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ComfyUI es una aplicación gratuita de código abierto para ejecutar modelos de generación de imágenes, vídeos y audio en su propia computadora.
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Cada paso del proceso, como cargar un modelo, codificar un mensaje, muestrear y decodificar, es un nodo que se conecta en un gráfico visual. Es importante porque muestra exactamente cómo funciona la difusión, hace que los flujos de trabajo complejos sean reproducibles y compartibles y permite a las personas ejecutar modelos abiertos en su propio hardware sin un servicio en la nube.
ComfyUI apareció a principios de 2023, creado por un desarrollador conocido comocomfortanonymous. Se ha convertido en una de las interfaces más utilizadas para modelos generativos abiertos, admitiendo variantes Stable Diffusion, Flux y muchos modelos de vídeo y audio. En lugar de un formulario con controles deslizantes, verá la canalización en sí. Un gráfico mínimo de texto a imagen muestra cada parte de un modelo de difusión latente. Load Checkpoint genera tres cosas: el modelo de eliminación de ruido, el codificador de texto CLIP y el VAE. Dos nodos CLIP Text Encode convierten las indicaciones positivas y negativas en condicionamiento. Imagen latente vacía crea el lienzo de ruido inicial en un tamaño elegido. KSampler ejecuta el bucle de eliminación de ruido utilizando la semilla, el recuento de pasos, la escala de guía (CFG), el muestreador y el programador. VAE Decode convierte la imagen latente final en píxeles y Save Image escribe el archivo. Ver estos pasos por separado aclara otras ideas. Imagen a imagen, por ejemplo, consiste simplemente en partir de una imagen codificada y eliminar el ruido sólo parcialmente. Los gráficos se guardan como JSON y se incrustan en las imágenes que producen, para que se puedan reproducir los resultados. ComfyUI también almacena en caché los resultados y vuelve a ejecutar solo los nodos cuyas entradas cambiaron, por lo que editar un mensaje no recarga el modelo. El hardware es la principal limitación. Las GPU NVIDIA tienen el mejor soporte. Alrededor de 8 GB de VRAM es un mínimo cómodo comúnmente citado para el trabajo de clase SDXL, y los modelos de imagen o video más grandes se benefician de 12 a 24 GB o más, aunque los modelos cuantificados y la descarga de memoria ayudan. AMD, Intel y Apple Silicon pueden funcionar con una configuración adicional y una velocidad más baja, y el uso exclusivo de la CPU es muy lento. Los nodos personalizados amplían enormemente ComfyUI, pero cada uno es un código Python que se ejecuta con los permisos de su cuenta de usuario. Se han reportado casos de paquetes de nodos maliciosos que roban datos. Instale solo nodos conocidos y mantenidos activamente, prefiera archivos de modelo .safetensors a archivos .ckpt basados en pickle y considere ejecutar ComfyUI en un entorno o contenedor separado.
Un diseñador arrastra un PNG creado por un colega a ComfyUI y el flujo de trabajo completo que lo creó se carga automáticamente desde los metadatos incrustados del archivo.
Un ilustrador crea un gráfico que genera una imagen base con SDXL, la mejora y ejecuta una segunda pasada con bajo nivel de ruido para agregar detalles. Toda la cadena se guarda como un flujo de trabajo reutilizable.
Un fotógrafo agrega un nodo ControlNet que sigue la pose en una foto de referencia, manteniendo la composición fija mientras cambia el estilo.
Un desarrollador ejecuta ComfyUI en modo API en un servidor y envía JSON de flujo de trabajo desde una aplicación web para generar maquetas de productos a pedido.
ComfyUI ha pasado de ser una herramienta para aficionados a convertirse en un tiempo de ejecución general para modelos generativos abiertos, con una aplicación de escritorio y un soporte cada vez mayor para vídeo y 3D. Es probable que la seguridad en torno a los nodos personalizados siga siendo una preocupación, y sería útil realizar más firmas, revisiones o zonas de pruebas de las extensiones. Los gráficos de nodos pueden intimidar a los principiantes, por lo que es probable que continúe trabajando en interfaces simplificadas y plantillas que oculten el gráfico hasta que sea necesario. Los requisitos de hardware seguirán siguiendo los tamaños de los modelos, mientras que las técnicas de cuantificación y memoria seguirán ampliando lo que se ejecuta en las GPU de consumo.
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ComfyUI es una aplicación gratuita de código abierto para ejecutar modelos de generación de imágenes, vídeo y audio en su propia computadora. Cada paso del proceso, como cargar un modelo, codificar un mensaje, muestrear y decodificar, es un nodo que se conecta en un gráfico visual. Es importante porque muestra exactamente cómo funciona la difusión, hace que los flujos de trabajo complejos sean reproducibles y compartibles y permite a las personas ejecutar modelos abiertos en su propio hardware sin un servicio en la nube.
KSampler ejecuta la eliminación de ruido iterativa utilizando la semilla, los pasos, la escala CFG, el muestreador y el programador.
Un punto de control agrupa el modelo de eliminación de ruido, el codificador de texto que convierte las indicaciones en condicionamiento y el VAE que convierte entre latentes y píxeles.
ComfyUI guarda el JSON del flujo de trabajo dentro de las imágenes que produce, por lo que al cargar la imagen se reconstruye el gráfico.
El ejecutor verifica un caché codificado en las entradas de cada nodo. Las entradas de Load Checkpoint no han cambiado, por lo que se omite.
Un nodo personalizado puede hacer cualquier cosa que su cuenta pueda hacer, razón por la cual se han reportado casos de paquetes maliciosos que roban datos.
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