AI-kuvat ja -videot paikallisesti ComfyUI:ssa: mihin näytönohjaimesi pystyy ja kuinka lähelle Nano Bananaa pääset
Et tarvitse RTX 5090 -näytönohjainta paikallisten AI-kuvien tekemiseen. Tässä on rehellinen opas VRAM-muistiin, ComfyUI:hin ja avoimiin kuva- ja videomalleihin sekä siihen, missä Google on yhä parempi.
Emma Bergqvist
15 augusti 2026
Et tarvitse RTX 5090 -näytönohjainta AI-kuvien luomiseen kotona. Näytönohjain kuitenkin ratkaisee, tuntuuko käyttö luovalta työkalulta vai sohvan tunkemiselta postiluukusta.
Ratkaiseva raja kulkee VRAM-muistin eli näytönohjaimen oman työmuistin kohdalla. Jo 8 GB:lla voi tehdä yllättävän paljon. 16 GB tekee huomattavasti useammista moderneista malleista käytännöllisiä. 24 GB:n kohdalla suurten kuvamallien käyttö alkaa tuntua sujuvalta, mutta paikallinen video saa edelleen kalliin näytönohjaimenkin puuskuttamaan.
Entä Nano Banana? Google on ehtinyt tehdä nimestä kokonaisen malliperheen. Paikalliset mallit voivat pärjätä hyvin rajatuissa kuvatehtävissä ja antavat työnkulkuun enemmän hallintaa. Google puolestaan tarjoaa valmiin, keskustelemalla ohjattavan kuvaeditorin, jonka ominaisuudet eivät tule automaattisesti paikallisen mallin mukana.
Tämä opas on päivitetty elokuussa 2026.
Ensin tärkein: ComfyUI on verstas, ei itse malli
ComfyUI on solmupohjainen käyttöliittymä generatiiviselle tekoälylle. Rakennat työnkulun yhdistämällä mallin, kehotteen, näytteenoton, kuvakoon, viitekuvien, ylösskaalauksen ja tallennuksen solmuja.
Se kuulostaa monimutkaisemmalta kuin tekstikenttä ja yksi iso painike. Sitä se myös on, ainakin ensimmäisenä iltana. Vastineeksi voit nähdä, tallentaa ja muuttaa prosessin jokaista vaihetta. Saman työnkulun voi ajaa uudelleen uudella aiheella, toisella mallilla tai sadalla muunnelmalla ilman, että aloitat alusta.
Siksi ComfyUI on suosittu niiden keskuudessa, jotka haluavat muutakin kuin yhden nopean kuvan:
työnkulkuja voi tallentaa ja jakaa
malleihin voi yhdistää LoRA-lisäosia eli pieniä mallipaketteja tiettyä tyyliä tai aihetta varten sekä ControlNet-ohjauksen esimerkiksi asennoille, reunoille tai syvyydelle
viitekuvia ja maskeja voi hallita yksityiskohtaisesti
kuvasarjoja voi laittaa jonoon ja automatisoida
aineiston voi käsitellä paikallisesti mallien lataamisen jälkeen
ComfyUI:n nykyiset järjestelmävaatimukset listaavat tuen Windowsille, Linuxille ja macOS:lle sekä NVIDIA-, AMD- ja Intel-näytönohjaimille ja Apple Siliconille. Kaikki yhdistelmät eivät silti ole yhtä helppoja. Windowsin Portable-versio tukee NVIDIAa tai CPU-tilaa, kun taas AMD ja Intel käyttävät muita asennustapoja.
VRAM vartioi ovea
AI-työnkulku käyttää samanaikaisesti useita osia: mallipainoja, kehotteen tulkitsevaa tekstienkooderia, kuvia mallin sisäiseen muotoon ja takaisin koodaavaa VAE:ta sekä generoinnin väliaikaisia tietoja. Kaikki asettuisi mieluiten VRAM-muistiin, koska näytönohjain pääsee omaan muistiinsa huomattavasti nopeammin kuin tietokoneen tavalliseen RAM-muistiin.
Kun kaikki ei mahdu, ComfyUI voi siirtää osia keskusmuistiin. Tätä kutsutaan offloadingiksi. Työnkulku voi silloin toimia, mutta jokainen siirto maksaa aikaa. Jos RAM-muistia on liian vähän tai tallennustila on hidas, odotus pitenee entisestään.
Siksi kaksi käyttäjää voi saada samalla 16 GB:n VRAM-määrällä täysin erilaisia tuloksia. Malliversio, tarkkuus, resoluutio, kuvien määrä, tekstienkooderi ja työnkulku merkitsevät vähintään yhtä paljon kuin laatikon kyljessä oleva luku.
Mitä FP16, FP8 ja FP4 tarkoittavat?
Mallit tallentavat lukunsa eri tarkkuuksilla. Pienempi tarkkuus vähentää tiedostokokoa ja muistintarvetta, mutta voi vaikuttaa laatuun, yhteensopivuuteen tai nopeuteen laitteistosta riippuen.
BF16 ja FP16: raskaita mutta tavallisia suuren tarkkuuden muotoja
FP8: FP8-mallipainot vievät suunnilleen puolet siitä tilasta, jonka 16-bittiset painot vievät, ennen muiden osien huomioimista
FP4: vielä pienempi, mutta tuki ja laadun heikkeneminen vaihtelevat enemmän
GGUF: kvantisoitujen mallipainojen muoto, jota käytetään usein käyttäjien tekemissä työnkuluissa
Kvantisointi ei ole ilmaista taikuutta. 8 GB:lla käynnistyvä malli ei automaattisesti toimi nopeasti, eikä käyttäjän tekemä muunnos automaattisesti vastaa alkuperäistä. Ajattele sitä keinona avata ovi, ei takeena samasta käyttökokemuksesta.
Mihin 8, 12, 16, 24 ja 32 GB käytännössä riittävät?
Seuraavat ovat käytännöllisiä lähtökohtia, eivät yhteensopivuuslupauksia. Tarkka tarve riippuu malliversiosta, tarkkuudesta, resoluutiosta, eräkoosta, ruutujen määrästä, tekstienkooderista, VAE:sta ja offloadingista. Myös ComfyUI kehittyy nopeasti, joten uusi kvantisointi tai älykkäämpi työnkulku voi siirtää rajaa.
8 GB: pääset alkuun, mutta valitse malli ennen resoluutiota
Vanhemmat ja pienemmät kuvamallit ovat edelleen käyttökelpoisia 8 GB:n VRAM-muistilla. SDXL:ää voi ajaa muistille sovitetuissa työnkuluissa, ja kvantisoidut modernit mallit voivat toimia, jos hyväksyt offloadingin ja pidemmän odotuksen.
Videokaan ei enää ole täysin mahdoton. ComfyUI:n virallisessa Wan 2.2 TI2V 5B -työnkulussa todetaan, että 5B-version pitäisi mahtua hyvin 8 GB:n VRAM-muistiin ComfyUI:n sisäänrakennetulla offloadingilla. Se on tärkeä merkkipaalu, mutta raskas paikallinen video ei silti muuttunut yhdessä yössä nopeaksi perustason näytönohjaimella.
Hyvä strategia 8 GB:lle:
aloita mallin virallisesta mallipohjasta ja pienennä resoluutiota, jos muisti loppuu
generoi yksi kuva kerrallaan
valitse virallinen FP8-työnkulku tai muu muistia säästävä vaihtoehto
sulje pelit ja muut näytönohjainta kuormittavat ohjelmat ennen ajoa
varaa offloadingia varten reilusti tavallista RAM-muistia
10–12 GB: hyvä kuvakone, jolla on selvät rajat
Tässä SDXL muuttuu mukavammaksi käyttää, ja useammista kvantisoiduista työnkuluista tulee järkeviä. RTX 5070:ssä on NVIDIAn mukaan 12 GB muistia, ja Intelin teknisten tietojen mukaan myös Arc B580:ssä on 12 GB.
Tämä on järkevä taso, jos luot pääasiassa kuvia ja hyväksyt suurimpien mallien offloadingin. Videossa lyhyet klipit pienemmillä malleilla ovat mahdollisia, mutta LTX-2.5 ja suuret Wan-versiot ovat edelleen raskaita 12 GB:lla.
16 GB: monelle paras tasapaino
16 GB antaa enemmän tilaa suurille kuville, ControlNetille, useille viitteille ja moderneille kvantisoiduille malleille. RTX 5070 Ti:ssä ja RTX 5080:ssa on 16 GB, samoin Radeon RX 9070:ssä ja RX 9070 XT:ssä valmistajien teknisten tietojen mukaan.
Z-Image-Turbo on konkreettinen esimerkki. Mallikortti kuvailee sitä 6 miljardin parametrin kuvamalliksi, joka on tislattu kahdeksaa malliarviointia varten (8 NFE:tä) ja jota voi ajaa 16 GB:n VRAM-muistilla. Se on julkaistu Apache 2.0 -lisenssillä, joten se on kiinnostava ensivalinta paikalliseen kuvagenerointiin, kun sekä laatu että tavallinen kuluttajalaitteisto merkitsevät.
16 GB ei silti ole vapaalippu kaikkeen. FLUX.2 Klein 4B on olennainen esimerkki: Black Forest Labs ilmoittaa VRAM-tarpeeksi noin 13 GB ja on julkaissut 4B-version Apache 2.0 -lisenssillä. Qwen-Image ja FLUX.2 Dev ovat huomattavasti suurempia. Niitä voi ajaa kvantisoinnilla ja offloadingilla, mutta työnkulusta tulee raskaampi ja hitaampi kuin yksinkertainen VRAM-taulukko antaa ymmärtää.
24 GB: suurista kuvamalleista tulee realistinen vaihtoehto
24 GB:lla raskaita kuvamalleja ja useita osia voi käyttää samanaikaisesti huomattavasti mukavammin. Se on yksi tärkeä syy siihen, miksi käytetyt RTX 3090 -kortit kiinnostavat edelleen paikallisessa tekoälyssä, vaikka ne eivät ole uusia.
ComfyUI:n virallisessa vertailutestissä käytettiin alkuperäistä Qwen-Image-mallia FP8-muodossa, ei Qwen-Image-2512:ta, ja RTX 4090D -näytönohjainta, jossa oli 24 GB muistia. Työnkulku vei noin 86 prosenttia kortin VRAM-muistista. Ensimmäinen kuva valmistui noin 94 sekunnissa ja seuraava noin 71 sekunnissa juuri siinä testiympäristössä. Ne ovat hyödyllisiä vertailuarvoja, eivät yleispäteviä mittaustuloksia. Oma resoluutiosi, ajurisi ja työnkulkusi voivat tuottaa aivan toisenlaiset ajat.
Qwen-Image-2512 on erityisen kiinnostava realismin, yksityiskohtien ja kuvan tekstin kannalta. Kehittäjän mallikortin mukaan ihmisten ja luonnon yksityiskohtien esittämistä sekä typografiaa on parannettu ensimmäiseen Qwen-Image-versioon verrattuna. Malli käyttää Apache 2.0 -lisenssiä, mutta itse mallipaketti ja tekstienkooderi ovat suuria.
32 GB ja enemmän: vähemmän offloadingia, ei rajattomasti tehoa
RTX 5090:ssä on 32 GB VRAM-muistia. Se merkitsee valtavaa eroa suurissa kuvatyönkuluissa ja vähentää tarvetta siirtää tietoa RAM-muistiin. Raskaimmat alkuperäiset mallipainot voivat silti tehdä jopa 32 GB:sta ahtaan.
FLUX.2 Devissä on 32 miljardia parametria, ja ComfyUI:n virallinen opas käyttää kvantisoituja painoja. Black Forest Labsin nykyinen pikaopas ilmoittaa Klein 9B:lle noin 24 GB ja Klein 4B:lle 13 GB, mutta muistintarve vaihtelee paketoinnin ja työnkulun mukaan. Asia on yksinkertainen: huippukortti vähentää kompromisseja, mutta ei kumoa muistimatematiikkaa.
Paikallisessa videossa 32 GB voi tehdä useammista työnkuluista realistisia, mutta ei ongelmattomia. Nykyinen LTX-2.5-perhe näyttää miksi: Lightricksin vakiopaketti vie noin 66 GiB, kun mukaan lasketaan transformer-malli, tekstienkooderi, video-VAE, audio-VAE ja ylösskaalain. Kvantisointia ja offloadingia voidaan siis tarvita myös 24 tai 32 GB:n korteilla.
Mistä kuvamallista kannattaa aloittaa?
Mikään malli ei voita kaikessa. Valitse sen työn mukaan, jonka oikeasti haluat tehdä.
Z-Image-Turbo: nopea tie 16 GB:lla
Z-Image-Turbo on hyvä lähtökohta fotorealistisiin aiheisiin, englannin- ja kiinankieliseen tekstiin sekä nopeaan iterointiin. Se on tislattu kahdeksaa malliarviointia varten, mutta kehittäjän koodiesimerkissä käytetään yhdeksää päättelyaskelta. Mallikortin mukaan se mahtuu mukavasti kuluttajanäytönohjaimelle, jossa on 16 GB muistia.
Varjopuolena on, että Turbo on tislattu. Se painottaa nopeutta, ja sen vaihtelu on rajallisempaa kuin täydessä Z-Image-mallissa. Jos haluat hienosäätää mallia tai saada enemmän luovaa hallintaa, perusmalli voi olla kiinnostavampi.
Qwen-Image-2512: vahva tekstissä ja yksityiskohdissa
Qwen-Image on raskas mutta houkutteleva, kun kuvan teksti, monimutkainen sommittelu tai realistiset yksityiskohdat ovat keskiössä. Apache 2.0 -lisenssin ehtoja on myös helpompi arvioida kaupallisia hankkeita varten kuin sellaisten mallien lisenssejä, joissa on omia rajoituksia.
Pienemmillä korteilla kannattaa varautua kvantisointiin ja offloadingiin. 24 GB:lle on olemassa ComfyUI:n virallinen vertailuarvo, mutta se ei takaa, että jokainen Qwen-työnkulku mahtuu muistiin.
FLUX: lue nimi loppuun ja tarkista lisenssi
FLUX on malliperhe, ei yksi malli. FLUX.1 Schnell ja FLUX.2 Klein 4B käyttävät Apache 2.0 -lisenssiä. Malleja FLUX.1 Dev, Krea Dev, Kontext Dev, FLUX.2 Dev ja Klein 9B saa vakiolisensseillä ajaa vain ei-kaupallisesti ja tuotantokäytön ulkopuolella. Kaupallinen käyttö omalla laitteistolla vaatii erillisen lisenssin Black Forest Labsilta. Luotuja tuloksia saa samalla käyttää kaupallisesti lisenssien muiden ehtojen mukaisesti.
Tämä on täydellinen esimerkki siitä, miksi avoimet mallipainot, joista käytetään usein termiä open weights, eivät aina tarkoita, että saat tehdä mitä tahansa. Lue täsmällisen malliversion mallikortti ennen kuin rakennat sen ympärille asiakasprojektin.
SDXL: edelleen ajankohtainen
SDXL ei ole uusin, mutta sen ekosysteemi on kypsä. Saatavilla on valtavasti LoRA-lisäosia, ControlNet-versioita ja dokumentoituja työnkulkuja. Jos haluat opetella ComfyUI:ta 8–12 GB:n kortilla, muistille sovitettu SDXL-työnkulku voi opettaa enemmän kuin vuoden suurimmasta mallista aloittaminen ja muistivirheiden selvittäminen koko illan ajan.
Paikallinen video vuonna 2026: mahdollista 8 GB:lla, sujuvaa harvalla kortilla
Kuvien ja videoiden generointia ei pidä niputtaa yhteen. Yksi kuva on yksi ruutu. Videoklipin pitää säilyttää aihe, liike, kamera ja yksityiskohdat yhtenäisinä monen ruudun ajan. Se vaatii muistia, aikaa ja tallennustilaa.
Wan 2.2 on järkevä lähtökohta
Wan 2.2:sta on useita erikokoisia versioita. Pienempi TI2V-5B voi generoida videota sekä tekstistä että kuvasta, ja ComfyUI:n mukaan sen pitäisi mahtua hyvin 8 GB:n VRAM-muistiin offloadingin avulla. Suuremmat 14B-versiot on rakennettu raskaampaan tekstillä tai kuvalla ohjattuun videoon, ja ne vaativat enemmän kärsivällisyyttä ja muistia.
ComfyUI:n oppaan mukaan Wan 2.2 -mallit käyttävät Apache 2.0 -lisenssiä. Se on poikkeuksellisen helppo ymmärtää verrattuna monien muiden videogeneraattorien erityislisensseihin.
LTX-2.5 voi luoda äänen ja videon yhdessä
LTX-2:sta on useita sukupolvia. ComfyUI:n LTX-2.0-työnkulku käyttää vanhempaa 19B-mallia ja voi generoida synkronoitua videota ja ääntä. Nykyinen LTX-2.5-perhe on 22B. ComfyUI:ssa on sisäänrakennetut työnkulut videon generoimiseen tekstistä tai kuvasta sekä ensimmäisellä ja viimeisellä ruudulla ohjaamiseen.
Se on vaikuttavaa, mutta tiedostokoot paljastavat laitteistovaatimukset. LTX-2.5:n vakiopaketti on noin 66 GiB ja huomattavasti raskaampi kuin vanhempi 19B-versio. Offloading RAM-muistiin tai levylle ja FP8-kvantisointi voivat auttaa, mutta ne eivät poista kaikkea odottelua kuin taikaiskusta.
LTX-2.x Community License muuttui 11. elokuuta 2026. Se sisältää liikevaihtorajan, jonka ylittävät suuret kaupalliset organisaatiot tarvitsevat maksullisen lisenssin. Siksi täsmällisen malliversion ehdot kannattaa tarkistaa ennen mallin käyttöä yrityksessä.
Vertaa videota Gemini Omni Flashiin ja Veoon, älä Nano Bananaan
Nano Banana on Googlen kuvamalliperhe. Googlen nykyinen vakiomalli lyhyille videoille on Gemini Omni Flash Preview. Malli luo 3–10 sekunnin videoita 720p-tarkkuudella ja äänellä, ja niitä voi muokata edelleen usealla keskustelukierroksella.
Veo 3.1 Preview on edelleen ajankohtainen, kun tarvitset suurempaa resoluutiota tai erityisiä elokuvallisia säätöjä. Gemini API:n dokumentaatio mainitsee sisäänrakennetun äänen, viitekuvat sekä ohjauksen ensimmäisellä ja viimeisellä ruudulla. 4K on saatavilla Veo 3.1:ssä ja 3.1 Fastissa 8 sekunnin videoille, kun taas Liten enimmäistarkkuus on 1080p.
Paikalliset Wan- ja LTX-työnkulut antavat sinun tallentaa aineiston itse ja hallita prosessia tarkasti. Googlen mallit tarjoavat valmiin, tehokkaan järjestelmän ilman, että oman näytönohjaimesi täytyy tehdä työ. Ne ovat kaksi erilaista kompromissia, eivät sama tuote eri logolla.
Kuinka lähelle Nano Banana 2:ta paikalliset mallit pääsevät?
Google käyttää nyt Nano Banana -nimeä neljän kuvamallin kattoterminä:
Nano Banana 2 Lite: nopein ja halvin versio
Nano Banana 2: yleismalli, jossa on 4K, useita viitekuvia ja tekstiä
Nano Banana Pro: premium-versio monimutkaiseen sommitteluun, brändinhallintaan ja edistyneeseen muokkaukseen
Nano Banana: vanhempi Gemini 2.5 Flash Image -malli
Googlen mukaan kaikki generoidut kuvat saavat näkymättömän SynthID-vesileiman. Nano Banana 2 ja Pro yhdistävät kuvageneroinnin myös Geminin kielenymmärrykseen ja voivat hakea ajankohtaista tietoa Google Hausta taustaksi. Pelkkä paikallinen kuvamalli ei pysty siihen itsestään.
Missä paikalliset mallit pääsevät lähelle
Z-Image-Turbo, Qwen-Image-2512 ja nimetyt FLUX-versiot voivat pärjätä yksittäisissä tekstistä kuvaksi -tehtävissä. Mallien kehittäjien omat testit osoittavat, että useat niistä pärjäävät hyvin suljettuihin palveluihin verrattuna tietyissä testijoukoissa.
Suhtaudu silti ranking-listoihin varauksella. Erilaiset testijoukot, ihmisarvioijat, kehotteet ja malliversiot muuttavat sanan ”paras” nopeasti markkinointipuheeksi. Ei ole olemassa ajankohtaista, riippumatonta ja täysin vertailukelpoista mittausta, joka osoittaisi paikallisen mallin vastaavan yleisesti koko Nano Banana 2 -perhettä.
Missä Googlella on edelleen selvä etumatka
Nano Banana on enemmän kuin kuvageneraattori. Voit keskustella sen kanssa, syöttää useita viitekuvia, pyytää mallia yrittämään henkilön tai tuotteen säilyttämistä ja muuttaa sitten kuvan osia useassa vaiheessa. Google yhdistää kuvamallit laajaan tietopohjaan ja voi hakea ajankohtaista tietoa Google Hausta Nano Banana 2:ssa ja Prossa.
Paikallisesti voit rakentaa vastaavia osia Qwen-Image-Edit-2511:n, ControlNetin, IP-Adapterin, maskien, LoRA:n ja omien solmujen avulla. Lopputulosta voi hallita tarkemmin, mutta työkalut täytyy valita ja yhdistää itse. Google myy valmiin työnjohtajan. ComfyUI antaa koko työkaluseinän ja jättää käyttöohjeet sinun luettaviksesi.
Missä paikallinen ratkaisu todella voittaa
Paikallisella generoinnilla on kolme etua, joita pilvipalvelun on vaikea kopioida:
Hallinta: voit tallentaa satunnaissiemenen, näytteenottomenetelmän, malliversion ja koko työnkulun ajon toistamiseksi niin tarkasti kuin sama ohjelmisto- ja laitteistoympäristö sallii.
Yksityisyys: lataamisen jälkeen täysin paikallista työnkulkua voi ajaa lähettämättä käsittelemiäsi kuvia ulkoiseen kuvapalveluun.
Mukautettavuus: voit käyttää omia LoRA-lisäosia, ControlNetiä, sarja-ajoja ja malleja odottamatta, että palveluntarjoaja rakentaa ominaisuuden.
Yksityisyys vaatii silti tervettä järkeä. Mukautetut solmut eli custom nodes ovat kolmannen osapuolen koodia ja voivat käyttää verkkoyhteyksiä. Tarkista asentamasi osat aivan kuten muidenkin ohjelmien kohdalla.
NVIDIA, AMD vai Intel?
NVIDIA: helpoin useimmille työnkuluille
Arvioni mukaan NVIDIA on edelleen helpoin valinta, jos haluat minimoida asennustyön. ComfyUI:n Windowsin Portable-versio on tehty NVIDIA-korteille tai CPU-tilaan, kun taas AMD ja Intel käyttävät muita asennustapoja.
Se ei tarkoita, että jokainen NVIDIA-kortti olisi kaikkia vaihtoehtoja parempi. Paikallisessa tekoälyssä vanhempi 24 GB:n kortti voi olla uudempaa ja nopeampaa 8 tai 12 GB:n korttia hyödyllisempi, koska VRAM ratkaisee, kuinka suuri osa työnkulusta mahtuu näytönohjaimelle.
AMD: parempi virallinen tuki, mutta edelleen tapauskohtainen
ComfyUI sai Windowsissa virallisen tuen ROCm:lle eli AMD:n GPU-laskenta-alustalle versiossa 0.7.0. ComfyUI:n nykyiset järjestelmävaatimukset kuvailevat AMD RDNA 3:n, 3.5:n ja 4:n tukea Windowsissa ja Linuxissa kokeelliseksi. Linuxissa AMD:lle on tarjolla ROCm 7.2 sekä vakaana että päivittäin päivitettävänä testiversiona.
AMD:n nykyisen GPU-taulukon mukaan Radeon RX 9070:ssä ja 9070 XT:ssä on 16 GB ja RX 7900 XTX:ssä 24 GB muistia. Nämä ovat houkuttelevia muistimääriä. Tarkista silti ennen kuin ostat kortin pelkästään tekoälyä varten, että malli, solmut ja tarkkuus, joita aiot käyttää, toimivat ROCm:n kanssa.
Intel: mahdollinen, mutta älä valitse sokkona
ComfyUI tukee Intel Arcia PyTorchin Intel-grafiikalle tarkoitetun XPU-tuen kautta. Arc B580:ssä on 12 GB VRAM-muistia, mikä antaa tilaa pienemmille ja offloadingia käyttäville työnkuluille. Tarkista silti jokaisen mallin ja mukautetun solmun tuki erikseen.
Jos omistat jo Arc-kortin, sitä kannattaa kokeilla. Jos ostat kortin vain ComfyUI:ta varten, tarkista ensin asennus ja suunniteltuihin työnkulkuihin kuuluvat mukautetut solmut.
Näin pääset alkuun juuttumatta asennussuohon
Tarkista VRAM ja RAM. Windowsissa näet GPU-muistin Tehtävienhallinnasta. Varmista myös, että tavallista RAM-muistia on reilusti, jos offloading on merkittävä osa suunnitelmaa.
Valitse oikea asennustapa. ComfyUI Desktop on helpoin tuetulla laitteistolla. Portable sopii NVIDIA-korteille Windowsissa. Manuaalinen asennus kattaa useimmat alustat.
Päivitä ComfyUI. Uudet viralliset työnkulut voivat puuttua ComfyUI Desktopista, kunnes ne sisältyvät vakaaseen versioon.
Aloita mallipohjasta. Valitse työnkulkukirjastosta virallinen mallipohja satunnaisen, kaksikymmentä mukautettua solmua sisältävän paketin sijaan.
Muuta yhtä asiaa kerrallaan. Aja ensin vakiotyönkulku. Nosta sen jälkeen resoluutiota, eräkokoa tai ruutujen määrää, älä kaikkea samalla kertaa.
Lue mallin lisenssi. ComfyUI:n lisenssi ei kerro, mitä saat tehdä kullakin mallilla tai malliversiolla.
Jos saat virheen CUDA out of memory tai vastaavan, ensimmäinen ratkaisu ei ole uuden kortin ostaminen. Pienennä resoluutiota tai ruutujen määrää, valitse pienempi tai kvantisoitu malli ja tarkista, että ComfyUI todella käyttää offloadingia.
Rehellinen ostosuositus
Älä osta näytönohjainta demossa näkemäsi mallinimen perusteella. Aloita omasta työnkulustasi.
Enimmäkseen kuvia tekevä utelias aloittelija: 8–12 GB riittää aloittamiseen pienemmillä tai offloadingia käyttävillä työnkuluilla.
Modernit kuvat, muokkaus ja vähemmän kompromisseja: 16 GB on vahva käytännön taso.
Raskaat kuvamallit ja paikallinen tekoäly keskeisenä kiinnostuksenkohteena: 24 GB on edelleen erittäin houkutteleva.
Raskaat paikalliset videomallit: 32 GB auttaa, mutta varaudu silti suuriin tiedostoihin, pitkään odotukseen ja erityislisensseihin.
Nano Banana 2 vaatii vähemmän valmistelua, kun haluat kirjoittaa mallille ohjeen ja jatkaa muokkaamista heti. ComfyUI antaa sen sijaan prosessin hallinnan ja tallennetut asetukset, ja voit päättää tarkasti, mitä työkaluja käytetään.
Monelle paras ratkaisu on oikeastaan molemmat. Käytä pilveä, kun sen multimodaalinen älykkyys säästää aikaa. Aja paikallisesti, kun hallinta, yksityisyys, kokeilut tai lukuisat iteraatiot ovat tärkeimpiä.
Kun vertailet käytettyjä näytönohjaimia TechFlipissä, älä katso vain pelisuorituskykyä. Paikallisessa tekoälyssä VRAM-muistin määrä voi olla tärkeämpi kuin se, kuuluuko kortti uusimpaan sukupolveen.
– Emma Bergqvist
Lähteet ja lisälukemista
Tämä artikkeli on käännetty ruotsinkielisestä alkuperäisestä tekoälyn avulla. Sisältö on sama, mutta yksittäisiä käännösvirheitä voi esiintyä.