma. İş akışını çalıştırmak için Queue Prompt'a tıklayın. Kısa bir bekleyişten sonra ilk oluşturduğunuz görüntüyü görmelisiniz! Kuyruğunuzu kontrol etmek için View Queue'ya tıklayın.
Denemeniz için varsayılan bir metinden-görüntüye iş akışı burada:
ComfyUI iş akışı iki temel yapı taşından oluşur: Node'lar ve Kenarlar.
Öncelikle, Checkpoint Yükle node'unda bir Stable Diffusion modelini seçin. Model adını tıklayarak mevcut modelleri görüntüleyin. Model adını tıklamak hiçbir şey yapmıyorsa, özel bir model yüklemeniz gerekebilir.
CLIP Metin Kodlama (İstek) olarak etiketlenmiş iki node göreceksiniz. Üstteki istek, KSampler node'unun pozitif girdisine bağlıyken, alttaki istek negatif girdiye bağlıdır. Bu nedenle, pozitif isteğinizi üste ve negatif isteğinizi alta girin.
CLIP Metin Kodlama node'u, isteği tokenlara dönüştürür ve metin kodlayıcıyı kullanarak gömülerde kodlar.
💡 İpucu: Bir anahtar kelimenin ağırlığını kontrol etmek için (anahtar kelime:ağırlık) sözdizimini kullanın, örneğin, etkisini artırmak için (anahtar kelime:1.2) veya azaltmak için (anahtar kelime:0.8).
İş akışını çalıştırmak için Queue Prompt'a tıklayın. Kısa bir bekleyişten sonra, ilk görüntünüz oluşturulacak!
ComfyUI'nin gücü yapılandırılabilirliğinde yatar. Her node'un ne yaptığını anlamak, onları ihtiyaçlarınıza göre uyarlamanıza olanak tanır. Ancak detaylara dalmadan önce, ComfyUI'nin nasıl çalıştığını daha iyi anlamak için Stable Diffusion sürecine bir göz atalım.
Stable Diffusion süreci üç ana adımda özetlenebilir:
Stable Diffusion sürecini yüksek seviyede anladığımıza göre, bu süreci mümkün kılan ComfyUI'deki ana bileşenler ve node'lara bakalım.
ComfyUI'deki Checkpoint Yükleme node'u, bir Stable Diffusion modelini seçmek için çok önemlidir. Bir Stable Diffusion modeli üç ana bileşenden oluşur: MODEL, CLIP ve VAE. Her bileşeni ve ComfyUI'deki ilgili node'larla ilişkisini inceleyelim.
VAE'nin, CLIP dil modelinden ayrı bir bileşen olduğunu belirtmek önemlidir. CLIP, metin isteklerini işlerken, VAE piksel ve latent uzaylar arasındaki dönüşümü ele alır.
ComfyUI'deki CLIP Metin Kodlama node'u, kullanıcının sağladığı istekleri CLIP dil modeline beslemekten sorumludur. CLIP, kelimelerin anlamsal anlamını anlayan ve bunları görsel kavramlarla ilişkilendirebilen güçlü bir dil modelidir. Bir istek CLIP Metin Kodlama node'una girildiğinde, her kelimenin gömülerde dönüştürüldüğü bir dönüşüm sürecinden geçer. Bu gömüler, kelimelerin anlamsal bilgisini yakalayan yüksek boyutlu vektörlerdir. İstekleri gömülerde dönüştürerek, CLIP, MODEL'in verilen isteklerin anlamını ve amacını doğru bir şekilde yansıtan görüntüler oluşturmasını sağlar.
Metinden-görüntü sürecinde, oluşturma latent uzayda rastgele bir görüntü ile başlar. Bu rastgele görüntü, MODEL'in çalışacağı başlangıç durumunu oluşturur. Latent görüntünün boyutu, piksel uzayındaki gerçek görüntü boyutuna orantılıdır. ComfyUI'de, oluşturulan görüntünün boyutunu kontrol etmek için latent görüntünün yüksekliğini ve genişliğini ayarlayabilirsiniz. Ayrıca, her çalışmada oluşturulan görüntü sayısını belirlemek için batch boyutunu ayarlayabilirsiniz.
Optimal latent görüntü boyutları, kullanılan belirli Stable Diffusion modeline bağlıdır. SD v1.5 modelleri için önerilen boyutlar 512x512 veya 768x768 iken, SDXL modelleri için optimal boyut 1024x1024'tür. ComfyUI, 1:1 (kare), 3:2 (manzara), 2:3 (portre), 4:3 (manzara), 3:4 (portre), 16:9 (geniş ekran) ve 9:16 (dikey) gibi yaygın en-boy oranlarını seçme imkanı sunar. Latent görüntünün genişliği ve yüksekliği, modelin mimarisiyle uyumlu olması için 8'e bölünebilir olmalıdır.
VAE (Variational AutoEncoder), Stable Diffusion modelinde görüntülerin piksel uzayı ile latent uzay arasında dönüşümünü sağlayan kritik bir bileşendir. İki ana parçadan oluşur: Bir Görüntü Kodlayıcı ve bir Görüntü Kod Çözücü.
Görüntü Kodlayıcı, piksel uzayındaki bir görüntüyü daha düşük boyutlu latent bir temsile sıkıştırır. Bu sıkıştırma işlemi, veri boyutunu önemli ölçüde azaltır ve daha verimli işlem ve depolama sağlar. Örneğin, 512x512 piksel boyutundaki bir görüntü, 64x64 boyutundaki bir latent temsile sıkıştırılabilir.
Öte yandan, Görüntü Kod Çözücü, aynı zamanda VAE Kod Çözücü olarak da bilinir, latent temsilden görüntüyü yeniden oluşturur. Sıkıştırılmış latent temsili alır ve son görüntüyü oluşturmak için genişletir.
VAE kullanmanın birkaç avantajı vardır:
Ancak, dikkate alınması gereken bazı dezavantajlar da vardır:
Bu sınırlamalara rağmen, VAE, piksel uzayı ile latent uzay arasında verimli dönüşüm sağlayarak, daha hızlı oluşturma ve oluşturulan görüntüler üzerinde daha hassas kontrol sağladığı için Stable Diffusion modelinde önemli bir rol oynar. 2.4.5. KSampler ⚙️": "ComfyUI'deki KSampler node'u, Stable Diffusion'daki görüntü oluşturma sürecinin kalbidir. Kullanıcı tarafından sağlanan isteğe uyacak şekilde latent uzaydaki rastgele görüntüyü gürültüsüz hale getirmekten sorumludur. KSampler, ters difüzyon adı verilen bir teknik kullanır ve CLIP gömülerinden gelen rehberlikle latent temsili iteratif olarak rafine eder, gürültüyü çıkarır ve anlamlı detaylar ekler.
KSampler node'u, kullanıcıların görüntü oluşturma sürecini ince ayarlamalarına olanak tanıyan birkaç parametre sunar:
Tohum: Tohum değeri, başlangıç gürültüsünü ve son görüntünün bileşimini kontrol eder. Belirli bir tohum değeri ayarlayarak, kullanıcılar tekrarlanabilir sonuçlar elde edebilir ve birden fazla üretim arasında tutarlılığı koruyabilir.
Control_after_generation: Bu parametre, her üretimden sonra tohum değerinin nasıl değişeceğini belirler. Rastgeleleştir (her çalışmada yeni rastgele tohum üret), artır (tohum değerini 1 artır), azalt (tohum değerini 1 azalt) veya sabit (tohum değerini sabit tut) olarak ayarlanabilir.
Adım: Örnekleme adımlarının sayısı, rafine sürecinin yoğunluğunu belirler. Daha yüksek değerler, daha az artefakt ve daha ayrıntılı görüntülerle sonuçlanır, ancak oluşturma süresini de artırır.
Örnekleyici_adı: Bu parametre, KSampler tarafından kullanılan belirli örnekleme algoritmasını seçmenize olanak tanır. Farklı örnekleme algoritmaları, biraz farklı sonuçlar verebilir ve farklı oluşturma hızlarına sahip olabilir.
Zamanlayıcı: Zamanlayıcı, denoising sürecinin her adımında gürültü seviyesinin nasıl değişeceğini kontrol eder. Latent temsilden gürültünün çıkarılma hızını belirler.
Gürültüsüzleştir: Gürültüsüzleştir parametresi, denoising süreci tarafından çıkarılacak başlangıç gürültüsünün miktarını ayarlar. 1 değeri, tüm gürültünün çıkarılacağını ve temiz ve ayrıntılı bir görüntü elde edileceğini belirtir.
Bu parametreleri ayarlayarak, görüntü oluşturma sürecini istediğiniz sonuçları elde etmek için ince ayarlayabilirsiniz.
RunComfy'de, sizin için nihai ComfyUI çevrimiçi deneyimini oluşturduk. Karmaşık kurulumlara elveda deyin! 🎉 ComfyUI'yi Çevrimiçi Deneyin ve sanatsal potansiyelinizi daha önce hiç olmadığı gibi serbest bırakın! 🎉
Görüntüden Görüntüye iş akışı, bir istek ve bir giriş görüntüsüne dayalı olarak bir görüntü oluşturur. Kendiniz deneyin!
Görüntüden Görüntüye iş akışını kullanmak için:
Daha fazla premium ComfyUI iş akışı için, 🌟ComfyUI İş Akışı Listesi🌟'ni ziyaret edin.
Aşırı yapılandırılabilirliği sayesinde, ComfyUI, Stable Diffusion XL modelini destekleyen ilk GUI'lerden biridir. Hadi deneyelim!
ComfyUI SDXL iş akışını kullanmak için:
Daha karmaşık bir şeye dalalım: boyama! Harika bir görüntünüz var ama belirli kısımları değiştirmek mi istiyorsunuz? Boyama en iyi yöntemdir. Burada deneyin!
Boyama iş akışını kullanmak için:
Dış boyama, görüntülerinizi orijinal sınırlarının ötesine genişletmenizi sağlayan heyecan verici bir tekniktir. 🌆 Sonsuz bir tuvale sahip olmak gibi!
ComfyUI Dış Boyama iş akışını kullanmak için:
Daha fazla premium boyama/dış boyama iş akışı için, 🌟ComfyUI İş Akışı Listesi🌟'ni ziyaret edin.
Sıradaki, ComfyUI ölçeklendirme. Verimli bir şekilde ölçeklendirme yapmanıza yardımcı olacak üç temel iş akışını tanıtacağız.
İki ana ölçeklendirme yöntemi vardır:
Bu yöntemi iki şekilde gerçekleştirebilirsiniz:
Daha fazla premium onarım/ölçeklendirme iş akışları için, 🌟ComfyUI İş Akışı Listesi🌟'ni ziyaret edin.
ControlNet ile AI sanatınızı bir sonraki seviyeye taşımaya hazır olun, görüntü oluşturmayı devrim niteliğinde değiştiren bir teknoloji!
ControlNet, AI tarafından oluşturulan görüntüler üzerinde benzeri görülmemiş bir kontrol sağlayan bir sihirli değnek 🪄 gibidir. Stable Diffusion gibi güçlü modellerle el ele çalışarak, yeteneklerini artırır ve görüntü oluşturma sürecini daha önce hiç olmadığı gibi yönlendirmenizi sağlar!
İstediğiniz görüntünün kenarlarını, insan pozlarını, derinliğini veya hatta segmentasyon haritalarını belirleyebildiğinizi hayal edin. 🌠 ControlNet ile bunu yapabilirsiniz!
ControlNet dünyasına daha derinlemesine dalmak ve tam potansiyelini açığa çıkarmak istiyorsanız, size yardımcı olacak detaylı bir eğitimimiz var. ComfyUI'de ControlNet'i Ustalaştırma 📚 eğitimimize göz atın! Adım adım rehberler ve ilham verici örneklerle dolu, sizi bir ControlNet profesyoneli yapacak. 🏆
ComfyUI Yöneticisi, ComfyUI arayüzü üzerinden diğer özel node'ları kurmanıza ve güncellemenize olanak tanıyan özel bir node'dur. Yöneticiyi Queue Prompt menüsünde bulabilirsiniz.
Bir iş akışı, kurmadığınız özel node'ları gerektiriyorsa, şu adımları izleyin:
Boş herhangi bir alana çift tıklayarak node'ları aramak için bir menü açabilirsiniz.
Gömüler, aynı zamanda metinsel inversiyon olarak da bilinir, ComfyUI'de AI tarafından oluşturulan görüntülerinize özel kavramlar veya stiller eklemenizi sağlayan güçlü bir özelliktir. 💡 AI'ye yeni bir kelime veya ifade öğretmek ve bunu belirli görsel özelliklerle ilişkilendirmek gibi.
ComfyUI'de gömü kullanmak için, pozitif veya negatif istek kutusuna "embedding:" ifadesini ve ardından gömü adını yazmanız yeterlidir. Örneğin:
embedding: BadDream
Bu isteği kullandığınızda, ComfyUI ComfyUI > models > embeddings klasöründe "BadDream" adlı bir gömü dosyası arayacaktır. 📂 Eğer bir eşleşme bulursa, ilgili görsel özellikleri oluşturulan görüntünüze uygulayacaktır.
Gömüler, AI sanatınızı kişiselleştirmenin ve belirli stiller veya estetikler elde etmenin harika bir yoludur. 🎨 İstediğiniz kavramı veya stili temsil eden bir dizi görüntü üzerinde eğitim vererek kendi gömülerinizi oluşturabilirsiniz.
Gömülerinizin tam adlarını hatırlamak, özellikle büyük bir koleksiyonunuz varsa zahmetli olabilir. 😅 İşte burada ComfyUI-Custom-Scripts özel node'u devreye giriyor!
Gömü adı otomatik tamamlamayı etkinleştirmek için:
ComfyUI-Custom-Scripts node'unu kurduktan sonra, gömü kullanmanın daha kullanıcı dostu bir yolunu deneyimleyeceksiniz. 😊 Bir istek kutusuna "embedding:" yazmaya başlayın, mevcut gömülerin bir listesi görünecektir. Listeden istediğiniz gömüyü seçebilirsiniz, bu da size zaman ve çaba kazandırır!
Gömülerinizin gücünü ayarlayabileceğinizi biliyor muydunuz? 💪 Gömüler esasen anahtar kelimeler olduğu için, bunlara ağırlık uygulayabilirsiniz, tıpkı isteklerinizdeki normal anahtar kelimelerde olduğu gibi.
Bir gömünün ağırlığını ayarlamak için şu sözdizimini kullanın:
(embedding: BadDream:1.2)
Bu örnekte, "BadDream" gömüsünün ağırlığı %20 artırılır. Yani daha yüksek ağırlıklar (örneğin, 1.2) gömüyü daha belirgin hale getirirken, daha düşük ağırlıklar (örneğin, 0.8) etkisini azaltır. 🎚️ Bu, son sonuç üzerinde daha fazla kontrol sağlar!
LoRA, kısa adıyla Low-rank Adaptation, ComfyUI'de kontrol noktası modellerinizi değiştirmenize ve ince ayar yapmanıza olanak tanıyan başka bir heyecan verici özelliktir. 🎨 Bir temel modelin üzerine küçük, özel bir model ekleyerek belirli stiller elde etmek veya özel öğeler eklemek gibi.
LoRA modelleri kompakt ve verimlidir, bu da onları kullanımı ve paylaşımı kolay hale getirir. Genellikle bir görüntünün sanatsal stilini değiştirmek veya oluşturulan sonuçlara belirli bir kişi veya nesne eklemek gibi görevler için kullanılır.
Bir LoRA modeli bir kontrol noktası modeline uygulandığında, MODEL ve CLIP bileşenlerini değiştirir, ancak VAE'ye (Variational Autoencoder) dokunmaz. Bu, LoRA'nın görüntünün genel yapısını değiştirmeden içeriğini ve stilini ayarlamaya odaklandığı anlamına gelir.
ComfyUI'de LoRA kullanmak oldukça basittir. En basit yönteme bakalım:
ComfyUI, kontrol noktası modelini ve LoRA modelini birleştirerek, belirtilen istekleri yansıtan ve LoRA'nın getirdiği değişiklikleri içeren bir görüntü oluşturur.
Peki ya tek bir görüntüye birden fazla LoRA uygulamak isterseniz? Sorun değil! ComfyUI, aynı metinden-görüntüye iş akışında birden fazla LoRA kullanmanıza olanak tanır.
Süreç, tek bir LoRA kullanmaya benzer, ancak sadece bir yerine birden fazla LoRA modeli seçmeniz gerekecek. ComfyUI, LoRA'ları ardışık olarak uygular, yani her LoRA, önceki LoRA'nın getirdiği değişikliklerin üzerine inşa edilir.
Bu, AI tarafından oluşturulan görüntülerinizde farklı stilleri, öğeleri ve değişiklikleri birleştirmek için sonsuz olanaklar açar. 🌍💡 Farklı LoRA kombinasyonları ile deney yaparak benzersiz ve yaratıcı sonuçlar elde edin!
ComfyUI'ye yeni başlayanlar için bu kılavuzu tamamladığınız için tebrikler! 🙌 Artık AI sanat yaratımının heyecan verici dünyasına dalmaya hazırsınız. Ancak kurulumla uğraşmak yerine neden hemen yaratmaya başlamıyorsunuz? 🤔
RunComfy'de, ComfyUI'yi çevrimiçi olarak kurulum yapmadan kullanmanızı sağladık. ComfyUI Çevrimiçi hizmetimiz, 200'den fazla popüler node ve model ile önceden yüklenmiş olarak gelir ve yaratıcılığınızı teşvik edecek 50'den fazla çarpıcı iş akışı sunar.
🌟 İster yeni başlayan ister deneyimli bir AI sanatçısı olun, RunComfy, sanatsal vizyonlarınızı hayata geçirmek için ihtiyacınız olan her şeye sahiptir. 💡 Daha fazla beklemeyin – ComfyUI'yi Çevrimiçi Deneyin ve AI sanat yaratımının gücünü parmaklarınızın ucunda deneyimleyin! 🚀
© Telif Hakkı 2024 RunComfy. Tüm Hakları Saklıdır.