ComfyUI : 概要 : モジュール型の強力な Stable Diffusion GUI
作成 : クラスキャット セールスインフォメーション
作成日時 : 08/04/2024
* 本ページは、github : comfyanonymous/ComfyUI の以下のページを参考にまとめ直したものです :
* サンプルコードの動作確認はしておりますが、必要な場合には適宜、追加改変しています。
* ご自由にリンクを張って頂いてかまいませんが、sales-info@classcat.com までご一報いただけると嬉しいです。
ComfyUI : 概要 : モジュール型の強力な Stable Diffusion GUI
最も強力でモジュール型の stable diffusion GUI とバックエンド。
この UI は、グラフ/ノード/フローチャート・ベースのインターフェイスを使用して、高度な stable diffusion パイプラインを設計して実行することができます。幾つかのワークフローの例や、ComfyUI の機能を確認するには、以下を確認してください :
ComfyUI サンプル
ComfyUI のインストール
機能
- 何もコーディングする必要なしに、複雑な Stable Diffusion ワークフローを実験して作成するためのノード/グラフ/フローチャート・インターフェイス。
- SD1.x, SD2.x, SDXL, Stable Video Diffusion, Stable Cascade, SD3 そして Stable Audio を完全にサポートします。
- 非同期なキューシステム
- 多くの最適化: 実行間で変更されたワークフローの部分だけを再実行します。
- スマートなメモリ管理: わずか 1GB vram の GPU でモデルを自動的に実行できます。
- GPU がない場合でも次を使用して動作します: –cpu (低速)
- ckpt, safetensors と diffusers モデル/チェックポイント をロードできます。スタンドアロン VAE と CLIP モデル。
- 埋め込み/Textual inversion (反転)
- Lora (レギュラー, locon と loha)
- ハイパーネットワーク
- 生成された PNG, WebP と FLAC ファイルから完全な (シード付き) ワークフローをロードします。
- ワークフローを Json ファイルとしてセーブ/ロードします。
- ノードインターフェイスは、Hires 修正のような複雑なワークフローや遥かに高度なワークフローを作成するために使用できます。
- 領域構成 (Area Composition)
- 通常モデルとインペインティング・モデルの両方を使用する インペインティング
- ControlNet と T2I-アダプター
- アップスケール・モデル (ESRGAN, ESRGAN variants, SwinIR, Swin2SR, 等)
- unCLIP モデル
- GLIGEN
- モデル・マージ
- LCM モデルと Lora
- SDXL Turbo
- AuraFlow
- HunyuanDiT
- TAESD による Latent プレビュー
- 非常に高速な起動
- 完全にオフラインで動作: 何もダウンロードしません。
- モデル用検索パスを設定する Config ファイル。
Workflow examples can be found on the Examples page
インストール
Windows
Jupyter ノートブック
paperspace, kaggle や colab のようなサービス上で実行するには、この Jupyter ノートブック を使用できます。
実行
python main.py
ノート
すべての正しい入力を持つ出力を持つグラフの部分だけが実行されます。
各実行から次の実行までに変更されたグラフの部分だけが実行されます、同じグラフを二度送信した場合には最初だけが実行されます。グラフの最後の部分を変更した場合、変更した部分とそれに依存する部分だけが実行されます。
生成された png を Web ページにドラッグするか、ロードすると、それを作成するために使用されたシードを含む完全なワークフローを表示します。
次のように単語や句の強調を変更するために () を使用できます: (good code:1.2) or (bad code:0.8)。() のデフォルトの強調 (度) は 1.1 です。実際のプロンプトで () 文字を使用するには or のようにエスケープします。
ワイルドカード/動的プロンプトのために、{day|night} を使用できます。この構文を使用すると、プロンプトをキューに入れるたびに、”{wild|card|test}” はフロントエンドにより ”wild”, “card” or “test” のいずれかにランダムに置き換えられます。実際のプロンプトで {} 文字を使用するには、 \{ or \} のようにエスケープします。
動的プロンプトはまた、// comment or /* comment */ のような C-スタイルのコメントもサポートしています。
テキスト・プロンプトで textual 反転のコンセプト/埋め込みを使用するには、それらを models/embeddings ディレクトリに配置し、このように CLIPTextEncode ノードでそれらを使用します (you can omit the .pt extension) :
embedding:embedding_filename.pt
以上