Спонсоры статьи:

Proxy - 9$ [Pia, 922, ABC, 9] - https://zelenka.guru/threads/6517233/

*** Configs - 0.55$ [WireGuard, Outline] - https://zelenka.guru/threads/6751972/

Proxy - 0.5$ [Socks5, Http(s)] - https://zelenka.guru/threads/6946368/

*** Services - 0.35$ [AdGuard, Pia, Mullvad..] - https://zelenka.guru/threads/6862450/

Telegram Premium - 17$ [GIFT] - https://zelenka.guru/threads/6725960/

Почты - 0.002$ [FirstMail] - https://zelenka.guru/threads/6045558/

https://t.me/snegirshop_bot

Наши преимущества:

Анонимность. Простая регистрация в нашей панели без необходимости заполнять личные данные.

Все домены регистрируются на разные виртуальные подтвержденные данные и не связаны между собой.

Покупка с баланса, который можно пополнить любым способом, в том числе криптой, и нет минимальных сумм.

Полное управление DNS записями.

Бесплатное автоматическое подключение CloudFlare с SSL сертификатом.

Передача управления возможна путем смены name-серверов (NS).

Автоматическая активация домена. В течении 1 часа.

НИКАКИХ ДОПОЛНИТЕЛЬНЫХ ПЛАТЕЖЕЙ И ПОДПИСОК!

Никаких БОТов! Удобный Личный Кабинет без риска потери доступа!

Список доменных зон (самая актуальная информация на сайте):

xyz: 140 ₽ | top: 140 ₽ | cfd: 180 ₽ | sbs: 180 ₽| icu: 195₽ | cyou: 195 ₽ | shop: 220 ₽
com: 1120 ₽ | net: 1375 ₽

Сайт: https://kehr.domains

Срок регистрации: Домен регистрируется на 1 год без возможности продления
Ответственность: В случае блокировок домена за вашу деятельность или попадания доменов в черные списки, ответственность лежит на вас и возврат средств не производится.
Обязательства: Автоматическое продление регистраций не предусмотрено. Никаких ограничений на частоту и смену NS. Не бывает блокировок и потерь средств в процессе регистрации. Мы не несем ответственность за судьбу домена после его активации.

Любые вопросы, связанные с регистрацией, работоспособностью и продлением, вы можете решить в Поддержке.

Примерно десять часов назад вышла Stable Diffusion 3 от stability.ai

На сегодняшний день это самая продвинутая open-source модель для генерации изображений с 2 миллиардами параметров, которая адекватно функционирует даже на ноутбуках. Её качество генерации изображений на высшем уровне, а понимание текстовых запросов впечатляющее, по сравнению с предыдущими версиями Stable Diffusion.

Источник: https://stability.ai/news/stable-diffusion-3-medium

Поддержка модели уже есть в ComfyUI, для Automatic1111 придётся подождать. Поэтому в этой статье мы убьём одним выстрелом двух зайцев: расскажем, как установить ComfyUI и поставим Stable Diffusion 3..

Немного про ComfyUI

ComfyUI — это пользовательский интерфейс (UI) для создания изображений с преобразованием текста в изображение с использованием моделей Stable Diffusion. Он предлагает большую гибкость и контроль, чем Automatic1111, что делает его лучшим выбором для опытных пользователей, которым нужен больший контроль над процессом создания изображений.

Установка ComfyUI

Переходим на официальный репозиторий GitHub - https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI

Теперь заходим в раздел Releases, который находится на этой же странице репозитория - https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases

Здесь вы найдете единственный релиз с установщиком последней версии и автообновлениями. Нам нужно будет нажать на гиперссылку «Download Link with stable pytorch 2.3 cu121»

Если вы всё правильно сделали, начнётся скачивание архива, в котором будет находиться всё необходимое для работы.

По окончании загрузки распаковываем архив в удобное для нас место.

После проделанных действий, изображённых выше, начнётся процесс распаковки.

По окончании распаковки заходим в папку «ComfyUI_windows_portable» и запускаем файл «run_nvidia_gpu.bat»

После проделанных действий должна запуститься командная строка и открыться сайт http://127.0.0.1:8188.

Немного про ноды (узлы) в интерфейсе ComfyUI

По изображению выше, вы уже можете представить себя в роли сис. админа, прокладывающего кабели. Все, что вы видите на картинке, — это стандартная схема, используемая по умолчанию в ComfyUI.

Ноды — это функциональные блоки для алгоритмов на Python, которые можно соединять линиями в логические цепочки. Они выполняют ту же роль, что и меню в automatic1111, задавая параметры для формирования изображения, но здесь их можно конструировать в сложные системы вручную и тонко настраивать, что в automatic1111 было бы невозможно. Это и плюс, и минус одновременно: множество возможностей, но разобраться в них непросто.

Для удобного взаимодействия с нодами можно поставить ComfyUI-Manager, но об этом чуть позже.

Теперь можем перейти к скачиванию модели Stable Diffusion 3 с Hugging Face

Заходим на https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-3-medium. Для доступа к файлам необходимо заполнить небольшую форму (проявляем смекалочку и заполняем на рандом),

Как только у нас появится доступ к репозиторию на Hugging Face, переходим во вкладку с файлами: https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-3-medium/tree/main. Здесь нам будут доступны модели и текстовые кодировщики.

Для удобства пользователей мы подготовили три варианта упаковки модели SD3 Medium, каждый из которых оснащен одинаковым набором весов MMDiT и VAE.

sd3_medium.safetensors включает в себя грузики MMDiT и VAE, но не включает в себя текстовые кодировщики.

sd3_medium_incl_clips_t5xxlfp8.safetensors содержит все необходимые веса, включая fp8-версию текстового кодера T5XXL, обеспечивая баланс между качеством и требованиями к ресурсам.

sd3_medium_incl_clips.safetensors содержит все необходимые веса, кроме текстового кодировщика T5XXL. Он требует минимальных ресурсов, но без кодировщика текста T5XXL производительность модели будет отличаться.

Папка text_encoders содержит три текстовых кодировщика и ссылки на их оригинальные карты моделей для удобства пользователей. На все компоненты в папке text_encoders (и их аналоги, включенные в другие пакеты) распространяются соответствующие оригинальные лицензии.

Папка example_workfows содержит примеры удобных рабочих процессов.

Лично я буду скачивать sd3_medium и кодировщики текста к нему (clip_g.safetensors, clip_l.safetensors, t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors).

Кодировщики текста нужно будет закинуть по пути \ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\models\clip, а модели в \ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\models\checkpoints.

Теперь можем вернуться в наш интерфейс и нажать кнопку «Refresh» для обновления списка моделей.

Если вы выбрали модели с текстовым кодировщиком внутри, то вам будет достаточно использовать стандартную схему, останется лишь выбрать модель. Кликаем по тексту в Load Checkpoint и открываем список с моделями.

Для тех, кто скачал текстовые кодировщики отдельно, следует перейти на страницу https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-3-medium/tree/main/comfy_example_workflows с готовыми базовыми схемами и скачать ту, которая нужна. Я сделал выбор на «sd3_medium_example_workflow_basic.json».

Жмем кнопочку «Load» в интерфейсе и выбираем схему

После импорта схемы мы увидим что-то страшное и непонятное, но нам самое главное найти «Load Checkpoint» и «TripleCLIPLoader», а затем выставить необходимые настройки.

Выбор модели и текстовых кодировщиков завершен, теперь можем поговорить немного о базовых настройках в схеме.

Базовые настройки и их определение

Если вы хотите использовать генерацию случайного сида для каждого изображения, поставьте «randomize».

я бы советовал оставить текущие параметры.

Промпт (от англ. prompt) — это запрос к нейросети с целью получить желаемое изображение или текст. Чем четче и правильнее прописан промпт, тем более релевантным будет результат.
Negative Prompt (или отрицательная подсказка) - это дополнение к Prompt, которое уточняет, что не следует включать в изображение. Он указывает на элементы или аспекты, которые пользователь не хочет видеть на создаваемом изображении.

steps — количество шагов, используемых при денуазировании. Чем больше шагов может сделать сэмплер, тем точнее будет результат.
CFG Scale (classifier-free guidance scale) — это величина соответствия текстовому запросу. Чем больше, тем ближе результат к запрошенному, но вместе с тем и более шумный.
sample name — какой сэмплер будет использовать ComfyUI
scheduler — тип используемого расписания
denoise — сколько информации о латентах должно быть стерто шумом.

Описание для каждого узла из схемы

Узел Load Checkpoint можно использовать для загрузки диффузионной модели, диффузионные модели используются для денуации латентов. Этот узел также предоставит соответствующую модель VAE и CLIP.

Узел Load CLIP можно использовать для загрузки определенной модели CLIP. Модели CLIP используются для кодирования текстовых подсказок, которые направляют процесс распространения.

ConditioningSetTimestepRange — это новый узел в ComfyUI, а также один из самых мощных инструментов кондиционирования текста, которые у нас есть.

Узел позволяет задать временную позицию запуска/остановки для каждого запроса. Допустим, у нас есть 20 шагов, вы можете сказать сэмплеру, чтобы он начал «раскрашивать» кота на 5 шагов (которые, вероятно, самые важные), а затем забыть о кошке и начать генерировать собаку для оставшихся 15.

Узлы cэмплирования обеспечивают возможность устранения скрытых помех на изображениях с использованием диффузионной модели. Чтобы получить обзор доступных графиков и выборок, воспользуйтесь,

Интуитивно понятный узел управления сидами, который работает очень похоже на управление сидами от Automatic1111.

Пустой узел скрытого изображения можно использовать для создания нового набора пустых скрытых изображений. Эти скрытые изображения затем можно использовать, например, в рабочем процессе text2image, добавляя к ним шумы с помощью узла sampler.

Узел CLIP Text Encode можно использовать для кодирования текстовой подсказки с помощью модели CLIP во вставку, которая может быть использована для направления модели диффузии на генерацию определенных изображений.

ConditioningZeroOut - этот узел обнуляет определенные элементы в структуре данных обусловливания, эффективно нейтрализуя их влияние на последующих этапах обработки. Он предназначен для расширенных операций кондиционирования, где требуется прямое манипулирование внутренним представлением обусловливания.

Узел Conditioning (Combine) можно использовать для объединения нескольких кондиционирований путем усреднения прогнозируемого шума диффузионной модели. Обратите внимание, что это отличается от узла Conditioning (Average). Здесь выходы диффузионной модели, обусловленные различными условиями (т. е. все части, составляющие условие), усредняются, а узел Conditioning (Average) интерполирует текстовые вкрапления, хранящиеся внутри условия.

KSampler использует предоставленную модель и положительные и отрицательные условия для создания новой версии латента. Сначала латент подвергается шумоподавлению в соответствии с заданными параметрами seed и denoise strength, в результате чего стирается часть латентного изображения. Затем этот шум удаляется с использованием заданной модели и положительных и отрицательных условий в качестве руководства, "создавая" новые детали в тех местах, где изображение было стерто шумом.

Узел VAE Decode может использоваться для декодирования изображений латентного пространства обратно в изображения пиксельного пространства с помощью предоставленного VAE.

Узел Preview Image можно использовать для предварительного просмотра изображений в графе узлов.

Как только настроите ComfyUI под свои требования, а также укажите prompt и negative prompt, можно будет перейти к генерации изображения. Для генерации нажимаем кнопочку «Queue prompt».

Как мы видим, изображение было добавлено в очередь.

В командной строке мы также можем наблюдать за процессом генерации изображений.

Как только генерация будет завершена, мы увидим картинку в превьюшке (output).

Про ComfyUI Manager

ComfyUI-Manager — это расширение, предназначенное для повышения удобства использования ComfyUI. Он предлагает функции управления для установки, удаления, отключения и включения различных пользовательских узлов ComfyUI. Кроме того, это расширение предоставляет функцию концентратора и удобные функции для доступа к широкому спектру информации в ComfyUI.

Чтобы его установить переходим по пути \ComfyUI\custom_nodes и открывать в этой папке cmd

В командной строке пишем «git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git» и дожидаемся завершения загрузки. (если git нет — установите с сайта https://git-scm.com/downloads)

Перезагружаем интерфейс и радуемся жизни.

Вот и все, гайд завершен. База рассказана, надеюсь все будут довольны и кому-то моя статья пригодится.