Minds لـ ComfyUI: اختبار تفضيلات الصور والفيديو

تنقل Minds أبحاث الجمهور مباشرة إلى مسار العمل التخطيطي (graph) الذي تنشئ فيه الصور ومقاطع الفيديو. فبدلاً من تصدير كل تنويع، وفتح إعدادات بحث منفصلة، وإعادة توجيه الملف المفضل يدوياً إلى بيئة الإنتاج، يمكنك ربط خياراتك المرشحة بعقدة Minds · Audience Preferences. تطرح العقدة على الجماهير المحددة (Audiences) سؤال تفضيل واحداً تمت مراجعته، وتعرض البحث المكتمل، وتمرر الوسائط الأصلية المختارة إلى العقد التالية.

تعد Minds المنصة المتكاملة للأبحاث الاصطناعية التجارية. وهي تربط بين العمل النوعي والكمي من خلال كائنات Minds وAudiences وStudies القابلة لإعادة الاستخدام. يوفر Minds PRISM الأساس المنطقي والاستدلالي ونمذجة المصادر لإجراء أبحاث اصطناعية محددة النطاق. تدعم المنصة الأوسع مسارات عمل مثل الاستكشاف النوعي والأساليب الكمية بما في ذلك MaxDiff؛ بينما يقدم محول ComfyUI هذا اختباراً مركزاً للتفضيل الفئوي، بدلاً من تضمين كل منهجيات البحث داخل أداة في الرسم البياني. استكشف Minds وتأصيلها ودليل الميزات الشامل عندما تتجاوز احتياجاتك البحثية مجرد الاختيار بين البدائل الإبداعية.

تعرض هذه اللقطة عقد سير العمل فقط وتعيد عرض اختبار تكامل مكتمل باستخدام صورتين منشورتين من حملات Coca-Cola. حصل الإعلان B ‏(Share a Coke) على 4 اختيارات من أصل 5 ‏(80%)، وحصل الإعلان A ‏(كرة القدم) على اختيار واحد ‏(20%). تظهر الصورتان الأصليتان وصورتاهما المصغرتان المطابقتان في النتائج والصورة الفائزة المحفوظة. يتحقق اختبار ضمان الجودة هذا بخمس شخصيات Mind من التكامل، لا من أداء الحملة. مصادر الحملات: Coca-Cola football, Share a Coke.

ضع المؤشر فوق النتائج ومرّر بعجلة الفأرة أو بإصبعين على لوحة اللمس للوصول إلى الاستنتاجات وعناصر التحكم السفلية. يبقى الرسم البياني ثابتاً. تعرض لقطة التوثيق الأطول هذه النتيجة كاملة دفعة واحدة.

ما يمكنك إنجازه في عقدة واحدة

تجمع العقدة بين جمع المواد، وإعداد المسودة، والتنفيذ بعد الموافقة، وعرض النتائج، والاختيار التلقائي. تجمع حقول ComfyUI العادية السؤال، وسياق المشاهدة، وتسميات البدائل المرشحة، ومعرفات الجماهير (Audience IDs). وتظهر واجهة استجابة Minds الحالية داخل العقدة بمجرد اكتمال البحث.

تظل النتيجة مرتبطة بالمادة، والسؤال الدقيق، والمجتمعات السكانية المختارة. ولا تختار العقدة جمهوراً مختلفاً بشكل خفي، أو تستبدل الوسائط المفقودة بوصف من نموذج، أو تدمج عدة جماهير (Audiences) في مجتمع سكاني واحد. راجع مرجع النتائج واستكشاف الأخطاء وإصلاحها لمعرفة سلوك المخرجات وإعادة المحاولة بدقة.

المتطلبات

استخدم خادم ComfyUI تتحكم فيه، مع امتلاك الصلاحيات اللازمة لتثبيت حزمة عقد مخصصة (custom-node pack) واعتماديات Python الخاصة بها. يحتاج الخادم إلى اتصال HTTPS خارجي بـ Minds، وحساب Minds يمتلك وصولاً إلى API وجماهير (Audiences) جاهزة. كما يجب أن تتضمن بيئة Python تثبيت PyTorch الحالي الخاص بـ ComfyUI. وتضيف الحزمة اعتماديات HTTP ومعالجة الصور المعلنة إلى تلك البيئة.

جهّز بديلين متمايزين على الأقل وسؤالاً يمكن لتلك البدائل الإجابة عنه. تتطلب مقارنة الصور صوراً حقيقية؛ بينما تتطلب مقارنة الفيديو المقاطع المقصودة إذا كان السؤال يعتمد على الحركة، أو التوقيت، أو الصوت. يعد المفهوم النصي مفيداً لمقارنة القصص المقترحة، لكنه لا يمثل تقييماً لفيديو مكتمل.

اختر جمهوراً (Audience) مناسباً للقرار الذي تتخذه. يوضح دليل الجماهير (Audiences) المجتمعات السكانية القابلة لإعادة الاستخدام، ويوضح دليل الدراسات (Studies) كائن البحث المحفوظ خلف العقدة. إن مجرد وجود اسم جمهور يبدو مناسباً لا يثبت تأصيله، أو تمثيله، أو ملاءمته لاتخاذ قرار جوهري.

التثبيت والتوزيع الحالي

الحزمة الرسمية هي ComfyUI-Minds على GitHub، المنشورة من قبل Minds. يستخدم إدراج Comfy Registry الناشر minds ومعرف حزمة العقد comfyui-minds. تحقق من حالة التحقق الحالية للإصدار هناك قبل الاعتماد على التحقق عبر Manager. ويوفر إصدار GitHub مسار تثبيت مباشر بغض النظر عن تلك الحالة.

اعتبارًا من 16 أكتوبر 2026، يحمل الإصدار 0.2.0 في Registry حالة «Flagged» وينتظر المراجعة. إصدار GitHub متاح، لكن تقديم الحزمة إلى Registry لا يعني بعدُ أنها متاحة بصفتها حزمة موثّقة في Manager. تحقّق من الحالة الحالية للإصدار قبل التثبيت.

الأدلة الشاملة الموثقة تخص إصدار ComfyUI 0.41.0 مع الواجهة الأمامية 1.55.17 ونماذج صور وفيديو توضيحية قصيرة. وتثبت هذه الأدلة أن التثبيت، والبحث الموافق عليه، وتصيير النتائج، والحفظ الأصلي قد عملت بنجاح في تلك البيئة. ولا يثبت ذلك إمكانية التشغيل على Comfy Cloud، أو القبول كعقدة شريك في المتجر، أو التوافق مع كل إصدارات ComfyUI المستقبلية.

التثبيت من المستودع الرسمي

افتح موجه الأوامر (terminal) داخل مجلد تثبيت ComfyUI واستنسخ الحزمة داخل مجلد custom_nodes:

cd /path/to/ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/minds-ai-co/ComfyUI-Minds

ثبّت ملف ComfyUI-Minds/requirements.txt باستخدام مفسر Python نفسه الذي يشغل ComfyUI. على سبيل المثال، مع استبدال مسار المفسر ببيئتك الفعلية:

/path/to/comfy-python -m pip install -r ComfyUI-Minds/requirements.txt

قد يؤدي استخدام أمر pip عام إلى تثبيت الاعتماديات في بيئة مختلفة. تختلف مواقع المفسر بين التثبيتات المكتبية، والمحمولة، وبيئات العمل الافتراضية؛ لذا استخدم الموقع التابع للخادم الذي تقوم بتشغيله فعلياً. لا تستبدل تثبيت PyTorch الخاص بـ ComfyUI لمجرد تثبيت هذه الحزمة.

أعد تشغيل ComfyUI بعد التثبيت. ابحث في قائمة العقد عن Minds · Audience Preferences. وإذا لم تظهر، فتحقق من خطأ استيراد العقدة المخصصة في الخادم قبل محاولة تشغيل أي بحث. لن يؤدي تغيير سؤال Minds إلى إصلاح تثبيت مستودع في مجلد خاطئ أو باستخدام مفسر غير صحيح.

توفير بيانات اعتماد الخادم

أنشئ مفتاحك أو أدره من إعدادات مفتاح Minds API، ثم اضبط مدير بيانات الاعتماد لديك لتمريره كمتغير بيئة باسم MINDS_API_KEY إلى عملية خادم ComfyUI. أعد تشغيل تلك العملية أو أعد إطلاقها مع البيئة المضبوطة. لا يصل المتغير المعين في موجه أوامر غير مرتبط تلقائياً إلى تطبيق مكتبي أو خدمة قيد التشغيل بالفعل.

يستخدم محول Python المفتاح للاتصال بـ Minds. وهو ليس مدخلاً مرشحاً، ولا خاصية يجب تضمينها في مخطط سير عمل مشترك، ولا قيمة يتطلبها إطار استجابة iframe. حافظ على قابلية إعادة استخدام سير العمل عن طريق فصل المصادقة عن الأسئلة والوسائط.

تحميل مثال قابل للتشغيل

تتضمن الحزمة سبعة مسارات عمل نموذجية تغطي اختيار الإعلانات، والصور المصغرة، والتغليف، واختلافات الجمهور، ومقارنات النسخة الأصلية مقابل المعدلة، ومفاهيم الفيديو، واختيار الفيديو الأصلي. افتح أحدها من خلال متصفح قوالب ComfyUI أو استورد ملف JSON الخاص به من مجلد example_workflows داخل الحزمة المثبتة.

بالنسبة للوسائط التوضيحية المضمنة، انسخ أصول الأمثلة إلى مجلد input في ComfyUI أولاً. لاختبارك الخاص، اختر ملفاتك الخاصة أو اربط خط إنتاج التوليد لديك. يحتوي كل مثال على عقدة بحث واحدة من Minds؛ بينما تنتمي عقدتا Load وSave إلى سير عمل ComfyUI المحيط.

ابدأ بمقارنة صغيرة ومحددة ليسهل فحص التسميات، والمرفقات، والسؤال الذي تمت مراجعته. ثم وسّع مجموعة البدائل المرشحة ضمن الحدود المدعومة. وافصل بين فحص التكامل الأولي وقرارك الإبداعي الفعلي الذي تنوي اتخاذه مع مجتمع بحثي أكبر ومؤصل بصورة ملائمة.

اختيار الجماهير (Audiences)

أدخل معرفاً واحداً أو أكثر من معرفات Audience UUIDs الجاهزة في حقل audience_ids، مفصولة بفواصل. ويجب أن تكون مرئية للحساب الذي يمتلك مفتاح API الخاص بالخادم وجاهزة للبحث. لا تفسر العقدة الجمل الديموغرافية المكتوبة في هذا الحقل ولا تنشئ جمهوراً جديداً منها.

تعرض عقدة Minds · Find Audiences المساعدة الاختيارية المعرفات المتاحة، والأسماء، وأعداد Minds، وحالة الجاهزية. استخدم حقل البحث لتضييق القائمة؛ واستخدم الإزاحة (offset) للتنقل في الصفحات لما بعد أول مئة إدخال. هذه الأداة المساعدة مخصصة للاستكشاف فقط. ولا يحتاج مخطط البحث لديك سوى عقدة التفضيل الواحدة بمجرد تحديد المعرفات.

لإجراء مقارنة عبر جماهير متعددة، احتفظ بنتائج منفصلة. وإذا أردت أيضاً أن يختار المخطط الوسائط تلقائياً، فاختر أحد المعرفات المختبرة في حقل selection_audience_id. يؤدي ترك هذا الحقل فارغاً في اختبار متعدد الجماهير إلى عرض البحث مع حظر الاختيار التلقائي، نظراً لعدم وجود أساس يحدد للمحول أي مجتمع سكاني يجب أن يوجه عملية الإنتاج.

ربط الصور وتسميتها بدقة

اربط دفعة IMAGE بمدخل images. ويمكن ربط مصدر ثانٍ بمدخل images_b، مما يغني عن الحاجة إلى عقدة تجميع إضافية من Minds عند مقارنة مصدرين أصليين. تدعم العقدة القوائم والدفعات معاً؛ وقد تختلف أبعاد الصور عندما تستمر المخرجات كصور منفصلة.

يحدد labels_json اسم كل مرشح أصلي بالترتيب. تأتي الصور أولاً، حيث يسبق إدخال الصورة الأول إدخال الصورة الثاني؛ ثم تليها مقاطع الفيديو الأصلية، حيث يسبق إدخال الفيديو الأول إدخال الفيديو الثاني. التسميات هي هويات دقيقة ومتمايزة يستخدمها السؤال، والنتيجة، وأداة الاختيار.

["Original", "Revision"]

إذا كانت الدفعة المتصلة تحتوي على أكثر من صورة واحدة، فستحتاج كل صورة إلى تسمية. وبالتالي يمكن لدفعتين متصلتين أن تحتويان على أكثر من مرشحين اثنين. ويعد تغيير عدد المرشحين دون تحديث التسميات خطأ في هيكل البيانات، وليس إذناً بابتكار أسماء أو إسقاط صورة.

اختر تسميات تظل مفهومة لاحقاً، مثل "العنوان الأصلي" و"العنوان القصير". وتجنب وضع اسم الفائز المتوقع داخل التسمية. يطرح البحث أسئلة حول البدائل المقدمة؛ ويجب أن تساعد التسميات في تحديدها بدلاً من إضافة ادعاء إقناعي خاص بها.

كتابة سؤال تفضيل مفيد ومحدد

تجري العقدة سؤالاً فئوياً ثابتاً عبر البدائل المسماة. اطلب حكماً واحداً يمكن للمادة الإجابة عنه. فالسؤال "أي صورة مصغرة تفضل فتحها؟" يختلف عن "أي صورة مصغرة تشرح الموضوع بوضوح أكبر؟". ولا تجيب النتيجة المستخلصة من أحد السؤالين عن الآخر تلقائياً.

استخدم حقل context لتوفير المعلومات التي يحتاجها الجمهور (Audience) لتفسير المهمة: مثل مكان ظهور التصميم الإبداعي، أو ظروف المشاهدة المقصودة، أو النقاط الواجب مراعاتها. حافظ على توازن السياق عبر البدائل. وإذا كان المنتج، أو العرض، أو العلاقة مع الجمهور تختلف بين البدائل، فحدد ما إذا كنت تختبر معالجة إبداعية أم عرضاً تجارياً أشمل قبل تفسير النتيجة.

يجب أن يتناسب السؤال الكامل، والسياق، ومراجع التصاميم الإبداعية مع الحد الأقصى للسؤال الثابت في API. لا تعالج تجاوز الحجم المسموح بحذف الجزء الذي يحدد حالة المشاهدة بصمت. أعد كتابة الموجز بدقة وابدأ طلب اختبار جديد للمحتوى المعدل.

الإدراج في قائمة الانتظار، والمراجعة، والموافقة

أدرج المخطط في قائمة الانتظار لمرة واحدة. تنشئ العقدة دراسة Study محفوظة أو تعيد استخدامها، وترفع الوسائط الأصلية حسب الحاجة، وتجهز المسودة الدقيقة. يعرض مربع حوار المراجعة الجماهير المختارة، واللغة، والسؤال الكامل، والبدائل. لا يؤدي إعداد المسودة إلى بدء بحث المستجيبين؛ ويظل الاختيار التلقائي في المراحل التالية محظوراً.

اقرأ السؤال كما سيتلقاه المستجيبون، بما في ذلك سياقه ومراجع المرشحين. وتأكد من مطابقة ترتيب التسميات للمواد المتصلة ومناسبة المجتمع السكاني المختار للقرار. ألغِ العملية إذا وجدت خطأً ما. تسري الموافقة على المسودة المحفوظة المعروضة، وليس على أي تغيير لاحق في المخطط.

اختر Approve this draft، ثم أدرج المخطط في قائمة الانتظار مجدداً. تتحقق العقدة من المراجعة المعتمدة وتبدأ تشغيل البحث الدائم لتلك المسودة أو تستأنفه. وتظل صلاحيات وصول الحساب، وجاهزية الجمهور، وحدود الخطة والاستخدام سارية عبر Minds API المشترك.

استخدم New test request بعد تغيير المواد، أو التسميات، أو السؤال، أو السياق، أو اللغة، أو الجماهير. ينشئ هذا الزر هوية طلب جديدة ويمسح الموافقة القديمة وعرض الاستجابة السابق. واحتفظ بهوية الطلب الحالية عند استئناف محاولة منقطعة باستخدام المدخلات نفسها.

قراءة النتائج المضمنة

يظهر البحث المكتمل داخل العقدة من خلال واجهة استجابة Minds نفسها المستخدمة في أدوات نتائج MCP. ويمكنها عرض السؤال، وتوزيعات الجمهور، والتوزيعات الفئوية، والاستنتاجات، وإجابات Minds الفردية المتاحة. مرر للأسفل داخل منطقة النتائج للاطلاع على تفاصيل إضافية من الاستجابة.

تستخدم لقطات الشاشة جمهور مراقبة جودة واحداً مكوناً من خمسة Minds ونماذج توضيحية مبسطة عمداً. وهي توضح مسار تكامل يعمل بنجاح. لا يحول الاسم الظاهر للجمهور والمخطط البياني الواضح بصرياً تلك النماذج إلى أدلة سوقية تمثيلية أو توقعات معايرة للحملة.

لاتخاذ قرار جوهري، تحقق مما إذا كان الجمهور، وسياق المشاهدة، والبدائل تتطابق مع المهمة المطلوبة. وافحص الاستنتاج والإجابات المتاحة إلى جانب التوزيع البياني. افتح الدراسة في Minds عندما تحتاج إلى مسار عمل الأبحاث المحفوظة الأوسع، أو أدوات المقارنة، أو إمكانات التصدير الموضحة في توثيق Studies.

المتابعة باستخدام الملفات الأصلية المختارة

اربط selected_images بعقدة معالجة صور أو Save Image. واربط selected_videos بمعالجة الفيديو أو Save Video. تحتفظ هذه المخرجات بالكائنات الأصلية المباشرة، بدلاً من إعادة بناء صورة فائزة من صورة مصغرة أو تحويل مقطع فيديو إلى لقطات ثابتة مأخوذة كعينات.

اضبط top_k لتحديد حجم القائمة المختصرة ضمن عدد المرشحين. وتظل البدائل المتعادلة عند حد التحديد مضمنة، لذا قد يحتوي الناتج على عناصر أكثر من تلك القيمة. التعادل في المركز الأول هو نتيجة متعادلة؛ ولا تختار العقدة المدخل الأول لمجرد أنه ظهر أولاً.

يمكن اختيار الأصول المستضافة والمفاهيم النصية كسجلات إبداعية، لكن لا يمكنها إنشاء كائن IMAGE أو VIDEO أصلي لم يكن متصلاً في الأساس. يؤدي غياب نمط الوسائط الأصلي إلى حظر مخرجات تلك الوسائط بينما تظل مخرجات النتائج المكتملة الأخرى قابلة للاستخدام. يوضح مرجع النتائج مخرجات JSON والمخرجات المخصصة للأتمتة.

اختبار مقاطع الفيديو والمفاهيم باحترافية وتأنٍّ

بالنسبة لمقاطع الفيديو الأصلية، اربط كائنات VIDEO المقصودة، وسمّها، واطرح سؤالاً مؤصلاً في المقطع الكامل. يكون المسار الصوتي مهماً عندما يعتمد السؤال على السرد الصوتي، أو الموسيقى، أو الإيقاع، أو المعلومات المنطوقة. يغطي دليل سير عمل الفيديو المنافذ، والمراجعة، والمخرجات الأصلية بالتفصيل.

بالنسبة للقصص أو النصوص المقترحة، استخدم مفاهيم نصية مسماة في assets_json. واذكر بوضوح أن المهمة تتعلق بمفاهيم وليست مقاطع فيديو مكتملة. إن تفضيل مفهوم مكتوب لا يثبت التفضيل لتنفيذ نهائي غير معروف الممثلين، أو المونتاج، أو الصوت، أو الوتيرة، أو العناصر المرئية.

يستعرض مقال سير العمل الإبداعي المصور الاستخدامات العملية، بما في ذلك متغيرات الإعلانات ومقارنات النسخة الأصلية مقابل المعدلة. اربط تلك الأمثلة دائماً بالسؤال الذي تطرحه فعلياً بدلاً من التعامل مع كل توزيع تفضيل على أنه النتيجة التجارية نفسها.

كيف يختلف هذا عن التكامل مع ChatGPT

ينقل التكامل مع ChatGPT أبحاث Minds إلى سياق المحادثة عبر بروتوكول MCP والمصادقة بواسطة OAuth. بينما يستخدم محول ComfyUI واجهة برمجة تطبيقات Minds API من خادم Python الخاص به باستخدام مفتاح على جانب الخادم. يصل كلا المسارين إلى منصة الأبحاث المشتركة، لكنهما يقدمان مسارات عمل مضيفة ومسارات مصادقة مختلفة.

استخدم ComfyUI عندما يجب أن تظل الوسائط المولدة الأصلية داخل مسار العمل التخطيطي وتتطلب نتيجة التفضيل توجيه الملفات الأصلية إلى المراحل التالية. واستخدم عميل محادثة مثل ChatGPT أو Claude عندما تكون المهمة المحيطة عبارة عن حوار بحثي أو مسار عمل وكيلي (agent workflow) أوسع. توضح النظرة العامة على عمليات التكامل الخيارات المضيفة المتاحة.

يعيد إطار iframe لنتائج ComfyUI استخدام واجهة الاستجابة؛ وهو لا يجعل العقدة خادم MCP، ولا يضيف OAuth إلى ComfyUI، ولا يتطلب منك تثبيت مكون إضافي لـ ChatGPT. وبالمثل، لا تثبت العقدة نقطة فحص Mosaic ولا توفر إعداداً لاختيار النماذج. فسلوكها المدعوم هو مسار عمل Minds Study API المختبر والموضح هنا.

الخطوات التالية والدعم

اتبع دليل الفيديو لإجراء مقارنة للصوت والفيديو الأصليين، أو راجع مرجع النتائج واستكشاف الأخطاء وإصلاحها عندما يتم حظر أحد المخرجات، أو تنتهي مهلة الطلب، أو تحتاج النتيجة إلى تفسير. يحتوي مستودع المصدر على الحزمة القابلة للتثبيت، والأمثلة، ومتتبع مشكلات الدعم.

إذا كنت جديداً على Minds، فابدأ بـ بدء الاستخدام، وMinds، وAudiences، وStudies. يعد المخطط نقطة دخول مركزة إلى مسار عمل الأبحاث المترابط هذا، وتظل جودة القرار معتمدة على المجتمع السكاني، والمواد، وسؤال البحث الذي تقدمه.