Proyek yang sama, mesin yang berbeda: bangun ulang workflow ComfyUI Anda.
Untuk melanjutkan workflow ComfyUI, bawa JSON-nya, identifikasi model yang tepat dan catat lingkungan yang menjalankannya. File graf tidak berisi bobot. Dossier kami "Keramik — tiga niat cahaya" memberi Anda resep orisinal untuk direkonstruksi: tiga varian yang dapat dibandingkan, sebuah manifes dan kontrol offline. JSON dan graf telah diverifikasi; tidak ada gambar atau pengukuran GPU yang disajikan sebagai hasil dari latihan ini.
Keramik — tiga intensi cahaya
Workflow asli, manifes, rekonstruksi langkah demi langkah, validator Python tanpa dependensi eksternal, dan lembar pelacakan. Tidak ada bobot maupun hasil yang dihasilkan di dalam arsip.
Apa yang telah diverifikasi
- JSON sesuai skema antarmuka ComfyUI 0.4; 15 node core dan 25 koneksi telah diperiksa.
- Parameter tiga cabang telah diverifikasi; kontrol offline tersedia di dalam berkas.
- Impor ComfyUI dan generasi tidak dijalankan: tidak ada gambar, durasi, atau VRAM yang diukur.
- Sidik jari model berasal dari repositori penerbit; bobot tidak diunduh.
Sebuah kasus konkret: mencari cahaya untuk sebuah poster
Proyek ini adalah studi arahan untuk keramik fiktif: vas gading matte, alas biru kobalt dan latar pasir. Komposisi ini membutuhkan area kosong di kiri atas untuk menambahkan judul nantinya di perangkat lunak tata letak. Tujuannya adalah membandingkan tiga niat cahaya, lalu menjelaskan pilihan yang diambil. Ini bukan tentang mereproduksi objek yang difoto secara setia.
Workflow yang disediakan memiliki tiga cabang, dengan dimensi yang sama, model yang sama, seed yang sama dan pengaturan yang sama. Hanya frasa cahaya yang berubah dalam prompt positif. Ini tidak menggunakan gambar input, tidak ada node kustom, tidak ada refiner maupun LoRA. Anda mendapatkan proyek yang cukup kecil untuk memahami setiap koneksi dan cukup terstruktur untuk menyiapkan perbandingan yang sesungguhnya. Unduhan menyediakan workflow dan parameternya. Tidak ada generasi yang dijalankan untuk dossier ini: hasilkan lalu bandingkan gambar-gambarnya di lingkungan Anda.
Menyiapkan perangkat lunak dan mencatat versi yang benar-benar digunakan
Graf ini menargetkan definisi ComfyUI 0.37.0 dan frontend 1.52.7 yang ditunjuk oleh dependensinya. Manifes menyimpan commit lengkap keduanya. Versi-versi ini telah diperiksa di sumber resmi; versi-versi ini tidak menggambarkan instalasi yang dijalankan untuk artikel ini. Gunakan instalasi yang disiapkan sesuai prosedur yang cocok untuk sistem Anda, lalu bandingkan versinya dengan referensi ini.
Python, PyTorch, driver dan presisi komputasi juga merupakan bagian dari dossier pemulihan. File environnement-a-remplir.json membiarkan bidang-bidang ini kosong hingga pengamatan Anda. Jangan salin versi yang diasumsikan dari nama GPU Anda. Halaman Lingkungan membantu mengatur dependensi ini. Validator unduhan hanya membutuhkan Python 3.10 atau lebih baru dan pustaka standarnya; tidak memerlukan ComfyUI.
| Elemen | Referensi | Status dalam dossier ini |
|---|---|---|
| Inti ComfyUI | 0.37.0, commit lengkap dalam manifes | Definisi node yang diperiksa |
| Frontend ComfyUI | 1.52.7, commit lengkap dalam manifes | Urutan widget yang didokumentasikan |
| Format workflow | JSON antarmuka 0.4 | Skema dan graf yang dikontrol |
| Python / PyTorch untuk generasi | Perlu dicatat pada mesin yang digunakan | Tidak ada generasi yang dijalankan di sini |
| Driver, presisi, memori dan durasi | Perlu diamati selama uji coba Anda | Tidak diukur |
Mengidentifikasi checkpoint tanpa mencampuradukkan nama dan isinya
File yang diharapkan adalah sd_xl_base_1.0.safetensors, di ComfyUI/models/checkpoints/, berasal dari repositori Stability AI pada revisi yang ditetapkan dalam manifes. Resep ini menggunakan checkpoint SDXL Base 1.0 lengkap: loader menyediakan model, pengkodean teks dan VAE ke graf. Tidak ada bobot yang didistribusikan bersama sumber daya kami. Konsultasikan halaman model dan lisensinya sebelum Anda memperolehnya secara terpisah.
Manifes menyediakan ukuran 6.938.078.334 byte dan hash SHA-256 dari metadata repositori penerbit. Kami tidak mengunduh bobotnya untuk menghitung ulang hash ini. Opsi --checkpoint dari validator membandingkan file yang sudah Anda miliki dengan referensi ini. File yang diubah namanya tidak selalu merupakan model yang sama; ukurannya di disk juga tidak menunjukkan puncak penggunaan memori GPU-nya.
Jika instalasi Anda menggunakan direktori pusat atau subfolder, pilih jalur yang ditawarkan oleh loader dan catat adaptasi tersebut. Menu kosong pertama-tama mengajak Anda memeriksa folder dan jenis loader, sebelum menggandakan salinan model.
Mengimpor JSON dan membaca node dalam urutan yang benar
Ekstrak folder tersebut, lalu buka workflow-ui.json di antarmuka ComfyUI atau letakkan file tersebut di kanvasnya. Ini adalah format antarmuka 0.4, dengan posisi, widget, dan koneksi. File ini bukan payload untuk titik masuk API /prompt. Periksa checkpoint yang dipilih dan pastikan tidak ada node yang hilang sebelum menjalankan apa pun.
Ke-15 node hanya menggunakan enam tipe bawaan. Loader, latent kosong, dan teks negatif bersifat umum. Setiap cabang menambahkan teks positif, KSampler, dekode VAE, dan penyimpanan. Tiga cabang tidak berarti tiga GPU maupun eksekusi serentak. File reconstruction.md merinci 25 koneksi jika Anda lebih suka membangun ulang graf secara manual.
| Node | Jumlah | Peran dalam latihan ini |
|---|---|---|
| CheckpointLoaderSimple | 1 | Memuat checkpoint; menyediakan MODEL, CLIP, dan VAE |
| EmptyLatentImage | 1 | Menetapkan 1024 × 1024 piksel dan batch berisi 1 |
| CLIPTextEncode | 4 | Mengodekan tiga prompt positif dan satu negatif umum |
| KSampler | 3 | Menghitung latent dengan pengaturan umum |
| VAEDecode | 3 | Mendekode latent menjadi gambar |
| SaveImage | 3 | Menulis varian ke tiga prefiks yang berbeda |
Checkpoint.CLIP → Texte positif.clip
Checkpoint.MODEL → KSampler.model
Texte positif.CONDITIONING → KSampler.positive
Texte négatif.CONDITIONING → KSampler.negative
Latent vide.LATENT → KSampler.latent_image
KSampler.LATENT → VAEDecode.samples
Checkpoint.VAE → VAEDecode.vae
VAEDecode.IMAGE → SaveImage.imagesPertahankan pengaturan tetap untuk membandingkan tiga maksud
Ketiga KSampler menggunakan seed 24092026, 24 langkah, CFG 6.5, sampler euler, scheduler normal, dan denoise 1. Kontrol setelah generasi diatur ke fixed di setiap cabang. Pilihan ini menjaga parameter uji yang sama; ini tidak mengklaim sebagai pengaturan terbaik untuk semua gambar.
Prompt umum mendeskripsikan vas, alas, latar belakang, dan area yang ditujukan untuk judul. Kalimat terakhir memberikan pencahayaan. Anda akan menemukan setiap teks lengkap di manifes: salin varian secara utuh saat melakukan rekonstruksi. Instruksi model dalam bahasa Inggris pada contoh SDXL ini. Negatif umum antara lain meminta untuk menghindari teks, logo, objek duplikat, dan deformasi. Instruksi ini tetap merupakan permintaan kepada model, tanpa jaminan bahwa model akan mematuhinya dengan sempurna.
| Varian | Instruksi pencahayaan | Pertanyaan yang diajukan pada hasil keluaran |
|---|---|---|
| A · frontal | Sumber luas, frontal, dan difus | Apakah volume tetap terbaca tanpa bayangan yang terlalu dominan? |
| B · lateral | Sumber besar di kiri, bayangan lembut ke arah kanan | Apakah relief dan material mendukung poster? |
| C · cahaya belakang | Cahaya belakang dan pengisi frontal yang ringan | Apakah tepi yang bercahaya cukup untuk memisahkan vas? |
Periksa folder sebelum menggunakan GPU
Dari folder yang telah diekstrak, jalankan validator di bawah ini. Validator ini hanya membaca workflow dan manifes, memeriksa pengenal, koneksi, tipe data, tautan timbal balik, tidak adanya siklus, dan kesesuaian parameter ketiga varian. Validator ini tidak menghubungi layanan apa pun dan tidak memuat model apa pun. Kesalahan menunjukkan bagian folder yang perlu diperiksa.
Workflow yang disertakan juga telah diverifikasi terhadap skema resmi UI 0.4. Validator publik sengaja dibatasi pada profil latihan ini: jika Anda menambahkan node lain atau mengubah penomorannya, validator dapat menolak salinan Anda meskipun ComfyUI dapat menggunakannya. Karena itu, simpanlah salinan asli yang utuh sebelum melakukan penyesuaian.
Hasil ok: true membuktikan konsistensi JSON ini dan grafnya. Ini tidak membuktikan impor yang efektif di antarmuka Anda, ketersediaan checkpoint, atau produksi sebuah gambar. Langkah-langkah terakhir tersebut tidak dijalankan untuk pengiriman folder ini.
python validate_workflow.pypython validate_workflow.py --checkpoint "D:/modeles/sd_xl_base_1.0.safetensors"Jalankan, buka hasil keluaran, dan dokumentasikan pilihan Anda
Ketika semua dependensi sudah terpenuhi, jalankan workflow dan pastikan setiap cabang mencapai SaveImage. Prefiks a_frontale, b_laterale, dan c_contrejour berada di bawah RenderParcel/ceramique-v1/ di direktori output ComfyUI. Aplikasi melengkapi nama-nama tersebut dengan penghitungnya sendiri. Resep ini menghasilkan tiga berkas terpisah; ia tidak secara otomatis membuat lembar perbandingan.
Buka PNG dan periksa dimensi, tepi vas, keterbacaan material, serta ruang yang tersedia untuk judul. Isi comparaison.csv dengan pengamatan Anda dan alasan pemilihan. Sel di unduhan kosong: tidak ada varian yang dinilai secara visual di sini. Jika sebuah generasi gagal, catat kegagalan itu alih-alih memberinya waktu atau kualitas.
Seed yang sama tidak menjamin piksel yang identik antar versi, perangkat, dan operasi. Mengubah cahaya juga dapat mengubah siluet: workflow ini mengeksplorasi sebuah intensi, tanpa mengunci identitas produk. Simpan gambar acuan dari eksekusi Anda sendiri dan bandingkan kriteria yang diumumkan, lalu bandingkan pikselnya hanya jika lingkungan dan protokol Anda memang membenarkannya.
Mengenali kesalahan yang menghalangi pemulihan
Mulailah dari kesalahan pertama yang teramati. Mengubah sekaligus model, versi ComfyUI, dan parameter sampling membuat diagnosis menjadi sulit tanpa perlu. Tabel ini memisahkan cacat pada folder dari cacat yang baru muncul saat pemuatan atau selama generasi.
Jika memori Anda kurang, catat tahap yang bersangkutan: pemuatan, sampling, atau dekode. Batch sudah dibatasi menjadi satu gambar dalam latihan ini. Resolusi yang lebih rendah dapat dipakai sebagai diagnosis, tetapi itu menciptakan uji coba lain; perbarui manifes alih-alih membandingkan hasilnya seolah-olah berasal dari kasus asli.
| Gejala | Pemeriksaan pertama | Langkah lanjutan yang berguna |
|---|---|---|
| Checkpoint tidak ada di menu | Nama dan folder checkpoint, atau jalur tambahan | Perbarui daftar sesuai instalasi Anda |
| Node tidak dikenal setelah impor | Jenis teknis dan versi yang benar-benar digunakan | Bandingkan dengan enam jenis core pada manifes |
| Kesalahan tautan validator | Input, output, dan nomor tautan yang dilaporkan | Mulai lagi dari salinan utuh atau bangun ulang koneksinya |
| Varian yang sulit dibandingkan | Seed, fixed, dimensi, dan parameter dari ketiga cabang | Hanya ubah kalimat cahayanya |
| Kekurangan memori saat komputasi | Langkah tepat dan beban yang benar-benar dijalankan | Ukur lalu siapkan uji coba yang sesuai, dengan manifes baru |
| PNG ada tetapi komposisinya salah | Kriteria pemilihan dan prompt lengkap | Rumuskan ulang satu batasan saja; pertahankan versi sebelumnya |
Arsipkan resep dan pilih perangkat keras berdasarkan pengamatan Anda
Dossier serah terima akhir menghimpun JSON yang benar-benar digunakan, manifes yang telah dilengkapi, perbandingan, versi lingkungan, dan keluaran uji yang Anda buka sendiri. Simpan JSON secara terpisah: metadata sebuah media dapat hilang saat konversi atau berbagi. Panduan ekspor membantu membedakan hasil visual dari sumber yang diperlukan untuk eksekusi ulang.
Sebelum memperluas proyek, amati satu generasi penuh hingga tahap dekode dan penyimpanan. Di sini kami tidak mengukur waktu komputasi maupun kebutuhan VRAM. Periksa RTX 4090 24 GB atau RTX 6000 Ada 48 GB sesuai kebutuhan yang Anda amati, kompatibilitas lingkungan Anda, dan paket yang sesuai. Memori keduanya bukan jaminan laju; grafik ini tidak otomatis menjumlahkan memori dari beberapa kartu.
Atelier image membantu Anda mempertajam arah dan kriteria sebelum memesan. Setelah itu Anda dapat menyiapkan konfigurasi dan mempertahankan input yang sama untuk uji perangkat keras Anda sendiri. Sumber daya asli dossier ini berlisensi MIT; perangkat lunak dan model tetap tunduk pada lisensinya masing-masing.
Untuk memajukan proyek Anda.
Pertanyaan Anda.
Bisakah saya menggunakan unduhan tanpa memiliki bobot SDXL?+
Anda dapat membaca manifes, memeriksa JSON, dan menyusun ulang koneksinya. Sebuah generasi memerlukan checkpoint yang disebutkan dan lingkungan ComfyUI yang kompatibel. Validator tidak menggantikan dependensi tersebut dan tidak mengunduhnya.
Mengapa JSON menggunakan format UI 0.4?+
Ini adalah format antarmuka yang dipilih dan diverifikasi terhadap skema resmi untuk berkas ini. Format ini antara lain mendeskripsikan node, posisinya, dan widget-nya. Versi format ini bukan versi perangkat lunak ComfyUI, dan JSON ini tidak boleh disamakan dengan payload API.
Bisakah saya mendapatkan vas yang persis sama hanya dengan mengubah pencahayaan?+
Resep ini tidak menjaminnya. Resep ini membandingkan prompt text-to-image dengan parameter lain yang tetap. Model dapat mengubah detail, siluet, atau framing. Untuk mengerjakan produk nyata yang bentuknya harus tetap setia, diperlukan protokol referensi dan kontrol yang berbeda.