Привет! Меня зовут Андрей, я фронтенд-разработчик в Cloud.ru, веду блог о фронтенде и AI в Telegram. За время работы с ComfyUI убедился: страх перед его сложностью — миф, который мешает раскрыть настоящую силу этого инструмента.

ComfyUI кажется сложным только на первый взгляд. Если потратить несколько дней своего времени и углубиться, окажется, что это один из лучших способов для генерации изображений с нейросетями. В этой статье я покажу, почему освоить ComfyUI проще, чем кажется, и как он облегчает, а не усложняет жизнь.

Статья будет полезна всем, кто интересуется генерацией изображений с помощью AI: от новичков до опытных пользователей, которые не решаются переходить на новый интерфейс, где вместо одной кнопки приходится работать с нодами, словно собирая Лего.

Что такое ComfyUI и зачем он нужен

ComfyUI — это визуальная среда для создания workflow, чтобы генерить изображения на базе Stable Diffusion и других нейросетей. В отличие от традиционных интерфейсов, где вы нажимаете несколько кнопок, в ComfyUI вы собираете процесс из блоков — нод. Конкретная нода выполняет отдельную функцию: загружает модель, преобразовывает тексты в вектор, применяет фильтры и так далее. Каждая нода — кирпичик конструктора. Если их соединить, вы получите полную прозрачность и контроль над процессом генерации.

Мифы и правда о простоте ComfyUI

Миф 1: ComfyUI слишком сложен для новичков

Самый простой кейс, с которого я начал, – это «текст в изображение», то есть генерация картинки на основе промпта. Для этого понадобился набор из шести нод:

• Load Checkpoint, загрузка модели;

• CLIP Text Encode, кодирование текста;

• Empty Latent Image, создание пустого латентного изображения;

• KSampler, семплирование;

• VAE Decode, декодирование изображения;

• Save Image, сохранение результата.

Собрать такую схему — 10–15 минут. Когда я начал работать, мне помогли шаблоны и готовые workflows, которые легко модифицировать.

Миф 2: для ComfyUI надо уметь программировать

Я не нашел пока что ни одного случая, где нужны были бы знания программирования. Все входы и выходы у нод цветные и понятные, например:

• лавандовые для узлов работы с diffusion-моделями;

• желтые для CLIP-моделей, обычно они отвечают за тексты и эмбеддинги;

• розовые для VAE-моделей, они кодируют и декодируют изображения;

• оранжевые для conditioning, то есть для узлов, которые задают условия генерации, например стили или контролнеты;

• розовые для латентных изображений;

• синие — для пиксельных, то есть для обычных картинок;

• зеленые для масок, которые применяются к изображениям;

• светло-зеленые для числовых параметров;

• ярко-зеленые для mesh-объектов, это используется в 3D, к примеру. 

Это первое, с чем мне пришлось разобраться и для чего не понадобилась дополнительная документация. Я соединял только те ноды, что подходят друг к другу. Это как собирать конструктор: стыкуешь то, что стыкуется, и получаешь готовый результат.

Миф 3: workflow сложно создавать с нуля

Изначально у меня был страх чистого листа, я не знал, какая нода за что отвечает и как правильно их комбинировать. Но разобравшись, я понял, что никто не строит workflow с нуля. В сообществе есть тысячи готовых схем: GitHub, Reddit, OpenArt.ai. Загрузил, подставил свои модели и промпты — и вперед. Я часто начинаю именно так и потом адаптирую все под задачи.

Почему я считаю ComfyUI удобным инструментом

За гибкость нодового конструктора. Например, можно легко подключить несколько семплеров для разных этапов генерации. Еще мне очень нравится повторяемость схем: я могу сохранить workflow в JSON, а потом отправить его коллеге или другу, чтобы он применил мою схему.

Как и почему мы выбрали ComfyUI в Cloud.ru

В Cloud.ru мы интегрировали ComfyUI в наш сервис для ML-разработки — это готовое облачное окружение на базе Jupyter, где все уже настроено для работы.

Во-первых, мы оценили ComfyUI за экономное использования ресурсов. ComfyUI быстрее и эффективнее использует VRAM, что критично для облачного сервиса, где ресурсы дорого стоят. А еще реальное наблюдение: при тестах на SDXL скорость и стабильность генерации ощутимо выше.

Во-вт��рых, это прозрачность и контроль. Ноды ясно показывают, что и как происходит. В автоматических интерфейсах без визуализации легко упустить ошибку, а в ComfyUI она сразу заметна — выручают подсветка и индикация ошибок.

Пример задачи, где я полностью прочувствовал удобство ComfyUI, — это генерация с апскейлом.

Раньше мой процесс выглядел так: я генерил изображение в одном сервисе с привычным интерфейсом, сохранял результат, затем вручную загружал файл во второй инструмент, где запускал апскейлинг через отдельную форму — обычно с помощью сторонней утилиты или онлайн-сервиса вроде Upscayl.

С переходом на ComfyUI все стало на порядок проще. Теперь у меня один workflow, где сначала схема генерирует изображение, а сразу за ней, этим же «потоком», идёт нода апскейлера — например, ESRGAN, Ultimate SD Upscale или любой другой установленный модуль. Я просто подаю сгенерированную картинку на вход ноды апскейлера, тот сразу увеличивает размер до нужного и не съедает качество.

Есть еще один интересный кейс, с которым ко мне пришел мой товарищ, который занимается маркетплейсами.

Он столкнулся с задачей: надо было быстро и качественно подготовить много товарных изображений в едином фирменном стиле. Вместе мы сделали workflow в ComfyUI: сначала сгенерировали базовые изображения, затем автоматически применили цветокоррекцию и наложили фирменный фон, а в конце сохранили готовые картинки. Всё это проходило в одном потоке без лишних переходов между программами, что значительно ускорило процесс и позволило легко масштабировать работу на сотни товаров. При этом стабильность работы и высокое качество картинок никуда не делись.

Подытожу

Я считаю, что ComfyUI — это не сложный «монстр», а мощный, прозрачный и гибкий инструмент, который дает контроль и свободу при работе с нейросетями. Вы не пожалеете, если потратите несколько вечеров на изучение, результаты точно оправдают ожидания.

Напоследок дам советы, как быстро стартовать в ComfyUI:

• начинайте с базового workflow, а функционал расширяйте постепенно;

• загружайте готовые схемы из сообщества и адаптируйте их под свои задачи.

Готов обсуждать ComfyUI в комментариях. Пишите, что думаете об интерфейсе, делитесь впечатлениями и советами. Считаете ли вы инструмент простым или сложным в обращении?

Если хотите попробовать ComfyUI без заморочек с установкой — приходите в Cloud.ru. У нас уже настроена среда с популярными моделями и готовыми workflow в нашем сервисе Evolution AI Factory Notebooks.