cog comfyui
1.0.0
Jalankan alur kerja comfyui di replikasi:
Kami merekomendasikan:
Kami telah mencoba memasukkan banyak bobot model dan node khusus yang paling populer:
Naikkan masalah untuk meminta lebih banyak node atau model khusus, atau menggunakan tab train pada replikasi untuk menggunakan bobot Anda sendiri (lihat di bawah).
Anda akan memerlukan versi API dari alur kerja comfyui Anda. Ini berbeda dengan versi JSON yang umum dibagikan, tidak termasuk informasi visual tentang node, dll.
Untuk mendapatkan API JSON Anda:
Jika model Anda mengambil input, seperti gambar untuk IMG2IMG atau ControlNet, Anda memiliki 3 opsi:
Ubah file API JSON Anda untuk menunjuk pada URL:
- "image": "/your-path-to/image.jpg",
+ "image": "https://example.com/image.jpg", Anda juga dapat mengunggah file input tunggal saat menjalankan model.
File ini akan disimpan sebagai input.[extension] - misalnya input.jpg . Ini akan ditempatkan di direktori input comfyui, sehingga Anda dapat merujuk dalam alur kerja Anda dengan:
- "image": "/your-path-to/image.jpg",
+ "image": "image.jpg", Ini akan diunduh dan diekstraksi ke direktori input . Anda kemudian dapat merujuk mereka dalam alur kerja Anda berdasarkan jalur relatif mereka.
Jadi file zip yang berisi:
- my_img.png
- references/my_reference_01.jpg
- references/my_reference_02.jpg
Dapat digunakan dalam alur kerja seperti:
"image": "my_img.png",
...
"directory": "references",
Dengan semua input Anda diperbarui, Anda sekarang dapat menjalankan alur kerja Anda.
Beberapa alur kerja menyimpan file sementara, misalnya gambar controlNet pra-diproses. Anda juga dapat mengembalikannya dengan mengaktifkan opsi return_temp_files .
Model any-comfyui-workflow pada replikasi adalah model publik bersama. Ini berarti banyak pengguna akan mengirimkan alur kerja ke sana yang mungkin sangat berbeda dengan Anda. Efek dari ini adalah bahwa server comfyui internal mungkin perlu menukar model masuk dan keluar dari memori, ini dapat memperlambat waktu prediksi Anda.
Comfyui dan node khusus juga terus diperbarui. Meskipun ini berarti versi terbaru biasanya berjalan, jika ada perubahan perubahan pada node khusus maka alur kerja Anda mungkin berhenti bekerja.
Jika Anda memiliki contoh khusus Anda sendiri, Anda akan:
Untuk mendapatkan kinerja terbaik dari model, Anda harus menjalankan instance khusus. Anda memiliki 3 pilihan:
Pergi ke:
https://replicate.com/deployments/create
Pilih fofr/any-comfyui-workflow sebagai model yang ingin Anda gunakan. Pilih perangkat keras dan instance Min dan Max Anda, dan Anda siap untuk pergi. Anda akan disematkan ke versi yang Anda gunakan. Ketika any-comfyui-workflow diperbarui, Anda dapat menguji alur kerja Anda dengannya, dan kemudian digunakan lagi menggunakan versi baru.
Anda dapat membaca lebih lanjut tentang penyebaran di replikasi dokumen:
https://replicate.com/docs/deployments
Anda dapat menggunakan repositori ini sebagai templat untuk membuat model Anda sendiri. Ini memberi Anda kendali penuh atas versi ComFyui, node khusus, dan API yang akan Anda gunakan untuk menjalankan model.
Anda harus terbiasa dengan Python, dan Anda juga perlu GPU untuk mendorong model Anda menggunakan COG. Replikat Memiliki Panduan Memulai yang Baik: https://replicate.com/docs/guides/push-a-model
Model kolors pada replikasi adalah contoh yang baik untuk diikuti:
Itu dibuat dari repo ini, dan kemudian digunakan menggunakan COG. Anda dapat melangkah melalui komit repo itu untuk melihat apa yang diubah dan bagaimana, tetapi secara luas:
scripts/prepare_template.py dijalankan terlebih dahulu, untuk menghapus contoh dan boilerplate yang tidak perlucustom_nodes.json dimodifikasi untuk menambah atau menghapus node khusus yang Anda butuhkan, pastikan untuk juga menambah atau menghapus dependensinya dari cog.yaml./scripts/install_custom_nodes.py untuk menginstal node khusus (atau ./scripts/reset.py untuk menginstal ulang comfyui dan semua node khusus)workflow_api.jsonpredict.py diperbarui dengan API baru dan metode update_workflow diubah sehingga memodifikasi bagian yang tepat dari JSONcog predict -i option_name=option_value -i another_option_name=another_option_value pada GPUcog push r8.im/your-username/your-model-nameKunjungi tab kereta di Replicate:
https://replicate.com/fofr/any-comfyui-workflow/train
Di sini Anda dapat memberikan URL publik atau pribadi untuk bobot pada permukaan pelukan dan civitai. Jika URL bersifat pribadi atau membutuhkan otentikasi, pastikan untuk memasukkan kunci API atau token akses.
Periksa log pelatihan untuk melihat nama file apa yang akan digunakan dalam alur kerja Anda JSON. Misalnya:
Downloading from HuggingFace:
...
Size of the tar file: 217.88 MB
====================================
When using your new model, use these filenames in your JSON workflow:
araminta_k_midsommar_cartoon.safetensors
Setelah menjalankan pelatihan, Anda akan memiliki model COMFYUI Anda sendiri dengan bobot khusus Anda dimuat selama pengaturan model. Untuk mencegah orang lain menggunakannya, Anda dapat membuatnya pribadi. Model pribadi ditagih secara berbeda untuk model publik pada replikasi.
Klon Repositori ini:
git clone --recurse-submodules https://github.com/fofr/cog-comfyui.gitJalankan skrip berikut untuk menginstal semua node khusus:
./scripts/install_custom_nodes.pyAnda dapat melihat daftar node di custom_nodes.json
sudo cog run -p 8188 bashMenjalankan perintah ini memulai wadah COG dan mari Anda mengaksesnya
cd ComfyUI/
python main.py --listen 0.0.0.0http://<gpu-machines-ip>:8188 Saat Anda goto http://<gpu-machines-ip>:8188 Anda akan melihat formulir web Comfyui klasik!
