comfyui เป็นเครื่องมือสำหรับสร้างภาพด้วย
สเตเบิลดิฟฟิวชัน (stable diffusion) ปัญญาประดิษฐ์ช่วยสร้างภาพที่สามารถสร้างภาพที่สวยงามขึ้นได้ตามข้อความที่เราป้อนเข้าไปสั่งมัน
อย่างไรก็ตาม โดยพื้นฐานแล้วข้อความที่ใช้เป็นคำสั่งของสเตเบิลดิฟฟิวชันนั้นใช้ได้แค่ภาษาอังกฤษเท่านั้น ยังไม่มีการรองรับภาษาไทย สำหรับคนที่ไม่ถนัดภาษาอังกฤษอย่างเราแแล้วจึงใช้งานได้ลำบาก
บทความนี้จีงจะมาขอแนะนำวิธีทำให้
comfyui สามารถรับข้อความคำสั่งเป็นภาษาไทยได้ โดยใช้โหนดของปลักอินเสริมที่ชื่อว่า
AlekPet การติดตั้งปลักอินเสริม AlekPet เริ่มจากติดตั้ง AlekPet โดยวิธีที่ง่ายที่สุดก็คือใช้
comfyui manager เข้าไปยัง custom node manager แล้วพิมพ์ค้นว่า alek ก็น่าจะเจอ
จากนั้นทำการติดตั้งแล้วก็รีสตาร์ตใหม่เท่านี้ก็สามารถใช้ได้แล้ว
การสร้างโหนด ต่อไปเป็นตัวอย่างการใช้งาน ง่ายสุดขอเริ่มสร้างจากกระแสงาน (workflow) ตั้งต้น โดยกดปุ่ม load default แล้วก็จะได้โหนดตั้งต้นแบบนี้มา
ให้เราทำการเพิ่มโหนดสำหรับใช้งานคราวนี้ที่เราเพิ่งลงเข้าไป ชื่อโหนดคือ
DeepTranslatorCLIPTextEncodeNode
ลองดับเบิลคลิกแล้วค้นชื่อดูก็น่าจะเจอทันที (ถ้าไม่เจอแสดงว่ายังติดตั้งไม่สำเร็จหรือยังไม่ได้รีสตาร์ต)
หรืออาจใส่โดยคลิกขวาแล้วเลือกตามภาพนี้
การใช้โหนด เมื่อกดสร้างโหนดมาแล้วก็จะได้โหนดแบบนี้ ให้แก้ตรง
from_translate
เป็นภาษาที่ต้องการ ในที่นี้เป็น thai (อย่างไรก็ตาม จริงๆจะตั้งเป็น auto ไปก็ได้เหมือนกัน ถ้าเราพิมพ์ภาษาไทยมันก็ตรวจจับอัตโนมัติรู้ว่าเป็นภาษาไทยอยู่แล้ว)
แล้วเราก็เอาโหนด
DeepTranslatorCLIPTextEncodeNode
ไปต่อเชื่อมแทนในส่วนที่เดิมทีเป็นโหนด
CLIPTextEncode
โดยมี ๒ อัน อันบนเป็น prompt ก็คือข้อความสั่งสิ่งที่เราต้องการอยากได้ ส่วนอันล่างเป็นข้อความสั่งเชิงลบ negative prompt คือสิ่งที่ไม่ต้องการ
(คลิกเพื่อดูภาพใหญ่) ทั้ง ๒ โหนดนี้ด้านซ้ายเชื่อมกับส่วน CLIP ของ
CheckpointLoaderSimple
(load checkpoint) ส่วนด้านขวาเชื่อมกับ
KSampler
โดยส่วน prompt เชื่อมกับส่วน positive ส่วน negative prompt เชื่อมกับ negative
เท่านี้ก็เชื่อมต่อสำเร็จ พร้อมใช้งาน จากนั้นก็ทำการเลือกตัวแบบที่จะใช้แล้วสั่ง queue prompt ได้เลย
ลองใช้สร้างภาพขึ้นมา ที่ใช้เป็นตัวอย่างในครั้งนี้คือ
COCOtiFaCute เป็นตัวแบบสำหรับสร้างภาพแนวอนิเมะ
ผลที่สร้างได้ก็ออกมาเป็นแบบนี้ เป็นไปตามที่พิมพ์สั่งเป็นภาษาไทย
เพียงเท่านี้เราก็สามารถพิมพ์คำสั่งเป็นภาษาไทย สามารถแสดงออกอะไรได้อย่างอิสระตามที่ต้องการ ไม่ต้องลำบากไปใช้ภาษาอังกฤษแล้ว
ไฟล์ .json กระแสงาน สุดท้ายนี้ขอแจกไฟล์ .json ที่สร้างขึ้นมาตามวิธีที่อธิบายไปนี้ ให้ทำการคัดลอกไปบันทึกลงเป็นไฟล์ .json แล้วเอาไปโยนลงใน comfyui แล้วใช้ได้เลย สำหรับคนที่ไม่อยากต้องเชื่อมโหนดเอาเอง
{
"1": {
"inputs": {
"ckpt_name": "cocotifacute_v20.safetensors"
},
"class_type": "CheckpointLoaderSimple"
},
"2": {
"inputs": {
"width": 512,
"height": 512,
"batch_size": 1
},
"class_type": "EmptyLatentImage"
},
"3": {
"inputs": {
"from_translate": "thai",
"to_translate": "english",
"add_proxies": false,
"service": "GoogleTranslator",
"text": "เด็กสาวหูแมวผมสีฟ้าอ่อนนั่งเล่นกับไก่อยู่ในสวนจีน",
"clip": ["1", 1]
},
"class_type": "DeepTranslatorCLIPTextEncodeNode"
},
"4": {
"inputs": {
"from_translate": "thai",
"to_translate": "english",
"add_proxies": false,
"service": "GoogleTranslator",
"text": "คุณภาพต่ำ, น่าเกลียด",
"clip": ["1", 1]
},
"class_type": "DeepTranslatorCLIPTextEncodeNode"
},
"5": {
"inputs": {
"seed": 123456789,
"steps": 20,
"cfg": 8,
"sampler_name": "euler",
"scheduler": "normal",
"denoise": 1,
"model": ["1", 0],
"positive": ["3", 0],
"negative": ["4", 0],
"latent_image": ["2", 0]
},
"class_type": "KSampler"
},
"6": {
"inputs": {
"samples": ["5", 0],
"vae": ["1", 2]
},
"class_type": "VAEDecode"
},
"7": {
"inputs": {
"filename_prefix": "ComfyUI",
"images": ["6", 0]
},
"class_type": "SaveImage"
}
}