Uncensored AI इमेज जनरेशन के लिए ComfyUI का इस्तेमाल कैसे करें

अगर आपने ऑनलाइन उपलब्ध डिफ़ॉल्ट AI इमेज जनरेटर इस्तेमाल किए हैं, तो आप यह निराशा पहले ही जानते हैं। आप प्रॉम्प्ट लिखते हैं, सेफ़्टी फ़िल्टर लग जाता है, और आपको एक ऐसा साफ़-सुथरा नतीजा मिलता है जो आपके बताए से बिल्कुल अलग दिखता है। ComfyUI ठीक इसी समस्या को हल करने के लिए बना है। यह Stable Diffusion और दूसरे डिफ़्यूज़न मॉडल के लिए एक ओपन-सोर्स, नोड-आधारित विज़ुअल वर्कफ़्लो बिल्डर है, जो जनरेशन पाइपलाइन के हर चरण पर आपको पूरा, बिना फ़िल्टर वाला नियंत्रण देता है। इंटरफ़ेस में कोई कंटेंट पॉलिसी बनी हुई नहीं है। कोई छिपा फ़िल्टर आपके प्रॉम्प्ट नहीं काटता। बस आप जैसा कॉन्फ़िगर करें, वैसी ही रॉ डिफ़्यूज़न।

यह लेख शुरुआत से समझाता है कि ComfyUI से अनसेंसर्ड AI इमेज कैसे बनाएँ, जिसमें यह भी शामिल है कि आपको असल में कौन सा हार्डवेयर चाहिए, इसे कैसे इंस्टॉल करें, कौन से चेकपॉइंट मॉडल सबसे अच्छे बिना-प्रतिबंध नतीजे देते हैं, और अपने वर्कफ़्लो कैसे बनाएँ और ट्यून करें। साथ ही यह भी बताता है कि अगर आप लोकल सेटअप के बिना क्लाउड की ताक़त चाहते हैं, तो वही ComfyUI वर्कफ़्लो PicassoIA के Any ComfyUI Workflow मॉडल पर कैसे चला सकते हैं।

ComfyUI असल में क्या है

ComfyUI कोई सरल ड्रैग-एंड-ड्रॉप इमेज जनरेटर नहीं है। यह डिफ़्यूज़न मॉडल पाइपलाइन के लिए एक विज़ुअल प्रोग्रामिंग एनवायरनमेंट है। हर ऑपरेशन, चेकपॉइंट लोड करने से लेकर लेटेंट्स को डिनॉइज़ करने और आख़िरी इमेज डिकोड करने तक, कैनवस पर एक नोड के रूप में रहता है, और ये नोड उन तारों से जुड़े होते हैं जो डेटा के प्रवाह को दिखाते हैं।

यह आर्किटेक्चर अनसेंसर्ड जनरेशन के लिए इसलिए मायने रखता है क्योंकि:

• आपके प्रॉम्प्ट और मॉडल के बीच कोई बिल्ट-इन कंटेंट फ़िल्टर नहीं है
• आप पाइपलाइन का कोई भी हिस्सा अलग से बदल सकते हैं
• कस्टम नोड आपको ControlNet, LoRA स्टैकिंग, अपस्केलर और बहुत कुछ जोड़ने देते हैं
• वर्कफ़्लो पोर्टेबल JSON फ़ाइलें हैं, जिन्हें आप शेयर, इंपोर्ट और वर्ज़न कर सकते हैं

इसकी तुलना DALL-E या Midjourney जैसी चीज़ों से कीजिए, जहाँ सेफ़्टी लेयर सर्वर-साइड होती है और उसे हटाया नहीं जा सकता। ComfyUI के साथ मॉडल आपकी मशीन पर लोकली चलता है। कोई सर्वर नहीं है जो आपकी रिक्वेस्ट ठुकरा दे।

💡 ज़्यादातर AI इमेज टूल्स में बंदिश मॉडल में नहीं होती। वह मॉडल के चारों ओर का रैपर होती है। ComfyUI उस रैपर को हटा देता है।

ComfyUI बाकी हर टूल से बेहतर क्यों है

Stable Diffusion को लोकली चलाने के और भी तरीके हैं: AUTOMATIC1111, InvokeAI, Fooocus। हर एक की अपनी जगह है। लेकिन अनसेंसर्ड जनरेशन पर सटीक नियंत्रण के लिए ComfyUI के निर्णायक फ़ायदे हैं।

सीखने की मुश्किल असली है। लेकिन एक बार आप नोड सिस्टम समझ लेते हैं, तो ऐसे वर्कफ़्लो बना सकते हैं जो किसी दूसरे इंटरफ़ेस में नामुमकिन होते। जैसे NSFW डिटेल बेहतर करने के लिए सटीक मल्टी-पास इनपेंटिंग, LoRA वेट ब्लेंडिंग, और कस्टम रिज़ॉल्यूशन पाइपलाइन।

आपकी मशीन को पहले ये स्पेक्स चाहिए

कुछ भी इंस्टॉल करने से पहले पक्का कर लें कि आपका हार्डवेयर वे मॉडल सच में चला सकता है जो आप चाहते हैं।

न्यूनतम ज़रूरतें

• GPU: SDXL-क्लास मॉडल के लिए NVIDIA RTX 3060 (12GB VRAM) या उससे बेहतर
• RAM: कम से कम 16GB सिस्टम RAM, 32GB सुझाया गया है
• स्टोरेज: ComfyUI और मॉडल फ़ाइलों के लिए 30GB खाली जगह (अलग-अलग चेकपॉइंट 4-7GB के हैं)
• OS: Windows 10/11, Ubuntu 20.04+, या Apple Silicon वाला macOS 12+

असल में कौन सा GPU चाहिए

💡 AMD GPU Linux पर ROCm के ज़रिए काम करते हैं, पर उनका सपोर्ट एक जैसा नहीं है। सबसे सहज ComfyUI अनुभव के लिए NVIDIA पर टिके रहें।

Windows सेटअप चरण-दर-चरण

1. GitHub से ComfyUI Windows Portable पैकेज डाउनलोड करें
2. किसी ऐसी जगह निकालें जहाँ 50GB+ खाली जगह हो (जैसे, D:\ComfyUI)
3. अपनी चेकपॉइंट फ़ाइलें ComfyUI/models/checkpoints/ में रखें
4. LoRA फ़ाइलें ComfyUI/models/loras/ में रखें
5. वेब इंटरफ़ेस शुरू करने के लिए run_nvidia_gpu.bat चलाएँ
6. अपना ब्राउज़र http://127.0.0.1:8188 पर खोलें

Mac और Linux का तेज़ रास्ता

Mac (Apple Silicon) या Linux पर Python के ज़रिए इंस्टॉल करें:

git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
cd ComfyUI
pip install -r requirements.txt
python main.py

प्रॉम्प्ट कॉपी करें

M1/M2/M3 चिप वाले Mac SD 1.5 क्लास मॉडल अच्छे से चला सकते हैं। SDXL चलता है, पर धीमा है। Flux मॉडल Apple Silicon पर बहुत भारी हैं।

वे चेकपॉइंट मॉडल जो मायने रखते हैं

चेकपॉइंट मॉडल ही वह सबसे बड़ा कारक है जो तय करता है कि आपकी अनसेंसर्ड जनरेशन कैसी दिखेगी। मॉडल स्टाइल, रियलिज़्म, शारीरिक सटीकता तय करता है, और यह भी कि प्रतिबंध ट्रेनिंग के स्तर पर ही पहले से शामिल हैं या नहीं।

2027 के सबसे अच्छे अनसेंसर्ड चेकपॉइंट

फ़ोटोरियलिज़्म के लिए:

• Realistic Vision v5.1: प्राकृतिक, फ़ोटोरियलिस्टिक नतीजों के लिए अब भी सबसे भरोसेमंद में से एक है। PicassoIA पर उपलब्ध। ख़ास तौर पर बिना सेफ़्टी फ़िल्टर के फ़ोटो जैसे आउटपुट के लिए ट्रेन किया गया है।
• RealVisXL v3.0 Turbo: SDXL-आधारित, जिसमें त्वचा और रोशनी की असाधारण क्वालिटी है। PicassoIA पर देखें। हाई रिज़ॉल्यूशन पर जटिल रोशनी और शरीर की डिटेल अच्छे से संभालता है।
• DreamShaper XL Turbo: बहुमुखी मॉडल, जो रियलिस्टिक और स्टाइलाइज़्ड दोनों तरह के प्रॉम्प्ट संभालता है। PicassoIA पर उपलब्ध। तेज़ जनरेशन टाइम और मज़बूत एनाटॉमी।

स्टाइलाइज़्ड NSFW के लिए:

• Proteus v0.2: अनसेंसर्ड आउटपुट के साथ कलात्मक, पेंटरली स्टाइल के लिए बेहतरीन। PicassoIA पर उपलब्ध।
• Proteus v0.3: एनीमे-केंद्रित अगला वर्ज़न, जिसमें मज़बूत कैरेक्टर डिटेल है। PicassoIA पर उपलब्ध।

अधिकतम क्वालिटी के लिए:

• Stable Diffusion 3.5 Large: Stability AI का फ़्लैगशिप, जिसकी हाई रिज़ॉल्यूशन पर कंपोज़िशन बेहतरीन है। PicassoIA पर उपलब्ध। इसे ज़्यादा VRAM चाहिए, पर नतीजे असाधारण मिलते हैं।
• SDXL Base: मानक SDXL चेकपॉइंट, जो SDXL LoRA के विशाल इकोसिस्टम के साथ काम करता है। PicassoIA पर उपलब्ध।

इन्हें सुरक्षित रूप से कहाँ से डाउनलोड करें

अनसेंसर्ड चेकपॉइंट मॉडल का मुख्य स्रोत Civitai (civitai.com) है। Civitai पर जिन मॉडल पर लाल "NSFW" बैज है, वे बिना सेफ़्टी फ़िल्टर के ट्रेन किए गए हैं। हमेशा ये जाँचें:

• मॉडल का प्रकार (SD 1.5, SDXL, या Flux)
• बेस मॉडल कंपैटिबिलिटी (इससे तय होता है कि कौन से LoRA काम करेंगे)
• शारीरिक सटीकता पर कम्युनिटी रिव्यू
• मॉडल कार्ड में लिखी VRAM ज़रूरत

.safetensors फ़ाइल डाउनलोड करें (अविश्वसनीय स्रोतों से .ckpt कभी नहीं) और उसे अपने ComfyUI/models/checkpoints/ फ़ोल्डर में रखें।

अपना पहला NSFW वर्कफ़्लो बनाना

127.0.0.1:8188 पर ComfyUI खुला होने पर आप एक खाली कैनवस से शुरू करते हैं। अपने आप लोड होने वाला डिफ़ॉल्ट वर्कफ़्लो एक बेसिक टेक्स्ट-टू-इमेज पाइपलाइन है और यह अच्छा शुरुआती बिंदु है।

चेकपॉइंट नोड लोड करना

Load Checkpoint नोड नींव है। इस पर क्लिक करें और ड्रॉपडाउन से अपना अनसेंसर्ड मॉडल चुनें। इस नोड से तीन कनेक्शन निकलते हैं:

• MODEL (KSampler में जाता है)
• CLIP (दोनों CLIP Text Encode नोड में जाता है)
• VAE (आख़िर में VAE Decode में जाता है)

अगर मॉडल ड्रॉपडाउन में न दिखे, तो जाँचें कि .safetensors फ़ाइल सही फ़ोल्डर में है और ब्राउज़र पेज रीफ़्रेश करें।

रियलिज़्म के लिए KSampler सेटिंग्स

KSampler नोड नियंत्रित करता है कि डिफ़्यूज़न प्रक्रिया असल में कैसे चलती है। ये सेटिंग्स NSFW क्वालिटी में सबसे बड़ा फ़र्क डालती हैं:

💡 10 से ऊपर CFG स्केल अक्सर ओवरसैचुरेशन और बिगड़ी एनाटॉमी पैदा करता है। प्राकृतिक दिखने वाले NSFW कंटेंट के लिए 6-8 की रेंज में रहें।

काम करने वाले नेगेटिव प्रॉम्प्ट

आपका नेगेटिव CLIP टेक्स्ट एनकोड नोड आपके पॉज़िटिव प्रॉम्प्ट जितना ही ज़रूरी है। ये नेगेटिव टर्म्स NSFW रियलिज़्म को लगातार बेहतर करते हैं:

bad anatomy, malformed hands, extra fingers, bad proportions, poorly drawn, 
blurry, watermark, text, logo, deformed, ugly, amateur, low quality, 
jpeg artifacts, oversaturated, plastic skin, doll, mannequin

प्रॉम्प्ट कॉपी करें

ख़ास तौर पर शारीरिक सटीकता के लिए, यह जोड़ें:

extra limbs, missing fingers, fused fingers, too many fingers, 
incorrect body proportions, distorted face, cross-eyed

प्रॉम्प्ट कॉपी करें

ख़ास नतीजों के लिए LoRA फ़ाइलें

LoRA (Low-Rank Adaptation) फ़ाइलें छोटे मॉडल ऐड-ऑन हैं, आम तौर पर 50-200MB की, जो बेस चेकपॉइंट को ख़ास स्टाइल, शरीर के प्रकार, कपड़ों के प्रकार, या एक्सप्लिसिट कंटेंट के स्तर की ओर धकेलती हैं। चेकपॉइंट बदले बिना अनसेंसर्ड आउटपुट को कस्टमाइज़ करने का यह सबसे कुशल तरीका है।

नोड एडिटर में LoRA कैसे लोड करें

1. कैनवस पर राइट-क्लिक करें और Load LoRA खोजें
2. Load Checkpoint का MODEL आउटपुट LoRA नोड के MODEL इनपुट से जोड़ें
3. CLIP आउटपुट भी इसी तरह जोड़ें
4. LoRA आउटपुट को अपने KSampler और CLIP Text Encode नोड तक पहुँचाएँ
5. LoRA स्ट्रेंथ 0.5 से 1.0 के बीच रखें (ज़्यादा = असर ज़्यादा मज़बूत)

कई LoRA स्टैक करने के लिए Load LoRA नोड को एक के बाद एक जोड़ें। इससे आप मिसाल के तौर पर फ़ोटोरियलिज़्म LoRA को बॉडी-टाइप LoRA के साथ मिलाकर बहुत ख़ास नतीजे पा सकते हैं।

💡 SDXL LoRA केवल SDXL बेस चेकपॉइंट के साथ काम करते हैं। SD 1.5 LoRA केवल SD 1.5 चेकपॉइंट के साथ। इन्हें मिलाने से आउटपुट बिगड़ जाता है।

NSFW LoRA कहाँ मिलेंगे:

यहाँ भी मुख्य स्रोत Civitai है। मॉडल प्रकार से फ़िल्टर करें, NSFW फ़िल्टर को एक्सप्लिसिट कंटेंट दिखाने पर सेट करें, और Most Downloaded या Highest Rated से सॉर्ट करें। लोकप्रिय श्रेणियों में शामिल हैं:

• कपड़े हटाना या बदलना
• शरीर के प्रकार पर ज़ोर (Curvy, Petite, Athletic)
• कलात्मक स्टाइल (Glamour Photography, बूडवार (boudoir) फ़ोटोग्राफ़ी, Fine Art)
• ख़ास नस्ल या चेहरे की विशेषताएँ

PicassoIA पर ComfyUI वर्कफ़्लो चलाएँ

हर किसी के पास हार्डवेयर नहीं होता, और सबको लोकल इंस्टॉलेशन संभालना पसंद नहीं होता। PicassoIA का Any ComfyUI Workflow मॉडल ComfyUI पाइपलाइन को पूरी तरह क्लाउड में चलाकर यह समस्या हल करता है।

PicassoIA पर Any ComfyUI Workflow का इस्तेमाल

PicassoIA पर Any ComfyUI Workflow मॉडल ComfyUI वर्कफ़्लो JSON फ़ाइलें सीधे स्वीकार करता है और उन्हें शक्तिशाली क्लाउड GPU पर चलाता है। इसे इस्तेमाल करने का तरीका यह है:

चरण 1: अपना वर्कफ़्लो लोकली बनाएँ (वैकल्पिक) या तैयार वर्कफ़्लो इस्तेमाल करें

आप ComfyUI में वर्कफ़्लो बना सकते हैं और मेन्यू से Save (API Format) के ज़रिए एक्सपोर्ट कर सकते हैं। इससे एक JSON फ़ाइल बनती है, जो हर नोड और कनेक्शन का वर्णन करती है।

चरण 2: PicassoIA पर जाएँ

PicassoIA पर Any ComfyUI Workflow पेज पर जाएँ।

चरण 3: अपनी वर्कफ़्लो JSON अपलोड करें

अपनी वर्कफ़्लो JSON पेस्ट करें या फ़ाइल अपलोड करें। प्लेटफ़ॉर्म आपका नोड कॉन्फ़िगरेशन पढ़ता है, जिसमें वे मॉडल, सैम्पलर, LoRA और पैरामीटर शामिल हैं जो आपने तय किए थे।

चरण 4: अपने इनपुट सेट करें

पूरी वर्कफ़्लो संरचना बदले बिना इस ख़ास जनरेशन के लिए टेक्स्ट प्रॉम्प्ट और कोई भी पैरामीटर बदलें।

चरण 5: जनरेट करें

Generate दबाएँ और PicassoIA का क्लाउड इंफ़्रास्ट्रक्चर पूरी ComfyUI पाइपलाइन चलाता है। आपको वही नतीजा मिलता है जो आप लोकली पाते, और न हाई-एंड GPU चाहिए न लोकल इंस्टॉलेशन।

💡 ControlNet, कई LoRA, या हाई-रिज़ॉल्यूशन अपस्केलिंग पास वाले जटिल वर्कफ़्लो के लिए यह ख़ास तौर पर शक्तिशाली है, जो आम हार्डवेयर पर धीमे होते।

ComfyUI वर्कफ़्लो मॉडल के अलावा PicassoIA टेक्स्ट-आधारित इमेज एडिटिंग के लिए Flux Dev, Flux 2 Pro, Stable Diffusion 3.5 Large और Flux Kontext Pro जैसे मॉडल सीधे भी देता है, बिना किसी लोकल सेटअप के।

3 आम एरर और तुरंत फ़िक्स

अनुभवी यूज़र्स को भी ये समस्याएँ अक्सर आती हैं।

एरर 1: "CUDA out of memory"

कारण: रिज़ॉल्यूशन या मॉडल के आकार के लिए आपकी VRAM कम है।

फ़िक्स:

• इमेज रिज़ॉल्यूशन 768x768 या उससे कम करें
• ComfyUI शुरू करते समय --lowvram या --medvram फ़्लैग जोड़ें
• छोटा मॉडल इस्तेमाल करें (SDXL की जगह SD 1.5)
• जनरेट करने से पहले GPU पर भारी दूसरे ऐप्स बंद करें

एरर 2: ड्रॉपडाउन में मॉडल न दिखना

कारण: फ़ाइल गलत फ़ोल्डर में है या करप्ट है।

फ़िक्स:

• पक्का करें कि फ़ाइल ComfyUI/models/checkpoints/ में है (किसी सब-फ़ोल्डर में नहीं)
• फ़ाइल का आकार जाँचें (एक वैध SDXL .safetensors 6-7GB का होता है, SD 1.5 2-4GB का)
• नई मॉडल फ़ाइलें जोड़ने के बाद ब्राउज़र रीफ़्रेश करने के लिए F5 दबाएँ
• अगर हैश दिया गया हो, तो उससे चेक करके डाउनलोड एरर न होने की पुष्टि करें

एरर 3: NSFW आउटपुट में बिगड़ी एनाटॉमी

कारण: स्टेप्स कम होना, गलत CFG, या LoRA का मॉडल से मेल न खाना।

फ़िक्स:

• स्टेप्स बढ़ाकर 30-40 करें
• CFG घटाकर 6-7 करें
• एनाटॉमी-विशिष्ट नेगेटिव जोड़ें (ऊपर नेगेटिव प्रॉम्प्ट वाला सेक्शन देखें)
• पक्का करें कि आपका LoRA बेस मॉडल आर्किटेक्चर से मेल खाता है
• कोई और सैम्पलर आज़माएँ: euler_a कभी-कभी एनाटॉमी को dpmpp_2m से बेहतर संभालता है

NSFW नतीजों के लिए प्रॉम्प्ट लिखना

एक औसत और एक बेहतरीन अनसेंसर्ड इमेज के बीच का फ़र्क लगभग हमेशा प्रॉम्प्ट लिखने के तरीके पर आता है। कुछ सिद्धांत:

साफ़-साफ़ बताएँ, धुंधला नहीं। "Beautiful woman" सामान्य नतीजे देता है। "Professional glamour photography of a woman with long auburn hair, warm studio lighting, chic off-shoulder top, 85mm portrait lens" ऐसा कुछ देता है जो आप सच में इस्तेमाल कर सकते हैं।

रोशनी के शब्द मायने रखते हैं। इन्हें शामिल करें: cinematic lighting, soft diffused light, golden hour backlighting, studio softbox। ये संकेत मॉडल को फ़ोटोग्राफ़िक आउटपुट की ओर धकेलते हैं।

फ़ोटोग्राफ़ी की अवधारणाओं का उल्लेख करें। shallow depth of field, 85mm f/1.4, Kodak Portra 400, film grain फ़ोटोग्राफ़ी डेटासेट पर ट्रेन किए गए डिफ़्यूज़न मॉडल को फ़ोटोरियलिज़्म का संकेत देते हैं।

कलात्मक NSFW के लिए, tasteful nude, artistic photography, boudoir lighting, implied nudity, fine art figure study जैसे वाक्यांश आम तौर पर सौंदर्य पर ज़ोर देने वाले, सौंदर्यात्मक रूप से मज़बूत नतीजे देते हैं, न कि एक्सप्लिसिटनेस पर।

💡 सबसे असरदार NSFW प्रॉम्प्ट केवल सब्जेक्ट नहीं, बल्कि फ़ोटोग्राफ़ी और आर्ट डायरेक्शन का वर्णन करते हैं। रिक्वेस्ट फ़ॉर्म की तरह नहीं, फ़ोटोग्राफ़र की तरह सोचें।

PicassoIA पर खुद आज़माएँ

अभी अनसेंसर्ड AI इमेज बनाना शुरू करने के लिए आपको लोकल GPU सेटअप या 2 घंटे की इंस्टॉलेशन प्रक्रिया नहीं चाहिए। PicassoIA आपको Any ComfyUI Workflow का सीधा ब्राउज़र एक्सेस देता है, साथ ही 90 से ज़्यादा टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल की पूरी लाइब्रेरी, जिसमें Realistic Vision v5.1, DreamShaper XL Turbo, Flux Dev और Proteus v0.2 शामिल हैं।

चाहे आप क्लाउड में कस्टम ComfyUI वर्कफ़्लो JSON चलाना चाहें, SDXL चेकपॉइंट के साथ प्रयोग करना चाहें, या सटीक स्टाइलिस्टिक नियंत्रण के लिए LoRA स्टैक करना चाहें, प्लेटफ़ॉर्म इंफ़्रास्ट्रक्चर संभालता है, ताकि आप पूरी तरह रचनात्मक काम पर ध्यान दे सकें।

ऐसे मॉडल से शुरू करें जिसके बारे में आप पहले से जानते हैं कि वह आपकी स्टाइल के लिए काम करता है। अपने सबसे अच्छे प्रॉम्प्ट लाएँ। इस लेख की वैल्यू से KSampler सेटिंग्स एडजस्ट करें। और अगर नतीजा सही न लगे, तो चेकपॉइंट बदल दें या LoRA जोड़ दें, क्योंकि PicassoIA पर यह बदलाव पूरी दोबारा डाउनलोड के बजाय सेकंडों में हो जाता है।

जो इमेज आप बनाना चाहते रहे हैं, वे पहुँच में हैं। अब बस PicassoIA खोलना है और जनरेट करना शुरू करना है।