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title: "Pruebas de preferencia creativa dentro de ComfyUI con Minds"
description: "Integra las preferencias de la audiencia en tu flujo de trabajo de ComfyUI. Compara imágenes generadas, videos con audio y conceptos en un solo nodo de Minds, inspecciona resultados reales y enruta los medios originales seleccionados."
canonical_url: "https://getminds.ai/blog/es/comfyui-audience-preference-testing"
last_updated: "2026-10-23T03:34:39.901Z"
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# Pruebas de preferencia creativa dentro de ComfyUI con Minds

Generar otra variación suele ser más fácil que decidir qué variación merece más trabajo. Un grafo de ComfyUI puede producir diferentes imágenes, ediciones, miniaturas o tratamientos de video, mientras que la decisión sobre la audiencia ocurre fuera del grafo. Exportas archivos, redactas un brief de investigación, recopilas un resultado y luego vuelves a buscar el original correspondiente.

Minds incorpora una pregunta de preferencia focalizada en ese flujo de trabajo. Un único nodo *Minds · Audience Preferences* acepta las alternativas, prepara un borrador de Study revisable, lo ejecuta tras su aprobación y muestra la respuesta en el grafo. Las imágenes o videos originales seleccionados pueden continuar directamente hacia el guardado o un procesamiento posterior.

![Una prueba real de preferencia de imagen en ComfyUI, desde dos imágenes de entrada pasando por el resultado integrado de Minds hasta el guardado nativo](/images/videos/integrations/comfyui/coca-cola-workflow-transparent.png)

La decisión creativa de este ejemplo enfrenta la energía de un partido de fútbol con una escena de Share a Coke centrada en las botellas. Cuatro Minds de control de calidad eligieron la segunda imagen, el anuncio B; uno eligió el A. El reparto de 80 %/20 % corresponde a esta prueba de integración de cinco Minds. La captura conserva los materiales de campaña y el original guardado para relacionar la preferencia con lo que se mostró, sin convertirla en una previsión de rendimiento publicitario. Fuentes de las campañas: [Coca-Cola football](https://www.coca-colacompany.com/media-center/coca-cola-invites-gen-z-to-live-fully-in-the-moment), [Share a Coke](https://www.coca-colacompany.com/media-center/iconic-share-a-coke-is-back-for-a-new-generation.html).

Sitúa el puntero sobre los resultados y desplázate con la rueda del ratón o con dos dedos en el panel táctil para llegar a las conclusiones y a los controles inferiores. El grafo permanece fijo. Esta captura más alta de la documentación muestra todo el resultado de una vez.

## Qué aporta Minds a un grafo creativo

[Minds](/guide/overview) es la plataforma integral para la investigación sintética comercial. Conecta el trabajo cualitativo y cuantitativo mediante Minds, Audiences y Studies reutilizables. PRISM es la base de razonamiento, inferencia y modelado de fuentes detrás de cada Mind, utilizando contexto de fuentes públicas e insumos de investigación autorizados donde esté habilitado para una investigación direccional y delimitada.

La plataforma más amplia admite investigaciones abiertas, cuestionarios y métodos cuantitativos, incluido MaxDiff. Esta integración de ComfyUI proporciona una prueba de preferencia categórica focalizada dentro de ese sistema conectado. Resulta útil cuando la decisión inmediata es cuál de las alternativas suministradas prefiere una población seleccionada para un propósito determinado. La [guía de características](/guide/features) explica los métodos de investigación más amplios cuando la pregunta requiere algo más que una elección a nivel de grafo.

El widget de resultados está integrado en el nodo, mientras que los campos habituales de ComfyUI recopilan la pregunta y las entradas. Puedes trabajar con la respuesta visualmente y utilizar salidas estructuradas para el enrutamiento. El nodo no requiere un nodo de planificación separado, un nodo de aprobación y un nodo de clasificación para la ruta cotidiana.

## Empieza con una decisión sobre la que realmente puedas actuar

Define la decisión antes de generar un lote grande. "¿Qué imagen es mejor?" deja el propósito poco claro. "¿Qué imagen preferirías como visual de apertura en esta página de producto?" proporciona un uso y un criterio de preferencia. Ninguna versión establece un aumento medido de conversión, pero la segunda te ofrece una decisión más clara para investigar.

Mantén las alternativas lo suficientemente comparables como para poder utilizar la respuesta. Si cada candidata cambia el producto, la afirmación, el estilo visual y la ubicación simultáneamente, la preferencia puede indicarte qué paquete completo se seleccionó sin aislar el motivo. Eso aún puede ser útil, pero es una tarea diferente a probar un titular revisado o un plano de apertura.

Elige un [Audience](/guide/audiences) adecuado, inspecciona su fundamentación y preparación, y conserva el contexto de visualización en toda la comparación. La [guía de Minds](/guide/minds) describe la base de los participantes. Una población con un nombre relevante no establece automáticamente la representatividad ni hace que un porcentaje creativo sea seguro de usar como pronóstico de mercado.

## Escenario 1: elegir una ejecución publicitaria para desarrollar

Conecta dos ejecuciones de imagen generadas a `images` e `images_b`, luego etiquétalas en `labels_json`. Describe el producto y la ubicación sin decirle al Audience qué imagen deseas que gane. Pregunta qué ejecución prefieren para ese uso declarado.

El resultado útil es una acción creativa siguiente: mantener una ejecución para un desarrollo posterior, investigar una preocupación recurrente en los hallazgos o conservar un par muy parejo para otra comparación. Lee las respuestas junto con la distribución. Una estética preferida y una explicación creíble del producto son preguntas creativas relacionadas, pero no son mediciones intercambiables.

Para una prueba de revisión más limpia, mantén estables la oferta subyacente y el contexto, y cambia el elemento creativo previsto. Si cambias varios elementos, describe el resultado como una preferencia por una ejecución en lugar de afirmar que aislaste el impacto de un solo elemento. El ejemplo de selección de anuncios del paquete proporciona la estructura del grafo; la [guía de configuración](/guide/integration-comfyui) explica cómo conectar tus medios reales y Audiences.

## Escenario 2: comparar miniaturas en su contexto de visualización

Una miniatura se ve junto a un título, a un tamaño determinado y en un feed o interfaz específicos. Incluye el contexto relevante en la pregunta y presenta las candidatas en un tamaño de renderizado útil. Si tu decisión depende de la legibilidad, el estímulo debe conservar el texto y la composición que el Audience debe juzgar.

Haz una pregunta delimitada, como qué miniatura preferirían para el video descrito. No rebautices la cuota de preferencia resultante como "tasa de clics". El nodo registra una respuesta categórica sintética; no ha mostrado las miniaturas a una población reclutada en un feed en vivo ni ha medido sus clics.

Puedes utilizar una dirección preferida para preparar la siguiente iteración. Si las respuestas destacan ambigüedad o una expectativa engañosa, revisa las candidatas e inicia una nueva prueba. Guarda la referencia del Study anterior para que el equipo pueda distinguir la primera comparación del material revisado.

## Escenario 3: comparar visuales de empaque

Utiliza alternativas de imagen para probar una dirección de empaque como se muestra. Indica la categoría del producto y la situación en la que debe considerarse el diseño. Mantén las etiquetas neutrales y asegúrate de que el texto visible sea el que pretendes probar.

Una imagen puede respaldar una pregunta sobre la ejecución visual presentada. No puede establecer el tacto físico de un material, la experiencia de abrir un paquete o el rendimiento de un objeto real. Si esos aspectos son importantes, añade la evidencia adecuada a tu proceso de investigación más amplio en lugar de tratar una preferencia de imagen como una prueba sensorial.

Para una iteración de empaque, conserva la creatividad original y la versión modificada. El grafo puede devolver la imagen original preferida mientras que el [Study](/guide/studies) guardado conserva el contexto de la investigación. Esto hace que sea más fácil explicar la decisión que una simple captura de pantalla de una barra ganadora sin etiquetar.

## Escenario 4: comparar videos terminados con audio

Las entradas nativas de VIDEO aceptan clips reales. El adaptador los codifica como MP4 para la carga y conserva los objetos VIDEO originales para la selección posterior. El audio presente en esos objetos se conserva. Esto hace que el flujo de trabajo sea adecuado para una pregunta que depende de la ejecución completa en lugar de una descripción escrita de una edición imaginada.

![La prueba de integración real con video nativo con resultados de preferencia integrados y un video original guardado](/images/videos/integrations/comfyui/video-preference-workflow.png)

Esta captura muestra dos elementos de prueba cortos de dos segundos con audio. Tres Minds de control de calidad seleccionaron el Video A y dos seleccionaron el Video B, produciendo un 60%/40%. La prueba incluyó la ejecución aprobada, el renderizado de resultados y el guardado nativo del video. Esto establece que esta ruta de video corto funcionó en el entorno ComfyUI probado, en lugar de demostrar compatibilidad con cualquier formato o duración de video largo.

Especifica si el Audience debe considerar el clip con sonido y a qué uso se refiere la preferencia. Una pregunta de introducción de producto difiere de una pregunta sobre un gancho de apertura. Si tu decisión final requiere tiempo de visualización observado o atención, recopila esa evidencia por separado. La [guía de video](/guide/comfyui-video-preference-testing) cubre en detalle los puertos, los límites, el orden de las candidatas y las consideraciones de audio.

## Escenario 5: comparar original y revisión

Conecta la creatividad original y la revisión propuesta. Nómbralas claramente, describe el mismo uso previsto para ambas y haz una pregunta de preferencia focalizada. Mantén un registro de lo que cambió para que un colega pueda entender la comparación más adelante.

Si revisaste varios elementos, la respuesta concierne a toda la revisión. Un mejor resultado no puede identificar por sí solo qué edición provocó el cambio. Si la siguiente decisión necesita esa distinción, diseña otra comparación o utiliza el flujo de trabajo más amplio de Minds para investigar el problema específico.

Pulsa *New test* después de cambiar el material, la pregunta, las etiquetas, el contexto, los Audiences o el idioma del estudio. Eso crea una nueva identidad de solicitud y requiere una nueva revisión. Reutilizar una aprobación antigua para una revisión diferente debilitaría la conexión entre la creatividad y la investigación guardada.

## Escenario 6: investigar diferencias entre Audiences

Elige varios Audiences preparados cuando la misma creatividad pueda dirigirse a diferentes poblaciones. La respuesta mantiene separada la distribución de cada Audience. Un desacuerdo puede ser útil: una ejecución puede adaptarse mejor a las necesidades de un grupo, mientras que otro grupo prefiere una dirección distinta.

No combines esos resultados en un ganador global sin un diseño de investigación defendible. El nodo exige intencionadamente `selection_audience_id` cuando hay varios Audiences presentes y la selección nativa debe continuar. Elige un Audience incluido cuya clasificación deba controlar esa rama del grafo. Los resultados de los demás Audiences permanecen disponibles para su inspección.

Si los segmentos sugieren tratamientos creativos diferentes, desarrolla esas direcciones como decisiones explícitas. El nodo no infiere silenciosamente una ponderación por tamaño de mercado a partir de los nombres de los Audiences, y un mayor número de Minds en una prueba no constituye automáticamente una regla de ponderación poblacional.

## Ejecutar el flujo de trabajo completo

Instala el [paquete oficial ComfyUI-Minds](https://github.com/minds-ai-co/ComfyUI-Minds) en el servidor de ComfyUI que controlas, instala sus requisitos con el Python de ese servidor y reinícialo. Configura tu gestor de credenciales para inyectar `MINDS_API_KEY` en el proceso del servidor. La clave debe quedar fuera del JSON del flujo de trabajo compartido y de los widgets de entrada habituales.

Carga uno de los ejemplos del paquete o añade *Minds · Audience Preferences*. Conecta los medios, proporciona etiquetas claras, introduce los identificadores de Audiences preparados existentes y escribe la pregunta y el contexto. El nodo también admite referencias de imagen/video alojadas y conceptos de texto etiquetados a través de `assets_json`; esas entradas producen referencias o conceptos seleccionados en lugar de medios nativos que nunca llegaron a conectarse.

Ponlo en cola una vez para preparar el borrador guardado. Inspecciona su pregunta, alternativas, Audiences seleccionados e idioma. Apruébalo y vuelve a ponerlo en cola para ejecutar la investigación aprobada. El nodo mantiene bloqueadas las salidas posteriores hasta que la revisión requerida y el resultado completado estén disponibles.

![La interfaz real de revisión del borrador que aparece antes de la ejecución de preferencia de Minds](/images/videos/integrations/comfyui/draft-review.png)

La revisión es un punto de control útil para detectar un orden de etiquetas invertido, un Audience no relacionado o una condición de visualización que la pregunta olvidó. También garantiza que la investigación guardada coincida con la pregunta solicitada en lugar de aceptar silenciosamente un plan modificado.

## Convertir la respuesta en la siguiente acción creativa

Lee la pregunta integrada y el Audience antes de mirar el gráfico. Examina los hallazgos y las respuestas individuales disponibles. Decide qué respalda el resultado: elegir una dirección para perfeccionar, conservar una lista corta, investigar un elemento confuso o preparar una prueba de validación posterior.

Conecta `selected_images` o `selected_videos` a un nodo de guardado o procesamiento compatible para continuar con el material nativo original. Ajusta `top_k` para obtener una lista reducida. Los empates en el punto de corte permanecen incluidos, por lo que se pueden devolver más candidatos que ese número. El adaptador preserva la incertidumbre en la ordenación al mantener un empate en lugar de elegir arbitrariamente la primera entrada.

Utiliza `results_json` cuando otro paso necesite las referencias del Study y de la ejecución, la clasificación por Audience y la asociación creativa exacta. El resultado estructurado deja la confianza como `null`; no inventa un intervalo estadístico ni rebautiza la preferencia como rendimiento de campaña. La [referencia de resultados y solución de problemas](/guide/comfyui-results-and-troubleshooting) documenta los campos y los casos de salida bloqueada.

Si la investigación aún se está ejecutando cuando se agota el tiempo de espera del sondeo local, pon en cola el flujo de trabajo sin cambios para reanudar su ejecución guardada. Utiliza *New test* para cambios reales en la investigación. Esa distinción evita tratar una interrupción de red como una razón para duplicar la investigación o tratar una nueva creatividad como un reintento idéntico.

## Utilizar ComfyUI como punto de entrada a Minds

ComfyUI resulta útil cuando los medios generados deben permanecer en formato nativo dentro de un grafo de producción. Un flujo de trabajo conversacional puede ser más conveniente cuando la tarea circundante es la planificación de la investigación, una exploración más amplia o una secuencia dirigida por agentes. La [guía de ChatGPT](/guide/integration-chatgpt), la [guía de Claude](/guide/integration-claude), la [descripción general de integraciones](/guide/integrations) y la [descripción general de MCP](/mcp/overview) describen esas opciones.

Todos estos puntos de entrada se conectan a la plataforma de investigación Minds más amplia. Una ejecución focalizada de preferencia creativa puede ser un paso dentro de un ciclo de vida que incluye la creación de Audiences, exploración cualitativa, cuestionarios, métodos cuantitativos compatibles, comparación y exportación. Mantén la evidencia adecuada para la decisión, incluyendo la observación con humanos reclutados, mediciones en vivo o pruebas físicas donde sea necesario.

Comienza con la [guía de configuración de ComfyUI](/guide/integration-comfyui) para ejecutar la primera comparación revisada. Utiliza la [guía de video](/guide/comfyui-video-preference-testing) para movimiento y sonido, y la [referencia de resultados](/guide/comfyui-results-and-troubleshooting) para inspeccionar lo que devolvió el nodo. El objetivo es una decisión creativa trazable: la población adecuada, el material real, una pregunta clara y un resultado que fundamente lo que harás a continuación.