🟩 3 – ComfyUI para Stable Diffusion – Cómo crear tu propio workflow

En este artículo, explicaremos cómo crear un workflow desde cero en ComfyUI , generando una imagen y mejorándola, sin utilizar un workflow de terceros.

En este tutorial te guiaremos paso a paso, desde cómo abrir la interfaz de ComfyUI hasta la generación, modificación y guardado de imágenes. ComfyUI es una herramienta potente que ofrece una gran flexibilidad y te permite comprender profundamente cómo funcionan las tecnologías de generación de imágenes en el espacio de difusión latente.

Introducción a ComfyUI

Primero, cuando abres ComfyUI , verás un workflow de ejemplo que carga por defecto. Hoy te mostraré cómo borrar este workflow predeterminado y empezar desde cero. Utilizaremos el menú contextual con el botón derecho para comenzar a añadir nodos y construir nuestro workflow personalizado.

Paso 1: Añadir el Modelo

Para empezar, necesitamos cargar un modelo. Utilizaremos un nodo loader para cargar un checkpoint o modelo específico. Una vez que hayas configurado ComfyUI para leer desde el directorio donde se encuentran tus modelos, verás una lista y podrás seleccionar el que prefieras. En este caso, seleccionaremos el modelo Cyber Realistic V33.

Paso 2: Configurar el Clip Encoder

Ahora necesitamos un clip encoder para introducir las instrucciones del prompt. Añadimos un nodo llamado Clip Test Encode. Este nodo nos permitirá ingresar prompts positivos y negativos. Es recomendable etiquetar y cambiar los títulos de estos nodos para que tu flujo de trabajo no se haga excesivamente complicado. Por ejemplo, etiquetaremos el nodo de prompt positivo como Positive.

Paso 3: Generar la Imagen Inicial

Para generar la imagen, necesitamos un sampler. Al conectar un sampler, también necesitamos definir otros parámetros como un modelo, prompts y una imagen latente (ruido vacío). Conectamos todos estos parámetros para poder generar la imagen inicial. Tras configurar el sampler, podemos ver la imagen generada en el previo sin necesidad de guardarla en el disco.

Paso 4: Refinar la Imagen

Para mejorar la imagen generada, añadiremos un sampler avanzado. Este sampler nos permite realizar escalado y aplicar distintos métodos de refinamiento. Por ejemplo, podemos establecer un escalado por dos para aumentar la resolución de la imagen. También podemos modificar parámetros como la semilla, para comparar diferentes resultados.

Añadir Semillas y Parámetros Personalizados

Podemos utilizar la funcionalidad de ComfyUI para convertir ciertos parámetros en inputs. Esto nos permite generar semillas y conectarlas a diferentes nodos, asegurando que las generaciones sean consistentes. Además, podemos utilizar funciones de utilidad para copiar y pegar parámetros entre nodos, haciendo el proceso más eficiente.

Guardado de Imágenes

Una vez que hemos refinado nuestra imagen a nuestro gusto, podemos utilizar el nodo Save Image para guardar la imagen en el disco. Podemos etiquetar y colorear los nodos para diferenciar fácilmente qué partes del workflow estamos visualizando y qué partes estamos grabando.

Lista de los 5 Puntos Más Importantes

• 📌 Cargar el modelo adecuado: Es crucial elegir el modelo correcto para tus necesidades, ya que esto afecta directamente la calidad de las imágenes generadas.
• 🚀 Configurar los Clip Encoders: Configura y etiqueta los nodos de prompt para facilitar la identificación y modificación conforme avanzas.
• 🔧 Utilizar Samplers Avanzados: Los samplers avanzados te permiten un mayor control sobre la generación y refinamiento de imágenes.
• 💡 Gestionar Semillas y Escalados: La funcionalidad de semilla y escalado te permite experimentar con diferentes configuraciones para obtener resultados óptimos.
• 🗂️ Guardar el Trabajo: No olvides utilizar el nodo de guardado de imágenes para almacenar tus generaciones en el disco, asegurando que no pierdas tu trabajo.

Preguntas Frecuentes

Conclusión

ComfyUI es una herramienta impresionante para aquellos interesados en aprender y experimentar con la generación de imágenes utilizando inteligencia artificial. Desde la carga del modelo hasta el refinamiento y guardado de imágenes, cada paso te proporciona un mayor control y comprensión del proceso. No solo es útil para generar imágenes de alta calidad, sino también para educar sobre cómo funciona la tecnología subyacente. Este conocimiento será valioso para tu desarrollo en cualquier campo relacionado con la IA y la generación de imágenes.