Workflow1111: إعادة بناء AUTOMATIC1111 كلّه على لوحة Gradio بـ73 عقدة

المستوى: متوسّط — محتاج تكون تعاملت قبل كده مع توليد الصور بالذكاء الاصطناعي، ويفضّل إلمام ببايثون.
وقت القراءة: نحو 8 دقائق.
هتحتاج: حساب Hugging Face فقط. مش محتاج كرت شاشة.

نشر فريق Gradio في 10 سبتمبر 2026 مشروع Workflow1111، وهو إعادة بناء لمعظم مزايا AUTOMATIC1111 الشهير — واجهة Stable Diffusion الكلاسيكية — كلوحة عمل واحدة.

المشروع عبارة عن رسم بياني من 11 خطّ إنتاج إعلامي مبني من 73 عقدة، بيجمع نماذج حديثة لتحويل النصّ إلى صورة، وإصلاح الدقّة العالية، والصورة إلى صورة، وشبكات مصفوفة الموجّهات، واستجواب الصور بنماذج الرؤية واللغة، وتحويل الكشف إلى أقنعة، ومعالِجات على نمط ControlNet، وإزالة الخلفية، وتخزين بيانات PNG، والصورة إلى فيديو.

الفكرة الأساسية: أربعة أنواع عقد فقط

كل خطوط الإنتاج مبنية من أربعة أنواع عوامل، وكل عقدة على اللوحة بتغلّف عاملًا واحدًا، ومُدخَلاته ومُخرَجاته بتبقى المنافذ اللي بتوصّل بينها الحوافّ:

• fn — دالّة بايثون عادية.
• model — نموذج يُستدعى عبر InferenceClient.
• space — مساحة Gradio أخرى على المنصّة.
• dataset — صفّ من مجموعة بيانات على الـHub.

نقطة مهمّة: من بين 36 عقدة عامل في التطبيق، 32 منها عقد fn، و22 من دول بتشتغل داخل العملية بالكامل بدون أي استدعاء شبكي. يعني نحو ثلثي اللوحة بيفضل شغّال لو الاتّصال انقطع.

الخطوات

1. افتح المساحة وسجّل الدخول. ادخل على مساحة Workflow1111 وسجّل الدخول بحساب Hugging Face أو قدّم رمز وصول. بعد تسجيل الدخول، استدعاءات النماذج بتستخدم حصّتك أنت.
2. ابدأ بخطّ النصّ إلى صورة. ده الخطّ الأساسي، وفيه نفس عناصر تبويب txt2img في A1111: موجّه سلبي، وعدد خطوات، وCFG، وبذرة عشوائية، وعرض وارتفاع، وحقل model_id لاختيار نقطة الحفظ. الموجّه بيمرّ أولًا على عقدة fn لبناء الموجّه، ثم على عقدة نموذج.
3. جرّب إصلاح الدقّة العالية. في A1111 ده كان يرفع الدقّة ثم يشغّل تمريرة إزالة ضوضاء ثانية. هنا هو التفافة من عقدتين: نتيجة النصّ إلى صورة بتروح لعقدة نموذج FLUX.1-Kontext مع تعليمة تحسين، وترجع أوضح وأكبر.
4. خلّي نموذجًا لغويًا يكتب لك الموجّه. ابدأ بموجّه خام زي «منارة في عاصفة». الخطّ ده بيبعته لعقدة Qwen3-4B، وعقدة fn صغيرة بتحوّل الردّ لقائمة وسوم نظيفة بحدّ أقصى 40 وسمًا، وبعدها توصّل المخرَج بأي عقدة نموذج انتشار.
5. استخدم الكشف بدل رسم القناع يدويًا. بدل ما ترسم قناع الترقيع بإيدك، نموذج DETR بيلاقي الأجسام في الصورة، وبعدين اللوحة بتتفرّع: فرع يرسم الصناديق على الصورة الأصلية، وفرع يحوّلها لقناع تقدر تغذّيه لخطّ ترقيع. الرسم وإنشاء القناع بيحصلوا محلّيًا بـPillow وNumPy — استدعاء الكشف وحده هو اللي بيغادر الجهاز.

كل مخرَج هو API

كل عقدة مخرَج على اللوحة بتتحوّل تلقائيًا لنقطة REST من غير ما تكتب أي مسار بإيدك. وWorkflow1111 بيعرض تسع نقاط منها: /image و/edited_image و/generated_prompt و/recovered_prompt و/detected_objects و/x_y_grid و/upscaled_local و/annotator_map و/png_info.

from gradio_client import Client

client = Client("ysharma/Workflow1111", oauth_token="hf_...")
image, params, hires = client.predict(
    "a red fox in a snowy pine forest",   # Prompt
    "",                                    # Negative prompt
    "Cinematic",                           # Style preset
    "enhance fine detail",                 # Hires refine instruction
    api_name="/image",
)

والأهمّ للمطوّرين العرب اللي بيشتغلوا مع المساعدين البرمجيين: نفس النقاط دي هي كمان أدوات MCP. شغّل بـmcp_server=True وكل عقدة مخرَج هتظهر كأداة يقدر مساعد AI يستدعيها.

لو عندك GPU خاص بك

كل استدعاءات النماذج في المثال بتروح لعتاد شخص تاني، عبر مزوّدي الاستدلال أو عبر مساحة — وده السبب اللي يخلّيك تقدر تبني حاجة زي دي من غير كرت شاشة أصلًا.

لكن عقدة fn هي مجرّد بايثون، فتقدر تحمّل نموذجًا محلّيًا وتشغّله على كرتك. وجّه bind= لدالّة بتحمّل نقطة حفظ محلّية، وشغّل .launch() على جهازك، وهتقدر لوحة Workflow1111 تقود كرتك الخاص.

جرّب بنفسك

ابدأ بأصغر خطوة ممكنة: افتح المساحة، سجّل الدخول، وولّد صورة واحدة من خطّ النصّ إلى صورة. بعدها افتح خطّ PNG Info وارفع نفس الصورة — هتلاقي الموجّه والموجّه السلبي وعدد الخطوات وCFG والبذرة والمقاس واسم النموذج مخزّنة جوّه الملفّ نفسه.

بعد ما تتعوّد على اللوحة، كرّر المساحة (Duplicate) وابدأ تعيد توصيل العقد حسب حالتك أنت.

المصادر: Hugging Face — 2026-09-10