schau mal hier rein; hier gibt's Hilfe: https://www.g-prompter.com/en Einfach Prompts von solchen Generatoren verwenden oder von anderen Leute nehmen und dann diese verändern. Damit bekommt man recht schnell ein gutes Gefühl.
Ich würde mich allgemein eigentlich nicht als DAU schimpfen, aber ich finde folgendes Node nicht in den Auswahlpunkten:
Doppelklick auf die leere ComfyUI-Arbeitsfläche und dann im sich öffnentem Fenster Load Diffusion Model suchen.
Ahh da hab ich es und dann einfach die alten Knotenpunkte lösen und wie Neuverbinden? Eigentlich scheint es selbsterklärend zu sein, aber ich stehe noch komplett am Anfang. Oder brauche ich nur den Modelankerpunkt mit dem KSampler Neuverbinden?
Der Vorteil mit dem Load Checkpoint Node ist, dass CLIP und VAE direkt aus dem Modell entnommen werden. Das geht aber natürlich nur, wenn diese im Modell implementiert wurden. Sind sie das nicht (das kann der Autor des Modelss bestimmen), muss man CLIP und VAE über extra Nodes laden.
Nein, das ist nicht so easy. Ich beschäftige mich ja doch schon einige Zeit damit. Eines der Bilder die ich hier gepostet habe hat den Workflow für das Node Load Diffusion Model. Wie oben geschrieben reicht das nicht, da du auch noch CLIP und VAE laden musst. Ja, ich muss auch schon lachen. Das wird immer komplizierter, gell?
CLIP ist eine AI, die das Prompt in eine für die bildgebende KI verständliche Anweisung umwandelt. Die Zusammenstellung des Bildes findet dann im sogenannten 'Latenten Raum' statt. VAE wandelt wiederum das Bild aus dem 'Latenten Raum' in ein für uns verständliches Bild um.
@ToFu0815 du machst mich fertig. Also laut Aufmachung müsste ich ja nur den Modelankerpunkt mit dem KSampler neuverbinden, aber dann schreit er nach: Code: Prompt outputs failed validation UNETLoader: - Required input is missing: unet_name Allerdings kann ich beim unet_name auch wiederum nichts anwählen.
Ja, obwohl ich das so nicht verwende. Ich mach das über den BasicScheduler. Die Fehlermeldung kenn ich so gar nicht. Such mal im INet danach. Oder verwende einfach einen meiner WorkFlows
