▶︎動画でも話してるので、文章読むのが面倒な方はこちらをみてもらえればと思います。
今回は、画像生成を高速に行えるSDXL TurboをComfyUIで動作させる方法について解説します。
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画像生成を高速に行えるSDXL TurboをComfyUIで動作させる方法について
この動画ではGoogle Colabを利用してSDXL Turboを動作させていきます。
もしもGoogle Colabというキーワードが分からない場合は、以下に詳細を解説している記事を貼っておきますので、必要に応じてご利用ください。
まずはGoogle Colabのサイトにアクセスします。
ここからの流れは下記に詳細リンクを貼っておきますので、そちらからご参照ください。
これでGoogle ColabでComfyUIを実行するための準備が整いました。
ComfyUIを実行
概要欄に貼ってあるテキストをコピーします。
from pathlib import Path
import subprocess
import threading
import time
import socket
!pip install -q torch==2.0.1+cu118 torchvision==0.15.2+cu118 torchaudio==2.0.2+cu118 torchtext==0.15.2 torchdata==0.6.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 -U
!pip install -q xformers==0.0.20 triton==2.0.0 gradio_client==0.2.7 -U
!apt -y install -qq aria2
!pip install controlnet-aux==0.0.7 onnxruntime-gpu
# 定数と設定
WORKSPACE = '/content/ComfyUI'
UPDATE_COMFY_UI = True
# ComfyUIのセットアップと更新
if not Path(WORKSPACE).exists():
%cd /content
print("-= Initial setup ComfyUI =-")
!git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
else:
%cd $WORKSPACE
print("-= Updating ComfyUI =-")
!git pull
%cd $WORKSPACE/custom_nodes
!git clone https://github.com/Kosinkadink/ComfyUI-VideoHelperSuite
!git clone https://github.com/ssitu/ComfyUI_UltimateSDUpscale
!git clone https://github.com/TinyTerra/ComfyUI_tinyterraNodes
!git clone https://github.com/Kosinkadink/ComfyUI-Advanced-ControlNet
!git clone https://github.com/Kosinkadink/ComfyUI-AnimateDiff-Evolved
!git clone https://github.com/FizzleDorf/ComfyUI_FizzNodes
!git clone https://github.com/Stability-AI/stability-ComfyUI-nodes
!git clone https://github.com/RockOfFire/ComfyUI_Comfyroll_CustomNodes
!git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git
!git clone https://github.com/mcmonkeyprojects/sd-dynamic-thresholding
!git clone https://github.com/laksjdjf/IPAdapter-ComfyUI.git
!git clone https://github.com/Fannovel16/comfyui_controlnet_aux.git
!git clone https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus.git
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/h94/IP-Adapter/resolve/main/models/ip-adapter-plus-face_sd15.bin -d /content/ComfyUI/custom_nodes/IPAdapter-ComfyUI/models -o ip-adapter-plus-face_sd15.bin
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/h94/IP-Adapter/resolve/main/models/image_encoder/model.safetensors -d /content/ComfyUI/models/clip_vision/ip_adapter -o model.safetensors
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/embed/upscale/resolve/main/4x-UltraSharp.pth -d /content/ComfyUI/models/upscale_models -o 4x-UltraSharp.pth
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/h94/IP-Adapter/resolve/main/models/ip-adapter-full-face_sd15 -d /content/ComfyUI_IPAdapter_plus/models -o ip-adapter-full-face_sd15.bin
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/h94/IP-Adapter/resolve/main/models/ip-adapter-plus-face_sd15 -d /content/ComfyUI_IPAdapter_plus/models -o ip-adapter-plus-face_sd15.bin
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/h94/IP-Adapter/resolve/main/models/ip-adapter-plus_sd15 -d /content/ComfyUI_IPAdapter_plus/models -o ip-adapter-plus_sd15.bin
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/h94/IP-Adapter/resolve/main/models/ip-adapter_sd15 -d /content/ComfyUI_IPAdapter_plus/models -o ip-adapter_sd15.bin
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/h94/IP-Adapter/resolve/main/models/ip-adapter_sd15_light -d /content/ComfyUI_IPAdapter_plus/models -o ip-adapter_sd15_light.bin
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/h94/IP-Adapter/resolve/main/models/ip-adapter_sd15_vit-G -d /content/ComfyUI_IPAdapter_plus/models -o ip-adapter_sd15_vit-G.bin
# アニメーションモデルのダウンロード
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/guoyww/animatediff/resolve/main/mm_sd_v15_v2.ckpt -d /content/ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI-AnimateDiff-Evolved/models -o mm_sd_v15_v2.ckpt
# ネガティブプロンプト
!git clone https://huggingface.co/embed/negative $WORKSPACE/models/embeddings/negative
!wget -c -P $WORKSPACE/models/embeddings/negative/
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://civitai.com/api/download/models/77169 -d /content/ComfyUI/models/upscale_models -o BadDream.pt
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://civitai.com/api/download/models/77173 -d /content/ComfyUI/models/upscale_models -o UnrealisticDream.pt
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://civitai.com/api/download/models/25820 -d /content/ComfyUI/models/upscale_models -o verybadimagenegative_v1.3.pt
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/h94/IP-Adapter/resolve/main/models/ip-adapter-full-face_sd15.safetensors -d /content/ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI_IPAdapter_plus/models -o ip-adapter-full-face_sd15.safetensors
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/h94/IP-Adapter/resolve/main/models/ip-adapter-plus-face_sd15.safetensors -d /content/ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI_IPAdapter_plus/models -o ip-adapter-plus-face_sd15.safetensors
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/h94/IP-Adapter/resolve/main/models/ip-adapter-plus_sd15.safetensors -d /content/ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI_IPAdapter_plus/models -o ip-adapter-plus_sd15.safetensors
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/h94/IP-Adapter/resolve/main/models/ip-adapter_sd15.safetensors -d /content/ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI_IPAdapter_plus/models -o ip-adapter_sd15.safetensors
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/h94/IP-Adapter/resolve/main/models/ip-adapter_sd15_light.safetensors -d /content/ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI_IPAdapter_plus/models -o ip-adapter_sd15_light.safetensors
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/h94/IP-Adapter/resolve/main/models/ip-adapter_sd15_vit-G.safetensors -d /content/ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI_IPAdapter_plus/models -o ip-adapter_sd15_vit-G.safetensors
%cd $WORKSPACE
# 依存関係のインストール
print("-= Install dependencies =-")
!pip install xformers!=0.0.18 -r requirements.txt --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
# VAEのダウンロード
!wget -c https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-mse-original/resolve/main/vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors -P ./models/vae/
#checkpointをダウンロード
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/stabilityai/sdxl-turbo/resolve/main/sd_xl_turbo_1.0_fp16.safetensors -d $WORKSPACE/models/checkpoints -o sd_xl_turbo_1.0_fp16.safetensors
#ControlNetのダウンロード
!wget -c https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/resolve/main/control_v11e_sd15_ip2p_fp16.safetensors -P ./models/controlnet/
!wget -c https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/resolve/main/control_v11e_sd15_shuffle_fp16.safetensors -P ./models/controlnet/
!wget -c https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/resolve/main/control_v11p_sd15_canny_fp16.safetensors -P ./models/controlnet/
!wget -c https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/resolve/main/control_v11f1p_sd15_depth_fp16.safetensors -P ./models/controlnet/
!wget -c https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/resolve/main/control_v11p_sd15_inpaint_fp16.safetensors -P ./models/controlnet/
!wget -c https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/resolve/main/control_v11p_sd15_lineart_fp16.safetensors -P ./models/controlnet/
!wget -c https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/resolve/main/control_v11p_sd15_mlsd_fp16.safetensors -P ./models/controlnet/
!wget -c https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/resolve/main/control_v11p_sd15_normalbae_fp16.safetensors -P ./models/controlnet/
!wget -c https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/resolve/main/control_v11p_sd15_openpose_fp16.safetensors -P ./models/controlnet/
!wget -c https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/resolve/main/control_v11p_sd15_scribble_fp16.safetensors -P ./models/controlnet/
!wget -c https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/resolve/main/control_v11p_sd15_seg_fp16.safetensors -P ./models/controlnet/
!wget -c https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/resolve/main/control_v11p_sd15_softedge_fp16.safetensors -P ./models/controlnet/
!wget -c https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/resolve/main/control_v11p_sd15s2_lineart_anime_fp16.safetensors -P ./models/controlnet/
!wget -c https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/resolve/main/control_v11u_sd15_tile_fp16.safetensors -P ./models/controlnet/
# cloudflaredのダウンロードとインストール
!wget https://github.com/cloudflare/cloudflared/releases/latest/download/cloudflared-linux-amd64.deb
!dpkg -i cloudflared-linux-amd64.deb
def iframe_thread(port):
while True:
time.sleep(0.5)
sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
result = sock.connect_ex(('127.0.0.1', port))
if result == 0:
break
sock.close()
print("\nComfyUI finished loading, trying to launch cloudflared (if it gets stuck here cloudflared is having issues)\n")
p = subprocess.Popen(["cloudflared", "tunnel", "--url", f"http://127.0.0.1:{port}"], stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
for line in p.stderr:
l = line.decode()
if "trycloudflare.com " in l:
print("This is the URL to access ComfyUI:", l[l.find("http"):], end='')
# スレッドの開始
threading.Thread(target=iframe_thread, daemon=True, args=(8188,)).start()
# ComfyUIの実行
!python main.py --dont-print-server
テキストをコピーしたら、Google Colabの画面に戻ります。
テキストボックスに先ほどコピーしたテキストを貼り付け、そして「再生」ボタンを押します。
これで貼り付けたテキストの内容が実行されます。
この処理には5分以上かかると思います。
しばらく待っていると、このようなリンクが表示されます。
このリンクをクリックすると、ComfyUIの画面が表示されます。
この解説では、あらかじめComfyUIの設定ファイルを用意していますので、そちらをご利用ください。
下記にリンクされたページを開きます。
このページを開いたら、「利用ファイル」と書かれているタイトルの下にあるZIPファイルをクリックします。
そうすると、ZIPファイルがダウンロードされますので、解凍してください。
ダウンロードしたファイルを解凍したら、このようなファイルが表示されるはずです。
この中にあるworkflow.JSON
と書かれているファイルをComfyUIの画面にドラッグ&ドロップします。
ファイルは何も表示されていない場所にドラッグ&ドロップするようにしてください。
そうすると、workflow.JSON
に指定されてある設定内容が読み込まれます。
「Load Checkpoint」というタイトルのブロックを確認すると、SDXL Turboのチェックポイントが表示されています。
これで、ComfyUIでSDXL Turboを利用するための準備が整いました。
それでは、早速実行していきましょう。
「Queue Prompt」と書かれているボタンをクリックします。
処理が完了するまでしばらくお待ちください。
最初の実行は、チェックポイントのファイルを読み込む時間など、2回目以降の処理よりも時間がかかります。
しばらく待っていると、プレビュー画面に生成された画像が表示されます。
それでは次に、この狐の画像を猫の画像に変更してみましょう。
その前に、今後テキストを変更したら自動的に画像が変更される設定にしておきます。
「Extra options」にチェックを入れ、続けて「Auto Queue」にチェックを入れます。
これで、テキストを変更したら自動的に画像が生成される設定に変更されます。
それでは早速、画像を生成するために指示しているテキストを変更していきましょう。
「fennec fox」というテキストを「cat」に変更します。
テキストを変更したら、自動的に画像も変更される設定は、もう一度画像を生成した後に有効になるため、今回は「Queue Prompt」のボタンをクリックします。
画像が生成されるまでしばらくお待ちください。
このように画像が素早く生成されます。
それでは次に、「cat」を「dog」に変更してみましょう。
そうすると、画像が変更されます。
次に、「夕日」という設定を「満点の星空」という設定に変更してみます。
テキストを変更してからしばらく待っていると、画像が変更されます。
それでは次に、地面に散っている「雪」の設定を「芝生」に変更してみます。
テキストを変更してからしばらくすると、画像が変更されます。
今回は少し時間がかかっていますね。
画像が変更されました。
このようにSDXL Turboを利用すると、短い時間で画像を生成することができます。
是非お試しください。