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Guide ComfyUI (FR)

Premiers pas avec ComfyUI

Ce guide vous accompagne dans la découverte de l’interface ComfyUI et la création de votre premier workflow.

L’interface ComfyUI

ComfyUI utilise une interface nodale (node-based) où chaque opération est représentée par un node (bloc), et les connexions entre les nodes définissent le flux de traitement.

Éléments principaux

  • Canvas : l’espace de travail principal où vous placez et connectez vos nodes
  • Menu : en haut, pour charger/sauvegarder des workflows et accéder aux paramètres
  • Queue : le bouton pour lancer la génération
  • Barre latérale : pour parcourir les nodes disponibles
  • Clic droit sur le canvas : ajouter un nouveau node
  • Clic gauche + glisser : déplacer un node
  • Molette : zoom avant/arrière
  • Clic milieu + glisser : déplacer le canvas
  • Clic sur un port + glisser : créer une connexion

Comprendre la logique d’un workflow

Un workflow ComfyUI est une chaîne de transformation. Vous partez d’une entrée, vous chargez un modèle, vous décrivez ce que vous voulez produire, puis vous laissez le sampler générer le résultat.

Entrée → modèle → prompt/conditioning → sampling → décodage → export

Pour un workflow image classique, l’entrée est souvent un prompt texte. Pour un workflow vidéo moderne, l’entrée peut être une image de départ, un masque, une vidéo de référence, une piste audio ou plusieurs images clés.

Les workflows récents ajoutent souvent :

  • LoRA pour modifier un style ou un sujet.
  • ControlNet / IP-Adapter pour guider la composition avec une image.
  • Partner Nodes pour appeler un modèle hébergé depuis le workflow.
  • Upscale / interpolation pour améliorer la sortie finale.

Votre premier workflow

Le workflow le plus simple pour générer une image comprend ces nodes :

1. Load Checkpoint

Ce node charge le modèle IA principal. C’est le cœur de votre workflow.

  • Sorties : MODEL, CLIP, VAE
  • Paramètre : sélectionnez un modèle dans la liste (ex: sd_xl_base_1.0.safetensors)

2. CLIP Text Encode (Prompt positif)

Décrivez l’image que vous souhaitez générer.

  • Entrée : CLIP (du Load Checkpoint)
  • Sortie : CONDITIONING
  • Exemple : a beautiful sunset over the ocean, golden light, photorealistic, 4k

3. CLIP Text Encode (Prompt négatif)

Décrivez ce que vous ne voulez PAS dans l’image.

  • Exemple : blurry, low quality, distorted, ugly

4. Empty Latent Image

Définit la taille de l’image à générer.

  • Paramètres : largeur, hauteur, batch size
  • SDXL : 1024x1024 recommandé
  • SD 1.5 : 512x512 recommandé

5. KSampler

Le node de sampling qui génère l’image dans l’espace latent.

  • Entrées : model, positive, negative, latent_image
  • Paramètres importants :
    • seed : graine aléatoire (même seed = même résultat)
    • steps : nombre d’étapes (20-30 pour un bon résultat)
    • cfg : guidance scale (7-8 est un bon point de départ)
    • sampler : algorithme de sampling (euler, dpmpp_2m, etc.)
    • scheduler : planificateur (normal, karras, exponential)

6. VAE Decode

Convertit l’image de l’espace latent vers une image visible.

  • Entrée : samples (du KSampler), vae (du Load Checkpoint)
  • Sortie : IMAGE

7. Save Image

Sauvegarde l’image générée dans le dossier output/.

Paramètres clés à comprendre

CFG Scale (Classifier-Free Guidance)

Contrôle à quel point le modèle suit votre prompt :

  • 1-5 : plus de liberté créative, moins fidèle au prompt
  • 7-8 : bon équilibre (recommandé)
  • 10+ : très fidèle au prompt mais peut sur-saturer

Steps (étapes de débruitage)

Plus d’étapes = plus de détails, mais plus lent :

  • 15-20 : rapide, qualité correcte
  • 25-35 : bon compromis qualité/vitesse
  • 50+ : rendements décroissants

Seed (Graine)

  • Chaque seed produit une image différente
  • Fixer la seed permet de reproduire exactement le même résultat
  • Utile pour itérer sur un prompt tout en gardant la même composition

Sauvegarder et charger des workflows

  • Ctrl+S : sauvegarder le workflow actuel
  • Ctrl+O : charger un workflow sauvegarde
  • Drag & drop : glissez un fichier .json ou une image PNG (avec metadata) sur le canvas

Prochaines étapes