Autor: comfyes

Introducción

Después de un tiempo sin subir contenido, vuelvo con un nuevo enfoque: enseñar a fondo cómo funciona ComfyUI desde cero. Más allá de simplemente descargar un workflow y ejecutarlo, es fundamental entender qué hay detrás de cada componente. Este artículo está pensado para ayudarte, especialmente si eres estudiante de FP de grado medio, a montar tu propio workflow básico aunque no cuentes con un equipo muy potente. ¡Vamos a ello!

¿Qué es ComfyUI y por qué aprender desde la base?

ComfyUI es una interfaz para trabajar con modelos como Stable Diffusion, utilizada para generar imágenes a partir de texto. El problema común en muchos tutoriales es que se centran solo en ejecutar scripts sin explicar qué ocurre detrás. Aprender desde lo básico te permitirá modificar workflows, adaptarlos a tus necesidades y comprender el funcionamiento real de la IA generativa.

Preparativos antes de montar tu workflow

Antes de empezar, asegúrate de tener instalada correctamente la interfaz. Puedes repasar el vídeo anterior sobre instalación en el canal, que sigue funcionando sin problemas.

Uno de los primeros pasos es tener conocimientos básicos de terminal. En el ejemplo del vídeo, el usuario accede a la carpeta confuy desde la terminal y ejecuta el archivo start.bat para iniciar ComfyUI.

Además, se recomienda cambiar el idioma de la interfaz a inglés desde las preferencias. Esto facilita seguir tutoriales y buscar módulos por nombre sin complicaciones.

Descargando e instalando el modelo Stable Diffusion 1.5

El modelo que se utiliza en el tutorial es Juggernaut (Juger Nut) basado en Stable Diffusion 1.5. Para instalarlo:

1. Descarga el archivo desde la web oficial (con precaución, ya que puede haber contenido no apto).
2. Guarda el modelo en la ruta correspondiente: models/checkpoints/SD1/.
3. Renombra el archivo para mantenerlo organizado, por ejemplo: SD1_Juggernaut.safetensors.

Creando tu primer workflow básico en ComfyUI

Una vez iniciado ComfyUI y con el modelo instalado, es momento de construir el workflow básico. Aquí están los pasos esenciales:

1. Cargar el modelo: Utiliza el nodo Checkpoint Loader para cargar Juggernaut.
2. Condicionamiento del texto (prompts):
   • Añade dos nodos CLIP Text Encode: uno para el prompt positivo y otro para el prompt negativo.
   • Agrúpalos en una caja llamada «Prompt» para organizar tu flujo.
3. Conectar el sampler:
   • Añade un nodo KSampler que servirá como motor de generación.
   • Conecta los prompts al sampler: el positivo y el negativo.
4. Espacio latente e imagen:
   • Inserta un nodo Empty Latent Image (tamaño 512×512).
   • Este se conectará al sampler.
5. Decodificador:
   • Usa un nodo VAE Decoder para transformar la imagen latente en una imagen visible.
   • Añade un nodo Save Image para guardar la imagen generada o un Preview para solo visualizarla.

Una vez conectado todo, puedes probar prompts como “A boy in a bicycle” y ver los resultados.

Consejos útiles para mejorar tu experiencia

• Agrupa los nodos relacionados con Ctrl + G para mantener tu workflow organizado.
• Usa una semilla fija (por ejemplo, 1) para obtener siempre la misma imagen al ejecutar el mismo prompt.
• Modifica el número de pasos para ver cómo cambia la imagen generada. Recomendación: 30 pasos suelen dar buenos resultados.
• Experimenta con diferentes samplers y schedulers para encontrar combinaciones que mejor se adapten a tus objetivos.

Conclusión

¡Y hasta aquí el tutorial! Como ves, montar tu propio workflow básico en ComfyUI no es tan complicado si entiendes cada parte. A partir de este modelo, puedes crear versiones más complejas y adaptadas a tus necesidades.

Si te ha sido útil este artículo, no olvides revisar los vídeos del canal, suscribirte y dejar tu «me gusta». ¡Vamos paso a paso y aprendamos juntos cómo dominar ComfyUI!

Introducción:

¿Quieres mejorar la calidad de tus imágenes generadas con modelos de difusión? En este artículo te enseñamos paso a paso cómo instalar y configurar el modelo Z-Image Turbo, uno de los más potentes disponibles en Hugging Face. Aprenderás a organizar correctamente tus carpetas, utilizar el workflow en formato PNG y ejecutar tus prompts con éxito. ¡Ideal para creadores que trabajan con generación de imágenes estáticas! Quédate hasta el final para conocer trucos útiles y recomendaciones de uso.

Descarga e instalación del modelo Z-Image Turbo

Para comenzar, necesitas descargar el modelo Z-Image Turbo desde Hugging Face. Este archivo pesa 12,3 GB y debe colocarse en la carpeta Models/Diffusion Models. Si lo tienes en un disco duro externo, simplemente cópialo a la ubicación indicada.

Además del modelo principal, asegúrate de tener los siguientes archivos:

• ae.safetensors en la carpeta vae
• Test Encoder en la carpeta text_encoders

Estos archivos también están disponibles desde vídeos anteriores o en una carpeta compartida por Google Drive. La descarga puede tardar varios minutos dependiendo de tu conexión.

Organización de carpetas: ¡clave para no perderte!

A medida que vayas acumulando modelos y workflows, es fundamental mantener un orden claro en tus carpetas. Guarda tus workflows en una carpeta específica, por ejemplo Workflows, para que sea más fácil acceder a ellos y evitar el caos típico de estas instalaciones.

Cargando el Workflow desde imagen PNG

El workflow que se utiliza viene en formato PNG, lo que permite cargarlo fácilmente desde el servidor de configuración. Para ello, simplemente arrastra la imagen PNG al área correspondiente en tu interfaz de config. También puedes hacerlo desde una página web si esta permite reconocer la imagen como un workflow válido.

Consejo: Si ves que al arrastrar la imagen no se reconoce, puede que el navegador esté haciendo zoom y no detecte bien el archivo. Asegúrate de que esté a tamaño normal.

Ejecución del servidor y pruebas iniciales

Una vez copiados todos los modelos y configurado el workflow, abre el terminal y ejecuta el servidor desde la carpeta General. Cuando esté listo, carga el workflow arrastrando la imagen y asegúrate de tener listo tu prompt.

La primera ejecución puede tardar más (en el vídeo fueron 300+ segundos), especialmente si estás grabando o si es la primera vez que se usa el modelo. Pero la calidad de la imagen generada es impresionante.

Comparativa y tiempos de ejecución

Se hizo una prueba con un prompt que ya se había utilizado en un vídeo anterior: una hamburguesa. En un servidor optimizado, la imagen tarda entre 35-40 segundos. Sin embargo, en esta instalación se tardó aproximadamente 84 segundos.

Aunque la diferencia de tiempo es notable, la calidad sigue siendo muy buena. Esto demuestra que ZImage Turbo ofrece resultados de nivel, incluso en entornos menos optimizados.

Detalles del Workflow y configuraciones clave

El workflow utilizado se basa en:

• Prompt principal y prompt negativo
• Uso de Clip, Q, Byte
• Modelo de difusión como motor principal

Se menciona que en futuros vídeos se explicará cómo crear este workflow desde cero, ideal para quienes desean personalizar al máximo su entorno de trabajo.

Conclusión:

Ya tienes todo lo necesario para instalar y usar el modelo ZImage Turbo en tus proyectos. Recuerda mantener tus carpetas organizadas, usar los workflows adecuados y tener paciencia con las primeras ejecuciones. Si te ha sido útil este artículo, suscríbete al canal, deja un «me gusta» y únete a la comunidad gratuita mientras siga abierta.

¡Nos vemos en el próximo vídeo con más contenido sobre generación de imágenes y configuración avanzada!

Introducción

¿Te gustaría generar imágenes realistas en tu propio ordenador usando inteligencia artificial? En este tutorial te mostramos cómo instalar el modelo ZImage en ComfyUI, ideal incluso para GPUs con menos de 16 GB. Aprende a configurar todo desde cero, descargar los modelos necesarios y generar imágenes impactantes de forma local. ¡Quédate hasta el final y empieza a crear tus propias imágenes con IA!

¿Qué es ZImage y dónde descargarlo?

ZImage es un modelo de generación de imágenes que puedes usar en ComfyUI. Puedes encontrarlo fácilmente en CivitAI buscando «ZImage» en el apartado de modelos. También puedes encontrar recursos y tutoriales en YouTube sobre cómo usar este modelo.

Este modelo destaca por su alta calidad de producción y porque se puede utilizar en GPUs menos potentes, como una de 8 GB, aunque se recomienda tener al menos 16 GB para mejor rendimiento.

Descarga de modelos y estructura de carpetas

Para que todo funcione correctamente, necesitas tres componentes principales:

• VAE (AE Safe Tensors)
• UNet Loader (para modelos cuantizados)
• Text Encoders

Estos archivos los puedes encontrar en Google Drive (enlace compartido en el vídeo) o en Hugging Face, aunque este último suele tardar más en descargar.

Es recomendable guardar todos los modelos en un disco duro externo USB para evitar descargas repetidas en futuras instalaciones.

Cómo iniciar ComfyUI y cargar el workflow

1. Abre el terminal como administrador y navega hasta la carpeta donde instalaste ComfyUI.
2. Ejecuta el archivo start.bat.
3. Abre tu navegador y entra a http://127.0.0.1:8188.
4. Carga el workflow arrastrándolo directamente a ComfyUI.
5. Se te indicará si faltan modelos o nodos personalizados.

Instalación de nodos personalizados faltantes

ComfyUI te permite instalar automáticamente los nodos que faltan:

• Ve al menú “Install Missing Custom Nodes”.
• Selecciona la última versión del nodo requerido.
• Reinicia el servidor cuando se te indique.

Esto asegurará que el workflow funcione correctamente con todos los componentes necesarios.

Copiar modelos a las carpetas correctas

Debes colocar cada archivo en su carpeta correspondiente dentro de ComfyUI:

• AE Safe Tensors → Carpeta VAE
• Modelos cuantizados → Carpeta Unet
• Text Encoder → Carpeta Text Encoders

Asegúrate de tener clara la estructura de carpetas y los nombres de los archivos para evitar errores.

Ejecutar el workflow y generar imágenes

Una vez que todo está cargado y configurado:

1. Introduce un prompt (por ejemplo: “Porsche azul a alta velocidad”).
2. Ejecuta el workflow.
3. Verás el progreso en tiempo real desde el terminal.
4. La primera ejecución puede tardar varios minutos, pero las siguientes serán mucho más rápidas.

En el ejemplo del vídeo, la generación de imágenes pasó de 189 segundos a solo 21 segundos una vez cargados los modelos.

Organiza y visualiza tus imágenes generadas

Las imágenes generadas se guardan automáticamente en la carpeta ComfyUI/outputs. Desde ahí puedes organizarlas, revisarlas o usarlas en tus proyectos. Estas imágenes tienen calidad suficiente para usarse en sitios web, material publicitario o presentaciones.

Consejo práctico: Usa herramientas como ChatGPT para generar prompts más específicos y creativos, como imágenes de publicidad, retratos, coches de lujo, etc.

Conclusión

Con este tutorial ya puedes empezar a generar imágenes realistas con ZImage en ComfyUI, incluso en ordenadores con GPUs menos potentes. No olvides organizar tus modelos, tener paciencia con las primeras descargas y aprovechar tu creatividad al máximo.

¿Te ha gustado el vídeo? ¡Dale «me gusta», suscríbete al canal y déjanos en los comentarios qué imágenes te gustaría crear en próximos tutoriales!

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Introducción

¿Te imaginas poder generar imágenes con inteligencia artificial desde tu propio ordenador, sin censura y en segundos? En este primer vídeo del canal, el creador nos muestra paso a paso cómo instalar ComfyUI, una potente herramienta de generación de imágenes con IA, y cómo conectarla con un bot de Telegram para obtener resultados impresionantes. Si te interesa el mundo de la IA, los flujos de trabajo automatizados y quieres aprovechar tu tarjeta gráfica al máximo, ¡este canal es para ti!

Instalación de ComfyUI: Preparando el entorno en Windows

Antes de lanzarte a crear imágenes espectaculares, necesitas preparar tu entorno:

• Sistema operativo: Windows 11
• Tarjeta gráfica recomendada: NVIDIA RTX (preferiblemente de 8GB o más)
• Otros requisitos: Git, Python (versión 3.11) y PM (Python Manager)

El proceso arranca desde cero, incluyendo la instalación de Git y Python usando comandos en el terminal con privilegios de administrador. Se enfatiza la importancia de crear un entorno virtual de Python para aislar las dependencias y evitar errores en la instalación.

Clonando el repositorio y configurando el entorno

Una vez instalado lo esencial, se clona el repositorio oficial de ComfyUI desde GitHub. El autor nos guía para:

• Crear una carpeta específica en el disco D
• Clonar el repositorio usando Git
• Crear y activar un entorno virtual
• Instalar los paquetes necesarios desde el archivo requirements.txt

Esto garantiza una instalación limpia y modular, ideal para futuras actualizaciones y pruebas.

Instalación de PyTorch con soporte CUDA

Para aprovechar la potencia de la GPU, se instala [latex]PyTorch[/latex] con soporte CUDA. Aquí es crucial elegir la versión adecuada según tu tarjeta gráfica. El tutorial muestra cómo:

• Desinstalar versiones anteriores de [latex]PyTorch[/latex]
• Instalar [latex]torch[/latex], [latex]torchaudio[/latex] y [latex]torchvision[/latex] compatibles
• Verificar que la GPU es detectada correctamente por ComfyUI

Primera ejecución y solución de errores comunes

Con el entorno listo, se lanza ComfyUI desde el comando python main.py. Si surgen errores, como falta de dependencias, se recomienda usar ChatGPT para solucionarlos rápidamente. El autor demuestra cómo usar esta asistencia para corregir errores relacionados con versiones y librerías.

Instalando ComfyUI Manager y automatizando el arranque

Un paso clave es instalar ComfyUI Manager, un complemento que facilita la gestión de nodos y modelos personalizados. Además, se crea un script .bat que permite iniciar ComfyUI automáticamente con el entorno virtual activado, ideal para ahorrar tiempo en futuros usos.

Generando imágenes con un Bot de Telegram

Una de las joyas del vídeo es la demostración del bot de Telegram conectado a ComfyUI mediante N8N, una herramienta de automatización. Este bot permite enviar prompts por Telegram y recibir imágenes generadas automáticamente:

1. Se envía el prompt (ej. «Papá Noel con trineo en Central Park»)
2. El sistema procesa la solicitud, genera la imagen y la envía de vuelta al chat
3. ¡Todo en menos de un minuto si el modelo ya está cargado!

Este flujo es un ejemplo perfecto del potencial creativo y técnico que ofrece ComfyUI combinado con herramientas como N8N y bots personalizados.

Recomendaciones finales y visión del canal

• Tener un disco SSD o M.2 es altamente recomendable, especialmente si planeas descargar muchos modelos
• Mantén tus drivers de NVIDIA actualizados
• La comunidad (actualmente gratuita) será el lugar donde se profundizará en temas como generación automática de vídeos, flujos con Telegram y N8N, y modelos avanzados

Este canal se presenta como una plataforma educativa y creativa para todos los apasionados por la inteligencia artificial, automatización y la creación de contenidos visuales con IA.

Conclusión

Si te ha gustado este contenido, no olvides suscribirte al canal, darle “me gusta” y dejar tus preguntas o comentarios. Este proyecto apenas comienza, y en los próximos vídeos aprenderás a instalar el modelo z-image y a llevar tus creaciones al siguiente nivel. ¡Únete a la comunidad mientras siga siendo gratuita y conviértete en un creador con IA!

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