ComfyUI to Python Extension

Comfyui-to-Python-Extension

El ComfyUI-to-Python-Extension es una herramienta poderosa que traduce los flujos de trabajo Comfyui en el código de Python ejecutable. Diseñado para cerrar la brecha entre la interfaz visual de Comfyui y el entorno de programación de Python, este script facilita la transición perfecta del diseño a la ejecución del código. Ya sea que sea un científico de datos, un desarrollador de software o un entusiasta de la IA, esta herramienta optimiza el proceso de implementación de flujos de trabajo Comfyui en Python.

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 import random
import torch
import sys

sys.path.append("../")
from nodes import (
    VAEDecode,
    KSamplerAdvanced,
    EmptyLatentImage,
    SaveImage,
    CheckpointLoaderSimple,
    CLIPTextEncode,
)


def main():
    with torch.inference_mode():
        checkpointloadersimple = CheckpointLoaderSimple()
        checkpointloadersimple_4 = checkpointloadersimple.load_checkpoint(
            ckpt_name="sd_xl_base_1.0.safetensors"
        )

        emptylatentimage = EmptyLatentImage()
        emptylatentimage_5 = emptylatentimage.generate(
            width=1024, height=1024, batch_size=1
        )

        cliptextencode = CLIPTextEncode()
        cliptextencode_6 = cliptextencode.encode(
            text="evening sunset scenery blue sky nature, glass bottle with a galaxy in it",
            clip=checkpointloadersimple_4[1],
        )

        cliptextencode_7 = cliptextencode.encode(
            text="text, watermark", clip=checkpointloadersimple_4[1]
        )

        checkpointloadersimple_12 = checkpointloadersimple.load_checkpoint(
            ckpt_name="sd_xl_refiner_1.0.safetensors"
        )

        cliptextencode_15 = cliptextencode.encode(
            text="evening sunset scenery blue sky nature, glass bottle with a galaxy in it",
            clip=checkpointloadersimple_12[1],
        )

        cliptextencode_16 = cliptextencode.encode(
            text="text, watermark", clip=checkpointloadersimple_12[1]
        )

        ksampleradvanced = KSamplerAdvanced()
        vaedecode = VAEDecode()
        saveimage = SaveImage()

        for q in range(10):
            ksampleradvanced_10 = ksampleradvanced.sample(
                add_noise="enable",
                noise_seed=random.randint(1, 2**64),
                steps=25,
                cfg=8,
                sampler_name="euler",
                scheduler="normal",
                start_at_step=0,
                end_at_step=20,
                return_with_leftover_noise="enable",
                model=checkpointloadersimple_4[0],
                positive=cliptextencode_6[0],
                negative=cliptextencode_7[0],
                latent_image=emptylatentimage_5[0],
            )

            ksampleradvanced_11 = ksampleradvanced.sample(
                add_noise="disable",
                noise_seed=random.randint(1, 2**64),
                steps=25,
                cfg=8,
                sampler_name="euler",
                scheduler="normal",
                start_at_step=20,
                end_at_step=10000,
                return_with_leftover_noise="disable",
                model=checkpointloadersimple_12[0],
                positive=cliptextencode_15[0],
                negative=cliptextencode_16[0],
                latent_image=ksampleradvanced_10[0],
            )

            vaedecode_17 = vaedecode.decode(
                samples=ksampleradvanced_11[0], vae=checkpointloadersimple_12[2]
            )

            saveimage_19 = saveimage.save_images(
                filename_prefix="ComfyUI", images=vaedecode_17[0]
            )


if __name__ == "__main__":
    main()

Casos de uso potenciales

• Agilización del proceso para crear una aplicación Lean o implementación de tuberías que use un flujo de trabajo Comfyui
• Creación de experimentos programáticos para varios valores de inmediato/parámetros
• Creación de colas grandes para la generación de imágenes (por ejemplo, puede ajustar el script para generar 1000 imágenes sin hacer clic en CTRL+Ingrese 1000 veces)
• Expandir o iterando fácilmente en su arquitectura en Python una vez que se implementa un flujo de trabajo fundamental en la GUI

V1.3.0 Notas de la versión

• Genere el archivo .py directamente desde la aplicación web Comfyui

V1.2.1 Notas de la versión

• Cambiar dinámicamente los parámetros de comfyui_to_python.py con argumentos CLI
• Hotfix para manejar nodos que acepten Kwargs.

V1.2.0 Notas de la versión

• Actualizaciones para adherirse a los últimos cambios de ComfyUI

Notas de la versión v1.0.0

• ¡Usa todos los nodos personalizados!
  • Los nodos personalizados ahora son compatibles. Si tiene algún problema con la ejecución del código, primero asegúrese de que cada nodo funcione como se esperaba en la GUI. Si funciona en la GUI, pero no en el script generado, envíe un problema.

Instalación

1. Navegue a su directorio ComfyUI/custom_nodes

2. Clon este repositorio

   git clone https://github.com/pydn/ComfyUI-to-Python-Extension.git

   Después de clonar el repositorio, su directorio ComfyUI debería verse así:

    /comfy
   /comfy_extras
   /custom_nodes
   --/ComfyUI-to-Python-Extension
   /input
   /models
   /output
   /script_examples
   /web
   .gitignore
   LICENSE
   README.md
   comfyui_screenshot.png
   cuda_mollac.py
   execution.py
   extra_model_paths.yaml.example
   folder_paths.py
   latent_preview.py
   main.py
   nodes.py
   requirements.txt
   server.py
   

Uso de la aplicación web

1. Lanzar Comfyui

2. Cargue su flujo de trabajo favorito y haga clic en Save As Script

3. Escriba su nombre de archivo deseado en la pantalla emergente.

4. Mueva el archivo .py desde su carpeta de descargas a su directorio ComfyUI .

5. Ahora puede ejecutar el archivo .py recién creado para generar imágenes sin iniciar un servidor.

Uso de CLI

1. Navegue a la carpeta ComfyUI-to-Python-Extension y los requisitos de instalación

   pip install -r requirements.txt

2. Inicie Comfyui, haga clic en el icono de engranaje a través Queue Prompt , luego verifique Enable Dev mode Options . ¡El script no funcionará si no habilita esta opción!

3. Cargue sus flujos de trabajo favoritos, luego haga clic en el botón Save (API Format) en la solicitud de cola

4. Mueva el archivo de flujo de trabajo .json descargado a su carpeta ComfyUI/ComfyUI-to-Python-Extension

5. Si es necesario, agregue argumentos al ejecutar comfyui_to_python.py para actualizar el input_file y output_file predeterminado para que coincida con su archivo de flujo de trabajo .json y el nombre del archivo .py deseado. Por defecto, el script buscará un archivo llamado workflow_api.json . También puede actualizar la variable queue_size a su número deseado de imágenes que desea generar en una sola ejecución de script. Por defecto, los scripts generarán 10 imágenes. Ejecute python comfyui_to_python.py --help para más detalles.

6a. Ejecute el script con argumentos predeterminados:

python comfyui_to_python.py

6b. Ejecute el script con argumentos opcionales:

python comfyui_to_python.py --input_file " workflow_api (2).json " --output_file my_workflow.py --queue_size 100

7. Después de ejecutar comfyui_to_python.py , se creará un nuevo archivo .py en el directorio de trabajo actual. Si no realizó cambios, busque workflow_api.py .

8. Ahora puede ejecutar el archivo .py recién creado para generar imágenes sin iniciar un servidor.