Learning and teaching

Để tạo một workflow cơ bản trong ComfyUI để chuyển prompt thành hình ảnh HD, bạn sẽ cần kết nối một số node lại với nhau. Dưới đây là hướng dẫn chi tiết về các node cần thiết và cách chúng hoạt động:

Các Node Cần Thiết:

1. Load Checkpoint:

   • Chức năng: Chọn model Stable Diffusion bạn muốn sử dụng (ví dụ: sd_xl_base_1.0.safetensors).
   • Đầu ra: model, clip, vae.

2. CLIP Text Encode (Positive Prompt):

   • Chức năng: Nhập prompt tích cực mô tả hình ảnh bạn muốn tạo.
   • Đầu vào: clip (kết nối từ node Load Checkpoint).
   • Đầu ra: conditioning.

3. CLIP Text Encode (Negative Prompt):

   • Chức năng: Nhập prompt tiêu cực mô tả những gì bạn không muốn có trong hình ảnh (ví dụ: blurry, low quality, distorted).
   • Đầu vào: clip (kết nối từ node Load Checkpoint).
   • Đầu ra: conditioning.

4. Empty Latent Image:

   • Chức năng: Xác định kích thước và batch size cho hình ảnh latent (trước khi được giải mã thành hình ảnh pixel). Để tạo ảnh HD, bạn sẽ muốn tăng kích thước này. Ví dụ: width: 1024, height: 1024 (hoặc lớn hơn tùy thuộc vào khả năng GPU của bạn).
   • Đầu vào: batch_size (thường là 1), width, height.
   • Đầu ra: latent.

5. KSampler:

   • Chức năng: Thực hiện quá trình sampling để tạo ra latent image dựa trên prompt và các cài đặt khác.
   • Đầu vào:
     • model (kết nối từ node Load Checkpoint).
     • seed (chọn một số ngẫu nhiên hoặc cố định để tái tạo kết quả).
     • steps (số bước sampling, giá trị cao hơn thường cho ra kết quả tốt hơn, ví dụ: 20-30).
     • cfg (guidance scale, giá trị cao hơn làm cho hình ảnh bám sát prompt hơn, ví dụ: 7-10).
     • sampler_name (chọn sampler, ví dụ: euler_ancestral, DPM++ 2M Karras).
     • scheduler (chọn scheduler, thường đi kèm với sampler).
     • positive (kết nối từ node CLIP Text Encode (Positive Prompt)).
     • negative (kết nối từ node CLIP Text Encode (Negative Prompt)).
     • latent (kết nối từ node Empty Latent Image).
   • Đầu ra: latent.

6. VAE Decode:

   • Chức năng: Chuyển đổi latent image thành hình ảnh pixel mà bạn có thể xem được.
   • Đầu vào:
     • samples (kết nối từ đầu ra latent của node KSampler).
     • vae (kết nối từ node Load Checkpoint).
   • Đầu ra: image.

7. Save Image:

   • Chức năng: Lưu hình ảnh đã tạo vào thư mục trên máy tính của bạn.
   • Đầu vào: images (kết nối từ đầu ra image của node VAE Decode).
   • Đầu vào (tùy chọn): filename_prefix (đặt tiền tố cho tên file).

Cách Kết Nối Các Node:

1. Load Checkpoint: Kéo đầu ra model đến đầu vào model của node KSampler. Kéo đầu ra clip đến đầu vào clip của cả hai node CLIP Text Encode. Kéo đầu ra vae đến đầu vào vae của node VAE Decode.
2. CLIP Text Encode (Positive Prompt): Kéo đầu ra conditioning đến đầu vào positive của node KSampler.
3. CLIP Text Encode (Negative Prompt): Kéo đầu ra conditioning đến đầu vào negative của node KSampler.
4. Empty Latent Image: Kéo đầu ra latent đến đầu vào latent của node KSampler.
5. KSampler: Kéo đầu ra latent đến đầu vào samples của node VAE Decode.
6. VAE Decode: Kéo đầu ra image đến đầu vào images của node Save Image.

Để tạo ảnh HD:

• Trong node Empty Latent Image, hãy tăng giá trị width và height. Các giá trị phổ biến cho ảnh HD là 1024×1024 hoặc thậm chí lớn hơn nếu GPU của bạn có đủ VRAM.
• Bạn có thể tăng số lượng steps trong node KSampler để cải thiện chất lượng hình ảnh.
• Sử dụng các model Stable Diffusion được huấn luyện để tạo ra hình ảnh chất lượng cao (ví dụ: các model XL).
• Prompt chi tiết và rõ ràng sẽ giúp tạo ra hình ảnh tốt hơn.

Lưu ý:

• Bạn có thể tạo workflow này trực tiếp trong giao diện ComfyUI bằng cách thêm các node và kết nối chúng bằng chuột.
• Bạn có thể lưu workflow này dưới dạng file JSON để sử dụng lại sau này.
• Đây là một workflow cơ bản. Bạn có thể mở rộng nó bằng cách thêm các node khác để thực hiện các tác vụ nâng cao hơn như upscaling, inpainting, v.v.

Chúc bạn thành công với việc tạo ảnh HD trong ComfyUI! Nếu bạn gặp bất kỳ khó khăn nào, đừng ngần ngại hỏi thêm nhé.