新しいオープンソースモデル対応
- Ideogram 4：Ideogram のオープンウェイトテキスト→画像モデルをリリース日に対応。NextDiT/Lumina2 系シングルストリーム DiT アーキテクチャ、Qwen3-VL-8B（13 層隠れ状態タップ）をテキストエンコーダーに採用。新ノードとして Ideogram4Scheduler・DualModelGuider（条件／無条件パスを別モデルで実行）・CFGOverride を追加
- PiD モデル：PiD 条件付けノードに SDXL と QwenImage バリアントを追加
- Radiance：非ゼロの順次 txt_ids を持つチェックポイントに対応
- Ideogram V4 API ノード： Ideogram V4 クラウドサービス向けの新 API ノードを追加
- MultiGPU CFG Split： 手動中断時のフリーズを修正
- Ideogram 4： 非ダイナミック VRAM 構成でのメモリ使用係数を最適化
- DualModelGuider： 実験的機能としてマーク
- comfy-aimdo： 0.4.8 に更新
- BiRefNet・DINOv3 の cast／dtype 問題を修正
- 旧オフロードモードでの TripoSplat プレビュー問題を修正
- DINOv3 推論を fp32 に変更し精度を向上
- 大きな整数結果に対する Math Expression ノードの OverflowError を修正
- ワークフロー互換性のためパートナーノードのカテゴリ変更をロールバック
- 古い ComfyUI kitchen フォールバックコードを削除
- ワークフローテンプレートを v0.9.94 に更新
新しいオープンソースモデル対応
- Microsoft Lens：Microsoft の Lens テキスト→画像モデルに対応。GPT-OSS-20B MoE テキストエンコーダー（nvfp4 変換済み）を使用し、トークナイザーは safetensors ファイルに直接埋め込み
- NVIDIA PixelDiT & PiD：NVIDIA の PixelDiT 1300M テキスト→画像モデルと PiD シリーズに対応。コンテキストウィンドウとメモリ最適化をサポート
- TripoSplat：VAST-AI の画像→3D Gaussian Splat モデルに対応。DINOv3 + Flux2 VAE で単一画像を符号化し、フローマッチングデノイザー＋八分木ガウシアンデコーダーで 3D Gaussian Splat を生成
- MediaPipe 顔検出：Google MediaPipe の顔検出・ランドマーク検出を外部依存なしで再実装。重みは safetensors 形式で配布
- Save Image Advanced：ファイル出力をより細かく制御できる高度な画像保存ノード
- Gaussian Splat ノード：外部依存なしで 3D Gaussian Splat を扱う新しい
GAUSSIAN型とユーティリティノード（.ply・.splat・.spz・.ksplatへのシリアライズ対応） - ロジックノード：And・Or・Not のユーティリティノードを追加（utils カテゴリに配置）
- Preview3DAdvanced：高度な 3D プレビューノード
- マルチスレッドモデル読み込み：マルチスレッドによるディスク読み込みでモデルロードを大幅高速化。RAM が少ないシステム向けにディスクへのオフロードもサポート
- MultiGPU ワークユニット：条件付けのワークユニットを複数 GPU に分散してサンプリングを高速化。ポジティブ＋ネガティブ条件・マスク条件もワークユニットとして対応。XPU MultiGPU CFG Split を Windows で有効化
- 確率的丸め： 浮動小数点演算に comfy-kitchen の CUDA 確率的丸めカーネルを使用し、数値精度を向上
- キャッシュ RAM： 閾値を引き下げ、よりスマートな RAM キャッシュ削除を実現
- Anima / ERNIE 高速化： NVIDIA ハードウェアでの推論速度を改善。ERNIE には高品質 rope を採用
- OpenRouter LLM ノード： OpenRouter 言語モデル API の新パートナーノード
- Rodin 2.5： 新しい Rodin 3D 生成ノード
- Krea2 Image： 新しい Krea2 画像生成ノード
- Beeble SwitchX： 新しい Beeble リライティング／背景スワップノード
- Tripo3D P1： Tripo3D P1 生成モデルの新ノード
- Flux Virtual Try-On & Erase： Flux ベースの仮想試着・オブジェクト消去ノード
- SeeDance 2： 動画リファレンスのアップロード改善と実行時入力バリデーション追加
- ByteDance2Reference： 自動アップスケールウィジェットを追加
- Grok Video： First Frame モードに
grok-imagine-video-1.5モデルを追加。Grok ノードからベータ版モデルを削除
- Load3DCamera の情報出力にカメラ内部パラメータを追加
model_fileをオプション化（“none” 選択肢を追加）- Load3D ノードに
model_info出力を追加 - Load3DCamera から rotation フィールドを削除
- 新しい IO タイプ
File3DPLY・File3DSPLAT・File3DSPZ・File3DKSPLATを追加 SaveImageTextDataSetToFolderNode：上書き／インクリメントモードを追加
- xformers インストール時に
--use-flash-attentionが無視される問題を修正 - 単一チャンネルテンソルでの Lanczos 次元転置を修正
- LoRA リシェイプ適用を修正
- LTX AV のクロスアテンション AdaLN モジュレーションでのタイムステップ渡しを修正
- ガイドが開始位置を共有する場合の LTXVCropGuides による余分な潜在フレームを修正
- 背景除去マスクの出力形状を修正
- Stable Audio DiT と VAE で sage attention を無効化
- pyav をバンプして一部の画像読み込み問題を修正
- 非ダイナミックスマートメモリの非推奨化を取り消し
- デバッグを容易にするカラーコンソールログを追加
- 埋め込みドキュメントを v0.5.2、ワークフローテンプレートを v0.9.92 に更新
- comfy-kitchen を 0.2.9 に固定
- OpenAPI スキーマの各種修正とノードカテゴリの更新
オープンソースモデル対応
- Stable Audio 3.0：音声生成能力を強化した最新の Stable Audio 3 モデルに対応
- MoGe： ジオメトリ処理を強化する MoGe モデルに対応
- HiDream-O1： より精密な画像生成制御のためのエリア条件付けに対応
- LTXV 強化： ダウンスケール IC-LoRA と任意の attention_mask 入力で動画制御を改善
- 時系列処理： downscale_ratio_temporal を実装し、動画ワークフローの時系列制御を改善
- LTX2.3 最適化： guide_mask 使用時のピーク VRAM を削減し、動画生成を効率化
- Seed2.0： ByteDance の言語モデル機能を強化する新ノードを追加
- Opus 4.7： 非推奨の temperature パラメータを修正し、モデル互換性を改善
- StringFormat ノード： ワークフロー内の高度な文字列操作向けに新規追加
- 音声処理： 音声潜在ノードの時系列ダウンスケールを改善し、再利用性を向上
- バッチノード： Image／Mask／Latent バッチノードの最小バッチサイズを 2 から 1 に変更し、柔軟性を向上
- 負の値のサポート： 特定ノードパラメータで負の値を許可し、表現の幅を拡大
- モデルサンプリング： 連鎖する model_sampling パッチ間で noise_scale／shift を保持し、結果の一貫性を確保
- テキスト生成： Qwen3.5 のマルチ画像プロンプト処理を修正し、テキスト生成ワークフローを改善
- Dynamic CLIP： 動的 CLIP の保存機能を適切に実装
- BiRefNet： 互換性の問題を解消し、背景除去の性能を改善
- Hunyuan3D 2.1： attention と forward pass のバッチサイズクラッシュを修正
- 各種ノードの表示名・説明・カテゴリを更新し、ユーザー体験を改善
- フロントエンドのバージョン警告を改善し、互換性チェックを強化
- README にアプリおよびクラウドへのリンクを追加し、リソースへのアクセスを改善
- セキュリティドキュメントと採用情報をプロジェクトリソースに追加
- FeatherMask の負のゼロインデックスを修正し、右／下方向のフェザリングを正常化
- OOM メモリサマリーのフォーマットを修正し、エラー表示を明確化
- バッチ処理の問題を修正し、モデル読み込みの安定性を改善
- 各種ワークフロー互換性および非推奨パラメータの処理を解消
新しいパートナーノード
- Flux2ImageNode / GrokImageEditNodeV2： 画像生成・編集ワークフローを強化するノードを追加
- ByteDanceSeedreamNodeV2： DynamicCombo と Autogrow によりパラメータを扱いやすくした新版
- OpenAI Image ノード： DynamicCombo／Autogrow に対応した新しい統合
- Claude LLM ノード： テキスト生成ワークフロー向けに Claude 言語モデルを追加
- Anima TE LoRA： Kohya 形式の Anima TE LoRA に対応
- HiDream-O1-Image： dtype 修正と非ダイナミック VRAM 構成でのメモリ使用改善を含め、HiDream-O1-Image をフル対応
- モデルパッチャーで fp8 形式の Safetensors 保存が正しく行われるよう修正
- LTXV の動画中盤でのマルチフレームガイドの整合を修正し、動画処理を改善
- RuntimeError を解消し VOID モデルの互換性を向上
- Save3D ノードで頂点カラーおよびテクスチャに対応し、3D ワークフローを拡充
- 「動画を作成」をエッセンシャルタブに追加し、動画生成ワークフローへのアクセスを改善
- 埋め込みドキュメントを v0.5.0、ワークフローテンプレートを v0.9.75 に更新
- LoadAudio の
define_schemaで入力ディレクトリ作成を修正し、音声ワークフローを改善
- ワークフロー互換のための破壊的変更をロールバック
- Quiver ノードの動作を修正
- OpenAPI で非推奨のクラウドランタイムエンドポイントの記述を是正
オープンソースモデル対応パートナーモデル対応
- Tripo 3.1：本番運用を想定した 3D 生成
- NanoBanana2 ノード v2：DynamicCombo と Autogrow の UX 更新
- Math Expression： Boolean 対応でより複雑な計算が可能に
- Flux2 潜在プレビュー： Flux2 潜在の高品質プレビュー
- コア Blueprint： 新しい組み込み Blueprint テンプレート
- LTX-2.x が出力した音声潜在との VAEDecodeAudio 互換性を修正
- SolidMask／MaskComposite のデバイス不一致を解消
- そのほかの修正（CPU TE メタテンソル処理、ポート使用中エラー、末尾アンダースコアなしの保存ファイル名など）
- CogVideoX： 動画生成モデル対応
- Wan-Dancer： モデル対応
- メディア読み込み： 動画ローダーで音声／動画を統合読み込み；画像は Pillow から PyAV へ（JPEG メモリ、tRNS PNG）；メタデータに基づく向きの自動補正
- ブロック先読みと LoRA 非同期読み込み（LTX などで効果大）
- 動的 VRAM 調整（
--cache-ram 2、動画処理のピーク VRAM 低減） - Triton ComfyUI kitchen 用 CLI オプション
- 自己回帰動画、因果モデル向け I2V、
causal_window_fix、フレーム補間のメモリ／オーバーヘッド改善
- Luma UNI-1、Topaz Astra 2、GPT-5.5／GPT-5.5-pro
--gpu-only時の画像ブレンド、JoinImageWithAlpha のバッチブロードキャスト、SplitImageToTileList／ImageMergeTileList のタイルストライド
--feature-flagレジストリ、OpenAPI（クラウドランタイムと実験エンドポイント）、Blueprint サブグラフの説明、ControlNet の決定的な読み込み順序
新しいモデル対応
- SUPIR： SUPIR 画像超解像モデルに対応
- SAM 3.1： Segment Anything Model 3.1 に対応し、高度な画像セグメンテーションを実現
- RIFE / FILM： スムーズな動画フレーム生成のためのフレーム補間モデルを追加
- LTXV Audio VAE： 単体の LTXV Audio VAE モデルに対応し、ネイティブ統合を改善
- 動画生成： ByteDance 2 / Veo / Kling ノードに 4K 解像度対応を追加
- Veo 3 Lite： より高速な動画生成向けの軽量版 Veo モデルを追加
- SD2 Real Human： Stable Diffusion 2 のリアル人物生成に対応
- GPT-Image 2： 新しいバージョンオプション、追加解像度対応、価格バッジ修正
- HappyHorse： 新しいモデル統合で画像生成機能を強化
- Ernie モデル推論を最適化し高速化
- LTXV Audio VAE 処理をよりネイティブな実装に改善
- ModelPatcherDynamic を強化し、ComfyUI レイヤー向けの重み処理を改善
- 実行システムにアンチサイクル検証を追加し、ワークフロー安定性を向上
- より高ビット深度の動画読み込みに対応し、色再現を改善
- 動画読み込みで透明度（アルファ）チャンネルに対応
- ByteDance 2 ノードに自動スケーリング機能を追加し処理を最適化
- SQLAlchemy のバージョン固定（>= 2.0）を修正し、DB 互換性を改善
- ComfyUI アプリファイルのログ機能を強化し、デバッグを改善
- OpenAPI 3.1 仕様を追加し、API ドキュメントを拡充
- textureSize を用いて、ぼかし／シャープ化のシェーダー処理を改善
- ComfyUI フロントエンドを 1.42.15 に更新（各種改善）
- Preview Any ノードを強化し、より多くのテンソル値を表示してデバッグ性を向上
- range 型サポートを追加し、ノードパラメータ処理を改善
新しいモデル対応
- SUPIR モデル対応： 高品質なアップスケール用の強化型超解像機能を追加
- RIFE / FILM フレーム補間： スムーズな動画遷移のための高度なフレーム補間モデルを導入
- SAM 3.1 対応： Segment Anything Model を更新し、セグメンテーション精度を向上
- LTXV 音声 VAE 改善： 単体の LTXV 音声 VAE に対応し、ネイティブ音声処理を強化
- Ernie 推論を最適化し、生成時間を短縮
- ワークフロー実行ループを防ぐアンチサイクル検証を追加
- ModelPatcherDynamic の重み処理を改善し、モデル互換性を向上
- より高ビット深度の動画読み込みに対応し、品質保持を改善
- 動画読み込みワークフローでアルファチャンネルに対応
- 大容量動画を扱うため、ByteDance 2 ノードに自動ダウンスケール機能を追加
- Veo モデル： 4K 解像度対応と Veo 3 Lite モデルを追加
- Kling ノード： 4K 解像度対応を強化
- GPTImage：
gpt-image-2のバージョン選択と新しい解像度に対応 - HappyHorse モデル： 新しいパートナーモデルを統合
- SD2 Real Human 対応： リアルな人物生成能力を強化
- OpenAPI 3.1 仕様を追加し、API ドキュメントを改善
- ぼかし／シャープ化シェーダーの textureSize 処理を修正し、効果をより正確に
- Preview Any ノードを強化し、デバッグ用により多くのテンソル値を表示
- SQLAlchemy 互換性のため、バージョンを >= 2.0 に固定
- Stable_Zero123 の cc_projection 重みのパラメータ割り当てを修正
- LTXV Reference Audio ノードの動作を修正
- veo-3.0 モデルの 4K 解像度制限を修正
LTX テキスト生成
- テキスト生成ノードで LTX モデル向けに
use_default_templateを実装
- ベクター描画を強化するため、Quiver の arrow-1.1 / arrow-1.1-max SVG モデルを追加
- Hunyuan3D Text および Image to 3D ノードで「obj」出力を任意化し、ワークフローの柔軟性を向上
- API ノードの価格表示を正確にするため、StabilityAI の価格バッジを修正
パフォーマンスとメモリ
- 量子化モデルの推論時に発生していた OOM の回帰を修正し、_apply() 処理のメモリ使用量を改善
- LTX： テキスト生成ノードでデフォルトテンプレートを無効化できるオプションを追加し、プロンプト処理の柔軟性を向上
- JsonExtractString ノードを追加し、ワークフロー内での JSON 文字列操作に対応
- Ernie Image： 誤ったクラス名を修正（
ErnieTEModelではなくErnieTEModel_を使用）
- SeeDance 2.0 モデルで 1080p 解像度に対応し、より高品質な動画生成を実現
モデルおよび生成対応
- LTX2 の参照音声（ID-LoRA）機能に対応
- Qwen3.5 テキスト生成モデルを実装し、TextGenerate ノードの 8B モデル互換性を向上
- 物体検出機能を強化する RT-DETRv4 検出モデルに対応
- 中間 dtype 互換性を備えた Ace Step 1.5 XL モデルに対応
- 小型 flux.2 デコーダに対応し、pooled output なしでの Flux conditioning を有効化
- Ernie Image モデルを実装し、生成オプションを拡張
- ワークフローでの高度なカーブ操作のため、CURVE ノードを追加
- 大きな数値の精度処理を改善した Number Convert ノードを導入
- 画像解析のため、Image Histogram ノードを追加
- デフォルト値を 0 とする Color Adjustment ノードを実装
- 曲線入力に対応し uniform 上限を引き上げるなど、GLSL シェーダーノードを強化
- インタラクティブ UI を持つノード向けに has_intermediate_output フラグを追加
- モデル RAM 管理と統合された RAM キャッシュを導入し、効率を向上
- pinned memory の計上とモデルメモリ処理を強化
- ブラー／シャープン系ノードの FP16 中間値互換性を修正
- ImageUpscaleWithModel における中間デバイス操作のメモリ管理を改善
- xAI Grok ノードを更新し、機能を強化
- Topaz モデル統合を追加
- WAN2.7 ノードを導入し、ワークフロー機能を拡張
- SeeDance 2.0 ノードを追加し、動画生成を強化
- Tencent3D ノードを更新し、機能を改善
- training_dtype が “none” の場合と bfloat16 LoRA 重みで発生する Train LoRA のクラッシュを修正
- LTXAV モデルにおけるテキスト生成のリグレッションを解消
- FP8 scaled checkpoints の互換性問題を修正
- 安全でないブラウザ向けのブラウザセキュリティ処理を改善
- 適切なファイル処理のため、SVG の MIME type 登録を修正
- manager を 4.1 に更新
- フロントエンドを 1.42.10 に更新
- Intel XPU のポータブルリリース対応を追加
- ワークフローテンプレートを 0.9.47 に更新
- 出力ファイル向けのアセット登録システムを強化
FP16 サポートの修正
- FP16 精度との Canny ノード互換性を修正し、16ビット浮動小数点演算を使用した際のワークフロー問題を解決
- FP16 中間値による不均一な生成結果を引き起こすサンプリング問題を解決
- FP16 中間値が予期しない結果を生成する問題を修正し、実行間で一貫した出力を保証
- WAN VAE 処理における明るさおよび色再現の問題を修正し、出力品質と色精度を向上
メモリおよびパフォーマンス最適化
- 演算間の中間値に FP16 を使用して VRAM 使用量を削減する
--fp16-intermediatesフラグを追加 - LTX および WAN VAE モデル向けに、インプレース出力処理およびチャンク化エンコーダ実装により大幅な VRAM 削減を実現
- タイル化デコード時のピークメモリ使用量を改善し、動画 VAE タイラーのフォールバックにおける VRAM リークを修正
- comfy-aimdo の更新 (0.2.11–0.2.12) により、Windows 向けの RAM 圧力緩和戦略を強化
- 動的 VRAM 管理を強制的に有効化する
--enable-dynamic-vramオプションを追加
- mxfp8 精度フォーマットへの対応を追加し、モデル互換性を向上
- AMD gfx1150 (Strix Point) GPU 向けに PyTorch Attention を有効化
- FP4、FP8、FP16 のネイティブ dtype 対応および量子化線形自動微分関数により、学習機能を強化
- テキストエンコーダの互換性問題を修正し、Hunyuan3D v2.1 DiT モデル向け SageAttention を無効化
- Tencent TextToModel および ImageToModel API ノードを修正
- Nano Banana 2 の
"thought_image"対応および Quiver SVG ノードを追加 seedream-3-0-t2iおよびseedance-1-0-liteモデルを非推奨としてマークslice_condおよびモデルごとのコンテキストウィンドウ条件付けサイズ調整機能を追加EmptyLatentImageおよびEmptyImageノードを強化し、中間 dtype 設定に従うように変更
- フロントエンドパッケージをバージョン 1.41.21 へ更新し、古くなったチャンクを防止するためのキャッシュヘッダーを改善
- 外部分散キャッシュをサポートする
CacheProviderAPI を追加 - クラッシュ時のデータ損失を防ぐため、ユーザーデータへの原子的書き込みを実装
- ノードおよびブループリント向けの「essential（基本）」カテゴリ対応を強化
- ワークフローテンプレートをバージョン 0.9.26 へ更新
- ピクセル空間 VAE の互換性問題および終了時のモデルファイナライザ実行を修正
Load Diffusion Modelノードにおける重み dtype 処理を改善（高度入力としてマーク）- サブクラス化されたモデル向けの遅延重み初期化を強化
- 稀なエッジケースにおけるさまざまなメモリリークおよび破損問題を修正
これは、さまざまなバグ修正および安定性向上を含むパッチリリースです。本リリースに含まれる変更の完全な詳細については、v0.17.0 と v0.17.1 の間の完全な変更履歴比較をご覧ください。
アーキテクチャおよびパフォーマンス改善
- 非同期二段階スキャナーおよびバックグラウンドシーダーを備えたモジュール型アセットアーキテクチャを実装し、読み込みパフォーマンスを向上
- デバッグおよび安定性向上のための Python フォールトハンドラを追加
- KV キャッシュモデル向けのメモリ使用量最適化を強化
- AcceleratorError 互換性のためのエラー管理を改善した動的 VRAM 処理を強化
FluxKVCacheノード経由で Flux 2 Klein KV キャッシュモデルをサポート- Flux モデル向けにクリーンアップ関数および事前アテンションパッチを備えたモデルパッチングシステムを強化
- Qwen 画像モデル向けに事前アテンションおよび後入力パッチを追加
- ラップされたモデルにおけるテキストエンコーダ LoRA の読み込みを修正
- さまざまなモデルにおいて
batch_size > 1のバッチ処理を修正し、改善
- 強化された画像編集機能を提供する
Painterノードを追加 - 機能拡張のための
Reve ImageAPI ノードを導入 - ワークフローテンプレートをバージョン 0.9.21 へ更新
- フロントエンド互換性向上のためのグラデーションストップの書式設定を強化
- 音声抽出および切り捨ての問題を修正
- 深刻なクローンによる事前編集済み重みでのモデル検出問題を解決
- ComfyUI Manager のインストールガイドを改善し、バージョン 4.1b2 へ更新
- 問題診断のためのパッケージバージョン報告機能を強化
- フロントエンドパッケージをバージョン 1.41.18 へ更新（各種改善およびバグ修正を含む）
comfy-kitchenをバージョン 0.2.8 へ、comfy-aimdoをバージョン 0.2.10 へ更新
新規ノードおよび機能
- ワークフロー内での数学演算を可能にする
Math Expressionノードを追加（simpleeval を用いた評価対応） - 拡張されたトポロジー処理機能を提供する
TencentSmartTopologyAPI ノードを導入 - LLM ノードに Gemini 3.1 Flash-Lite モデルを追加し、AI 言語モデルの選択肢を拡大
- fp16 音声エンコーダモデルの互換性問題を修正
- 動的 VRAM が有効な場合のテキストエンコーダの CPU 実行を解決
- 要件バージョンの競合を修正
- バッファー解放前の計算ストリーム同期により、メモリ管理を強化
- 最新の改善を含むワークフローテンプレートをバージョン 0.9.11 へ更新
LTX 音声モデルの改善
- LTX2 vocoder
conv_transpose1dの手動キャストを修正し、音声処理の安定性を向上 - LTX 音声 VAE の
novram互換性問題を解決し、音声生成中のメモリ管理を改善 - 動画ワークフローにおけるキーフレーム処理の精度を高めるため、
add_keyframe_indexおよびappend_keyframe関数にcausal_fixパラメーターを追加
コア更新
- AI モデル操作の向上のため、
comfy-aimdoをバージョン 0.2.7 へ更新 - 異なるハードウェア構成でより良いパフォーマンスを実現するため、VBAR caster 内の CPU 重み処理を強化
- 最新の改善および最適化を含むワークフローテンプレートをバージョン 0.9.10 へ更新
- 安定性向上のためのコードリファクタリング改善
API ノードの更新
- コスト管理およびモデル選択の向上のため、xAI モデルおよび料金体系を更新
- 動画生成能力を強化する Kling 3.0 Motion Control を有効化
- 最新の改善および最適化を含むワークフローテンプレートをバージョン 0.9.8 へ更新
新規ノードおよび機能
- 画像サイズ設定を容易にする
ResolutionSelectorノードを追加（アスペクト比プリセット対応） - 高度なパラメーター制御のための
CURVE型サポートを導入 - ワークフローモニタリングを改善するため、ジョブ API にテキストプレビューを追加
- 強化された画像処理機能を提供する LongCat-Image のネイティブ実装
- LoKR 互換性のため、ACE-Step 1.5 lycoris キー別名マッピングを追加
- SDPose-OOD モデルをサポート
- SCAIL WanVideo モデルをサポート
- zeta chroma 重みの読み込みをサポート
- LTXAV 2.3 モデルをサポート
- Z-image ピクセル空間対応を実装
- メモリ効率を向上させるため、動的 VRAM モードをデフォルトに変更
- 非 QuantizedTensor fp8 向けの LoRA 再量子化を実装
- パフォーマンス向上のため、動的オフロードヒューリスティクスを強化
- アロケーター処理の改善のため、
comfy-aimdoをバージョン 0.2.6 へ更新 - 重みフックおよび WSL 互換性との動的 VRAM 衝突を修正
- NanoBanana2 API ノードに
"IMAGE+TEXT"サポートを追加 - 明確さ向上のため、Mahiro CFG を
Similarity-Adaptive Guidanceへ名称変更 - GLSL ノードの入力次元要件を修正
VAEDecodeAudioTiledを強化し、tile_size入力を正しく使用
feat_map処理における WanVAE エンコーダ／デコーダの混同を修正lm_metadata欠落時の ACE-1.5 メモリ推定問題を解決- サブステップシグマ向けのコンテキストウィンドウステップ処理を修正
VideoFromComponentsがBytesIOへ書き込む際のクラッシュを防止- 画像タイルの重複を制限し、処理問題を防止
- ワークフローテンプレートをバージョン 0.9.7 へ更新
バグ修正および安定性向上
promptエントリにclass_typeキーが欠落している場合に発生するKeyErrorを修正し、ワークフローのクラッシュを防止- pyopengl accelerate numpy テクスチャとの GLSL ノード互換性問題を解決
- LTXAV テキストエンコーダの最小長およびメモリ推定問題を修正
- torch コンパイラー使用時に動的 VRAM を無効化し、衝突を防止
- 後方互換性処理の向上のため、
comfy aimdoをバージョン 0.2.2 へ更新 - 高度な動画処理のため、WanVideo ベースのセグメンテーションモデル FlowRVS を追加
- 機能拡張のため、NanoBanana2 API ノードを追加
- ゼロコピー sft 問題を防止するための Aimdo 後方互換性処理を修正
- API ノードにおける進行状況テキストのシリアル化を修正するため、フロントエンドをバージョン 1.39.19 へパッチ適用
- よりよい整理のため、
essentials_categoryを正しい置換ノードへ移動
- 自己注意機構における各ガイドの注意強度制御を追加し、細かいワークフロー制御を実現
- ワークフローテンプレートをバージョン 0.9.4 へ更新
新規ノードおよび機能
- 画像ワークフローにおける正確な境界ボックス選択のための
BBoxウィジェットを追加 - 音声処理ワークフロー向けの 3 バンドイコライザー・ノードを導入
- Gemma3 および Qwen 3 を初期対応モデルとして、ネイティブモデルによる基本的なテキスト生成をサポート
- 高度な視覚効果のための PyOpenGL を用いた GLSL シェーダーノードを新規追加
- テキスト・ツー・スピーチ機能のための ElevenLabs API ノードを追加
- 改善された UI を実現するため、FLOAT 入力向けの新しいグラデーションスライダーディスプレイモードを追加
- タイル処理ワークフロー向けの
SplitImageToTileListおよびImageMergeTileListノードを追加
- Rodin Gen-2 ノードに価格表示を追加
- アバター生成のための
KlingAvatarノードを追加 - ByteDance Seedream-5 モデルをサポート
- Gemini 画像 MIME タイプ処理をワイルドカードマッチングで修正
- 高品質化のため、Gemini が圧縮されていない画像を返すよう強制
- 再量子化の返却を制限することで、FP8 動的 VRAM ワークフローパフォーマンス問題を修正
- 動画保存操作における非連続音声波形のクラッシュを解決
- fp8 チェックポイント対応および埋め込みコネクタ dtype 問題を含む LTXAV モデル読み込み問題を修正
- PyOpenGL バージョン < 3.1.4 への互換性を向上
- 折りたたみ可能な UI を実現するため、429 個のウィジェットを高度設定としてマーク
- ノードの整理を容易にするため、
essentials_categoryを追加 - 分類を改善した基本サブグラフ・ブループリントを強化
- フロントエンドをバージョン 1.39.16 へ更新
- トークン化の改善および最小長の強制により、テキスト生成を強化
- LTXAV av 埋め込みコネクタ統合を更新
- 移行期間中の LTX 2.0 ワークフロー向けに一時的な互換性修正を提供
バグ修正
- Gemini/Nano banana API ノードが時折空白画像を返す問題を修正し、AI 主導の画像生成ワークフローの信頼性を向上。
バグ修正
- 手動キャスト時の anima LLM アダプターの順方向伝搬を修正
- API ノードに
"viduq3-turbo"モデルを追加 - 創造的なワークフローを強化する Recraft V4 ノードを追加
- ワークフローテンプレートを v0.8.43 へ更新
モデル対応
- 量子化重みを含む Gemma 12B をサポート
- デバイス選択対応および VRAM 使用量削減を実現した LTXAV テキストエンコーダを強化
- LTXAV テキストエンコーダのメモリ推定を改善
- FP8MM オフロードのパフォーマンス問題を修正
- パフォーマンス向上のため、cu130 へのアップグレードを推奨する過時 PyTorch バージョンに対する警告を追加
comfy kitchenのバージョン要件を更新
- 安定版ワークフローが最新の
comfy kitchen更新を正しく取得するよう修正 - モデルパッチャーから混乱を招くロード統計を削除
- ワークフローテンプレートを v0.7.69 へ更新
新規モデル対応
- LTXV 2 モデルをサポート
- NVFP4 チェックポイント対応（fp4 行列乗算）
- CLI 引数経由で Sage Attention 3 をサポート
- V3 API：DynamicCombo および Autogrow 機能を公開
- API ノード：Kling Omni 720p 解像度対応、WAN2.6 ReferenceToVideo
- Tripo3D：
face_limitパラメーター処理を最適化 - Vidu API 署名付き URL の URL エンコーディング保持を修正
- アップスケールモデルの CPU オフロードを修正
- LTXV2 テキストエンコーダの lowvram 対応を修正
- fp8 処理の問題を修正
- MPO 形式画像を最初のフレームのみ使用するよう修正
- PyTorch バージョンに基づく
comfy-kitchenCUDA 対応の条件付き有効化
- デバッグ用に OOM メモリ概要を追加
- Mahiro CFG の表示名を更新
- ワークフローテンプレートを v0.7.67 へ更新
- コードのリファクタリングおよびクリーンアップ（CLIP 前処理、
comfy-kitchen統合）
システム要件
- PyTorch 2.4+ を最低バージョン要件とする
- AMD GPU 向けに非同期メモリオフロードをデフォルトで有効化
- CPU 推論時の祖先サンプラーのノイズを修正
- メモリ管理エラー処理（pin/unpin 操作）を改善
- コンテキストウィンドウ内での VACE コンテキスト処理を追加
- ComfyUI フロントエンドを v1.35.9 へ更新
- ComfyUI Manager を v4.0.4 へ更新
- ワークフローテンプレートを v0.7.64 へ更新
- サンプリング制御のための
ManualSigmasノードを追加 - Kling Motion Control ノードを追加
ResizeByLongerSideを動画処理に対応
- Gemini API：プロンプト強化を強制有効化
- 料金体系をドルからクレジットへ変更
"seededit"を非推奨化し、Seedream ノードの表示名を更新
- 画像処理ノードを V3 スキーマへ変換
- Lumina/Z 画像モデルを最適化（未使用コンポーネントを削除）
新規モデル対応
- Qwen Image Layered
- NewBie Image Exp0.1
- ワークフロー監視のための
/api/jobsエンドポイントを備えた統一ジョブ API を導入
- API ノードにおける透かし生成をデフォルトで無効化
- 解像度バケット化を備えたトレーナーをリファクタリングし、トレーニング効率を向上
- AMD GPU 対応を強化
- Kling O1 StartEndFrame ノードの持続時間範囲を拡張
- Topaz 4k 動画アップスケーリング機能を更新
--gpu-onlyモードにおける ZImageFunControlNet のマスク結合問題を修正
- GPT-Image-1.5 API ノードを追加
- V3 ノード処理のリグレッションを修正
- SA-Solver の精度を向上
新規モデルおよび機能
- 高度なモーション処理のための WanMove モデル
- 自動検出対応の Qwen Edit 2511
- ペイントインを含む Z-Image Fun Control Union 2.0
- Kling Omni Image、TextToVideoWithAudio、ImageToVideoWithAudio
- Wan2.6 モデル統合
- 3D モデル生成のための Tripo3.0
- Z-Image および SD3 モデルのメモリ推定を改善
- Qwen-Image VAE 向けの GPU メモリ管理を向上
- フロントエンドを v1.34.9 へ更新
モデル対応
- Ovis Image
- Kandinsky 5.0（T2V/I2V/T2I 変種）
- Z-Image Alibaba PAI-Fun ControlNet 対応
- Z-Image FP16 対応の改善
- CORS ヘッダーへの PATCH メソッド追加および chroma-radiance-x0 モード
- コンテキストウィンドウの修正および時系列処理の強化
- Kling API
@image参照形式 - ComfyUI-Manager の pip インストール対応
- フロントエンドのロード／起動時間を大幅に改善
- サイドバーの設定ボタンを復元
- GPU 加速のマスクエディタレンダリング
- アセットカードおよびキュー進行パネルのデザインを改善
- キュー ボタンおよびパンくずリストに不足ノード警告 UI を追加
- モバイル対応の修正および各種バグ修正
- 時系列ローリング VAE：動画モデル（Hunyuan/Kandinsky）向けに大幅な VRAM 削減を実現
- LoRA メモリ確保量の削減：特に Flux2 ワークフローに有益
- Flux2 OOM エラーを修正：デクォンタイゼーションオフロード会計の改善
- FP16 処理による LoRA 計算速度の向上
- 不必要な CPU フォールバックを防ぐためのテキストエンコーダ GPU 使用の最適化
- 3D、音声、freelunch、マスクノードを V3 スキーマへ変換
- ワークフローの柔軟性向上のため、
MatchType、DynamicCombo、Autogrowを追加
- GPU 直接読み込み時のテキストエンコーダリグレッションを修正
- Lumina モデルにおける
transformer_optionsクリアリング問題を解決 - Qwen Image LoRA トレーニング、HunyuanVideo 1.5 meanflow distil 問題を修正
- 音声ワークフロー統合のための
EmptyAudioノード入力タイプを修正 - 不要な完全オフロードを防ぐための VRAM 計算精度の向上
- Z-Image ワークフローにおける
"transformer."LoRA プレフィックス対応 - 混合量子化操作における scaled FP8 形式の互換性向上
- 自動更新を無効にしていない場合、最新のデスクトップリリースを待ってください。自動更新により最新バージョンへアップグレードされます。
- デスクトップ版を使用中でかつ自動更新を無効にしている場合、今回のデスクトップ版では最新バージョンへの自動更新ができない可能性があります。
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フロントエンド UI/UX
- 新しい UI：ノード 2.0 のパブリックベータ版
- 線形モードのベータ版（キーバインド設定でホットキーを設定可能）
- サブグラフの改善およびバグ修正
- 不足ノードの UX を改善
- 新しいワークフロー進行パネル
- 新しいアセットサイドバー
- 3D ノードにおけるパノラマ画像対応
- 3D アニメーションノードを 3D ノードへ統合
- ComfyUI ネイティブ LoRA トレーナー向けのマルチ解像度対応
- Z-Image LoRA トレーニング対応
- 動画用マイクロ VAE 対応
- z-image LoRA 形式対応
- NVIDIA 向けに非同期オフロードをデフォルトで有効化
- Veo3 First-Last-Frame ノード
- Kling FirstLastFrame ノードに Kling v2.5 turbo を追加
- Kling O1 モデル対応
新規モデル対応
- 画像処理ワークフロー向けに最適化された Z Image モデルを追加
- 混合 FP8 精度モデルにおける LoRA 機能の修正
- Flux2 参照画像のメモリ推定を強化し、VRAM エラーを削減
バグ修正
- ワークフロー実行を中断する重大なシステムクラッシュを修正
- Flux 2 テキストエンコーダの VRAM 使用量を最適化し、パフォーマンスを向上
新規モデル対応
- Flux 2 モデルの包括的対応（Flux 2 Pro API ノードを含む）
- 新しいバリエーションおよび表示名の改善を伴う HunyuanVideo ワークフローの強化
- コンテンツセキュリティポリシー（CSP）ヘッダーによる API セキュリティの向上
- 公開 API アクセス問題および Gemini モデル対応の修正
- より良い動画ワークフロー制御のため、
get_frame_countおよびget_frame_rateメソッドを追加
- ハードウェア認識検出を備えたテキストエンコーダ量子化の最適化
- より良いメモリ管理を実現する量子化サポートの強化
- Chroma、Qwen-Image、HunyuanVideo モデル向けの
BlockInfoサポートを追加
- フロントエンドを v1.30.6 へ更新
- Transformers バージョンを更新
モデル互換性および強化
- HunyuanVideo 1.5 対応：最新版 HunyuanVideo モデルの互換性を追加し、動画生成機能を拡張
- LLAMA テキストエンコーダの改善：LLAMA ベースのテキストエンコーダモデルにおける最終正規化の無効化を可能にし、ワークフローのカスタマイズ性を向上
- HunyuanV3D スキーマ移行：パフォーマンスおよび互換性向上のため、Hunyuan3D ノードを V3 スキーマへ更新
- 新規 Topaz API ノード：ComfyUI 内で直接 Topaz 動画強化ワークフローを実行可能に
- Nano Banana Pro 統合：処理能力を拡張するための Nano Banana Pro API ノード群を追加
- Kling リップシンクの改善：
KlingLipSyncAudioToVideoNodeの音声フォーマット変換の問題を修正し、適切な MP3 フォーマット処理を確保
- 画像バッチ処理の強化：異なるチャンネル数の画像を処理し、必要に応じてアルファチャンネルを自動追加するよう ImageBatch ノードを修正
- プレビューノードの改善：ワークフローの整理を明確にするため、PreviewAny ノードを「Preview as Text」に名称変更
- ワークフローテンプレートの更新：マルチパッケージ配布に対応するため、サーバーテンプレートハンドラーを強化
- CUDA 最適化：GPU パフォーマンス向上のため、新しい CUDNN バージョンでの不要な回避策を無効化
- ワークフローの命名に関する問題を修正し、複雑な処理パイプラインの全体的な安定性を向上
CUDA 12.6 サポートと配布
- 公式CUDA 12.6リリースワークフローとポータブルダウンロードのサポートを追加し、GPU互換性を向上
- インストールを簡素化するため、修正されたポータブルダウンロードリンクをREADMEに更新
- HunYuan 3D 2.0 サポート: 3Dモデル生成ワークフローを改善するため、互換性の問題を修正
- EasyCache の改善: 特定のモデル設定に影響する入出力チャンネルの不一致を解決
- 潜在的に有害なネイティブカスタムノード実装を削除し、ブロックスワップ機能を強化
- 新しい Gemini モデルの追加: テキストおよびマルチモーダル生成ワークフローで利用可能な AI モデルオプションを拡充
- PRテンプレートの更新と Python 3.10 最低バージョン要件により、API ノード開発インフラストラクチャを改善
- カスタムノード開発におけるコード品質向上のため、pylint 設定を強化
- より信頼性の高いアップデートのためのリリース自動化と配布プロセスを改善
メモリとパフォーマンスの最適化
- NVIDIAおよびAMD GPU向けにピンメモリをデフォルトで有効化
- Flux、Qwen、LTX-VideoモデルのVRAM使用量を削減
- VRAM使用量の増加時に自動的にメモリを解放するスマートモデルアンロード
- オフロードストリームでのウェイトキャストパフォーマンスの向上
- ScaleROPEノードがFluxモデルで動作するようになりました
- トークナイザーに左パディングサポートを追加
/historyおよび/queueエンドポイントにcreate_timeフィールドを追加
- SingleStreamBlock/DoubleStreamBlockのカスタムノードインポートエラーを修正（暫定修正）
- Qwen ControlNetのリグレッションを修正
- オフロードサポートと安定性の向上を備えた量子化操作を強化
- モデル全体でRoPE関数の実装を統一
パフォーマンスとメモリの最適化
- 最適化されたモデルローディングのための混合精度量子化システムを導入
- リソース制約下でのインテリジェントなメモリ管理のためのRAM圧力キャッシュモードを追加
- 自動低RAMハードウェア検出によりピン留めメモリを使用したモデルオフロードを高速化
- FP8演算を強化: メモリ使用量を削減し、torch.compileのパフォーマンス低下を修正
- 非同期オフロード速度を改善し、競合状態を解消
- ScaleROPEノード: WANおよびLuminaモデル向けRoPEスケーリングをサポート
- サブグラフの実行を強化し、単一ワークフロー内で複数回の実行を可能に
- バイトデータやNone出力の適切な処理によりキャッシュシステムを改善
- APIノードをV3クライアントアーキテクチャに移行: Luma, Minimax, Pixverse, Ideogram, StabilityAI, Pika, Recraft, Hypernetwork, OpenAI
- LTXV APIノードに12秒〜20秒の長さオプションを拡張
- DALL-E 2ノードのimg2img操作を修正
- Rodin3Dノードが適切な相対パスを返すように強化
- 内蔵ドキュメントをv0.3.1に更新
- ワークフローテンプレートをv0.2.11に更新
- Windowsのピン留めメモリ割り当ての問題を修正
APIノード
- LTXV API 統合: Lightricks LTX ビデオ生成のための新しい LTXV API ノードを追加
- 非同期操作とキャンセルサポートを備えた Network Client V2 へのアップグレード
- Tripo と Gemini API ノードを V3 スキーマに変換
- 新しい AMD GPU でのみ cudnn を無効にすることで AMD GPU サポートを改善
- API ノードでの Windows 固有のネットワーク問題を修正し、再試行処理を改善
- ループのある —cache-none の動作を修正する、依存関係を認識するキャッシュシステムの強化
- 多次元の潜在変数のサポートを追加
- カスタムノードの公開サブグラフエンドポイントを追加
- フロントエンドをバージョン 1.28.8 にバンプ
- テンプレートをバージョン 0.2.4 に更新
フロントエンドの更新
- サブグラフウィジェット編集: サブグラフ内部に入らずに、新しいパラメーターパネルから直接サブグラフパラメータを編集可能に
- テンプレートモーダルの再設計: モデルタグとカテゴリによる高度なフィルタリングを備えた新しいテンプレートブラウザ
- ワークフローキャンセル速度の改善
- NVIDIA GPU上のPyTorch 2.9でVAEが3倍のメモリを消費する問題を修正
- chroma radianceの処理速度を向上し、バッチサイズ1以上での問題を修正
- Veo 3.1モデルのサポートを追加
- 動画ワークフローでの高度な時間制御のためのTemporalScoreRescalingノードを追加
- AMD gfx942 GPUでのFP8操作を無効化
- —fast autotuneモードでのCUDAメモリ管理を改善
- ControlNetノードをV3スキーマに変換
- EasyCacheに適切なbatch_slice処理を追加
- merge_nested_dicts機能の入力順序を改善
- 未使用ファイルに対する非推奨警告を追加
ノードスキーマ移行 (V3)
- コアノードカテゴリをV3スキーマに移行しました（model downscale、LoRA extraction、compositing、latent ops、SD3/SLG、Flux、upscale models、HunyuanVideoノードを含む）
- 高品質オーディオワークフロー向けにMMaudio 16K VAEサポートを追加
- モノラル音声が誤ってステレオとして保存される問題を修正
- モデルサンプリングシグマコードをリファクタリングし、FP8 scaled LoRAの問題を修正
- 新しいNumPyバージョンで古いStable Diffusionチェックポイントの読み込みを修正
- SD/Flux VAE操作のメモリ推定を改善
- ROCm 7.0以上でRDNA4 PyTorch attentionを有効化
- Kling/Pika APIノードに価格抽出機能を追加し改善
- Gemini Image APIでaspect_ratioサポートを強化
- テンプレート v0.1.95、ノードドキュメント v0.3.0
- WAN2.2キャッシュVRAMリークを修正
APIノード
- OpenAIの動画生成API用のSora2 APIノードを追加しました。
モデル互換性の強化
- HunyuanVAEサポート: 新HunyuanVAEのサポートを追加し、高度な画像生成ワークフローのモデル互換性を拡張
- イプシロンスケーリングノード: 拡散モデルの露出バイアスを低減する新しいイプシロンスケーリングノードを導入。予測ノイズをスケーリングすることで生成品質を向上（論文 Elucidating the Exposure Bias in Diffusion Models に基づく）
- VAEメモリリーク修正: VAE OOM例外処理時にPythonコールスタックがテンソル参照を保持することで発生していたVRAMリークを修正。低VRAMデバイスでのタイリングフォールバックの信頼性を大幅に向上
- AMDサポート: TORCH_ROCM_AOTRITON_ENABLE_EXPERIMENTALをデフォルトで有効化
- Kling 2.5 Turbo: txt2videoおよびimg2videoノードでkling-2-5-turboのサポートを追加し、モード設定の問題を修正
- APIノード修正: Geminiノードのbase64処理を改善し、Recraft APIノード関数のインデント問題を修正
- 広範なV3変換: audio encoder、GITS、differential diffusion、optimal steps、PAG、LT、IP2P、morphology、torch compile、EPS、Pixverse、TomeSD、edit model、Rodin、Stable3Dなど、多数のノードカテゴリをV3スキーマに移行し、ワークフロー互換性を向上
- コード品質: comfy_api_nodesフォルダにpylintサポートを追加し、example_node.pyをV3スキーマに更新。カスタムノード開発の一貫性が向上
- ドキュメント更新: Windowsユーザー向けに毎晩ビルドのPyTorchコマンドを追加し、AMDインストール手順を改善
- サブグラフの公開: サブグラフをノードライブラリに公開可能に
- ノード選択ツールボックスの再設計: ノード選択ツールボックスを再設計
APIノード
- Rodin3D-Gen2パラメータ修正
- Seedance Proモデルサポート
APIノード
- Rodin3D Gen-2: Rodinの最も強力な画像から3Dへのツールが、ComfyUIで利用可能になりました！
- WAN Image-to-Image: Wan2.5 Image-to-Image APIノードが、画像編集をサポートします。
- 新しいオーディオノード: オーディオ駆動のワークフローとマルチモーダルコンテンツ作成の強化のため、新しいオーディオノードが追加されました
- Qwen2.5VLテンプレート処理: プロンプトにテンプレートが既に存在する場合の、Qwen2.5VLモデルのテンプレート管理を改善しました
- HuMoビュー操作: より安定した動画生成のため、HuMoモデルの .view() 操作の問題を修正しました
- メモリリーク修正: モデルのファイナライザーを明示的にデタッチすることでメモリリークを解決し、長時間実行ワークフローの安定性を向上させました
- サンプラーCFGの強化: より柔軟な条件付け制御のために、サンプラーCFG関数の引数に ‘input_cond’ と ‘input_uncond’ パラメータを追加しました
新モデルサポート
- Wan2.2 Animate: キャラクター置き換えとモーション転送機能を備えたWan2.2 Animate動画生成モデルをサポート
- Qwen Image Edit 2509サポート: マルチ画像編集、より高い一貫性、ネイティブControlNetサポートを実現したアップデート版Qwen Image Edit 2509に対応
- HuMo Models: 音声で動画生成を駆動し、リップシンクを維持する1.7Bおよび17BのHuMoモデルをサポート
- Chroma Radiance: ピクセル空間で画像生成を行い、生成過程でのロスを低減するモデル
- Omnigen2 UMO LoRA: Omnigen2 UMO LoRAモデルのサポートを追加
- Kling v2.1サポート: KlingStartEndFrameノードにkling-v2-1モデルを追加
- Seedream4の修正: 部分成功時のエラーを無視するフラグを修正し、ワークフローの堅牢性を向上
- コアノード更新: Minimax API、Cosmos、conditioning、CFG、Cannyノードを含む複数のノードカテゴリをV3スキーマに移行
- FP8演算: gfx1200ハードウェアでデフォルトでFP8演算を有効化し、処理を高速化
- LoRA Trainer修正: LoRAトレーニングワークフローにおけるFP8モデル互換性のバグを修正
- フロントエンドバージョン更新: バージョン1.26.13に更新
ByteDance Seedream 4.0 統合
- 新しいSeedreamノード: ByteDanceSeedream (4.0) ノードを追加しました。
新モデルのサポート
- Hunyuan Image 2.1 標準モデル
- Hunyuan 3D 2.1
- Stable Audio 2.5 API
- Seedance Video API
ByteDance USOモデルのサポート
- UXO Subject Identity LoRA サポート: FLUXアーキテクチャに基づく被写体識別LoRAモデルです
- 関連ワークフロー: テンプレート
Flux->Flux.1 Dev USO Reference Image Generationにワークフローがあります
- ImageScaleToMaxDimension ノード: インテリジェントな画像スケーリングのための新ユーティリティ
- SEEDS ノイズシステム: 改良されたアルゴリズムによるノイズ分解の更新
- 強化されたプロンプト制御: 割り込みハンドラーが prompt_id パラメータを受け入れるようになりました
- V3 スキーマ移行: 一部のコアノードを V3 スキーマに変換
- 畳み込み自動チューニング: 自動畳み込み最適化を有効化
- ByteDance Image ノード: ByteDance の画像生成サービスのサポートを追加
- Ideogram Character Reference: Ideogram v3 API がキャラクター参照をサポートするようになりました
パフォーマンス向上
- WindowsでのRAM使用量の削減
Wan2.2 S2V ワークフロー強化 & モデルサポート拡充今回のリリースでは、Wan2.2 S2V 関連の動画ワークフロー機能とモデルサポートの拡充に焦点を当てています。Wan2.2 S2V ワークフロー制御
- WanSoundImageToVideoExtend ノード: 音声駆動の動画ワークフロー向けの新しい手動動画延長ノードで、生成される動画の長さとタイミングをクリエイターが正確に制御できるようになります。これにより、音声コンテンツがどのように動画シーケンスに変換されるかを細かく調整できます。
- 音声-動画同期: 動画を音声の長さを超えて延長した際にワークフローが失敗する重大な問題を修正し、音声の長さに関わらず安定した音声から動画への生成を保証します。
- 自動音声トリミング: 動画保存時に音声が動画の長さに自動的にトリミングされ、最終出力ファイルでの音声-動画の同期問題を解消します。
- LatentCut ノード: 潜在変数を正確な位置でカットする新しいノードで、複雑な生成ワークフローでの潜在空間操作をより細かく制御できます。これは特にバッチ処理や時間的な動画ワークフローで有用で、動画から特定のフレームを削除するなどの操作が可能です。
- Fun Control モデルサポート: Wan2.2 5B fun control モデルのサポートを追加しました。
- Fun Inpaint モデルサポート: Wan2.2 5B fun inpaint モデルを統合しました。
ノードモデルパッチの改善この集中的なアップデートにより、ComfyUIの柔軟なアーキテクチャを支える中核的なノードモデルパッチシステムが改善されました。コアインフラストラクチャの強化
- ノードモデルパッチの更新: nodes_model_patch.pyが改良され、モデルパッチのメカニズムが強化されました。これにより、Qwen-Image ControlNet向けのComfyUI拡張機能の開発が容易になります。
- 安定性の向上: コアモデルパッチの改善により、さまざまなワークフロー構成でノードの実行とモデル処理の信頼性が向上します。
音声ワークフロー統合とパフォーマンス最適化の強化このリリースでは、ComfyUIに音声処理機能が追加され、パフォーマンス改善とモデル互換性のアップデートが含まれています：音声処理のアップデート
- Wav2vec2 Audio Encoder: ネイティブwav2vec2実装が音声エンコーダーモデルとして追加され、マルチモーダルアプリケーション向けの音声→埋め込みワークフローが可能になりました
- Audio Encoders Directory: models/audio_encodersディレクトリが追加されました。これはWan2.2 S2Vの音声エンコーダー用ディレクトリです
- AudioEncoderOutput V3サポート: AudioEncoderOutputがV3ノードスキーマに対応し、最新のワークフローアーキテクチャとのシームレスな統合を実現します
- Gemini Image APIノード: 新しいGoogle Gemini Image APIノードが追加されました。高い一貫性を持つ「nano-Nano-banana」画像編集モデルAPIです
- WAN 2.2 S2Vモデルサポート: 最適化されたメモリ使用量とパフォーマンスを備えたWAN 2.2 Sound-to-Videoモデルの実装が進行中です
- S2Vパフォーマンスの強化: 120フレームを超える動画生成のパフォーマンスが改善され、長時間の動画ワークフローが向上しました
- メモリ推定の改善: S2Vワークフローのメモリ使用量推定が改善され、長時間動画生成時のメモリ不足エラーを防止します
- ネガティブ音声の処理: S2Vワークフローでネガティブ音声入力の処理が修正され、適切なゼロ値が使用されるようになりました
- DPM++ 2M SDE Heun (RES) Sampler: @Balladie氏による新しい高度なサンプラーが追加され、細かい生成制御のためのサンプリングオプションが追加されました
- LatentConcatノード: 潜在テンソルを連結する新しいノードで、高度な潜在空間操作ワークフローを可能にします
- EasyCache/LazyCacheの安定性: サンプリング中にテンソルプロパティ（形状/データ型/デバイス）が変化した場合の致命的なクラッシュを修正し、ワークフローの信頼性を確保しました
- ControlNetタイプモデル: Qwen EditやKontextワークフローで動作するControlNetタイプモデルの互換性修正を強化しました
- Fluxメモリ最適化: Fluxモデルのメモリ使用量係数を調整し、リソース活用を改善しました
- テンプレートの更新: バージョン0.1.66と0.1.68に更新されました
- ドキュメントの整理: 不完全に実装されたモデルをREADMEから削除し、ユーザーの混乱を回避しました
モデルサポートの拡張とQwen Image ControlNetの統合このリリースでは、ControlNetの機能を大幅に拡張し、モデルの互換性を向上させ、ComfyUIのワークフローをより多用途で信頼性の高いものにします。Qwen ControlNetエコシステム
- Diffsynth ControlNetサポート: Qwen Diffsynth ControlNetsにCannyと深度条件付けのサポートを追加し、正確なエッジと深度に基づく画像制御を可能にしました。
- InstantX Qwen ControlNet: InstantX Qwen ControlNetを統合し、創造的な制御オプションを拡張しました。
- Inpaint ControlNet/モデルパッチ: 専用のDiffsynth inpaint ControlNetサポートにより、インペイント機能を強化しました。
- V3アーキテクチャへの移行: 文字列ノード、Google Veo API、Ideogram APIノードをV3アーキテクチャにアップグレードし、パフォーマンスと一貫性を向上させました。
- APIノードの強化: OpenAI Chatノードを明確化のため「OpenAI ChatGPT」に改名し、Gemini Chatノードにコピーボタン機能を追加しました。
- 使いやすさの向上: APIノードは、より明確なラベル付けと強化されたインタラクション機能により、優れたユーザーエクスペリエンスを提供します。
- LTXVノイズマスクの修正: 実際のノイズマスクが存在する場合のキーフレームノイズマスクの寸法問題を解決し、安定したビデオワークフローの実行を保証します。
- 3D潜在変数条件付け制御: 3D潜在変数の条件付けマスクを修正し、高度なワークフローで適切な深度認識条件付け制御を可能にしました。
- 無効なファイル名処理: 無効なファイル名を適切に処理することでワークフローの保存機能を改善し、保存失敗を防止します。
- EasyCache & LazyCache: ワークフロー実行パフォーマンスを向上させる高度なキャッシングシステムを実装しました。
- Python 3.13サポート: Python 3.13との完全な互換性を実現し、ComfyUIを最新のPython開発に対応させます。
- フロントエンドアップデート: ナビゲーションとユーザーインターフェースの改善を含むv1.25.10に更新されました。
- 要素単位融合: 要素単位演算の融合によるパフォーマンス最適化を追加しました。
- ナビゲーションモードのロールバック: 標準ナビゲーションモードがデフォルトで有効になっていたことによるユーザーエクスペリエンスの問題を回避するため、ナビゲーションのデフォルトを従来のレガシーモードに戻しました。標準ナビゲーションモードは引き続き設定で有効にできます。
モデルサポート
- Qwen-Image-Editモデル: Qwen-Image-Editのネイティブサポート
- FluxKontextMultiReferenceLatentMethodノード: Fluxワークフロー用の複数参照入力ノード
- WAN 2.2 Fun Cameraモデルサポート: カメラコントロールによる動画生成のサポート
- テンプレート更新: バージョン0.1.62にアップグレード、Wan2.2 Fun CameraとQwen Image Editテンプレートを追加
- コンテキストウィンドウサポート: サンプリングコードを強化し、より長いシーケンス生成タスクをサポート
- SDPAバックエンド最適化: Scaled Dot Product Attentionバックエンドの設定を改善しパフォーマンス向上
- 音声録音ノード: 新しいネイティブ音声録音ノードで、ComfyUI内で直接音声を録音可能に
- 音声動画統合: 音声と動画の依存関係を完全に統合
- GPT-5シリーズモデル: 最新のGPT-5モデルをサポート
- Kling V2-1およびV2-1-Master: 動画生成モデルの機能を更新
- Minimax Hailuo動画ノード: 新しい動画生成ノード
- Vidu動画ノード: Vidu APIノードのサポート
- Googleモデル更新: 新しいGoogle Geminiモデルを追加
- OpenAI API修正: OpenAI APIノードの入力画像におけるMIMEタイプエラーを修正
- Intel GPU互換性: Intel統合GPUの互換性問題を修正
- PyTorch互換性: 古いバージョンのPyTorchとの互換性を向上
- Torch Compile最適化: torch compileの動作を改善
- メモリ管理: インストールサイズとメモリ効率を最適化
- サブグラフサポート: サブグラフ機能のサポート
- ショートカットパネル: 下部にショートカットパネルを追加
- UIレイアウト変更: ターミナルエントリのレイアウトを変更、テンプレート、ログパネルなどのエントリを追加
- 標準キャンバスモード: 標準キャンバスモードを追加、
Lite Graph>Canvas>Canvas Navigation Modeで切り替え可能 - ミニマップ: ワークフローのミニマップを追加
- タブプレビュー: ワークフロータブのプレビューを追加
- トップタブメニューのレイアウト調整
モデル統合とパフォーマンス強化このリリースでは、Qwenサポートの強化、非同期API機能、複雑なワークフロー向けの安定性向上により、ComfyUIのモデルエコシステムが拡張されました:Qwenモデルエコシステム
- Qwen画像モデルサポート: LoRAの適切な読み込みとモデルマージ機能を含む統合改善により、洗練されたビジョンワークフローに対応
- Qwenモデルマージノード: Qwen画像モデルをマージするための新しい専用ノードを追加。クリエイターは異なるモデルの長所を組み合わせることが可能に
- SimpleTuner Lycoris LoRAサポート: SimpleTunerでトレーニングされたLycoris LoRAとQwen-Imageモデルとの互換性を拡張
- 非同期APIノード: 非同期APIノードの導入により、ノンブロッキングなワークフロー実行が可能になり、パフォーマンスが向上
- メモリ処理: RepeatLatentBatchノードが多次元の潜在変数を適切に処理するよう強化され、ワークフローの中断を修正
- WAN 2.2 Fun Controlサポート: WAN 2.2のファン制御機能のサポートを追加し、ビデオワークフローのクリエイティブコントロールを拡大
- AMD GPUの改善: AMD Radeonサポートを強化し、FP16精度処理とパフォーマンス最適化を改善
- RDNA3アーキテクチャの修正: FluxモデルとPyTorchアテンション使用時にgfx1201 GPUで発生していた問題を解決
- PyTorchサポートの更新: CUDAおよびROCM PyTorchバージョンを更新し、Python 3.13とCUDA 12.9でのテストを実施
- ログのクリーン化: 機能フラグは詳細モードでのみ表示されるようになり、コンソールのノイズを低減
- オーディオ処理の安全性: torchaudioインポートの安全性チェックを強化し、オーディオ依存関係が利用できない場合のクラッシュを防止
- Kling APIの改善: Kling Image APIノードでの画像タイプパラメータの処理を修正
- 非同期ワークフロー実行: 新しい非同期API機能により、外部サービス統合時のワークフローの応答性が向上
- モデルの柔軟性: Qwenサポートの拡大により、LoRA互換性が改善され、より多様なビジョン言語ワークフローが可能に
- ハードウェア活用: AMD GPUの最適化とPyTorchサポートの更新により、さまざまなハードウェア構成でパフォーマンスが向上
- バッチ処理: RepeatLatentBatchの修正により、複雑な多次元データ構造でも確実に動作
- ビデオ制御: WAN 2.2のファン制御機能により、ビデオ生成ワークフローで高度なクリエイティブコントロールを実現
UI体験とモデルサポートこのリリースでは、ワークフローの作成とパフォーマンスを向上させるユーザー体験の改善とモデルサポートが行われました。ユーザーインターフェースの強化
- 最近使ったアイテムAPI: インターフェースで最近使用したアイテムを追跡する新しいAPIにより、ワークフロー作成が効率化されました
- ワークフローナビゲーション: よく使う要素の整理が改善され、ユーザー体験が向上しました
- Qwen Vision Modelサポート: Qwen画像モデルの初期サポートが追加され、設定オプションが提供されます
- 画像処理: Qwenモデルの統合が強化され、より多彩な画像解析や生成ワークフローが可能になりました
- Veo3動画生成: オーディオ統合を備えたVeo3動画生成ノードが追加されました
- 音声と映像の合成: 単一のノードで動画と音声の生成を組み合わせる機能
- メモリ管理: キャスト操作とデバイス転送の改善により、条件付きVRAM使用が最適化されました
- デバイス一貫性: すべてのコンディショニングデータとコンテキストが正しいデバイスに留まるように修正
- ControlNetの安定性: ControlNetの互換性問題が解決され、画像制御ワークフローの機能が復旧しました
- エラーハンドリング: コンディショニングデバイスが一致しない場合の警告とクラッシュ防止対策を追加
- テンプレート更新: 互換性を維持しながら複数のテンプレートバージョン(0.1.47, 0.1.48, 0.1.51)を更新
- イテレーションの高速化: 最近使ったアイテムAPIにより、ワークフローの構築と修正がスピードアップ
- 創造性の拡大: Qwenビジョンモデルにより、画像理解や操作ワークフローに新たな可能性が開かれます
- 動画制作: Veo3統合により、ComfyUIが包括的なマルチメディア制作プラットフォームへと進化
- 信頼性: メモリ最適化とデバイス管理の修正により、複雑なワークフローでも安定した動作を実現
- パフォーマンス: VRAM使用の最適化により、限られたリソースのシステムでもより野心的なプロジェクトが可能に
APIの強化とパフォーマンス最適化このリリースでは、ワークフローの実行とノード開発を強化するバックエンドの改善とパフォーマンス最適化が導入されています。ComfyAPIコアフレームワーク
- ComfyAPI Core v0.0.2: コアAPIフレームワークのアップデートにより、安定性と拡張性が向上
- 部分実行サポート: 部分的なワークフロー実行の新たなバックエンドサポートにより、多段階ワークフローの効率的な処理が可能に
- WANカメラメモリ最適化: WANベースのカメラワークフローのメモリ管理を強化し、VRAM使用量を削減
- WanFirstLastFrameToVideo修正: clip visionコンポーネントが利用できない場合に適切な動画生成が行われない問題を解決
- VAE非線形性の強化: VAE操作において、手動の活性化関数を最適化されたtorch.siluに置き換え
- WAN VAE最適化: WAN VAE操作の微調整最適化により、処理速度とメモリ効率を向上
- V3ノードスキーマ定義: 次世代ノードスキーマシステムの実装
- テンプレートの更新: 互換性を確保する複数のテンプレートバージョン更新 (0.1.44, 0.1.45)
- ビデオワークフロー: ビデオ生成パイプラインの安定性とパフォーマンスが向上
- メモリ管理: 最適化されたメモリ使用パターンにより、限られたVRAMのシステムでより複雑なワークフローが可能に
- APIの信頼性: コアAPIの強化により、カスタムノード開発のより安定した基盤を提供
- 実行の柔軟性: 新しい部分実行機能により、より効率的なデバッグと開発が可能に
メモリ最適化と大規模モデルのパフォーマンス向上このリリースでは、大規模モデルワークフローのメモリ最適化に焦点を当て、WAN 2.2モデルとVRAM管理のパフォーマンスを向上させています。WAN 2.2 モデルの最適化
- メモリ使用量の削減: WAN 2.2 VAE処理において不要なメモリクローンを排除し、メモリ使用量を削減
- 5B I2Vモデルサポート: WAN 2.2 5B image-to-videoモデルのメモリ最適化により、これらのモデルをより利用しやすく
- Windows大容量GPUサポート: Windows上のハイエンドグラフィックカード向けに予約済みVRAM割り当てを追加
- メモリ割り当て: 複数の大規模モデルを同時に扱うユーザーのメモリ管理を改善
- VAE処理: WAN 2.2 VAE処理がメモリオーバーヘッドを削減し、より効率的に実行
- 大規模モデル推論: 数十億パラメータのモデルを扱う際の安定性が向上
- バッチ処理: メモリ最適化により、大規模モデルを使ったバッチ処理の取り扱いが改善
ハードウェア高速化と音声処理このリリースではハードウェアサポートを拡張し、音声処理機能を強化しています：音声処理の強化
- PyAV 音声バックエンド: 動画ワークフローでより信頼性の高い音声処理のため、torchaudio.load を PyAV に置き換えました
- 音声統合: マルチメディア生成ワークフロー向けに音声処理機能を強化
- Iluvatar CoreX サポート: Iluvatar CoreX アクセラレータのネイティブサポートを追加
- Intel XPU 最適化: 非同期オフロード機能を含む XPU サポートの改善
- AMD ROCm の強化: Torch 2.8 上で gfx1201 向けに PyTorch attention をデフォルトで有効化
- CUDA メモリ管理: CUDA が有効な PyTorch インストール時のみ CUDA malloc が動作するよう修正
- Euler CFG++ の強化: Euler CFG++ サンプラーで denoised と noise estimation の処理を分離
- WAN モデルサポート: WAN（Wavelet-based Attention Network）モデルのサポートを追加
- 学習ノード: アルゴリズムサポート、勾配累積、オプションの勾配チェックポインティングを追加
- 学習の柔軟性: カスタムモデル学習のためのメモリ管理とパフォーマンス最適化を向上
- Moonvalley V2V ノード: 入力検証を強化した Moonvalley Marey V2V ノードを追加
- Negative Prompt の更新: Moonvalley ノードでネガティブプロンプトの処理を改善
- 履歴 API の強化: get_history API に map_function パラメータを追加
- フロントエンドバージョン追跡: /system_stats API レスポンスに required_frontend_version パラメータを追加
- デバイス情報: ハードウェア識別を改善するため XPU デバイス名の表示を強化
- テンプレートの更新: 互換性を確保するための複数のテンプレート更新 (0.1.40, 0.1.41)
- ドキュメントの更新: サンプルやモデル統合ガイドを追加した README を強化
- 行末の修正: 改行コードを標準化してクロスプラットフォーム互換性を向上
- コードのクリーンアップ: 非推奨コードを削除しコンポーネントを最適化
サンプリングとトレーニングの改善このリリースでは、サンプリングアルゴリズム、トレーニング機能、ノード機能が強化されています。サンプリングと生成の機能
- SA-Solver Sampler: 数値安定性を向上させた、再構築されたSA-Solverサンプリングアルゴリズム
- 実験的CFGNormノード: 生成品質をより細かく制御するための分類器無しガイダンス正規化
- ネストされたDual CFGサポート: DualCFGGuiderノードにネストされたスタイル設定を追加
- SamplingPercentToSigmaノード: サンプリングパーセンテージから正確なシグマ値を計算するための新しいユーティリティノード
- 複数画像キャプションデータセットのサポート: LoRAのトレーニングノードが、複数の画像キャプションデータセットを同時に処理できるようになりました
- トレーニングループの実装: 収束性と安定性を向上させる最適化されたトレーニングアルゴリズム
- エラー検出: LoRA操作のためのモデル検出エラーヒントを追加
- 非同期ノードサポート: 非同期ノード関数を完全にサポートし、早期実行を最適化
- Chromaの柔軟性: Chromaのpatch_sizeパラメータのハードコードを解除
- LTXV VAEデコーダー: より良い画質のために改良されたデフォルトパディングモードに切り替え
- Safetensorsメモリ管理: mmap問題の回避策を追加
- カスタムプロンプトID: APIでプロンプトIDを指定可能になり、ワークフロー追跡が改善
- Kling APIの最適化: ユーザーのタイムアウトを防ぐため、ポーリングタイムアウトを延長
- 履歴トークンのクリーンアップ: 履歴アイテムから機密トークンを削除
- Python 3.9互換性: 互換性の問題を修正し、より広範なプラットフォームサポートを確保
- MaskCompositeの修正: デスティネーションマスクが2次元の場合のエラーを解決
- Frescaの入出力: Frescaモデルワークフローの入力と出力の処理を修正
- 参照バグの修正: Geminiノード実装における誤った参照バグを解決
- 改行コードの標準化: Windowsの改行コードを自動検出して除去
- 警告システム: torchインポートの誤りに対する警告を追加し、一般的な設定問題を捕捉
- テンプレートの更新: カスタムノード開発の改善のため、複数のテンプレートバージョン（0.1.36、0.1.37、0.1.39）を更新
- ドキュメント: fast_fp16_accumulationのドキュメントを強化
サンプリングとモデル制御の強化本リリースでは、サンプリングアルゴリズムとモデル制御システムの改善が行われました：サンプリング機能
- TCFGノード: より細やかな生成制御のための分類器なしガイダンス制御の強化
- ER-SDEサンプラー: VEからVPアルゴリズムに移行し、新しいサンプラーノードを追加
- スキップレイヤーガイダンス (SLG): 推論時の正確なレイヤーレベル制御の実装
- カスタムノード管理: 新しい
--whitelist-custom-nodes引数が--disable-all-custom-nodesと組み合わせて使用可能に - パフォーマンス最適化: デュアルCFGノードがCFGが1.0の場合に自動最適化されるようになりました
- GitHub Actions統合: 自動リリースWebhook通知
- トランスフォームノード: 画像操作を強化するためImageRotateノードとImageFlipノードを追加
- ImageColorToMaskの修正: より正確なカラーベースマスキングのためにマスク値の返り値を修正
- 3Dモデルサポート: 整理を容易にするため、3Dモデルをカスタムサブフォルダにアップロード可能に
- PerpNegガイダー: 改良されたCFG前後の処理で更新
- 潜像コンディショニングの修正: マルチステップワークフローでのインデックス > 0 のコンディショニングに関する問題を解決
- ノイズ除去ステップ: 複数のサンプラーにノイズ除去ステップのサポートを追加
- PyTorch互換性: PyTorch nightlyビルドでの連続メモリ問題を修正
- FP8フォールバック: FP8演算で例外が発生した場合、通常演算に自動フォールバック
- オーディオ処理: 非推奨のtorchaudio.save関数依存を削除
- Moonvalleyノード: Moonvalleyモデルワークフローのネイティブサポートを追加
- スケジューラの並び替え: シンプルスケジューラがデフォルトで先頭に
- テンプレート更新: 複数のテンプレートバージョン更新 (0.1.31-0.1.35)
- 安全な読み込み: 安全でない方法でファイルを読み込む際に警告を追加
- ファイル検証: チェックポイント読み込みの安全対策を強化
モデルサポートとワークフローの信頼性向上このリリースでは、モデルの互換性とワークフローの安定性が向上しました。拡張されたモデルドキュメント: Flux Kontext と Omnigen 2 モデルのサポートドキュメントを追加
VAEエンコーディングの改善: VAEエンコーディング時の不要なランダムノイズ注入を削除
メモリ管理の修正: Kontextモデルの使用に影響していたメモリ推定のバグを解決
モデルサポートの追加
- Cosmos Predict2 サポート: テキストから画像 (2B および 14B モデル) と画像から動画の生成ワークフローの実装
- Flux 互換性: Chroma Text Encoder が通常の Flux モデルで動作するようになりました
- LoRA トレーニングの統合: ウェイトアダプター方式を使用した新しいネイティブ LoRA トレーニングノード
- AMD GPU の強化: AMD GPU で FP8 演算と PyTorch アテンションを有効化
- Apple Silicon の修正: Apple デバイスでの FP16 アテンションの問題に対処
- Flux モデルの安定性: 特定の Flux モデルで黒い画像が生成される問題を解決
- Rectified Flow サンプラー: RF サポート付きの SEEDS およびマルチステップ DPM++ SDE サンプラーを追加
- ModelSamplingContinuousEDM: 強化されたサンプリング制御のための新しい cosmos_rflow オプション
- メモリ最適化: Cosmos モデルのメモリ推定を改善
- SQLite データベースサポート: カスタムノードのデータ管理機能を強化
- PyProject.toml 統合: pyproject ファイルからの Web フォルダの自動登録
- フロントエンドの柔軟性: semver サフィックスとプレリリース版フロントエンドのサポート
- トークナイザーの強化: tokenizer_data による min_length 設定の構成可能化
- Kontext アスペクト比の修正: ウィジェットのみの制限を解決
- SaveLora の一貫性: すべての保存ノードでファイル名形式を標準化
- Python バージョン警告: 古い Python インストールに対する警告を追加
- WebcamCapture の修正: IS_CHANGED シグネチャを修正
ワークフローツールとパフォーマンス最適化このリリースでは、新しいワークフローユーティリティとパフォーマンス最適化が導入されました。ワークフローツール
- ImageStitchノード: ワークフロー内で複数の画像をシームレスに連結
- GetImageSizeノード: バッチ処理対応で画像の寸法を抽出
- Regex Replaceノード: ワークフロー向けの高度なテキスト操作機能
- Tensor Handling: リスト処理の合理化により、マルチモデルワークフローの信頼性が向上
- BFL API最適化: Kontextモデルのサポートを改善し、ノードインターフェースがよりクリーンに
- パフォーマンス向上: 色処理での積和演算の融合により生成が高速化
- カスタムノードサポート: pyproject.toml対応を追加し、依存関係管理が向上
- ヘルプメニュー統合: ノードライブラリサイドバーに新しいヘルプシステム
- APIドキュメント: APIノードのドキュメントを強化
- フロントエンドをv1.21.7に更新: 安定性修正とパフォーマンス改善
- カスタムAPIベースサポート: カスタムデプロイメント設定でのサブパス処理を改善
- セキュリティ強化: XSS脆弱性の修正
- Pillow互換性: 非推奨API呼び出しを更新
- ROCmサポート: AMD GPUユーザー向けのバージョン検出を改善
- テンプレート更新: カスタムノード開発用のプロジェクトテンプレートを強化