ComfyUI — это современный и модульный графический интерфейс для работы с нейросетями Stable Diffusion, разработанный для максимально простого и гибкого взаимодействия с моделью. Это своего рода узловой интерфейс (node-based GUI), в котором пользователи могут визуально создавать сложные операции по обработке изображений или их генерации с помощью нейронных сетей.

Основные особенности ComfyUI:

1. Узловой подход (Node-based UI): Пользователи работают с блоками (или узлами), которые представляют различные функции. Эти узлы можно соединять между собой, создавая сложные графы для обработки изображений. Узлы могут включать:

   • Настройку параметров генерации.

   • Применение различных фильтров и эффектов.

   • Указание моделей и разверток.

     Такой подход намного удобнее классических интерфейсов, где приходится вручную прописывать параметры в строках команд.

2. Поддержка Stable Diffusion: ComfyUI разработан специально для взаимодействия с моделями Stable Diffusion, включая генерацию изображений, модификацию и эксплуатацию возможностей обработки.

3. Гибкость и кастомизация: Система создана для опытных пользователей, но в то же время позволяет комфортно новичкам собирать нужный процесс благодаря визуальным элементам. Имеется возможность добавлять свои собственные узлы или использовать сторонние расширения.

4. Интерактивная визуализация: Вы напрямую видите, как данные передаются между узлами и какие изменения на выходе дают те или иные параметры. Это полезно для дебага и улучшения понимания работы с моделью.

5. Поддержка сложных сценариев работы: В ComfyUI можно совмещать множество операций генерации и обработки в рамках одной цепочки:

• Инпут (текстовый запрос, изображение).

• Работа с различными моделями.

• Добавление эффектов (например, инверсии, upscale или фильтрации).

• Вывод готового изображения.

6. Интеграции с популярными библиотеками: ComfyUI поддерживает интеграцию с различными моделями и компонентами, используемыми средствами генерации изображений. Она часто обновляется, поддерживая последние версии архива моделей Stable Diffusion.

А пример создания персонажа под ключ в моем новом видео:

А потом приглашаю в комментарии - задавайте вопросы по видео и просто по юнити!

Приятного просмотра!

Они применяются в различных задачах, где требуется высокая производительность и возможность распараллеливания. Рассмотрим основные сферы применения:

1. Компьютерная графика:

• Генерация текстур: Например, процедурное создание текстур (в реальном времени).

• Симуляция частиц и физические эффекты: Просчёт поведения частиц, разрушений, тканевой физики и других эффектов.

• Обработка освещения: Такие техники, как глобальное освещение или расчёт шейдинга, могут выполняться с использованием вычислительных шейдеров.

• Обработка данных для рендеринга:

  • Сортировка объектов.

  • Быстрые фильтрации (например, Gaussian Blur, эффекты пост-обработки).

2. Физические симуляции:

GPU способен рассчитывать реалистичное поведение объектов:

• Симуляция жидкостей (например, с помощью решателей уравнений Навье-Стокса).

• Сжатия объектов (метод конечных элементов).

• Расчёт мягких тел (soft body physics).

3. Машинное обучение и нейросети:

Вычислительные шейдеры могут обрабатывать данные для обучения нейронных сетей и выполнения ускоренных операций (например, свёртки в CNN).

4. Обработка больших массивов данных:

• Выполнение сортировки данных (например, алгоритм Radix Sort).

• Построение физико-математических симуляций — от сложных систем частиц до устойчивой к деформациям геометрии.

• Обработка 2D/3D массивов: Волновые симуляции, обработка многомерных точек данных.

5. Симуляция природных явлений:

• Вода, дым, снег — GPU выполняет симуляцию частиц для достижения реалистичного эффекта.

• Облачные эффекты (например, расчет шейдерного шума для облаков).

6. Процедурная генерация:

Используются для генерации 3D-объектов, ландшафтов, текстур и анимаций. Например:

• Gelände (ландшафт).

• Бесшовные шумовые текстуры (Perlin Noise, Simplex Noise).

Ну а я покажу, как вычислительные шейдеры можно использовать в игре

А потом приглашаю в комментарии - задавайте вопросы по видео и просто по юнити!

Приятного просмотра!

На этот раз я покажу фичу, которая помогает мне реализовывать различное поведение у игровых объектов - составную машину состояний!

Для использования стейт машины нужно прикрепить к игровому объекту специальный компонент CompositeStateMachineComponent.

Вы могли заметить, у компонента нет видимых полей. Но они есть. И чтобы до них добраться, нужно нажать кнопку открытия редакторе стейт машины.

Как я уже говорил - стейт машина составная. И в данном случае настроены три вложенных машины состояний:

Нажав на кнопку стейт машины мы открываем окно с её настройками:

Окно использует Graph API, для создания графа состояний с переходами между ними.

В прошлых роликах я рассказывал, что поведение игровых объектов определяется его активными компонентами. И суть состояния в том, что оно включает какие-то компоненты, тем самым активируя новое поведение. В каждом состоянии мы можем настроить список включаемых им компонентов:

А чтобы настроить переходы между состояниями, надо кликнуть на линию, связывающую их, и открыть окно редактирования условий переходов:

В этом окне можно настраивать условия переходов между состояниями и объединять их в группы.

А в игровом режиме редактор позволяет отслеживать текущее состояние объекта в реальном времени:

Подробнее я все разбираю в своем ролике. А если у вас возникнут вопросы по моему проекту или в общем по разработке игр в Unity, смело пишите их в комментарии!

Приятного просмотра!