ComfyUI to Python Extension

Comfyui-to-Python-Extension

ComfyUI-to-Python-Extension -это мощный инструмент, который переводит Comfyui Workflows в исполняемый код Python. Этот сценарий, предназначенный для преодоления разрыва между визуальным интерфейсом Comfyui и средой программирования Python, облегчает бесшовный переход от проектирования к выполнению кода. Независимо от того, являетесь ли вы ученым для данных, разработчиком программного обеспечения или энтузиастом искусственного интеллекта, этот инструмент оптимизирует процесс реализации Comfyui Workflows в Python.

Преобразовать это:

К этому:

 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()

Потенциальные варианты использования

• Оптинирование процесса создания приложения Lean или развертывания трубопровода, которое использует Comfyui Workflow
• Создание программных экспериментов для различных значений подсказок/параметров
• Создание больших очередей для генерации изображений (например, вы можете настроить сценарий для генерации 1000 изображений без нажатия Ctrl+введите 1000 раз)
• Легко расширять или итерацию на вашей архитектуре в Python после того, как в графическом интерфейсе появится основополагающий рабочий процесс

V1.3.0 Примечания

• Сгенерировать файл .py напрямую из веб -приложения Comfyui

V1.2.1 Примечания релиза

• Динамически изменить параметры comfyui_to_python.py с аргументами CLI
• Hotfix для обработки узлов, которые принимают Kwargs.

V1.2.0 Примечания

• Обновления, чтобы придерживаться последних изменений от ComfyUI

V1.0.0 Примечания релиза

• Используйте все пользовательские узлы!
  • Пользовательские узлы теперь поддерживаются. Если вы столкнетесь с любыми проблемами с выполнением кода, сначала убедитесь, что каждый узел работает, как и ожидалось в графическом интерфейсе. Если он работает в графическом интерфейсе, но не в сгенерированном сценарии, пожалуйста, отправьте проблему.

Установка

1. Перейдите в свой каталог ComfyUI/custom_nodes

2. Клонировать это репо

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

   После клонирования репо, ваш каталог ComfyUI должен выглядеть так:

    /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
   

Использование веб -приложения

1. Запустить comfyui

2. Загрузите свой любимый рабочий процесс и нажмите Save As Script

3. Введите желаемое имя файла в всплывающий экране.

4. Переместите ComfyUI

5. Теперь вы можете выполнить недавно созданный файл .py для генерации изображений без запуска сервера.

Использование CLI

1. Перейдите в папку ComfyUI-to-Python-Extension и установите требования

   pip install -r requirements.txt

2. Запустите Comfyui, нажмите на значок Gear Over Queue Prompt , затем проверьте Enable Dev mode Options . Сценарий не будет работать, если вы не включите эту опцию!

3. Загрузите свои любимые рабочие процессы, затем нажмите вновь включенную кнопку Save (API Format) в ходе очереди

4. Переместите загруженный файл рабочего процесса ComfyUI/ComfyUI-to-Python-Extension

5. При необходимости добавьте аргументы при выполнении comfyui_to_python.py , чтобы обновить по умолчанию input_file и output_file , чтобы соответствовать вашему файлу рабочего процесса .json и желаемого имени файла .py. По умолчанию скрипт будет искать файл с именем workflow_api.json . Вы также можете обновить переменную queue_size на желаемое количество изображений, которые вы хотите генерировать при выполнении одного скрипта. По умолчанию сценарии будут генерировать 10 изображений. Запустите python comfyui_to_python.py --help для получения более подробной информации.

6A. Запустите скрипт с аргументами по умолчанию:

python comfyui_to_python.py

6B. Запустите скрипт с дополнительными аргументами:

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

7. После запуска comfyui_to_python.py в текущем рабочем каталоге будет создан новый файл .py. Если вы не внесли никаких изменений, ищите workflow_api.py .

8. Теперь вы можете выполнить недавно созданный файл .py для генерации изображений без запуска сервера.