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Schulungsübersicht

Einführung in ComfyUI und visuelle KI-Inhaltserschaffung

  • Was ist ComfyUI und welche Lage hat das visuelle KI-Landschaft?
  • Knotenbasierte Workflows im Vergleich zu traditionellen Kreativtools
  • Unterstützte Medientypen: Bild, Video, 3D und Audio

Installation, Einrichtung und erste Generierung

  • ComfyUI Desktop für Windows und macOS
  • Optionen für manuelle Installation und Überblick über GPU-Unterstützung
  • Ausführen eines ersten Bildgenerierungs-Workflows

Die Knotengraph-Oberfläche und Grundkonzepte

  • Navigation auf der Leinwand, Zoom und Knotenauswahl
  • Knoten, Verbindungen, Eigenschaften und Abhängigkeiten
  • Warteschallengesystem, Ausführungsreihenfolge und partielle Neuerstellung

Kern-Knoten: Loader, Sampler, Conditionierung und Ausgaben

  • Checkpoint-Loader, CLIP-Loader und VAE-Loader
  • Sampler, Schedulers und Generierungsparameter
  • Conditioning mit positiven und negativen Prompts

Arbeit mit Modellen: Checkpoints, LoRAs, VAEs und Embeddings

  • Modelltypen und Dateiformate: safetensors, ckpt
  • LoRAs für Stil- und Figurenkontrolle
  • Embeddings und Textuelle Inversion

Kontrollierte Generierung: ControlNet, IP-Adapter und Inpainting

  • ControlNet für Posen-, Tiefen- und Kantengesteuerte Ausgaben
  • IP-Adapter für stilbasierte Referenzen aus Bildern
  • Inpainting- und Outpainting-Techniken

Verfeinerung von Bildern: Upscaling, Komposition und Flächendomposition

  • Upscale-Modelle: ESRGAN, SwinIR und Varianten
  • High-Resolution-Fix-Workflows
  • Flächendomposition für Multiregion-Bilder

Video-Generierungs-Workflows

  • Unterstützte Video-Modelle: Wan, Hunyuan Video, Mochi, LTX-Video
  • Frame-für-Frame-Generierung und Interpolation
  • Bild-zu-Video und Text-zu-Video-Pipelines

Benutzerdefinierte Knoten und das Community-Ökosystem

  • ComfyUI Manager und das Registry
  • Finden, Installieren und Bewerten benutzerdefinierter Knoten
  • Gemeinschafts-Workflows von Comfy Workflows

Workflow-Verwaltung, Optimierung und Teilen

  • Speichern und Laden von Workflows als JSON-Dateien
  • Einbetten von Workflow-Daten in generierte PNG- und WebP-Dateien
  • Speicherverwaltung, Batching und VRAM-Optimierung

App Mode, API und Produktions-Pipelines

  • Erstellung vereinfachter Schnittstellen mit App Mode
  • Bereitstellung von Workflows als API-Endpunkte
  • Deployment via Comfy Cloud und Comfy Enterprise

Fehlerbehebung, Leistung und Best Practices

  • Häufige Fehler und Debugging-Strategien
  • Intelligentes Memory-Offloading und Betrieb mit niedrigem VRAM
  • Modellorganisation und Konfiguration des Suchpfads

Voraussetzungen

  • Basis-Computerkenntnisse und Vertrautheit mit Dateisystemen
  • Keine Vorkenntnisse in KI oder Programmierung erforderlich

Zielgruppe

  • Digitale Künstler und Ersteller visueller Inhalte
  • Designer und kreative Fachleute
  • KI-Praktiker, die Werkzeuge zur visuellen Generierung erkunden
  • Technische Künstler und Spezialisten für Produktions-Pipelines
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

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