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ComfyUIでループ(For Loop)を使ってみよう(execution-inversion-demo-comfyui)

このnoteではカスタムノードexecution-inversion-demo-comfyui でFor Loopを使った、2つのワークフローを紹介します。 1つ目は複数マスクの合成で、2つ目はCFGの値をリストとして生成します。 (注意) 本家のノードには一部のノードに不具合があるので、フォークしたものを使います。   本家: https://github.com/BadCafeCode/execution-inversion-demo-comfyui   フォーク: h

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    • sd-scriptsのオプションをmarkdownテーブルにしてみました

      python sdxl_train.py --helpの出力をgeminiで処理しました。 markdownビューワーで見てネ(自分はvscodeでみてます)。 ※geminiで処理したので間違ってる部分があったらゴメンネ。 | オプション | 日本語 | 英語 ||---|---|---|| -h, --help | ヘルプメッセージを表示して終了 | show this help message and exit || --console_log_level {DEB

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      • ComfyUIのコードをまるごとGemini 1.5 Proに読ませてみた😂

        今回、ComfyUIのレポジトリからPythonとJavaScriptのコードを抜き出し、１つのファイルにまとめ、Gemini 1.5 Proに与え、ドキュメントを作成してもらっちゃいました❗️ まずは、ComfyUIのレポジトリをクローンしてきて、 抽出コマンドをドカン❗️❗️💥 git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUIfind ComfyUI \( -name '*.js' -o -name '*.py'

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        • Gemini 1.5 Proで「ComfyUI Custom Node リファレンスドキュメント」作ってみた🤣🤣🤣(サブ記事)

          この記事は下の記事のサブ記事です😉内容は正しくない可能性があります😉 ComfyUI Custom Node リファレンスドキュメントComfyUIは、ノードベースのワークフローシステムで、Stable Diffusionなどの深層学習モデルを使った画像生成を簡単に行えるツールです。Custom Nodeを作成することで、ComfyUIの機能を拡張し、独自の処理やワークフローを実現できます。 本ドキュメントは、Custom Nodeを作成するためのガイドラインと、各機能の

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          Stable Cascadeの画質を比較してみた(Stage C/Bモデル, ComfyUI精度オプション)

          生成速度・VRAM使用量測定はこちら まとめ注意) 今回、 比較は1つワークフローのみ対して行うので、ワークフローの内容によっては異なる結果となる可能性がある。 以下に比較結果のポイントをまとめる。 stage c lite モデルは画質が低い。 fp32, bf16オプションの画質の差はほぼ無い。 fp8e4m3fnオプションの画質はそれほど低くない。 fp8e5m2オプションは画質が低い。 参考リンクfp8について https://github.com/AU

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          ComfyUIでStabble Cascade の生成速度・VRAM使用量測定(GPU: NVIDIA L4

          画質比較はこちら 注意) 対応してすぐのComfyUIバージョンを使っているので、品質や速度で改善される場合がある(というか描いている時点で品質的にもう改善されているようだ。早すぎる（笑）)。 当面の間、Stable Cascadeの最新情報は下のURLに書かれると思われる。 筆者はAIと仕組みとか全然わからない素人なので、間違った評価をしたり、無意味な測定をしている可能性がある。 まとめ測定結果の注目すべき点をまとめる。 速度測定の結果から、--highvramが何故

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