ComfyUI için Minds: görsel ve video tercih testleri

Minds, kitle araştırmasını görsel ve video ürettiğiniz grafik akışının içine taşır. Her varyasyonu dışa aktarmak, ayrı bir araştırma düzeni açmak ve tercih edilen dosyayı manuel olarak üretime geri yönlendirmek yerine, adaylarınızı Minds · Audience Preferences düğümüne bağlarsınız. Düğüm, seçtiğiniz Audiences topluluğuna incelenmiş tek bir tercih sorusu yöneltir, tamamlanan araştırmayı görüntüler ve seçilen orijinal medyayı sonraki düğümlere aktarır.

Minds, ticari sentetik araştırmalar için uçtan uca bir platformdur. Niteliksel ve niceliksel çalışmaları yeniden kullanılabilir Minds, Audiences ve Studies aracılığıyla birbirine bağlar. Minds PRISM, kapsamı belirlenmiş sentetik araştırmalar için temel akıl yürütme, çıkarım ve kaynak modelleme altyapısını sağlar. Platformun geneli, niteliksel keşif ve MaxDiff dahil niceliksel yöntemler gibi iş akışlarını destekler; bu ComfyUI adaptörü ise bir grafik widget'ında tüm araştırma yöntemlerini sunmak yerine odaklanmış kategorik bir tercih testi sağlar. Araştırma ihtiyaçlarınız kreatif alternatifler arasında seçim yapmanın ötesine geçtiğinde Minds ve temellendirmeleri ile kapsamlı özellik kılavuzunu inceleyin.

Bu görüntü yalnızca iş akışı düğümlerini gösterir ve yayımlanmış iki Coca-Cola kampanya görseliyle tamamlanan entegrasyon testini yeniden görüntüler. Reklam B (Share a Coke) 5 seçimin 4’ünü (%80), Reklam A (futbol) ise 1’ini (%20) aldı. İki özgün girdi, sonuçlardaki eşleşen küçük resimler ve kaydedilen kazanan görsel görünür. Beş Mind ile yapılan bu QA çalışması kampanya performansını değil, entegrasyonu doğrular. Kampanya kaynakları: Coca-Cola football, Share a Coke.

Bulgulara ve alt kontrollere ulaşmak için işaretçiyi sonuçların üzerine getirip fare tekerleğiyle veya izleme dörtgeninde iki parmakla kaydırın. Grafik yerinde kalır. Bu daha uzun dokümantasyon görüntüsü sonucun tamamını tek seferde gösterir.

Tek bir düğümde yapabilecekleriniz

Düğüm; materyal toplamayı, taslak hazırlamayı, onaylı yürütmeyi, sonuç görüntülemeyi ve seçim sürecini bir araya getirir. Standart ComfyUI alanları soruyu, izleme bağlamını, aday etiketlerini ve Audience ID bilgilerini toplar. Araştırma tamamlandıktan sonra mevcut Minds yanıt arayüzü düğüm içinde görüntülenir.

Sonuç materyale, kesin soruya ve seçilen popülasyonlara bağlı kalır. Sessizce farklı bir Audience seçmez, eksik medyayı bir model açıklamasıyla değiştirmez veya birden fazla Audience'ı tek bir popülasyonda birleştirmez. Kesin çıktı ve yeniden deneme davranışı için sonuçlar ve sorun giderme referansını okuyun.

Gereksinimler

Özel bir düğüm paketi ve Python bağımlılıklarını kurma iznine sahip olduğunuz, kontrolünüz altındaki bir ComfyUI sunucusu kullanın. Sunucunun Minds'a giden HTTPS erişimine ve API erişimi ile hazır Audiences bulunan bir Minds hesabına ihtiyacı vardır. Python ortamı, ComfyUI'ın mevcut PyTorch kurulumunu içermelidir. Paket, tanımlı HTTP ve görsel işleme bağımlılıklarını bu ortama ekler.

En az iki farklı alternatif ve bu alternatiflerin yanıtlayabileceği bir soru hazırlayın. Bir görsel karşılaştırması gerçek görsellere ihtiyaç duyar; bir video karşılaştırması ise soru harekete, zamanlamaya veya sese bağlıysa hedeflenen videolara ihtiyaç duyar. Bir metin konsepti, önerilen hikayeleri karşılaştırmak için kullanışlıdır ancak tamamlanmış bir videonun değerlendirmesi yerine geçmez.

Verdiğiniz karar için uygun bir Audience seçin. Audience kılavuzu yeniden kullanılabilir popülasyonları, Study kılavuzu ise düğümün arkasındaki kayıtlı araştırma nesnesini açıklar. Yalnızca kulağa uygun gelen bir Audience adı; temellendirmeyi, temsiliyeti veya kritik bir karar için uygunluğu kanıtlamaz.

Kurulum ve güncel dağıtım

Resmi paket, Minds tarafından yayınlanan GitHub üzerindeki ComfyUI-Minds deposudur. Comfy Registry kaydı, yayıncı olarak minds ve düğüm paketi tanımlayıcısı olarak comfyui-minds kullanır. Manager doğrulamasına güvenmeden önce sürümün güncel doğrulama durumunu oradan kontrol edin. GitHub sürümü, bu durumdan bağımsız olarak doğrudan bir kurulum yolu sağlar.

16 Ekim 2026 itibarıyla Registry sürümü 0.2.0, “Flagged” olarak işaretlenmiş ve inceleme beklemektedir. GitHub sürümü mevcuttur; ancak Registry başvurusu henüz Manager üzerinde doğrulanmış kullanılabilirlik anlamına gelmez. Kurulumdan önce güncel sürüm durumunu kontrol edin.

Belgelenen uçtan uca kanıt, frontend 1.55.17 sürümüne sahip ComfyUI 0.41.0 ve kısa açıklayıcı görsel/video örnekleri içindir. Kurulumun, onaylanan araştırmanın, sonuç işlemenin ve yerel kaydetmenin bu ortamda çalıştığını gösterir. Comfy Cloud üzerinde çalıştırmayı, pazar yeri Partner Node kabulünü veya gelecekteki her ComfyUI sürümüyle uyumluluğu garanti etmez.

Resmi depodan kurulum

ComfyUI kurulumunuzda bir terminal açın ve paketi custom_nodes dizinine klonlayın:

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

ComfyUI-Minds/requirements.txt dosyasını ComfyUI'ı çalıştıran aynı Python yorumlayıcısı ile kurun. Örneğin, yorumlayıcı yolunu kendi ortamınızla değiştirerek:

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

Global bir pip komutu, bağımlılıkları farklı bir ortama kurabilir. Masaüstü, taşınabilir (portable) ve sanal ortam kurulumları farklı yorumlayıcı konumlarına sahiptir; fiilen başlattığınız sunucuya ait konumu kullanın. Sırf bu paketi kurmak için ComfyUI'ın PyTorch kurulumunu değiştirmeyin.

Kurulumdan sonra ComfyUI'ı yeniden başlatın. Düğüm menüsünde Minds · Audience Preferences araması yapın. Görünmüyorsa, araştırma çalıştırmayı denemeden önce sunucunun özel düğüm içe aktarma hatasını inceleyin. Bir depoyu yanlış klasöre veya yorumlayıcıya kurmak, Minds sorunuzu değiştirerek düzeltilemez.

Sunucu kimlik bilgisini sağlama

Anahtarınızı Minds API anahtarı ayarları bölümünden oluşturun veya yönetin, ardından kimlik bilgisi yöneticinizi bunu ComfyUI sunucu sürecine MINDS_API_KEY olarak aktaracak şekilde yapılandırın. Bu süreci yapılandırılan ortamla yeniden başlatın veya çalıştırın. İlgisiz bir terminalde tanımlanan bir değişken, halihazırda çalışan bir masaüstü uygulamasına veya servise otomatik olarak ulaşmaz.

Anahtar, Python adaptörü tarafından Minds'ı çağırmak için kullanılır. Aday bir girdi, paylaşılan bir grafiğe gömülecek bir özellik veya yanıt iframe'i tarafından gerekli kılınan bir değer değildir. Kimlik doğrulamasını soru ve medyadan ayrı tutarak iş akışını yeniden kullanılabilir kılın.

Çalıştırılabilir bir örnek yükleme

Paket; reklam seçimi, küçük resimler (thumbnails), ambalaj tasarımı, Audience farklılıkları, orijinal-revizyon karşılaştırmaları, video konseptleri ve yerel video seçimini kapsayan yedi örnek iş akışı içerir. ComfyUI'ın şablon tarayıcısı üzerinden birini açın veya kurulu paketteki example_workflows dizininden JSON dosyasını içe aktarın.

Birlikte gelen örnek medyalar için, örnek varlıkları önce ComfyUI'ın input dizinine kopyalayın. Kendi testiniz için kendi dosyalarınızı seçin veya üretim ardışık düzeninizi (pipeline) bağlayın. Her örnek bir Minds araştırma düğümü içerir; Yükleme (Load) ve Kaydetme (Save) düğümleri çevreleyen ComfyUI iş akışına aittir.

Etiketlerin, eklerin ve incelenen sorunun kolayca denetlenebilmesi için küçük ve amaca uygun bir karşılaştırmayla başlayın. Ardından aday setini desteklenen sınırlar dahilinde genişletin. İlk entegrasyon kontrolünüzü, daha büyük ve uygun şekilde temellendirilmiş bir araştırma popülasyonuyla almayı planladığınız kreatif karardan ayrı tutun.

Audiences seçimi

audience_ids alanına virgülle ayrılmış bir veya daha fazla mevcut Audience UUID değeri girin. Bu kitleler, sunucunun API anahtarına sahip hesap tarafından görülebilir ve araştırma için hazır olmalıdır. Düğüm, bu alandaki demografik bir cümleyi yorumlamaz veya bundan yeni bir Audience oluşturmaz.

İsteğe bağlı bir Minds · Find Audiences düğümü; erişilebilir kimlikleri, adları, Mind sayılarını ve hazır olma durumunu listeler. Listeyi daraltmak için arama alanını; ilk yüz kaydın ötesine geçmek için offset değerini kullanın. Bu yardımcı araç keşif amaçlıdır. Kimlikleri seçtikten sonra araştırma grafiğiniz yine yalnızca tek tercih düğümüne ihtiyaç duyar.

Audiences arası bir karşılaştırma için ayrı sonuçları koruyun. Grafiğin medyayı otomatik olarak seçmesini de istiyorsanız, selection_audience_id alanında test edilen kimliklerden birini seçin. Çoklu Audience testinde bu alanın boş bırakılması araştırmayı görüntüler ancak otomatik seçimi engeller; çünkü adaptörün hangi popülasyonun üretimi belirlemesi gerektiğine karar verecek bir temeli yoktur.

Görselleri bağlayın ve tam olarak etiketleyin

images girişine bir IMAGE yığını bağlayın. İkinci bir kaynak images_b girişine bağlanabilir; bu sayede iki yerel kaynağı karşılaştırırken fazladan bir Minds toplama düğümüne gerek kalmaz. Düğüm, yığınların yanı sıra listeleri de destekler; çıktılar ayrı görseller olarak devam ettiğinde görsel boyutları farklılık gösterebilir.

labels_json, her yerel adayı sırasıyla adlandırır. İlk olarak görseller (ikinci görsel girişinden önce ilk görsel girişi), ardından yerel videolar (ikinci video girişinden önce ilk video girişi) gelir. Etiketler, soru, sonuç ve seçici tarafından kullanılan kesin ve ayrık tanımlayıcılardır.

["Original", "Revision"]

Bağlanan bir yığın birden fazla görsel içeriyorsa, her görselin bir etikete ihtiyacı vardır. Dolayısıyla bağlı iki yığın ikiden fazla aday içerebilir. Etiketleri güncellemeden aday sayısını değiştirmek, isim uydurma veya bir görseli atlama izni değil, bir sözleşme hatasıdır (contract error).

Daha sonra anlaşılır kalacak etiketler seçin; örneğin “Orijinal başlık” ve “Kısa başlık”. Etikete beklenen bir kazananı yerleştirmekten kaçının. Araştırma sunulan alternatifleri sorgular; etiketler kendi ikna edici iddialarını eklemek yerine onları tanımlamaya yardımcı olmalıdır.

Yararlı tek bir tercih sorusu yazın

Düğüm, etiketli alternatifler üzerinden sabit bir kategorik soru çalıştırır. Materyalin destekleyebileceği tek bir yargı isteyin. “Hangi küçük resmi açmayı tercih edersiniz?” sorusu, “Hangi küçük resim konuyu daha net açıklıyor?” sorusundan farklıdır. Bir sorudan elde edilen sonuç, diğerini otomatik olarak yanıtlamaz.

Audiences grubunun görevi yorumlamak için ihtiyaç duyduğu bilgiler için context alanını kullanın: kreatif nerede görünecek, hedeflenen izleme ortamı nedir veya nelere dikkat edilmelidir. Bağlamı alternatifler arasında dengeli tutun. Ürün, teklif veya kitle ilişkisi farklıysa, sonucu yorumlamadan önce bir kreatif yaklaşımı mı yoksa daha geniş bir teklifi mi test ettiğinize karar verin.

Sorunun tamamı, bağlam ve kreatif referansları API'nin sabit soru sınırına sığmalıdır. Taşma sorununu izleme ortamını tanımlayan kısmı sessizce kaldırarak çözmeyin. Özeti bilinçli olarak yeniden yazın ve değiştirilen içerik için yeni bir test talebi başlatın.

Kuyruğa alın, inceleyin ve onaylayın

Grafiği bir kez kuyruğa alın. Düğüm, kayıtlı Study nesnesini oluşturur veya yeniden kullanır, yerel medyayı gerektiği şekilde yükler ve kesin taslağı hazırlar. İnceleme iletişim kutusu; seçilen Audiences grubunu, dili, eksiksiz soruyu ve alternatifleri görüntüler. Taslağın hazırlanması katılımcı araştırmasını başlatmaz; akış yönündeki seçim engellenmiş olarak kalır.

Soruyu, bağlamı ve aday referansları dahil olmak üzere yanıtlayıcıların alacağı şekilde okuyun. Etiket sırasının bağlı materyalle eşleştiğini ve seçilen popülasyonun karara uygun olduğunu doğrulayın. Bir sorun varsa iptal edin. Onay, grafikte daha sonra yapılacak herhangi bir değişiklik için değil, görüntülenen kayıtlı taslak için geçerlidir.

Approve this draft (Bu taslağı onayla) seçeneğini belirleyin, ardından yeniden kuyruğa alın. Düğüm, onaylanan revizyonu doğrular ve bu taslağın kalıcı araştırma yürütmesini başlatır veya devam ettirir. Hesap erişimi, Audience hazır olma durumu, plan ve kullanım sınırları paylaşılan Minds API aracılığıyla geçerliliğini korur.

Materyali, etiketleri, soruyu, bağlamı, dili veya Audiences seçimini değiştirdikten sonra New test request (Yeni test talebi) seçeneğini kullanın. Bu düğme yeni bir talep kimliği oluşturur ve eski onayı ile yanıt görünümünü temizler. Aynı girdilerle yarıda kesilen bir denemeyi sürdürürken mevcut talep kimliğini koruyun.

Yerleşik sonuçları okuma

Tamamlanan araştırma, MCP sonuç widget'ları tarafından kullanılan aynı Minds yanıt yüzeyi aracılığıyla düğüm içinde görünür. Soruyu, Audience kırılımlarını, kategorik dağılımları, bulguları ve mevcut bireysel Mind yanıtlarını gösterebilir. Yanıtın daha fazlasını incelemek için sonuç alanında kaydırma yapın.

Ekran görüntüleri, beş Mind içeren bir QA Audience ve kasıtlı olarak basit test örnekleri kullanmaktadır. Çalışan bir entegrasyon yolunu gösterirler. Audience grubunun görünen adı ve görsel olarak net bir çubuk grafik, bu örnekleri temsili pazar kanıtlarına veya kalibre edilmiş bir kampanya tahminine dönüştürmez.

Esaslı bir karar için Audience grubunun, izleme bağlamının ve alternatiflerin göreve uygun olup olmadığını inceleyin. Dağılımın yanı sıra bulguyu ve mevcut yanıtları da değerlendirin. Study belgelerinde açıklanan daha geniş kayıtlı araştırma iş akışına, karşılaştırma veya dışa aktarma olanaklarına ihtiyaç duyduğunuzda Study'yi Minds içinde açın.

Seçilen orijinallerle devam etme

selected_images çıkışını bir görsel işleme veya Save Image düğümüne bağlayın. selected_videos çıkışını video işleme veya Save Video düğümüne bağlayın. Bu çıktılar, kazanan bir görseli küçük resimden yeniden oluşturmak veya bir videoyu örneklenmiş karelere dönüştürmek yerine orijinal yerel nesneleri korur.

Aday sayısı içinde bir kısa liste boyutu seçmek için top_k değerini ayarlayın. Sınır değerdeki eşitlikler dahil edilmeye devam eder, bu nedenle çıktı bu değerden daha fazla öğe içerebilir. Eşit bir birincilik, berabere kalmış bir sonuçtur; düğüm ilk girdiyi sırf önce göründüğü için seçmez.

Barındırılan varlıklar ve metin konseptleri kreatif kayıtları olarak seçilebilir, ancak hiçbir zaman bağlanmamış yerel bir IMAGE veya VIDEO nesnesi oluşturamaz. Yerel bir modalitenin bulunmaması bu medya çıktısını engellerken tamamlanan diğer sonuç çıktıları kullanılabilir kalır. Sonuçlar referansı, otomasyon için JSON ve özel çıktıları açıklar.

Videoları ve konseptleri bilinçli olarak test edin

Yerel videolar için hedeflenen VIDEO nesnelerini bağlayın, etiketleyin ve klibin tamamına dayanan bir soru sorun. Soru anlatıma, müziğe, ritme veya sözlü bilgiye bağlı olduğunda ses kanalı önem taşır. Video iş akışı kılavuzu bağlantı noktalarını, incelemeyi ve yerel çıktıyı ayrıntılı olarak ele alır.

Önerilen hikayeler veya metinler için assets_json içinde etiketli metin konseptleri kullanın. Görevin tamamlanmış videolarla değil, konseptlerle ilgili olduğunu belirtin. Yazılmış bir konsepte yönelik bir tercih; oyuncu seçimi, kurgusu, sesi, temposu veya görselleri bilinmeyen nihai bir uygulamanın tercih edileceğini garanti etmez.

Görsel anlatımlı kreatif iş akışı makalesi, reklam varyantları ve orijinal-revizyon karşılaştırmaları dahil pratik kullanımları açıklar. Her tercih dağılımını aynı ticari sonuç olarak değerlendirmek yerine bu örnekleri fiilen yürüttüğünüz soruya bağlı tutun.

Bunun ChatGPT entegrasyonundan farkı nedir?

ChatGPT entegrasyonu, Minds araştırmasını MCP ve OAuth aracılığıyla bir sohbete taşır. ComfyUI adaptörü ise Minds API'sini kendi Python sunucusundan ve sunucu taraflı bir anahtarla kullanır. Her ikisi de paylaşılan araştırma platformuna ulaşır ancak farklı ana bilgisayar iş akışları ve kimlik doğrulama yolları sunar.

Yerel olarak üretilen medyanın grafikte kalması ve bir tercih sonucunun orijinal dosyaları akış yönüne aktarması gerektiğinde ComfyUI kullanın. Çevreleyen görev bir araştırma diyaloğu veya daha geniş bir ajan iş akışı olduğunda ChatGPT veya Claude gibi sohbet tabanlı bir istemci kullanın. Entegrasyonlara genel bakış mevcut ana bilgisayar seçeneklerini açıklar.

ComfyUI sonuç iframe'i yanıt arayüzünü yeniden kullanır; bu durum düğümü bir MCP sunucusu yapmaz, ComfyUI'a OAuth eklemez veya bir ChatGPT eklentisi yüklemenizi gerektirmez. Aynı şekilde düğüm bir Mosaic denetim noktası (checkpoint) yüklemez veya bir model seçim ayarı sağlamaz. Desteklenen davranışı, burada açıklanan test edilmiş Minds Study API iş akışıdır.

Sonraki adımlar ve destek

Yerel ses/video karşılaştırması için video kılavuzunu, bir çıktı engellendiğinde, bir istek zaman aşımına uğradığında veya bir sonucun yorumlanması gerektiğinde sonuçlar ve sorun giderme referansını takip edin. Kaynak depo kurulabilir paketi, örnekleri ve destek sorun izleyicisini içerir.

Minds'ta yeniyseniz başlarken, Minds, Audiences ve Studies ile başlayın. Grafik, bu bağlantılı araştırma iş akışına odaklanmış bir giriş noktasıdır ve kararın kalitesi yine de ona getirdiğiniz popülasyona, materyale ve araştırma sorusuna bağlıdır.