ComfyUI'nin Gücünü Keşfedin: Uygulamalı Bir Başlangıç Kılavuzu

Merhaba, AI sanatçıları! 👋 ComfyUI hakkında başlangıç dostu eğitimimize hoş geldiniz, AI tarafından oluşturulan çarpıcı sanat eserleri yaratmak için inanılmaz güçlü ve esnek bir araç. 🎨 Bu kılavuzda, ComfyUI'nin temellerini anlatacağız, özelliklerini keşfedeceğiz ve AI sanatınızı bir sonraki seviyeye taşımak için potansiyelini açığa çıkarmanıza yardımcı olacağız. 🚀

Kapsayacağımız konular:

1. ComfyUI Nedir?

• 1.1. ComfyUI vs. AUTOMATIC1111
• 1.2. ComfyUI ile Nereden Başlanır?
• 1.3. Temel Kontroller

2. ComfyUI İş Akışları: Metinden Görsele

• 2.1. Bir Model Seçmek
• 2.2. Pozitif ve Negatif İstek Girişi
• 2.3. Bir Görsel Oluşturma
• 2.4. ComfyUI'nin Teknik Açıklaması
  • 2.4.1 Checkpoint Node'u Yükleme
  • 2.4.2. CLIP Metin Kodlama
  • 2.4.3. Boş Latent Görüntü
  • 2.4.4. VAE
  • 2.4.5. KSampler

3. ComfyUI İş Akışı: Görüntüden Görüntüye

4. ComfyUI SDXL

5. ComfyUI Boyama

6. ComfyUI Dış Boyama

7. ComfyUI Ölçeklendirme

• 7.1. Piksel Ölçeklendirme
  • 7.1.1. Algoritma ile Piksel Ölçeklendirme
  • 7.1.2. Model ile Piksel Ölçeklendirme
• 7.2. Latent Ölçeklendirme
• 7.3. Piksel Ölçeklendirme vs. Latent Ölçeklendirme

8. ComfyUI ControlNet

9. ComfyUI Yöneticisi

• 9.1. Eksik Özel Node'ları Nasıl Kurulur
• 9.2. Özel Node'ları Nasıl Güncellenir
• 9.3. İş Akışınızda Özel Node'ları Nasıl Yüklenir

10. ComfyUI Gömüleri

• 10.1. Otomatik Tamamlama ile Gömü
• 10.2. Gömü Ağırlığı

11. ComfyUI LoRA

• 11.1. Basit LoRA İş Akışları
• 11.2. Birden Çok LoRA

12. ComfyUI İçin Kısayollar ve İpuçları

• 12.1. Kopyala ve Yapıştır
• 12.2. Birden Çok Node'u Taşıma
• 12.3. Bir Node'u Atla
• 12.4. Bir Node'u Küçült
• 12.5. Görüntü Oluşturma
• 12.6. Gömülü İş Akışı
• 12.7. Zaman Kazanmak İçin Tohumları Sabitle

13. ComfyUI Çevrimiçi

1. ComfyUI Nedir? 🤔

ComfyUI, AI tarafından oluşturulan çarpıcı sanat eserlerini kolayca oluşturmak için sihirli bir değnek 🪄 gibidir. Temelinde, ComfyUI, metin açıklamalarından görüntüler üreten bir ileri düzey derin öğrenme modeli olan Stable Diffusion üzerine inşa edilmiş node tabanlı bir grafik kullanıcı arayüzüdür (GUI). 🌟 Ancak ComfyUI'yi gerçekten özel kılan şey, sanatçılar olarak size yaratıcılığınızı serbest bırakma ve en çılgın fikirlerinizi hayata geçirme gücünü nasıl verdiğidir.

Farklı işlev veya işlemleri temsil eden node'ları birbirine bağlayarak kendi benzersiz görüntü oluşturma iş akışlarınızı oluşturabileceğiniz dijital bir tuval hayal edin. 🧩 AI tarafından oluşturulan başyapıtlarınız için görsel bir tarif oluşturmak gibi!

Bir metin isteği kullanarak sıfırdan bir görüntü mü oluşturmak istiyorsunuz? Bunun için bir node var! Belirli bir örnekleyici uygulamak veya gürültü seviyesini ince ayarlamak mı gerekiyor? İlgili node'ları ekleyin ve sihir gerçekleşsin. ✨

Ama işte en iyi kısım: ComfyUI, iş akışını yeniden düzenlenebilir öğelere ayırarak, sanatsal vizyonunuza uygun özel iş akışları oluşturma özgürlüğü verir. 🖼️ Sanat sürecinize uyum sağlayan kişiselleştirilmiş bir araç setine sahip olmak gibi.

1.1. ComfyUI vs. AUTOMATIC1111 🆚

AUTOMATIC1111, Stable Diffusion için varsayılan GUI'dir. Peki, ComfyUI'yi kullanmalı mısınız? Karşılaştıralım:

✅ ComfyUI kullanmanın avantajları:

1. Hafif: Hızlı ve verimli çalışır.
2. Esnek: İhtiyaçlarınıza göre yüksek derecede yapılandırılabilir.
3. Şeffaf: Veri akışı görünür ve anlaşılması kolaydır.
4. Kolay paylaşım: Her dosya tekrarlanabilir bir iş akışını temsil eder.
5. Prototipleme için iyi: Kodlama yerine grafik arayüzü ile prototipler oluşturun.

❌ ComfyUI kullanmanın dezavantajları:

1. Tutarsız arayüz: Her iş akışı farklı bir node düzenine sahip olabilir.
2. Çok fazla detay: Ortalama kullanıcılar temel bağlantıları bilmek zorunda olmayabilir.

1.2. ComfyUI ile Nereden Başlanır? 🏁

ComfyUI'yi öğrenmenin en iyi yolunun örneklere dalmak ve ilk elden deneyimlemek olduğuna inanıyoruz. 🙌 Bu yüzden, diğerlerinden farklı olarak bu benzersiz eğitimi oluşturduk. Bu eğitimde, adım adım takip edebileceğiniz ayrıntılı bir kılavuz bulacaksınız.

Ama işte en iyi kısım: 🌟 ComfyUI'yi doğrudan bu web sayfasına entegre ettik! Kılavuz boyunca ilerlerken ComfyUI örnekleriyle gerçek zamanlı olarak etkileşimde bulunabileceksiniz.🌟 Hadi başlayalım!

2. ComfyUI İş Akışları: Metinden Görsele 🖼️

En basit durumla başlayalım: metinden bir görüntü oluşturma. İş akışını çalıştırmak için Queue Prompt'a tıklayın. Kısa bir bekleyişten sonra ilk oluşturduğunuz görüntüyü görmelisiniz! Kuyruğunuzu kontrol etmek için View Queue'ya tıklayın.

Denemeniz için varsayılan bir metinden-görüntüye iş akışı burada:

Temel Yapı Taşları 🕹️

ComfyUI iş akışı iki temel yapı taşından oluşur: Node'lar ve Kenarlar.

• Node'lar dikdörtgen bloklardır, örneğin Checkpoint Yükle, Clip Metin Kodlayıcı vb. Her node belirli bir kodu çalıştırır ve girdi, çıktı ve parametrelere ihtiyaç duyar.
• Kenarlar node'lar arasındaki çıkış ve girişleri bağlayan tellerdir.

Temel Kontroller 🕹️

• Fare tekerleği veya iki parmakla sıkıştırma hareketiyle yakınlaştırma ve uzaklaştırma yapın.
• Node'lar arasında bağlantılar oluşturmak için giriş veya çıkış noktasını sürükleyip tutun.
• Sol fare düğmesiyle tutarak çalışma alanında gezin.

Bu iş akışının detaylarına dalalım.

2.1. Bir Model Seçmek 🗃️

Öncelikle, Checkpoint Yükle node'unda bir Stable Diffusion modelini seçin. Model adını tıklayarak mevcut modelleri görüntüleyin. Model adını tıklamak hiçbir şey yapmıyorsa, özel bir model yüklemeniz gerekebilir.

2.2. Pozitif ve Negatif İstek Girişi 📝

CLIP Metin Kodlama (İstek) olarak etiketlenmiş iki node göreceksiniz. Üstteki istek, KSampler node'unun pozitif girdisine bağlıyken, alttaki istek negatif girdiye bağlıdır. Bu nedenle, pozitif isteğinizi üste ve negatif isteğinizi alta girin.

CLIP Metin Kodlama node'u, isteği tokenlara dönüştürür ve metin kodlayıcıyı kullanarak gömülerde kodlar.

💡 İpucu: Bir anahtar kelimenin ağırlığını kontrol etmek için (anahtar kelime:ağırlık) sözdizimini kullanın, örneğin, etkisini artırmak için (anahtar kelime:1.2) veya azaltmak için (anahtar kelime:0.8).

2.3. Bir Görüntü Oluşturma 🎨

İş akışını çalıştırmak için Queue Prompt'a tıklayın. Kısa bir bekleyişten sonra, ilk görüntünüz oluşturulacak!

2.4. ComfyUI'nin Teknik Açıklaması 🤓

ComfyUI'nin gücü yapılandırılabilirliğinde yatar. Her node'un ne yaptığını anlamak, onları ihtiyaçlarınıza göre uyarlamanıza olanak tanır. Ancak detaylara dalmadan önce, ComfyUI'nin nasıl çalıştığını daha iyi anlamak için Stable Diffusion sürecine bir göz atalım.

Stable Diffusion süreci üç ana adımda özetlenebilir:

1. Metin Kodlama: Kullanıcı tarafından girilen istek, Metin Kodlayıcı adı verilen bir bileşen tarafından bireysel kelime özellik vektörlerine derlenir. Bu adım, metni modelin anlayabileceği ve çalışabileceği bir formata dönüştürür.
2. Latent Uzay Dönüşümü: Metin Kodlayıcıdan gelen özellik vektörleri ve rastgele bir gürültü görüntüsü latent bir uzaya dönüştürülür. Bu uzayda, rastgele görüntü, özellik vektörlerine dayalı olarak bir denoising süreci geçirir ve bu da bir ara ürünle sonuçlanır. Bu adımda, model, metin özelliklerini görsel temsillerle ilişkilendirmeyi öğrenir.
3. Görüntü Kodlama: Son olarak, latent uzaydan gelen ara ürün Görüntü Kodlayıcı tarafından kodlanır ve görülebilir bir görüntüye dönüştürülür.

Stable Diffusion sürecini yüksek seviyede anladığımıza göre, bu süreci mümkün kılan ComfyUI'deki ana bileşenler ve node'lara bakalım.

2.4.1 Checkpoint Node'u Yükleme 🗃️

ComfyUI'deki Checkpoint Yükleme node'u, bir Stable Diffusion modelini seçmek için çok önemlidir. Bir Stable Diffusion modeli üç ana bileşenden oluşur: MODEL, CLIP ve VAE. Her bileşeni ve ComfyUI'deki ilgili node'larla ilişkisini inceleyelim.

1. MODEL: MODEL bileşeni, latent uzayda çalışan gürültü tahmin modeli olup, görüntülerin latent temsilden oluşturulmasından sorumludur. ComfyUI'de, Checkpoint Yükleme node'unun MODEL çıkışı, ters difüzyon sürecinin gerçekleştiği KSampler node'una bağlanır. KSampler node'u, latent temsili iteratif olarak gürültüsüz hale getirerek, istenen isteğe uygun hale getirir.
2. CLIP: CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training), kullanıcının sağladığı pozitif ve negatif istekleri önceden işleyen bir dil modelidir. Metin isteklerini, MODEL'in anlayabileceği ve görüntü oluşturma sürecine rehberlik edebileceği bir formata dönüştürür. ComfyUI'de, Checkpoint Yükleme node'unun CLIP çıkışı, CLIP Metin Kodlama node'una bağlanır. CLIP Metin Kodlama node'u, kullanıcının sağladığı istekleri CLIP dil modeline besler ve her kelimeyi gömülerde dönüştürür. Bu gömüler, kelimelerin anlamsal anlamını yakalar ve MODEL'in verilen isteklerle uyumlu görüntüler oluşturmasını sağlar.
3. VAE: VAE (Variational AutoEncoder), görüntüyü piksel uzayı ile latent uzay arasında dönüştürmekten sorumludur. Bir görüntüyü piksel uzayında sıkıştırarak daha düşük boyutlu bir latent temsile dönüştüren bir kodlayıcı ve latent temsilden görüntüyü yeniden oluşturan bir kod çözücüden oluşur. Metinden-görüntü sürecinde, VAE sadece son adımda kullanılır ve oluşturulan görüntüyü latent uzaydan piksel uzayına dönüştürür. ComfyUI'deki VAE Kodlama node'u, latent uzayda çalışan KSampler node'unun çıktısını alır ve VAE'nin kod çözücü kısmını kullanarak latent temsili son görüntüye dönüştürür.

VAE'nin, CLIP dil modelinden ayrı bir bileşen olduğunu belirtmek önemlidir. CLIP, metin isteklerini işlerken, VAE piksel ve latent uzaylar arasındaki dönüşümü ele alır.

2.4.2. CLIP Metin Kodlama 📝

ComfyUI'deki CLIP Metin Kodlama node'u, kullanıcının sağladığı istekleri CLIP dil modeline beslemekten sorumludur. CLIP, kelimelerin anlamsal anlamını anlayan ve bunları görsel kavramlarla ilişkilendirebilen güçlü bir dil modelidir. Bir istek CLIP Metin Kodlama node'una girildiğinde, her kelimenin gömülerde dönüştürüldüğü bir dönüşüm sürecinden geçer. Bu gömüler, kelimelerin anlamsal bilgisini yakalayan yüksek boyutlu vektörlerdir. İstekleri gömülerde dönüştürerek, CLIP, MODEL'in verilen isteklerin anlamını ve amacını doğru bir şekilde yansıtan görüntüler oluşturmasını sağlar.

2.4.3. Boş Latent Görüntü 🌌

Metinden-görüntü sürecinde, oluşturma latent uzayda rastgele bir görüntü ile başlar. Bu rastgele görüntü, MODEL'in çalışacağı başlangıç durumunu oluşturur. Latent görüntünün boyutu, piksel uzayındaki gerçek görüntü boyutuna orantılıdır. ComfyUI'de, oluşturulan görüntünün boyutunu kontrol etmek için latent görüntünün yüksekliğini ve genişliğini ayarlayabilirsiniz. Ayrıca, her çalışmada oluşturulan görüntü sayısını belirlemek için batch boyutunu ayarlayabilirsiniz.

Optimal latent görüntü boyutları, kullanılan belirli Stable Diffusion modeline bağlıdır. SD v1.5 modelleri için önerilen boyutlar 512x512 veya 768x768 iken, SDXL modelleri için optimal boyut 1024x1024'tür. ComfyUI, 1:1 (kare), 3:2 (manzara), 2:3 (portre), 4:3 (manzara), 3:4 (portre), 16:9 (geniş ekran) ve 9:16 (dikey) gibi yaygın en-boy oranlarını seçme imkanı sunar. Latent görüntünün genişliği ve yüksekliği, modelin mimarisiyle uyumlu olması için 8'e bölünebilir olmalıdır.

2.4.4. VAE 🔍

VAE (Variational AutoEncoder), Stable Diffusion modelinde görüntülerin piksel uzayı ile latent uzay arasında dönüşümünü sağlayan kritik bir bileşendir. İki ana parçadan oluşur: Bir Görüntü Kodlayıcı ve bir Görüntü Kod Çözücü.

Görüntü Kodlayıcı, piksel uzayındaki bir görüntüyü daha düşük boyutlu latent bir temsile sıkıştırır. Bu sıkıştırma işlemi, veri boyutunu önemli ölçüde azaltır ve daha verimli işlem ve depolama sağlar. Örneğin, 512x512 piksel boyutundaki bir görüntü, 64x64 boyutundaki bir latent temsile sıkıştırılabilir.

Öte yandan, Görüntü Kod Çözücü, aynı zamanda VAE Kod Çözücü olarak da bilinir, latent temsilden görüntüyü yeniden oluşturur. Sıkıştırılmış latent temsili alır ve son görüntüyü oluşturmak için genişletir.

VAE kullanmanın birkaç avantajı vardır:

1. Verimlilik: Görüntüyü daha düşük boyutlu latent uzaya sıkıştırarak, VAE daha hızlı oluşturma ve daha kısa eğitim süreleri sağlar. Azaltılmış veri boyutu, daha verimli işlem ve bellek kullanımı sağlar.
2. Latent uzay manipülasyonu: Latent uzay, görüntünün daha kompakt ve anlamlı bir temsili sağlar. Bu, görüntü detaylarının ve stilinin daha hassas kontrolünü ve düzenlenmesini sağlar. Latent temsili manipüle ederek, oluşturulan görüntünün belirli yönlerini değiştirmek mümkündür.

Ancak, dikkate alınması gereken bazı dezavantajlar da vardır:

1. Veri kaybı: Kodlama ve kod çözme işlemi sırasında, orijinal görüntünün bazı detayları kaybolabilir. Sıkıştırma ve yeniden oluşturma adımları, orijinal görüntüye kıyasla son görüntüde bazı artefaktlar veya hafif varyasyonlar oluşturabilir.
2. Orijinal veriyi tam olarak yakalayamama: Daha düşük boyutlu latent uzay, orijinal görüntünün tüm ayrıntılı özelliklerini ve detaylarını tam olarak yakalayamayabilir. Sıkıştırma işlemi sırasında bazı bilgiler kaybolabilir, bu da orijinal verinin biraz daha az doğru bir temsiline neden olabilir.

Bu sınırlamalara rağmen, VAE, piksel uzayı ile latent uzay arasında verimli dönüşüm sağlayarak, daha hızlı oluşturma ve oluşturulan görüntüler üzerinde daha hassas kontrol sağladığı için Stable Diffusion modelinde önemli bir rol oynar. 2.4.5. KSampler ⚙️": "ComfyUI'deki KSampler node'u, Stable Diffusion'daki görüntü oluşturma sürecinin kalbidir. Kullanıcı tarafından sağlanan isteğe uyacak şekilde latent uzaydaki rastgele görüntüyü gürültüsüz hale getirmekten sorumludur. KSampler, ters difüzyon adı verilen bir teknik kullanır ve CLIP gömülerinden gelen rehberlikle latent temsili iteratif olarak rafine eder, gürültüyü çıkarır ve anlamlı detaylar ekler.

KSampler node'u, kullanıcıların görüntü oluşturma sürecini ince ayarlamalarına olanak tanıyan birkaç parametre sunar:

Tohum: Tohum değeri, başlangıç gürültüsünü ve son görüntünün bileşimini kontrol eder. Belirli bir tohum değeri ayarlayarak, kullanıcılar tekrarlanabilir sonuçlar elde edebilir ve birden fazla üretim arasında tutarlılığı koruyabilir.

Control_after_generation: Bu parametre, her üretimden sonra tohum değerinin nasıl değişeceğini belirler. Rastgeleleştir (her çalışmada yeni rastgele tohum üret), artır (tohum değerini 1 artır), azalt (tohum değerini 1 azalt) veya sabit (tohum değerini sabit tut) olarak ayarlanabilir.

Adım: Örnekleme adımlarının sayısı, rafine sürecinin yoğunluğunu belirler. Daha yüksek değerler, daha az artefakt ve daha ayrıntılı görüntülerle sonuçlanır, ancak oluşturma süresini de artırır.

Örnekleyici_adı: Bu parametre, KSampler tarafından kullanılan belirli örnekleme algoritmasını seçmenize olanak tanır. Farklı örnekleme algoritmaları, biraz farklı sonuçlar verebilir ve farklı oluşturma hızlarına sahip olabilir.

Zamanlayıcı: Zamanlayıcı, denoising sürecinin her adımında gürültü seviyesinin nasıl değişeceğini kontrol eder. Latent temsilden gürültünün çıkarılma hızını belirler.

Gürültüsüzleştir: Gürültüsüzleştir parametresi, denoising süreci tarafından çıkarılacak başlangıç gürültüsünün miktarını ayarlar. 1 değeri, tüm gürültünün çıkarılacağını ve temiz ve ayrıntılı bir görüntü elde edileceğini belirtir.

Bu parametreleri ayarlayarak, görüntü oluşturma sürecini istediğiniz sonuçları elde etmek için ince ayarlayabilirsiniz.

Şimdi, ComfyUI yolculuğunuza hazır mısınız?

RunComfy'de, sizin için nihai ComfyUI çevrimiçi deneyimini oluşturduk. Karmaşık kurulumlara elveda deyin! 🎉 ComfyUI'yi Çevrimiçi Deneyin ve sanatsal potansiyelinizi daha önce hiç olmadığı gibi serbest bırakın! 🎉

3. ComfyUI İş Akışı: Görüntüden Görüntüye 🖼️

Görüntüden Görüntüye iş akışı, bir istek ve bir giriş görüntüsüne dayalı olarak bir görüntü oluşturur. Kendiniz deneyin!

Görüntüden Görüntüye iş akışını kullanmak için:

1. Checkpoint modelini seçin.
2. Görüntüyü bir görüntü isteği olarak yükleyin.
3. Pozitif ve negatif istekleri gözden geçirin.
4. İsteğe bağlı olarak, KSampler node'unda denoising (gürültüsüzleştirme gücü) ayarını yapın.
5. Oluşturmayı başlatmak için Queue Prompt'a basın.

Daha fazla premium ComfyUI iş akışı için, 🌟ComfyUI İş Akışı Listesi🌟'ni ziyaret edin.

4. ComfyUI SDXL 🚀

Aşırı yapılandırılabilirliği sayesinde, ComfyUI, Stable Diffusion XL modelini destekleyen ilk GUI'lerden biridir. Hadi deneyelim!

ComfyUI SDXL iş akışını kullanmak için:

1. Pozitif ve negatif istekleri gözden geçirin.
2. Oluşturmayı başlatmak için Queue Prompt'a basın.

5. ComfyUI Boyama 🎨

Daha karmaşık bir şeye dalalım: boyama! Harika bir görüntünüz var ama belirli kısımları değiştirmek mi istiyorsunuz? Boyama en iyi yöntemdir. Burada deneyin!

Boyama iş akışını kullanmak için:

1. Boyamak istediğiniz bir görüntü yükleyin.
2. Görüntüye sağ tıklayın ve "MaskEditor'de Aç" seçeneğini seçin. Yeniden oluşturulacak alanı maskeleyin, ardından "Node'a Kaydet"e tıklayın.
3. Bir Checkpoint modeli seçin:
   • Bu iş akışı sadece standart bir Stable Diffusion modeliyle çalışır, Boyama modeliyle çalışmaz.
   • Bir boyama modeli kullanmak istiyorsanız, "VAE Kodlama" ve "Gürültü Latent Maskesi Ayarla" node'larını, boyama modelleri için özel olarak tasarlanmış "VAE Kodlama (Boyama)" node'una geçirin.
4. Boyama sürecini özelleştirin:
   • CLIP Metin Kodlama (İstek) node'unda, boyama işlemini yönlendirmek için ek bilgiler girebilirsiniz. Örneğin, boyama alanında dahil etmek istediğiniz stil, tema veya öğeleri belirtebilirsiniz.
5. Orijinal gürültüsüzleştirme gücünü (denoise) ayarlayın, örneğin 0.6.
6. Boyama işlemini gerçekleştirmek için Queue Prompt'a basın.

6. ComfyUI Dış Boyama 🖌️

Dış boyama, görüntülerinizi orijinal sınırlarının ötesine genişletmenizi sağlayan heyecan verici bir tekniktir. 🌆 Sonsuz bir tuvale sahip olmak gibi!

ComfyUI Dış Boyama iş akışını kullanmak için:

1. Genişletmek istediğiniz bir görüntü ile başlayın.
2. İş akışınıza Görüntüyü Dış Boyama için Padle node'unu ekleyin.
3. Dış boyama ayarlarını yapılandırın:
   • sol, üst, sağ, alt: Her yönde genişletilecek piksel sayısını belirtin.
   • yumuşatma: Orijinal görüntü ile dış boyama alanı arasındaki geçişin pürüzsüzlüğünü ayarlayın. Daha yüksek değerler daha kademeli bir karışım oluşturur ancak bulanıklık etkisi yaratabilir.
4. Dış boyama sürecini özelleştirin:
   • CLIP Metin Kodlama (İstek) node'unda, dış boyama işlemini yönlendirmek için ek bilgiler girebilirsiniz. Örneğin, genişletilen alanda dahil etmek istediğiniz stil, tema veya öğeleri belirtebilirsiniz.
   • İstenilen sonuçları elde etmek için farklı isteklerle deney yapın.
5. VAE Kodlama (Boyama için) node'unu ince ayarlayın:
   • Dış boyama maskesinin boyutunu kontrol etmek için grow_mask_by parametresini ayarlayın. Optimal sonuçlar için 10'dan büyük bir değer önerilir.
6. Dış boyama sürecini başlatmak için Queue Prompt'a basın.

Daha fazla premium boyama/dış boyama iş akışı için, 🌟ComfyUI İş Akışı Listesi🌟'ni ziyaret edin.

7. ComfyUI Ölçeklendirme ⬆️

Sıradaki, ComfyUI ölçeklendirme. Verimli bir şekilde ölçeklendirme yapmanıza yardımcı olacak üç temel iş akışını tanıtacağız.

İki ana ölçeklendirme yöntemi vardır:

1. Piksel ölçeklendirme: Görünen görüntüyü doğrudan ölçeklendirin.
   • Girdi: görüntü, Çıktı: ölçeklendirilmiş görüntü
2. Latent ölçeklendirme: Görünmez latent uzay görüntüsünü ölçeklendirin.
   • Girdi: latent, Çıktı: ölçeklendirilmiş latent (görünür bir görüntü haline gelmesi için kod çözümü gerektirir)

7.1. Piksel Ölçeklendirme 🖼️

Bu yöntemi iki şekilde gerçekleştirebilirsiniz:

1. Algoritmalar kullanarak: En hızlı oluşturma hızı, ancak modellere kıyasla biraz daha düşük sonuçlar.
2. Modeller kullanarak: Daha iyi sonuçlar, ancak daha yavaş oluşturma süresi.

7.1.1. Algoritma ile Piksel Ölçeklendirme 🧮

• Görüntüyü Ölçeklendirme node'unu ekleyin.
• method parametresi: Ölçeklendirme algoritmasını seçin (bicubic, bilinear, nearest-exact).
• Scale parametresi: Ölçeklendirme faktörünü belirtin (örneğin, 2 için 2x).

7.1.2. Model ile Piksel Ölçeklendirme 🤖

• Model kullanarak Görüntüyü Ölçeklendirme node'unu ekleyin.
• Model Yükleme node'unu ekleyin.
• Görüntü türünüz için uygun bir model seçin (örneğin, anime veya gerçek yaşam).
• Ölçeklendirme faktörünü seçin (X2 veya X4).

7.2. Latent Ölçeklendirme ⚙️": "Başka bir ölçeklendirme yöntemi Latent Ölçeklendirme, aynı zamanda Yüksek Çözünürlüklü Latent Düzeltme Ölçeklendirme olarak bilinir, doğrudan latent uzayda ölçeklendirme yapar.

7.3. Piksel Ölçeklendirme vs. Latent Ölçeklendirme 🆚

• Piksel Ölçeklendirme: Sadece görüntüyü büyütür, yeni bilgi eklemez. Daha hızlı oluşturma, ancak bulanık efekt ve detay eksikliği olabilir.
• Latent Ölçeklendirme: Büyütmenin yanı sıra, orijinal görüntü bilgilerini değiştirir, detayları zenginleştirir. Orijinal görüntüden sapabilir ve daha yavaş oluşturma hızına sahiptir.

Daha fazla premium onarım/ölçeklendirme iş akışları için, 🌟ComfyUI İş Akışı Listesi🌟'ni ziyaret edin.

8. ComfyUI ControlNet 🎮

ControlNet ile AI sanatınızı bir sonraki seviyeye taşımaya hazır olun, görüntü oluşturmayı devrim niteliğinde değiştiren bir teknoloji!

ControlNet, AI tarafından oluşturulan görüntüler üzerinde benzeri görülmemiş bir kontrol sağlayan bir sihirli değnek 🪄 gibidir. Stable Diffusion gibi güçlü modellerle el ele çalışarak, yeteneklerini artırır ve görüntü oluşturma sürecini daha önce hiç olmadığı gibi yönlendirmenizi sağlar!

İstediğiniz görüntünün kenarlarını, insan pozlarını, derinliğini veya hatta segmentasyon haritalarını belirleyebildiğinizi hayal edin. 🌠 ControlNet ile bunu yapabilirsiniz!

ControlNet dünyasına daha derinlemesine dalmak ve tam potansiyelini açığa çıkarmak istiyorsanız, size yardımcı olacak detaylı bir eğitimimiz var. ComfyUI'de ControlNet'i Ustalaştırma 📚 eğitimimize göz atın! Adım adım rehberler ve ilham verici örneklerle dolu, sizi bir ControlNet profesyoneli yapacak. 🏆

9. ComfyUI Yöneticisi 🛠️

ComfyUI Yöneticisi, ComfyUI arayüzü üzerinden diğer özel node'ları kurmanıza ve güncellemenize olanak tanıyan özel bir node'dur. Yöneticiyi Queue Prompt menüsünde bulabilirsiniz.

9.1. Eksik Özel Node'ları Nasıl Kurulur 📥

Bir iş akışı, kurmadığınız özel node'ları gerektiriyorsa, şu adımları izleyin:

1. Menüde Yöneticiyi tıklayın.
2. Eksik Özel Node'ları Kur'u tıklayın.
3. ComfyUI'yi tamamen yeniden başlatın.
4. Tarayıcıyı yenileyin.

9.2. Özel Node'ları Nasıl Güncellenir 🔄

1. Menüde Yöneticiyi tıklayın.
2. Güncellemeleri Al'ı tıklayın (biraz zaman alabilir).
3. Özel Node'ları Kur'u tıklayın.
4. Bir güncelleme mevcutsa, kurulu özel node'un yanında bir Güncelleme düğmesi görünecektir.
5. Node'u güncellemek için Güncelle'yi tıklayın.
6. ComfyUI'yi yeniden başlatın.
7. Tarayıcıyı yenileyin.

9.3. İş Akışınızda Özel Node'ları Nasıl Yüklenir 🔍

Boş herhangi bir alana çift tıklayarak node'ları aramak için bir menü açabilirsiniz.

10. ComfyUI Gömüleri 📝

Gömüler, aynı zamanda metinsel inversiyon olarak da bilinir, ComfyUI'de AI tarafından oluşturulan görüntülerinize özel kavramlar veya stiller eklemenizi sağlayan güçlü bir özelliktir. 💡 AI'ye yeni bir kelime veya ifade öğretmek ve bunu belirli görsel özelliklerle ilişkilendirmek gibi.

ComfyUI'de gömü kullanmak için, pozitif veya negatif istek kutusuna "embedding:" ifadesini ve ardından gömü adını yazmanız yeterlidir. Örneğin:

embedding: BadDream

Bu isteği kullandığınızda, ComfyUI ComfyUI > models > embeddings klasöründe "BadDream" adlı bir gömü dosyası arayacaktır. 📂 Eğer bir eşleşme bulursa, ilgili görsel özellikleri oluşturulan görüntünüze uygulayacaktır.

Gömüler, AI sanatınızı kişiselleştirmenin ve belirli stiller veya estetikler elde etmenin harika bir yoludur. 🎨 İstediğiniz kavramı veya stili temsil eden bir dizi görüntü üzerinde eğitim vererek kendi gömülerinizi oluşturabilirsiniz.

10.1. Otomatik Tamamlama ile Gömü 🔠

Gömülerinizin tam adlarını hatırlamak, özellikle büyük bir koleksiyonunuz varsa zahmetli olabilir. 😅 İşte burada ComfyUI-Custom-Scripts özel node'u devreye giriyor!

Gömü adı otomatik tamamlamayı etkinleştirmek için:

1. Üst menüde "Yönetici"yi tıklayarak ComfyUI Yöneticisini açın.
2. "Özel node'ları kur" bölümüne gidin ve "ComfyUI-Custom-Scripts" arayın.
3. Özel node'u ComfyUI kurulumunuza eklemek için "Kur"a tıklayın.
4. Değişikliklerin uygulanması için ComfyUI'yi yeniden başlatın.

ComfyUI-Custom-Scripts node'unu kurduktan sonra, gömü kullanmanın daha kullanıcı dostu bir yolunu deneyimleyeceksiniz. 😊 Bir istek kutusuna "embedding:" yazmaya başlayın, mevcut gömülerin bir listesi görünecektir. Listeden istediğiniz gömüyü seçebilirsiniz, bu da size zaman ve çaba kazandırır!

10.2. Gömü Ağırlığı ⚖️

Gömülerinizin gücünü ayarlayabileceğinizi biliyor muydunuz? 💪 Gömüler esasen anahtar kelimeler olduğu için, bunlara ağırlık uygulayabilirsiniz, tıpkı isteklerinizdeki normal anahtar kelimelerde olduğu gibi.

Bir gömünün ağırlığını ayarlamak için şu sözdizimini kullanın:

(embedding: BadDream:1.2)

Bu örnekte, "BadDream" gömüsünün ağırlığı %20 artırılır. Yani daha yüksek ağırlıklar (örneğin, 1.2) gömüyü daha belirgin hale getirirken, daha düşük ağırlıklar (örneğin, 0.8) etkisini azaltır. 🎚️ Bu, son sonuç üzerinde daha fazla kontrol sağlar!

11. ComfyUI LoRA 🧩

LoRA, kısa adıyla Low-rank Adaptation, ComfyUI'de kontrol noktası modellerinizi değiştirmenize ve ince ayar yapmanıza olanak tanıyan başka bir heyecan verici özelliktir. 🎨 Bir temel modelin üzerine küçük, özel bir model ekleyerek belirli stiller elde etmek veya özel öğeler eklemek gibi.

LoRA modelleri kompakt ve verimlidir, bu da onları kullanımı ve paylaşımı kolay hale getirir. Genellikle bir görüntünün sanatsal stilini değiştirmek veya oluşturulan sonuçlara belirli bir kişi veya nesne eklemek gibi görevler için kullanılır.

Bir LoRA modeli bir kontrol noktası modeline uygulandığında, MODEL ve CLIP bileşenlerini değiştirir, ancak VAE'ye (Variational Autoencoder) dokunmaz. Bu, LoRA'nın görüntünün genel yapısını değiştirmeden içeriğini ve stilini ayarlamaya odaklandığı anlamına gelir.

11.1. LoRA Nasıl Kullanılır 🔧

ComfyUI'de LoRA kullanmak oldukça basittir. En basit yönteme bakalım:

1. Görüntü oluşturma için temel olarak kullanılan bir kontrol noktası modeli seçin.
2. Stili değiştirmek veya belirli öğeleri eklemek için uygulamak istediğiniz bir LoRA modeli seçin.
3. Görüntü oluşturma sürecini yönlendirmek için pozitif ve negatif istekleri gözden geçirin.
4. LoRA uygulanmış görüntüyü oluşturmak için "Queue Prompt"a tıklayın. ▶

ComfyUI, kontrol noktası modelini ve LoRA modelini birleştirerek, belirtilen istekleri yansıtan ve LoRA'nın getirdiği değişiklikleri içeren bir görüntü oluşturur.

11.2. Birden Çok LoRA 🧩🧩

Peki ya tek bir görüntüye birden fazla LoRA uygulamak isterseniz? Sorun değil! ComfyUI, aynı metinden-görüntüye iş akışında birden fazla LoRA kullanmanıza olanak tanır.

Süreç, tek bir LoRA kullanmaya benzer, ancak sadece bir yerine birden fazla LoRA modeli seçmeniz gerekecek. ComfyUI, LoRA'ları ardışık olarak uygular, yani her LoRA, önceki LoRA'nın getirdiği değişikliklerin üzerine inşa edilir.

Bu, AI tarafından oluşturulan görüntülerinizde farklı stilleri, öğeleri ve değişiklikleri birleştirmek için sonsuz olanaklar açar. 🌍💡 Farklı LoRA kombinasyonları ile deney yaparak benzersiz ve yaratıcı sonuçlar elde edin!

12. ComfyUI İçin Kısayollar ve İpuçları ⌨️🖱️

12.1. Kopyala ve Yapıştır 📋

• Bir node'u seçin ve Ctrl+C'ye basın.
• Ctrl+V'ye basarak yapıştırın.
• Giriş bağlantıları bozulmadan yapıştırmak için Ctrl+Shift+V'ye basın.

12.2. Birden Çok Node'u Taşıma 🖱️

• Bir grup oluşturun ve bir dizi node'u birlikte taşıyın.
• Alternatif olarak, Ctrl tuşunu basılı tutarak bir kutu oluşturmak için sürükleyin ve birden fazla node'u seçin veya Ctrl tuşunu basılı tutarak birden fazla node'u tek tek seçin.
• Seçili node'ları taşımak için Shift tuşunu basılı tutun ve fareyi hareket ettirin.

12.3. Bir Node'u Atla 🔇

• Bir node'u geçici olarak devre dışı bırakmak için sessize alın. Bir node'u seçin ve Ctrl+M'ye basın.
• Bir grubu sessize almak için bir klavye kısayolu yoktur. Sağ tıklama menüsünde Grup Node'unu Atla'yı seçin veya grubu devre dışı bırakmak için grubun ilk node'unu sessize alın.

12.4. Bir Node'u Küçült 🔍

• Node'un sol üst köşesindeki noktaya tıklayarak küçültün.

12.5. Görüntü Oluşturma ▶️

• İş akışını sıraya koymak ve görüntü oluşturmak için Ctrl+Enter'a basın.

12.6. Gömülü İş Akışı 🖼️

• ComfyUI, oluşturduğu PNG dosyasının meta verilerinde tüm iş akışını kaydeder. İş akışını yüklemek için görüntüyü ComfyUI'ye sürükleyip bırakın.

12.7. Zaman Kazanmak İçin Tohumları Sabitle ⏰

• ComfyUI, yalnızca girdi değiştiğinde bir node'u yeniden çalıştırır. Uzun bir node zinciri üzerinde çalışırken, yukarı akış sonuçlarını yeniden oluşturmaktan kaçınmak için tohumu sabitleyerek zaman kazanın.

13. ComfyUI Çevrimiçi 🚀

ComfyUI'ye yeni başlayanlar için bu kılavuzu tamamladığınız için tebrikler! 🙌 Artık AI sanat yaratımının heyecan verici dünyasına dalmaya hazırsınız. Ancak kurulumla uğraşmak yerine neden hemen yaratmaya başlamıyorsunuz? 🤔

RunComfy'de, ComfyUI'yi çevrimiçi olarak kurulum yapmadan kullanmanızı sağladık. ComfyUI Çevrimiçi hizmetimiz, 200'den fazla popüler node ve model ile önceden yüklenmiş olarak gelir ve yaratıcılığınızı teşvik edecek 50'den fazla çarpıcı iş akışı sunar.

🌟 İster yeni başlayan ister deneyimli bir AI sanatçısı olun, RunComfy, sanatsal vizyonlarınızı hayata geçirmek için ihtiyacınız olan her şeye sahiptir. 💡 Daha fazla beklemeyin – ComfyUI'yi Çevrimiçi Deneyin ve AI sanat yaratımının gücünü parmaklarınızın ucunda deneyimleyin! 🚀