Bilgisayarında yapay zekâ görsel üret: ComfyUI kurulumu

ComfyUI, görsel (ve video) üretimini düğümlerle kurduğunuz bir arayüz. Bu rehber Windows/macOS için Comfy Desktop odaklı, sıfırdan ilk görsele giden yolu anlatıyor. Resmi giriş noktası comfy.org.

Donanım beklentisi

Rahat yerel üretim için NVIDIA GPU ve yeterli VRAM önerilir. Sadece CPU ile denemek mümkündür ama yavaştır. Diskte onlarca GB model alanı ayırın. RAM için 16 GB alt sınır, 32 GB daha huzurludur.

Kurulum adımları

comfy.org üzerinden Comfy Desktop'u indirin ve kurun.
İlk açılışta önerilen varsayılanları kabul edin; sonra güncelleyin.
Topluluk şablonlarından basit bir text-to-image iş akışı yükleyin.
Eksik modelleri Manager veya resmi yönlendirmelerle indirin.
Kısa bir İngilizce prompt yazıp Queue'ya basın.

İlk iş akışını anlamak

Solda yükleme (checkpoint), ortada örnekleyici (sampler), sağda kayıt (save image) düğümleri görürsünüz. Her kutu bir adımdır; çizgiler veri akışıdır. Bir değeri değiştirip sadece o kısmı yeniden çalıştırmak, tek parça "siyah kutu" araçlara göre öğrenmeyi hızlandırır.

checkpoint → prompt (positive/negative) → sampler → VAE decode → save

Model ve lisans

İndirdiğiniz her checkpoint veya LoRA'nın lisansına bakın. Bazısı yalnızca kişisel kullanıma izin verir. Ticari işlerde MiniMax gibi modeller için comfy.org üzerinde duyurulan ticari lisans seçeneklerini okuyun.

Sık hatalar

VRAM doldu: çözünürlüğü düşürün, batch=1 yapın, daha küçük model seçin.
Eksik düğüm: custom node'u güvenilir kaynaktan kurun, rastgele zip yüklemeyin.
Boş görsel: promptu ve seed'i sabitleyip tek tek düğüm çıkışlarını kontrol edin.

Cloud alternatifi

GPU'nuz yoksa Comfy Cloud aynı mantığı tarayıcıda sunar; bu ücretlidir. Yerelde öğrenip yoğun işi buluta taşımak yaygın bir yoldur.

İlk gün hedefi: mükemmel görsel değil, her düğümün ne yaptığını görmek.

Araç sayfası: ComfyUI. Sonraki adım için ücretsiz görsel listesi.

Windows notları

Kurulum sırasında antivirüsün model klasörünü tarayıp yavaşlatması yaygındır. Büyük checkpoint indirmelerini bitirene kadar istisna eklemek işi hızlandırır. Yolu kısa tutun; boşluklu ve çok derin klasörler bazen özel düğümleri bozar. GPU sürücünüzü üreticinin güncel sürümünde tutun.

macOS notları

Apple Silicon'da performans modele ve backend'e göre değişir. Bazı düğümler yalnızca CUDA varsayar; Metal destekli yolları tercih edin. Bellek baskısında tarayıcı sekmelerini kapatın.

İlk hafta alıştırmaları

Aynı promptu iki farklı seed ile çalıştırıp farkı not edin.
CFG değerini kademeli değiştirin.
Negatif promptu tamamen boş bırakmayı bir kez deneyin.
Çıktıyı tarih_seed_model adıyla kaydedin.

Bu alıştırmalar sihirli ayar arayışını keser. Kendi zevkinizin haritasını çıkarır.

Custom node güvenliği

Topluluk düğümleri gücü artırır ama rastgele repo çalıştırmak risklidir. Mümkünse bilinen paket yöneticisi üzerinden gidin, kodu gözden geçirin, gereksiz düğüm kurmayın. İş bitince yedek alın.

İş akışını paylaşmak

ComfyUI iş akışları genelde JSON veya PNG metadata ile taşınır. Ekibe verirken model hash'ini ve lisans notunu ekleyin. Karşı taraf aynı checkpoint'e sahip olmayabilir.

Sonraki seviye

ControlNet ile poz kontrolü, IP-Adapter ile yüz veya stil referansı, upscale zinciri ve video düğümleri doğal devamdır. Hepsini aynı gün kurmayın. Bir tekniği oturtup sonra ötekine geçin.

Takıldığınızda hata mesajının tamamını kopyalayın. Çalışmıyor ifadesi kimseye yardım etmez; stack trace eder.

Disk ve yedekleme

Modelleri ayrı bir sürücüde tutmak işletim sistemi güncellemelerinden korur. Haftada bir iş akışı klasörünü zipleyin. Cloud senkron (Drive vb.) büyük checkpoint'ler için pahalı ve yavaş olabilir; yalnızca JSON iş akışlarını senkronlamak daha akıllıdır.

Birden fazla Comfy sürümü yan yana kurulabilir ama port ve özel düğüm çakışmasına dikkat edin. Deneysel düğümleri ayrı bir kopyada deneyin; günlük üretim ortamını bozmayın. İlk ayın hedefi istikrarlı bir text-to-image hattıdır, her yeni modeli kurmak değil.

Topluluk Discord veya forumlarında soru sorarken ekran görüntüsü, sürüm numarası ve tam hata metni ekleyin. Bu üçlü olmadan kimse teşhis koyamaz. Öğrendiğiniz çözümü kendi notlarınıza da yazın; aynı hataya ikinci kez düşmemek zamandır.

Dosyalar nereye gidiyor

"Model bulunamadı" hatalarının çoğu aslında klasör sorunu. Checkpoint dosyaları models/checkpoints, LoRA'lar models/loras, VAE'ler models/vae, büyütme modelleri de models/upscale_models klasörüne gider. Dosyayı kopyaladıktan sonra tarayıcı sekmesini yenileyin ya da arayüzde R tuşuna basın ki açılır listeler yeni dosyayı görsün.

Automatic1111 ya da Forge gibi başka bir uygulamada zaten modelleriniz varsa onları ikinci kez kopyalamayın. extra_model_paths.yaml.example dosyasının adını extra_model_paths.yaml yapın, içindeki yolları eski klasörlere çevirin ve yeniden başlatın. Onlarca gigabayt kazanır, tek bir kütüphaneyle çalışırsınız.

Yazıda bahsettiğimiz sayfalar