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ComfyUIのコードをまるごとGemini 1.5 Proに読ませてみた😂
今回、ComfyUIのレポジトリからPythonとJavaScriptのコードを抜き出し、１つのファイルにまとめ、Gemini 1.5 Proに与え、ドキュメントを作成してもらっちゃいました❗️
まずは、ComfyUIのレポジトリをクローンしてきて、
抽出コマンドをドカン❗️❗️💥
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUIfind
Gemini 1.5 Proで「ComfyUI Custom Node リファレンスドキュメント」作ってみた🤣🤣🤣(サブ記事)
この記事は下の記事のサブ記事です😉内容は正しくない可能性があります😉
ComfyUI Custom Node リファレンスドキュメントComfyUIは、ノードベースのワークフローシステムで、Stable Diffusionなどの深層学習モデルを使った画像生成を簡単に行えるツールです。Custom Nodeを作成することで、ComfyUIの機能を拡張し、独自の処理やワークフローを実現できます。
Stable Cascadeの画質を比較してみた(Stage C/Bモデル, ComfyUI精度オプション)
生成速度・VRAM使用量測定はこちら
まとめ注意) 今回、 比較は1つワークフローのみ対して行うので、ワークフローの内容によっては異なる結果となる可能性がある。
以下に比較結果のポイントをまとめる。
stage c lite モデルは画質が低い。
fp32, bf16オプションの画質の差はほぼ無い。
fp8e4m3fnオプションの画質はそれほど低くない。
fp8e5m2オプションは画質
ComfyUIでStabble Cascade の生成速度・VRAM使用量測定(GPU: NVIDIA L4
画質比較はこちら
注意)
対応してすぐのComfyUIバージョンを使っているので、品質や速度で改善される場合がある(というか描いている時点で品質的にもう改善されているようだ。早すぎる（笑）)。
当面の間、Stable Cascadeの最新情報は下のURLに書かれると思われる。
筆者はAIと仕組みとか全然わからない素人なので、間違った評価をしたり、無意味な測定をしている可能性がある。
まとめ測