Runway, Kling veya benzeri platformlar üzerinden video ya da görüntü üretmek bana hiçbir zaman çok cazip gelmedi. Kullandığım modeller, workflow ve üretim süreci üzerinde tamamen özgür olmak istediğim için tüm AI içerik üretimi ve geliştirmelerimi lokal sistemler üzerinde yapmayı tercih ediyorum. ComfyUI’da da multi-frame sequence oluşturmak ise genelde uzun KSampler zincirleri kurmak, her frame’i tek tek birbirine bağlamak, workflow’u tekrar tekrar queue’lamak ve bütün süreç boyunca consistency drift ile uğraşmak demek. Ben de bu süreci daha basit hale getirmek için iki custom node geliştirdim. Story Frame Generator Hikâyeni doğrudan Ollama Generator içerisine plain text olarak yazıyorsun. İster detaylı bir hikâye ver, ister birkaç cümlelik kısa bir açıklama. Node bunu otomatik olarak frame JSON’a dönüştürüyor ve tüm sequence sürecini kendi içerisinde yönetiyor. İlk frame text-to-image, sonraki tüm frameler ise bir önceki çıktıyı referans alarak image-to-image olarak üretiliyor. Kaç frame istediğin önemli değil. Tüm sequence otomatik olarak node içerisinde işleniyor. Feedback loop yok. Manual re-queue yok. Workflow’u tekrar tekrar çalıştırmak yok. Ayrıca tüm framelerde resolution sabit tutuluyor. Böylece sequence boyunca oluşabilecek resolution ve composition drift problemleri mümkün olduğunca engelleniyor. Simple Image Generator T2I ve reference-based I2I pipeline’ını tek bir node içerisinde topluyor. Checkpoint Loader, CLIP Encoder, Latent Node, Sampler Chain, VAE Decoder... Bunların hiçbirini tek tek bağlamana gerek yok. Node’u ekle, promptunu gir ve çıktını al. Reference image bağlarsan image editing / reference-based I2I olarak çalışıyor. Reference image bırakmazsan standart T2I generation yapıyor. Üstelik bütün süreç lokal çalışıyor. External API yok. Token maliyeti yok. Bulut bağımlılığı yok. Prompt generation için Ollama kullanabilirsin. İstersen frame JSON’unu kendin hazırlayıp doğrudan pipeline’a da verebilirsin. Kontrol tamamen sende. 🔗 GitHub: https://github.com/zfrsgtcu/ComfyUI-ZFRNodes