🧱 ComfyUI
➡️ Program u kojem se slažu svi koraci za izradu slike umjetnom inteligencijom.
📌 Radi kao ploča s blokovima (čvorovima) koje povezuješ jedan za drugim.
💡 Omogućuje da točno vidiš i kontroliraš kako nastaje svaka slika – od modela do konačnog rezultata.
🔗 ComfyUI GitHub
🔘 Čvorovi (Nodes)
➡️ Mali blokovi unutar ComfyUI-a koji svaki rade jedan zadatak.
📌 Jedan učitava model, drugi dodaje lik, treći stvara konačnu sliku.
💡 Povezuješ ih kao “cijev” kroz koju prolazi proces crtanja slike.
🔗 ComfyUI Node Reference (Wiki)
🎨 Stable Diffusion
➡️ Program koji “crta” slike pomoću umjetne inteligencije.
📌 Ti napišeš opis (prompt), a on napravi sliku po tom opisu.
💡 Radi tako da iz “šuma” (kao magle) polako stvori prepoznatljivu sliku.
🔗 Stable Diffusion na Hugging Faceu
💾 Checkpoint (Model)
➡️ Datoteka koja sadrži “znanje” umjetne inteligencije – kako izgleda svijet, ljudi, predmeti itd.
📌 Učitaš je u ComfyUI da bi imao osnovu za crtanje.
💡 Bez modela AI ne zna ništa – to je kao umjetnik bez iskustva.
🎨 VAE (Model za boje i svjetlo)
➡️ Dodatni dio koji popravlja boje, kontrast i svjetlo na slici.
📌 Čini da slike izgledaju realnije i prirodnije.
💡 Bez njega slike mogu izgledati “isprano” ili umjetno.
🔗 Preporučeni VAE model (vae-ft-mse-840000-ema-pruned)
🧠 LoRA (Mali dodatak koji uči lika)
➡️ Poseban “mini model” koji nauči izgled određene osobe ili stila.
📌 Na primjer, nauči kako izgleda tvoj lik i može ga kasnije ponavljati u različitim pozama i odjeći.
💡 Zahvaljujući LoRA-i, AI zna “tko je tko” na svakoj slici.
🔗 LoRA
🧩 Token
➡️ Izmišljena riječ kojom označavaš svog lika.
📌 Npr. “xyzgirl” znači baš ta osoba koju si trenirao.
💡 Kad napišeš taj token u opisu, AI zna da treba nacrtati tu istu osobu.
✏️ Prompt
➡️ Tekst koji opisuje što želiš na slici.
📌 Npr. “portrait of xyzgirl on the beach at sunset, ultra realistic”.
💡 AI čita taj opis i prema njemu stvara novu sliku.
🔗 Prompt vodič – Lexica.art
🚫 Negative prompt
➡️ Tekst koji kaže što ne želiš na slici.
📌 Npr. “blurry, extra fingers, bad anatomy, low quality”.
💡 Time AI izbjegava greške i neželjene detalje.
🧮 Seed
➡️ Broj koji određuje “nasumičnost” slike.
📌 Ako koristiš isti broj i isti opis, dobit ćeš istu sliku.
💡 Pomaže ako želiš ponoviti identičan rezultat ili napraviti male promjene.
🧍♀️ ControlNet
➡️ Alat koji kontrolira pozu, raspored ili oblik tijela na slici.
📌 Na primjer, možeš učitati pozu osobe s druge slike i AI će je ponoviti.
💡 Koristi se za precizno upravljanje izgledom i pokretom lika.
🔗 ControlNet GitHub
🦴 OpenPose
➡️ Dio ControlNeta koji prepoznaje “kostur” poze osobe (ruke, noge, glava).
📌 AI zatim koristi tu pozu kad crta novu sliku.
💡 Pomaže da tijelo bude u istom položaju, ali s tvojim likom.
🔗 OpenPose model za ControlNet
🖼️ Img2Img
➡️ Funkcija koja uzme postojeću sliku i napravi novu verziju prema njoj.
📌 Zadrži osnovni izgled, ali promijeni detalje poput pozadine, odjeće ili svjetla.
💡 Korisno kad želiš doraditi sliku bez gubitka lika.
🔗 Img2Img primjer na Stable Diffusionu
🔄 Denoise
➡️ Postavka koja govori koliko AI smije promijeniti izvornu sliku kod Img2Img-a.
📌 Mali broj (0.2–0.3) znači da će slika ostati slična, veći broj da će se više promijeniti.
💡 Koristi se za fino podešavanje koliko želiš da AI “mašta”.
🔗 Denoising Strength objašnjenje
⚠️ Overfitting
➡️ Kad AI previše “zapamti” trening slike i stalno crta isto lice ili pozu.
📌 Slike postanu previše slične, bez raznolikosti.
💡 Rješava se dodavanjem više različitih slika u trening.
🎞️ Frame-by-frame video
➡️ Način da se više slika spoji u pokretni video.
📌 Svaka sličica (frame) se napravi posebno, pa se sve spoje kao crtić.
💡 Tako možeš stvoriti kratki video u kojem AI lik ostaje isti, ali se miče.