המעבר מ-Automatic1111 ל-ComfyUI - כל מה שצריך לדעת (2025)

התנגדתי ל-ComfyUI במשך שנתיים. Automatic1111 עבד בסדר. הממשק היה הגיוני. כל המודלים, LoRAs וה-workflows שלי היו מאורגנים ותפקודיים. למה ללמוד מערכת שונה לגמרי שנראית כמו תכנות כשגישת ה-UI כבר עבדה?

אז ניסיתי לבנות workflow ספציפי - עקביות דמות עם שליטה בתנוחה באמצעות IPAdapter פלוס ControlNet פלוס LoRA מותאם אישית עם regional prompting לסצנות מרובות דמויות. גיהנום ה-extensions של A1111 כמעט שבר אותי. קונפליקטים, אי התאמות גרסאות, תכונות שעבדו אתמול מתקלקלות היום. שלושה ימים של פתרון בעיות אחר כך, ניסיתי את אותו workflow ב-ComfyUI. נבנה ועבד תוך שעתיים.

זה היה לפני שישה חודשים. לא פתחתי את A1111 מאז.

תשובה מהירה: המעבר מ-Automatic1111 ל-ComfyUI דורש הבנה ש-ComfyUI לא קשה יותר, הוא שונה. כל המודלים, LoRAs ו-VAEs שלך עוברים ישירות עם ארגון מחדש מינימלי. עקומת הלמידה קיימת לא בגלל ש-ComfyUI מורכב יותר, אלא בגלל שהוא חושף ועושה מפורש את התהליכים ש-A1111 מסתיר מאחורי הפשטות UI. המעבר לוקח 1-2 שבועות כדי להתאים את מיומנות ה-A1111 שלך, ולאחר מכן גמישות ה-workflow של ComfyUI מספקת יכולות בלתי אפשריות ב-A1111. הידע הקיים שלך עובר לגמרי, אתה רק לומד ממשק שונה לאותה טכנולוגיה בסיסית.

מה באמת עובר ללא בעיות

בואו נתחיל עם מה שלא משתנה כי הפחד מלאבד הכל הוא מה שמונע מאנשים לעבור.

קבצי מודל תואמים לגמרי. קבצי ה-checkpoint, safetensors, LoRAs, embeddings, VAEs שלך, כולם עובדים זהה בשתי המערכות. אתה לא ממיר או מוריד שוב שום דבר. ComfyUI יכול להצביע על תיקיות המודל הקיימות של A1111 שלך אם תרצה, או שאתה יכול להעביר/להעתיק קבצים לספריות של ComfyUI. הקבצים עצמם לא משתנים.

הבנה בסיסית של איך Stable Diffusion עובד עוברת לגמרי. אסטרטגיות prompting, negative prompts, שיטות sampling, CFG scale, denoising strength - כל המושגים האלה עובדים באותו אופן ב-ComfyUI. אתה כבר יודע איך הטכנולוגיה פועלת, אתה רק לומד בקרות שונות לזה.

ציפיות איכות נשארות זהות. אותו checkpoint עם אותן הגדרות מייצר את אותה פלט בשתי המערכות (מאפשר וריאציות seed אקראיות קטנות). ComfyUI לא איכות טובה יותר בקסם, זה אותם מודלי AI. היתרון הוא יכולת workflow, לא איכות ייצור.

פונקציונליות extensions יש שווי ערך ComfyUI לרוב extensions של A1111. ControlNet? עובד ב-ComfyUI. IPAdapter? זמין. Dynamic Prompting? קיים. Upscaling? מובנה ומורחב דרך nodes מותאמים אישית. הממשק הספציפי שונה אבל היכולות מתורגמות.

דרישות חומרה וביצועים דומות. ComfyUI לא דורש משמעותית יותר או פחות מ-A1111 לפעולות שווות. אותו GPU, אותן דאגות VRAM, זמני ייצור דומים. החומרה שלך שמריצה A1111 בצורה הולמת תריץ ComfyUI בצורה הולמת.

ידע פתרון בעיות על ניהול VRAM, תאימות מודל ובעיות ייצור AI נפוצות כולם חלים. הבעיות הטכניות זהות, רק מטופלות דרך ממשקים שונים.

חרדת ההגירה בעיקר באה מחוסר היכרות עם הממשק שמתחזה למורכבות טכנית. אתה כבר יודע את החלקים הקשים. אתה לומד סכימת בקרה חדשה, לא טכנולוגיה חדשה.

שינוי המודל המנטלי שגורם לזה להיכנס

הממשק של A1111 מסתיר את התהליך האמיתי מאחורי הפשטות UI. ComfyUI עושה את התהליך מפורש דרך nodes וחיבורים. זה ההבדל היסודי.

ב-A1111, אתה מגדיר פרמטרים בשדות UI שונים, לוחץ על ייצור, משהו קורה מאחורי הקלעים, אתה מקבל תמונה. רצף הפעולות האמיתי מוסתר. זה ידידותי למשתמש עד שאתה רוצה לעשות משהו שה-UI לא חושף ישירות. אז אתה מתקין extensions ומקווה שהם לא יתנגשו.

ב-ComfyUI, כל שלב הוא node גלוי. Load checkpoint node, encode prompt node, sampler node, decode to image node, save node. כל פעולה מפורשת ומחוברת ויזואלית. זה נראה יותר מורכב בהתחלה אבל זה פשוט עושה גלוי את מה ש-A1111 עושה בצורה בלתי נראית.

השינוי המנטלי הוא מ-"הגדר שדות UI וייצר" ל-"בנה רצף של פעולות". אתה מרכיב pipeline במקום למלא טופס. ברגע שזה נכנס, ComfyUI הופך להגיוני אינטואיטיבי ו-A1111 מרגיש מגביל.

הגישה המבוססת-node אומרת להבין מה באמת קורה במהלך הייצור. ה-checkpoint טוען משקלי מודל. הטקסט מקודד דרך CLIP ל-conditioning. ה-sampler מבצע denoise איטרטיבי ל-latents מונחה על ידי conditioning. ה-VAE מפענח latents לתמונות נראות. A1111 עושה את אותם השלבים האלה, ComfyUI פשוט מציג אותם במפורש.

המפורשות הזו מאפשרת שינוי. רוצה להחיל הנחיית ControlNet באמצע ה-sampling? אתה יכול לראות בדיוק איפה להזריק את זה. רוצה להשתמש ב-conditioning שונה לחלקים שונים של התמונה? האזורים מופרדים ויזואלית ב-workflow שלך. רוצה לעבד תמונות מרובות דרך אותו pipeline? מבנה ה-node עושה עיבוד אצווה מפורש.

ה-"מורכבות" שאנשים מתארים היא למעשה שקיפות. ComfyUI לא יותר מסובך, הוא פחות מוסתר. ברגע שאתה מקבל שנראות היא מועילה במקום מכריעה, הממשק הופך לחוזקה במקום מכשול.

ה-Workflow הראשון שלך ב-ComfyUI - התרגום הישיר

הנה איך הייצור הבסיסי של A1111 שלך מתורגם ל-nodes של ComfyUI.

ייצור פשוט A1111 - בחר checkpoint, הזן prompt, הגדר פרמטרים, ייצר.

workflow שווה ערך ComfyUI:

• Load Checkpoint node (בחירת המודל שלך)
• CLIP Text Encode node ל-positive prompt
• CLIP Text Encode node ל-negative prompt
• Empty Latent Image node (מגדיר את הרזולוציה שלך)
• KSampler node (מטפל ב-sampling עם הפרמטרים שלך)
• VAE Decode node (ממיר latent לתמונה)
• Save Image node (מוציא את הקובץ)

שבעה nodes שעושים בדיוק מה שה-UI בעמוד אחד של A1111 עושה. כל node מחליף קטע מהממשק של A1111. ה-dropdown של checkpoint הופך ל-Load Checkpoint node. ה-textbox של prompt הופך ל-CLIP Text Encode. כפתור הייצור הופך ל-KSampler.

החיבורים מדמים את זרימת הנתונים. Checkpoint מתחבר ל-sampler ו-clip encoders. Encoders מוציאים ל-inputs של conditioning של sampler. Empty Latent פלוס conditioning נכנסים ל-sampler. פלט Sampler הולך ל-VAE decode. תמונה מפוענחת הולכת ל-save. השרשרת הזו היא בדיוק מה שקורה בצורה בלתי נראית ב-A1111.

בנה את ה-workflow הזה פעם אחת, שמור אותו כתבנית שלך. כל ייצור פשוט עתידי טוען את התבנית הזו, משנה prompt והגדרות, מייצר. זהה פונקציונלית ל-A1111 ברגע שהתבנית קיימת.

מבנה ה-workflow הופך לטבע שני תוך ימים. Load model, encode prompts, sample, decode, save. הדפוס הזה מונח כמעט כל דבר ב-ComfyUI. וריאציות מוסיפות nodes, אבל הרצף הליבה נשאר מוכר.

תרגום הגדרות נפוצות:

• Steps - ב-KSampler node
• CFG scale - ב-KSampler node
• Sampler method - ב-KSampler dropdown
• Resolution - ב-Empty Latent Image node
• Batch count - batch size ב-nodes שונים
• Seed - ב-KSampler node

לכל דבר יש מיקום שווה ערך ישיר. היכולת לא נעלמה, היא עברה ל-nodes במקום שדות UI. לדעת את זה מסיר את הבלבול "לאן הלכה ההגדרה הזו" במהלך המעבר.

טיפול בהגירת ספריית המודלים שלך

העברה או חיבור של אוסף המודלים הקיים שלך דורש מאמץ מינימלי עם הגישה הנכונה.

אפשרות 1 - הפנה ComfyUI לתיקיות A1111 היא הפשוטה ביותר אם אתה רוצה לתחזק ספריית מודל אחת. ערוך את ה-config של ComfyUI כדי להוסיף את נתיבי המודל של A1111 שלך. שתי התוכניות קוראות מאותו מיקום. אין העתקת קבצים, אין שכפול. עדכונים או תוספות מופיעים בשניהם. זה עובד בצורה מושלמת אם אתה שומר את A1111 מותקן.

אפשרות 2 - העתק מודלים לתיקיות ComfyUI נותנת עצמאות. העתק את ה-checkpoints שלך ל-ComfyUI/models/checkpoints, LoRAs ל-ComfyUI/models/loras, וכו'. לוקח שטח אחסון לשכפול אבל מסיר תלות בהתקנת A1111. הפרדה נקייה אם אתה מתחייב ל-ComfyUI.

אפשרות 3 - Symlinks למשתמשים מתקדמים יוצרת קישורי תיקיה שמצביעים את תיקיות המודל של ComfyUI למיקומים של A1111 ללא שכפול. ספרייה אחת, שתי התוכניות רואות אותה, אין שכפול אחסון. דורש נוחות עם יצירת symlink במערכת ההפעלה שלך.

מבנה תיקיות ב-ComfyUI משקף A1111 בצורה לוגית. Checkpoints נכנסים ל-models/checkpoints. LoRAs ב-models/loras. VAEs ב-models/vae. Embeddings ב-models/embeddings. מודלי ControlNet ב-models/controlnet. השמות הם הסברה עצמית ותואמים את מוסכמות A1111.

ארגון בתוך ComfyUI עובד בדומה ל-A1111. תיקיות משנה בתוך ספריות מודל מארגנות לפי סוג, גרסה, או כל מערכת שהשתמשת ב-A1111. טוענות המודל של ComfyUI מזהות ומציגות תיקיות משנה ב-dropdowns הבחירה שלהן.

רענון מודל ב-ComfyUI קורה דרך המנהל או על ידי הפעלה מחדש. הוספת מודלים חדשים לתיקיות עושה אותם זמינים אחרי רענון. דומה לפונקציונליות טעינה מחדש של מודל של A1111.

ניהול המודל לא שונה ביסודו. מערכת הארגון, מוסכמות השמות ומבנה הספרייה שלך כולם עובדים באותו אופן בתיקיות של ComfyUI כפי שעשו בתיקיות של A1111.

תרגום ControlNet ו-Extensions

זה המקום שבו המעבר מראה את הערך שלו. extensions של A1111 שלפעמים מתנגשים עובדים כ-nodes מותאמים אישית עצמאיים של ComfyUI.

ControlNet ב-A1111 הוא extension שאתה מתקין שמוסיף קטעי UI. ב-ComfyUI, זה nodes מותאמים אישית שאתה מתקין דרך ComfyUI Manager. הפונקציונליות זהה, האינטגרציה נקייה יותר. Load ControlNet model node, apply ControlNet node, התחבר ל-sampling שלך. מספר ControlNets לא מתנגשים, הם פשוט nodes נוספים ב-workflow שלך.

IPAdapter עובד בדומה. extension ה-IPAdapter של A1111 הופך ל-nodes של IPAdapter ב-ComfyUI. טען מודל IPAdapter, החל על conditioning, התחבר ל-sampler. מבנה ה-workflow עושה מפורש מה ה-IPAdapter משפיע במקום לקוות שה-extension של A1111 מחיל אותו נכון.

Dynamic Prompting יש מספר יישומי ComfyUI. Wildcard nodes, random prompt nodes, prompt scheduling nodes. היכולת קיימת עם יותר גמישות מה-extension של A1111 כי אתה בונה את הלוגיקה במפורש במקום לקוות שההתנהגות המקודדת קשיחה של ה-extension תתאים לצרכים שלך.

Regional prompting טוב יותר באופן דרמטי ב-ComfyUI. extensions שונים של regional prompting של A1111 מגושמים. הגישה המבוססת-node של ComfyUI עושה conditioning אזורי טבעי. Latent composite nodes, conditioning area nodes, regional guidance nodes כולם משתלבים בצורה נקייה ל-workflows ללא קונפליקטי extensions שסובל A1111.

workflows של Upscaling ב-A1111 דורשים תצורות extension ספציפיות. ComfyUI מטפל ב-upscaling דרך nodes של workflow מפורשים. ייצר ברזולוציה נמוכה יותר, upscale node עם המודל שבחרת, שמור ברזולוציה גבוהה. התהליך נראה וניתן לשינוי במקום קבור בהגדרות extension.

סקריפטים מותאמים אישית מ-A1111 מתורגמים ל-nodes מותאמים אישית ב-ComfyUI אם פונקציונליות דומה לא כבר קיימת. האקוסיסטם של node מותאם אישית של ComfyUI הוא עצום וצומח. רוב פונקציונליות extension של A1111 קיימת בצורת ComfyUI, לעתים קרובות עם יישום טוב יותר כי מערכת ה-node מעוצבת להרחבה.

הדפוס הוא ש-extensions של A1111 הופכים ל-nodes של ComfyUI. לפעמים מספר חבילות node מותאמות אישית מספקות פונקציונליות שווה ערך עם גישות שונות. נסה כמה, בחר מה תואם את העדפת ה-workflow שלך. התחרות בין מפתחי node מותאמים אישית למעשה משפרת איכות לעומת גישת extension-אחד-לכל-פונקציה של A1111.

שירותים כמו Apatero.com מפשטים לחלוטין את המורכבות של גם A1111 וגם ComfyUI, מספקים ממשקים נקיים ל-workflows נפוצים תוך שימוש ב-backends מותאמים שעשויים להיות ComfyUI, יישומים מותאמים אישית, או היברידים.

Workflows שלא יכולת לבנות ב-A1111

כאן העברה משתלמת - יכולות שלא מעשיות או בלתי אפשריות במבנה של A1111.

pipelines ייצור מרובי שלבים עובדים באופן טבעי ב-ComfyUI. ייצר תמונת בסיס, פלח דמות, ייצר רקע חדש בנפרד, הרכב עם מיזוג קצוות מתאים, upscale תוצאה סופית. workflow זה משתרע על מספר ריצות A1111 עם שלבים ידניים ביניהם. ב-ComfyUI, זה workflow מחובר אחד שרץ מתחילה לסוף אוטומטית.

לוגיקה מותנית ב-workflows דרך switch nodes וביצוע מותנה. ייצר תמונה, נתח תוצאה, הסתעף workflow על בסיס מאפיינים, עבד בצורה שונה על בסיס תנאים. A1111 לא יכול לעשות את זה כלל. ComfyUI עושה את זה ישיר.

עיבוד אצווה עם וריאציה מייצר תמונות מרובות עם שינויי prompt או פרמטר שיטתיים. לא רק "ייצר 10 עותקים" אלא "ייצר תמונה אחת בכל אחד מ-10 שילובי הפרמטרים האלה." ה-batching של A1111 פשוט יותר, של ComfyUI גמיש יותר.

לוחות זמנים מותאמים אישית של sampling עם שליטה מדויקת על כל שלב sampling. טכניקות ייצור AI מתקדמות דורשות מעבר דרך sampling עם שינויים. A1111 חושף שליטה מוגבלת. ComfyUI נותן לך לבנות רצפי sampling שרירותיים אם נדרש.

workflows של מיזוג ובדיקת מודלים שטוענים checkpoints מרובים, מייצרים השוואות באופן שיטתי, שומרים תוצאות מאורגנות. אפשרי ידנית ב-A1111 אבל מייגע. אוטומטי בצורה נקייה ב-workflows של ComfyUI.

workflows ייצור וידאו משרשרים ייצור פריימים עם בדיקות עקביות זמניות. A1111 יכול לייצר פריימים בנפרד. workflows של ComfyUI משלבים ייצור פריימים, עיבוד עקביות והרכבת פלט ל-pipelines מגובשים.

מסגרות מחקר ובדיקה לבדיקת prompt שיטתית, סריקות פרמטרים, או הערכת מודל. המבנה של ComfyUI מאפשר בניית workflows ניסיוניים שידרשו scripting חיצוני סביב A1111.

היכולות המתקדמות לא נחוצות לייצור בסיסי, וזו הסיבה ש-A1111 שירת אותך בסדר קודם לכן. אבל ברגע שאתה נתקל בדרישת workflow מורכבת, הגמישות של ComfyUI הופכת חיונית. מערכת ה-node מאפשרת בניית pipelines מותאמים אישית שה-UI הנוקשה של A1111 לא יכול להכיל.

השוואת ביצועים ואופטימיזציה

הביצועים הטכניים דומים עם הבדלים קטנים שכדאי להבין.

מהירות ייצור לפעולות זהות דומה בין A1111 ו-ComfyUI. אותו checkpoint, אותן הגדרות, זמן דומה. אין יתרון ביצועים משמעותי לייצור בסיסי. וריאציות קלות קיימות על בסיס הגדרות אופטימיזציה אבל לא מספיק כדי להיות גורם החלטה.

שימוש VRAM דומה עם ComfyUI לפעמים יעיל יותר ל-workflows מורכבים. A1111 טוען extensions שלמים לזיכרון בין אם אתה משתמש בתכונות ובין אם לא. ComfyUI טוען רק את ה-nodes שבאמת הצבת ב-workflow שלך. זה יכול לחסוך VRAM משמעותי בהגדרות מורכבות.

זמני טעינת מודל שונים מעט עם ComfyUI לפעמים מהיר יותר כי הוא שומר מודלים טעונים בצורה אגרסיבית יותר. מעבר בין workflows שמשתמשים באותו checkpoint מהיר יותר ב-ComfyUI כי המודל נשאר טעון. A1111 טוען מחדש בתדירות גבוהה יותר.

מהירות איטרציית workflow מעדיפה מאוד ComfyUI ברגע שאתה מיומן. שינוי פרמטרי node ויצירה מחדש מהיר יותר מניווט בקטעי UI של A1111. ה-workflow הוויזואלי עושה שינויים ברורים במקום לזכור איזה טאב UI מכיל את ההגדרה שאתה צריך לשנות.

יעילות עיבוד אצווה מעדיפה ComfyUI לאצוות מורכבות כי מבנה ה-workflow עושה עיבוד שיטתי טבעי. אצוות פשוטות ("ייצר 10 תמונות זהות") דומות בשניהם. אצוות מורכבות ("ייצר מטריצה של שילובי פרמטרים") קלות יותר ב-ComfyUI.

יציבות וקריסות דומות. שניהם יכולים לקרוס תחת לחץ VRAM או עם extensions/nodes באגים. המבנה המודולרי של ComfyUI לפעמים עושה זיהוי nodes בעייתיים קל יותר. קונפליקטי extensions של A1111 יכולים להיות קשים יותר לאיתור באגים.

השוואת הביצועים לא מעדיפה מאוד אף מערכת לשימוש בסיסי. מקרי שימוש מתקדמים נוטים לעבוד טוב יותר ב-ComfyUI כי הארכיטקטורה מעוצבת למורכבות, בעוד ש-A1111 הופך מגושם כשנמתח מעבר לעיצוב ה-UI-first שלו.

משאבי למידה והבדלי קהילה

המעבר דורש משאבי למידה, והקהילות שונות מעט בתרבות וארגון.

תיעוד ComfyUI פחות מרוכז מה-wiki של A1111. יותר מפוזר על פני GitHub, repositories של node מותאמים אישית, ו-Discord קהילתי. זה עושה למידה ראשונית קצת יותר קשה כי אתה מחפש מספר מקורות במקום wiki מקיף אחד. הפשרה היא שתיעוד לעתים קרובות קיים ממש ב-repositories של node מותאמים אישית איפה שאתה צריך אותו.

מדריכי YouTube ל-ComfyUI הופכים יותר ויותר מקיפים. ערוצי חינוך AI מרכזיים העבירו מיקוד לתוכן ComfyUI. איכות המדריכים גבוהה ומכסה נושאים ממתחילים ועד מתקדמים. חפש "ComfyUI [נושא ספציפי]" ותמצא מדריכים רלוונטיים.

קהילות Discord ל-ComfyUI מאוד פעילות ומועילות למתחילים. הקהילה יודעת שפליטי A1111 נפוצים ופיתחה גישות onboarding טובות. אל תהסס לשאול שאלות בסיסיות, אנשים יעזרו.

שיתוף workflow חזק יותר ב-ComfyUI כי workflows הם קבצים ניתנים לשיתוף. אנשים מפרסמים צילומי מסך של workflow או קבצים ישירות. ב-A1111, שיתוף הגדרות אמר לתאר אילו extensions להתקין ואילו הגדרות לשנות על פני מספר קטעי UI. workflows של ComfyUI ניידים יותר וניתנים לשחזור.

אקוסיסטם node מותאם אישית נע מהר יותר מ-extensions של A1111. ארכיטקטורת ה-node עושה פיתוח קל יותר, אז יכולות חדשות מופיעות יותר במהירות. זה מרגש אבל אומר יותר לעקוב. ComfyUI Manager עוזר על ידי אספקת ספריית node מותאמת אישית ניתנת לחיפוש.

פעילות GitHub סביב ComfyUI אינטנסיבית. ה-repository רואה פיתוח מתמיד. הקצב המהיר הזה אומר שתכונות משתפרות מהר אבל גם אומר שתיעוד לפעמים מפגר. אתה לעתים קרובות עובד עם כלים שמאוד עדכניים אבל אולי לא מתועדים במלואם עדיין.

הקהילה ומשאבי הלמידה מפוזרים יותר מהגישה המרוכזת של A1111. למידה ראשונית יש יותר מקורות לבדוק, אבל העזרה הזמינה ו-workflows משותפים לעתים קרובות עושים פתרון בעיות מהיר יותר ברגע שאתה יודע איפה לחפש.

כאבי ראש נפוצים בהגירה ופתרונות

הבעיות האלה פוגעות כמעט בכל מי שעובר. לדעת פתרונות מראש חוסך תסכול.

"איפה [ההגדרה/התכונה] שהשתמשתי ב-A1111?" חפש את זה ב-nodes במקום UI מרכזי. ההגדרה לא נעלמה, היא בפרמטר node. חפש ב-nodes הטעונים שלך או התייחס למדריכי תרגום שמראים הגדרות A1111 למיפויי node של ComfyUI.

"ה-workflow שלי נראה שלא עושה כלום כשאני לוחץ על ייצור." ה-nodes שלך לא מחוברים כראוי. כל node צריך את ה-inputs שלו מחוברים ל-outputs של upstream. בדוק קישורים מנותקים. מערכת האימות אמורה להדגיש שגיאות אבל לפעמים ניתוקים לא ברורים ויזואלית.

"איכות הייצור שונה מ-A1111 עם אותן הגדרות." בדרך כלל seed או הבדלי פרמטר קטנים. אמת שכל פרמטר תואם בדיוק. בדוק שה-VAE שלך זהה. אשר שקובץ ה-checkpoint עצמו זהה. אקראיות קטנה אומרת שתוצאות לא יהיו זהות לפיקסל אפילו עם הגדרות תואמות.

"nodes מותאמים אישית לא יתקינו או יגרמו לשגיאות." קונפליקטי תלות או nodes מותאמים אישית מיושנים. עדכן את ComfyUI עצמו קודם, אז עדכן nodes מותאמים אישית דרך ComfyUI Manager. כמה nodes מותאמים אישית דורשים התקנת תלות ידנית. בדוק את דף ה-GitHub של ה-node להוראות התקנה.

"Workflows איטיים לטעון או לרוץ." אתה עשוי לטעון nodes או מודלים מיותרים. פשט workflows רק למה שנחוץ. בדוק שימוש VRAM במנהל המשימות. סגור יישומים אחרים שצורכים GPU. אופטמז תצורות node לחומרה שלך.

"אני לא יכול למצוא מודלים ב-dropdown." מודלים לא בתיקיות הנכונות או ComfyUI צריך רענון. אמת שקבצי המודל בתתי ספריות מתאימות תחת ComfyUI/models. רענן דרך המנהל או הפעל מחדש את ComfyUI לגמרי.

"Workflow נשבר אחרי עדכון ComfyUI או node מותאם אישית." שינויי API לפעמים שוברים workflows. או עדכן את nodes הבעייתיים או החזר את העדכון. בדוק GitHub של node מותאם אישית לבעיות ידועות. הקהילה בדרך כלל מפרסמת תיקונים מהר לשבירות גדולות.

בעיות ההגירה ניתנות לפתרון ובדרך כלל נתקלו בהן אחרים לפניך. חפש את הבעיה ב-Discord של ComfyUI או בעיות GitHub לפני שמבזבז שעות בפתרון בעיות לבד. מישהו פגע בזה קודם ותיעד את הפתרון.

שאלות נפוצות

כמה זמן זה באמת לוקח להפוך מיומן ב-ComfyUI בא מ-A1111?

1-2 שבועות של שימוש קבוע כדי להתאים את מיומנות ה-A1111 שלך למשימות שאתה כבר מכיר. workflows ייצור בסיסיים נכנסים תוך ימים. workflows מתקדמים לוקחים 3-4 שבועות להיות נוחים. רוב משתמשי A1111 מדווחים שאחרי חודש, הם יותר יעילים ב-ComfyUI מאשר היו ב-A1111 ולא יכולים לדמיין לחזור. עקומת הלמידה אמיתית אבל קצרה.

האם אתה יכול להפעיל גם A1111 וגם ComfyUI בו-זמנית על אותה מכונה?

כן, בהחלט. הם יישומים עצמאיים ששניהם יכולים להיות מותקנים ורצים. הרבה אנשים שומרים את שניהם במהלך תקופת המעבר להשוואה ו-fallback. הם אפילו יכולים לשתף תיקיות מודל אם מוגדרים נכון. אין קונפליקטים או בעיות תאימות להריץ את שניהם.

האם אתה צריך ללמוד מחדש prompting ל-ComfyUI?

לא. Prompting עובד זהה. אותם prompts מייצרים אותן תוצאות (מאפשר וריאציה אקראית). Prompt engineering, negative prompts, weighting, הכל אותו דבר. אתה משתמש באותם מודלי AI, רק דרך ממשק שונה. ידע ה-prompting שלך עובר לגמרי.

האם ComfyUI יותר resource-intensive מ-A1111 למשימות שווות?

שימוש משאבים דומה מאוד. ComfyUI יכול להיות מעט יותר יעיל VRAM ל-workflows מורכבים כי הוא רק טוען nodes שאתה משתמש במקום extensions שלמים. שימוש CPU ו-RAM מערכת דומים. החומרה שלך שמריצה A1111 בנוחות תריץ ComfyUI בנוחות.

מה קורה ל-extensions המועדפים על A1111 שלך שאין להם שווה ערך ComfyUI?

נדיר ל-extensions פופולריים באמת. לרוב יש חלופות ComfyUI, לפעמים מספר יישומים מתחרים. ל-extensions לא ברורים, או שפונקציונליות דומה קיימת דרך nodes מותאמים אישית שונים, או שאתה שומר A1111 למקרה שימוש ספציפי זה תוך ביצוע רוב העבודה ב-ComfyUI. גמישות ה-workflow לעתים קרובות מספקת דרכים חלופיות להשיג מה ש-extensions מיוחדים עשו.

האם אתה יכול לייצא workflows של ComfyUI בחזרה לפורמט A1111?

לא ישירות כי הארכיטקטורות שונות ביסודן. אתה יכול לשכפל את תוצאת workflow של ComfyUI ב-A1111 על ידי ביצוע ידני של כל שלב, אבל workflows מורכבים של ComfyUI לעתים קרובות לא יכולים להתבטא במבנה של A1111. התרגום הוא חד-כיווני - תהליכי A1111 יכולים להיבנות ב-ComfyUI, אבל workflows מתקדמים של ComfyUI לא יכולים לחזור ל-A1111.

האם זה שווה לעבור אם A1111 עונה על כל הצרכים הנוכחיים שלך?

אם אתה באמת מרוצה מ-A1111 ולא נתקל במגבלות workflow, מעבר הוא אופציונלי. התועלת מופיעה כשאתה רוצה יכולות שמבנה של A1111 עושה קשות. משתמשים רבים עוברים לא בגלל ש-A1111 נכשל, אלא בגלל שהם צמחו מעבר למגבלות שלו. אם A1111 עובד לך עכשיו, המשך להשתמש בו. כשתפגע בקירות, ComfyUI עדיין יהיה שם.

איך קבצי workflow עובדים לשיתוף עם אחרים?

workflows של ComfyUI נשמרים כקבצי JSON או יכולים להיות מוטמעים במטא-דאטה PNG. שתף את קובץ ה-workflow, אחרים טוענים אותו ל-ComfyUI שלהם, והוא משחזר את הגדרת ה-node המדויקת שלך. הם צריכים את אותם nodes מותאמים אישית מותקנים ומודלים זמינים, אבל מבנה ה-workflow עובר בצורה מושלמת. עושה שיתוף פעולה ושיתוף משמעותית קל יותר מתיאור הגדרות A1111.

ביצוע החלטת המעבר

לא כולם צריכים לעבור מיד. הערך על בסיס המצב והצרכים האמיתיים שלך.

עבור עכשיו אם אתה פוגע בקונפליקטי extensions של A1111, רוצה יכולות ש-A1111 לא מספק בקלות, או מתחיל פרויקטים חדשים משמעותיים שבהם השקעת הלמידה הראשונית משתלמת על פני משך הפרויקט. ככל שמוקדם יותר בפרויקט אתה עובר, אתה מרוויח יותר מהיכולות של ComfyUI.

חכה לעבור אם אתה באמצע פרויקט עם workflows עובדים של A1111, אין לך זמן לעקומת למידה של 1-2 שבועות עכשיו, או באמת לא נתקל במגבלות ב-A1111. מעבר רק בגלל ש-"ComfyUI טוב יותר" ללא נקודות כאב אמיתיות בהגדרה הנוכחית שלך לא הכרחי.

מעבר הדרגתי עובד טוב. התחל להשתמש ב-ComfyUI ל-workflows חדשים תוך תחזוקת A1111 לתהליכים מבוססים. ככל שמיומנות ComfyUI נבנית, העבר בהדרגה יותר עבודה עד ש-A1111 בקושי משמש. אין צורך במעברים מלאים פתאומיים.

הערך מה אתה משיג ספציפית לעבודה שלך. Compositing מתקדם? workflows של IPAdapter? ייצור רב-שלבי? Regional prompting? אם היכולות האלה חשובות לך, התועלות של ComfyUI קונקרטיות. אם אתה בעיקר עושה ייצור תמונה בודדת פשוטה, התועלות פחות משכנעות.

המעבר חלק יותר ממה שרוב מצפים כי הידע הבסיסי עובר לגמרי. אתה לומד ממשק חדש, לא טכנולוגיה חדשה. החודש שהוקדש ללימוד ComfyUI מחזיר שנים של יכולת מוגברת אם אתה רציני לגבי ייצור תמונות AI.

או דלג על כל המורכבות והשתמש בפלטפורמות כמו Apatero.com שמספקות ממשקים נקיים מבלי לדרוש ממך לשלוט ב-A1111 או ComfyUI תוך כדי גישה ליכולות ששתי המערכות מאפשרות.

ידע ה-A1111 שלך לא מבוזבז. הוא יסודי. ComfyUI בונה על היסוד הזה עם כלים שונים לאותן בעיות. ההגירה היא התקדמות, לא התחלה מחדש. גש לזה בדרך הזו והמעבר הופך להזדמנות במקום מכשול.