• Descargar Forge

ComfyUI

ComfyUI se lanzó en GitHub en enero de 2023. Requiere de algunos conocimientos técnicos para su instalación pero en poco tiempo prevén lanzar una versión de escritorio compatible con Windows y MacOS que harán mucho más fácil su instalación y la gestión de extensiones.

ComfyUI es una interfaz que ha tenido muy buena aceptación por parte de la comunidad a pesar de su aparente complejidad, ya que no trabajamos con una interfaz predeterminada.

ComfyUI lleva la flexibilidad a un nivel completamente nuevo. Vamos añadiendo nodos a su mesa de trabajo (cada uno de los cuales representa una operación o modelo diferente) según necesitemos realizar una determinada acción; como generar imágenes de alta resolución, aplicar técnicas de retoque o combinar varios modelos para obtener mejores resultados

La conexión entre los diferentes nodos crea flujos que podremos guardar para recuperar en otra ocasión o compartirlo en su comunidad con otros usuarios, lo que nos facilitará realizar determinadas tareas.

Este enfoque de programación visual facilita la creación de prototipos, la prueba y la iteración de ideas. Aquí tienes los primeros pasos para empezar a generar imágenes con esta herramienta.

Automatic1111

Automatic1111 fue la primera interfaz donde podíamos ejecutar modelos basados en Stable Difussion, fueron muchos los que empezamos a usarlo gracias a los Notebooks ejecutados en Google Collab. Actualmente sigue teniendo un buen soporte por parte de la comunidad, aunque existe cierta preferencia a Forge, ya que su rendimiento está más optimizado.

Entendiendo los parámetros básicos de Automatic1111

A continuación explico con más detalle las diversas opciones de configuración disponibles:

1. Modelo: Elige el modelo que quieras utilizar. Cada modelo tiene una especialización distinta, hay modelos muy concretos para obtener resultados muy precisos por ejemplo de paisajes, o de personas, y también hay modelos más generalistas como SDXL. 
2. Sampling method, o método de muestreo se refiere a la forma en que se seleccionan los píxeles de la imagen original para crear la imagen escalada. Cada método de muestreo puede darte resultados muy distintos, por lo que debes conocerlos y elegir aquel que genere las imágenes que más se adapten a tus gustos.
3. Sampling steps se refieren a la cantidad de veces que se aplica el método de muestreo para crear la imagen escalada. Normalmente, a más pasos, más calidad y detalle, pero a partir de 50 los resultados no serán tan buenos. Lo ideal es entre 30 y 50.
4. Hires fix: Emplea upscalers basados en IA para aumentar la resolución nativa de 512px a dimensiones mayores.
5. Refiner: nos permite aplicar otro modelo para refinar ciertos aspectos de la imagen.
6. Width-Height:  se refiere a las dimensiones de la imagen a generar. Es importante que tengamos en cuenta las dimensiones que utiliza cada modelo. Por ejemplo, SDXL es bueno para 1024×1024, y Stable Diffusion 1.5 es bueno para 512×512.
7. CFG Scale: Es una escala en la que indicamos cuánto de fiel queremos que sea la generación al prompt. Cuanto más bajo sea el número, más libertad le damos. Cuanto más alto, más estricto será. Te recomendamos trabajar entre el 5 y el 8.
8. Batch count: Se refiere al número de lotes de imágenes que queremos generar.
9. Batch size: se refiere al número de imágenes que queremos generar por cada lote. Si el batch count es 2, y el batch size es 4, generaremos 2×4 imágenes = 8.
10. Semilla: Permite fijar el contenido variando este número. Resulta muy útil una vez que obtienes una composición que te gusta, para después ajustar el prompt conservando los elementos principales.
11. Semilla extra: Sirve para mezclar dos semillas distintas e interpolar sus resultados. Así puedes crear variaciones a partir de imágenes existentes.

set COMMANDLINE_ARGS=--autolaunch --update-check

Opciones extra