cog comfyui
1.0.0
ReplicateでComfyuiワークフローを実行します：
お勧めします：
最も人気のあるモデルの重みとカスタムノードの多くを含めようとしました。
より多くのカスタムノードまたはモデルを要求するために問題を提起するか、複製のtrainタブを使用して独自のウェイトを使用します（以下を参照）。
ComfyuiワークフローのAPIバージョンが必要です。これは、一般的に共有されているJSONバージョンとは異なり、ノードなどに関する視覚情報は含まれていません。
API JSONを取得するには：
モデルがIMG2IMGまたはControlNetの画像のように入力を取得した場合、3つのオプションがあります。
API JSONファイルを変更して、URLをポイントします。
- "image": "/your-path-to/image.jpg",
+ "image": "https://example.com/image.jpg", モデルを実行するときに、単一の入力ファイルをアップロードすることもできます。
このファイルはinput.[extension] - たとえば、 input.jpg 。 Comfyui inputディレクトリに配置されるため、以下でワークフローを参照できます。
- "image": "/your-path-to/image.jpg",
+ "image": "image.jpg", これらはダウンロードされ、 inputディレクトリに抽出されます。その後、それらの相対パスに基づいてワークフローでそれらを参照できます。
したがって、zipファイルを含む：
- my_img.png
- references/my_reference_01.jpg
- references/my_reference_02.jpg
次のようにワークフローで使用される場合があります。
"image": "my_img.png",
...
"directory": "references",
すべての入力を更新すると、ワークフローを実行できるようになりました。
いくつかのワークフローは、前処理されたコントロールネット画像など、一時ファイルを保存します。 return_temp_filesオプションを有効にすることで、これらを返すこともできます。
Replicateのany-comfyui-workflowモデルは、共有されたパブリックモデルです。これは、多くのユーザーがワークフローを送信することを意味します。これはあなたとはまったく異なるかもしれません。これの効果は、内部Comfyuiサーバーがモデルをメモリ内外で交換する必要がある可能性があることです。これにより、予測時間が遅くなる可能性があります。
Comfyuiとそのカスタムノードも継続的に更新されています。これは通常、最新のバージョンが実行されていることを意味しますが、カスタムノードに壊れた変更がある場合、ワークフローは機能を停止する可能性があります。
独自の専用インスタンスがある場合は、次のようになります。
モデルから最高のパフォーマンスを得るには、専用のインスタンスを実行する必要があります。 3つの選択肢があります：
移動：
https://replicate.com/deployments/create
展開するモデルとしてfofr/any-comfyui-workflowを選択します。ハードウェアとMINおよびMAXインスタンスを選択すると、準備ができています。展開するバージョンに固定されます。 any-comfyui-workflowが更新されたら、ワークフローをテストしてから、新しいバージョンを使用して再度展開できます。
Replicate Docsで展開の詳細を読むことができます。
https://replicate.com/docs/deployments
このリポジトリをテンプレートとして使用して、独自のモデルを作成できます。これにより、Comfyuiバージョン、カスタムノード、およびモデルの実行に使用するAPIを完全に制御できます。
Pythonに精通する必要があります。また、COGを使用してモデルをプッシュするにはGPUも必要です。 Replicateには、Goot Getting Guide：https：//replicate.com/docs/guides/push-a-modelがあります
複製のkolorsモデルは、次の良い例です。
このリポジトリから作成され、COGを使用して展開されました。そのリポジトリのコミットを介して、何が変更され、どのように変更されたかを確認できますが、広く：
scripts/prepare_template.pyが最初に実行され、例と不必要なボイラープレートを削除するcustom_nodes.jsonは、必要なカスタムノードを追加または削除するように変更されているため、 cog.yamlから依存関係を追加または削除することを確認してください./scripts/install_custom_nodes.pyを実行してカスタムノード（または./scripts/reset.pyをインストールしてComfyuiとすべてのカスタムノードを再インストールします）workflow_api.jsonとして追加されますpredict.pyは新しいAPIで更新され、 update_workflowメソッドが変更されるため、JSONの適切な部分を変更するようになりますcog predict -i option_name=option_value -i another_option_name=another_option_valueを使用してテストされますgpucog push r8.im/your-username/your-model-nameを使用して複製するようにプッシュされますReplicateの[電車]タブにアクセスしてください。
https://replicate.com/fofr/any-comfyui-workflow/train
ここでは、パブリックまたはプライベートのURLをハグFaceとCivitaiの重みに渡すことができます。 URLがプライベートである場合、または認証が必要な場合は、APIキーまたはアクセストークンを必ず含めてください。
トレーニングログを確認して、ワークフローJSONで使用するファイル名を確認してください。例えば：
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
トレーニングを実行した後、モデルのセットアップ中にカスタマイズされたウェイトがロードされた独自のComfyuiモデルがあります。他の人がそれを使用しないようにするために、あなたはそれをプライベートにすることができます。プライベートモデルは、複製のパブリックモデルに対して異なる方法で請求されます。
このリポジトリをクローンします：
git clone --recurse-submodules https://github.com/fofr/cog-comfyui.git次のスクリプトを実行して、すべてのカスタムノードをインストールします。
./scripts/install_custom_nodes.pycustom_nodes.jsonでノードのリストを表示できます
sudo cog run -p 8188 bashこのコマンドを実行すると、COGコンテナが起動し、アクセスしましょう
cd ComfyUI/
python main.py --listen 0.0.0.0http://<gpu-machines-ip>:8188 http://<gpu-machines-ip>:8188を入手すると、古典的なComfyui Webフォームが表示されます！
