🏠/🦊雑に学ぶComfyUI

前 / 🦊データ・型

次 /

一度workflowを作ってしまえば、それを使って画像を何百枚と生成・処理できたりするのがComfyUIの一つの強みといえますが、この連続処理にはいくつか種類があり、扱いが異なります

コンピュータ用語とComfyUIでの扱いは必ずしも一致しないのでご注意を

「分かりそう」で「分からない」でも「分かった」気になれるIT用語辞典と共にお読みください🐤

処理をスタートする時に必ず押す Queue Prompt ボタン、スタートボタンのように使っていますが、厳密には次にして欲しい処理を予約するボタンです

前の処理が終わらないうちに Queue Prompt ボタンを押すと、どんどん予約が溜まっていきます

前の処理が終わったら、次の予約を処理していきます

100枚画像を生成しようと思ったとき、100回 Queue Prompt をクリックしてもいいですが流石に大変ですね

代わりにBatch countに数値を入れると、その数だけ処理が実行されます

Extra option ✅ → Batch countに数値を入力 → Queue Prompt

ちなみに、ComfyUIでは"全く同じ設定"のworkflowが予約されていたとき、2つめ以降の処理はスキップされます

まぁ、同じ画像が何百枚もできたら困りますからね…

KSamplerの control_after_generate をrandomizeにするなどして、どこかしらパラメーターを変化させる必要があります

ComfyUIはそもそもリアルタイム処理ができません

代わりに前の処理が終わった瞬間に次の処理を始めることでリアルタイムっぽくみせています

Extra option ✅ → Auto Queue ✅

リストといっていますが、多分バッチ処理の一種です

リストとしていくつかのパラメータを設定した場合、一つずつ順番にパラメーターを入れ替えて処理していきます

🟩ImpactMakeImageListノード from ComfyUI-Impact-Pack

上のworkflowではimage2imageの入力画像として、リストの形で3枚画像を入力しています

Queue Prompt を一回クリックすれば3回image2imageが行われます

Batch countを3にして、入力する画像を順番に変えていけば同じことなので、どちらを使うかは好みです

リストのほうが直感的でわかりやすいかもしれませんね

Batch countではなく、ここではBatch sizeのことを指します

Batch sizeは機械学習特有の概念です(多分)

Batch sizeが10なら画像が10枚生成されるのはBatch countやリストと同じですが、Batch countが一つの処理が完了してから次の処理に取り掛かるのに対し、Batch sizeは10個の処理を並列に処理します

cf. Batch countとBatch size

Batch countはいくらでも増やせますが、Batch sizeをどれだけ増やせるかはVRAMの容量次第です

ではいつ使うのか？ですが、主に動画生成で使います

動画は1フレーム目からNフレーム目まで同じ時間軸にあるという一貫性(時間的整合性)が必要なのですが、現在の技術では動画の時間分だけ並列に画像生成することでそれを実現しています(他にもいろいろやってますが)

Style Alignedもまた、画像を並列に処理することで絵柄を統一しています

AnimateDiff等が16や32フレーム程度しか生成できないのは、24GB程度のVRAMでは、このくらいの枚数しか並列に処理できないことが要因の一つです

ImageBatchノード等で複数の画像をバッチ化した場合、大抵Batch countではなく、並列に処理する、このBatch sizeの動作になります

同じバッチ内の画像はすべて同じ解像度である必要があります

そうでない場合は自動で最初の画像の解像度にクロップされます