새로운 오픈소스 모델 지원
- Ideogram 4: Ideogram의 오픈웨이트 텍스트-이미지 모델에 대한 당일 지원. 텍스트 인코더로 Qwen3-VL-8B(13계층 hidden-state 탭)를 사용하는 NextDiT/Lumina2 계열의 싱글 스트림 DiT를 기반으로 합니다. 새로운 Ideogram4Scheduler, DualModelGuider (별도 모델에서 조건부/비조건부), CFGOverride 노드를 포함합니다.
- PiD Models: PiD 컨디셔닝 노드에 SDXL 및 QwenImage 변형을 추가했습니다.
- Radiance: 0이 아닌 순차적 txt_ids가 있는 체크포인트에 대한 지원을 추가했습니다.
- Ideogram V4 API Node: Ideogram V4 클라우드 서비스를 위한 새로운 API 노드
- MultiGPU CFG Split: 수동 중단 작업 중 멈춤 문제를 수정했습니다.
- Ideogram 4: 비동적 VRAM 설정을 위한 메모리 사용 요소 최적화
- DualModelGuider: 적절한 사용자 기대치를 설정하기 위해 실험적 기능으로 표시
- comfy-aimdo: 0.4.8로 업데이트
- BiRefNet 및 DINOv3 모델의 캐스트/dtype 문제를 수정했습니다.
- 이전 오프로딩 모드에서 TripoSplat 미리보기 수정
- 정확도 향상을 위해 DINOv3 추론이 이제 fp32로 실행됩니다.
- 큰 정수 결과에 대한 Math Expression 노드의 OverflowError 수정
- 워크플로우 호환성을 유지하기 위해 파트너 노드 카테고리 변경을 되돌렸습니다.
- 오래된 ComfyUI kitchen 폴백 코드 제거
- 워크플로우 템플릿을 v0.9.94로 업데이트
새로운 오픈소스 모델 지원
- Microsoft Lens: Microsoft의 Lens 텍스트-이미지 모델 지원, GPT-OSS-20B MoE 텍스트 인코더(nvfp4로 변환) 포함. 토크나이저는 safetensors 파일에 직접 내장
- NVIDIA PixelDiT & PiD: NVIDIA의 PixelDiT 1300M 텍스트-이미지 모델과 PiD 모델군(SDXL, QwenImage 변형은 v0.24.0에 추가) 지원
- TripoSplat: VAST-AI의 이미지-3D 가우시안 스플랫 모델 지원 — 단일 이미지를 DINOv3 + Flux2 VAE로 인코딩 후 flow-matching 디노이저 + 옥트리 가우시안 디코더를 실행해 3D 가우시안 스플랫 생성
- MediaPipe Face Detection: 의존성 없는 Google MediaPipe 얼굴 감지 및 랜드마크 재구현, 가중치는 safetensors로 배포
- Save Image Advanced: 파일 출력을 더 세밀하게 제어하는 고급 이미지 저장 노드
- Gaussian Splat Nodes: 외부 의존성 없이 3D 가우시안 스플랫을 다루는 새로운
GAUSSIAN타입과 유틸리티 노드 (.ply,.splat,.spz,.ksplat로 직렬화) - Logic Nodes: 새로운 And, Or, Not 유틸리티 노드 (utils 카테고리로 이동)
- Preview3DAdvanced: 고급 3D 미리보기 노드
- 멀티스레드 모델 로딩: 멀티스레드 디스크 로딩을 통한 모델 로딩 시간 대폭 단축; RAM이 제한된 시스템을 위한 디스크 오프로드 기능도 활성화
- 멀티GPU 작업 단위: 컨디셔닝 작업 단위를 여러 GPU에 분할해 샘플링 가속화; 긍정/부정 컨디셔닝과 마스크 컨디셔닝을 작업 단위로 지원
- 확률적 반올림: Float 연산에 comfy-kitchen CUDA 확률적 반올림 커널을 사용해 수치 정밀도 향상
- XPU 멀티GPU CFG 분할: Windows에서 활성화 (CFG > 1)
- —use-flash-attention 플래그가 xformers와 함께 설치된 경우 올바르게 오버라이드
- 캐시 RAM: 더 스마트한 RAM 캐시 제거를 위해 임계값 하향 조정
- Anima / ERNIE 속도: NVIDIA 하드웨어에서 추론 속도 개선; ERNIE에 더 높은 품질의 rope
- OpenRouter LLM 노드: OpenRouter 언어 모델 API를 위한 새 파트너 노드
- Rodin2.5 노드: Rodin의 새로운 3D 생성 노드
- Krea2 이미지 노드: Krea의 새로운 이미지 생성 파트너 노드
- Beeble SwitchX 노드: Beeble의 새로운 조명 재설정/배경 교체 노드
- Tripo3D P1 모델: Tripo3D의 P1 생성 모델을 위한 새 노드
- Flux 가상 피팅 & 지우기: 새로운 Flux 기반 가상 피팅 및 객체 지우기 노드
- SeeDance 2: 비디오 참조 업로드 개선; 런타임 입력 검증 추가
- ByteDance2Reference: 자동 업스케일 위젯 추가
- Grok Video: First Frame 모드에
grok-imagine-video-1.5모델 추가; Grok 노드에서 베타 모델 버전 제거
- Load3DCamera 정보 출력에 카메라 내부 파라미터 필드 추가
model_file이 이제 선택 사항 (“none” 선택지 추가)- Load3D 노드에
model_info출력 추가 - Load3DCamera에서 rotation 필드 제거로 API 간소화
- 새로운
File3DPLY,File3DSPLAT,File3DSPZ,File3DKSPLATIO 타입 SaveImageTextDataSetToFolderNode: 덮어쓰기/증분 모드 추가
- 디버깅이 쉬운 컬러 콘솔 로그
- 프론트엔드 경고 스팸 통합
LTXVCropGuides: 가이드가 동일한 시작 위치를 공유할 때 잘못된 잠재 프레임 수정- LTX AV 크로스 어텐션 AdaLN 변조 내 타임스텝 전달 수정
- 단일 채널 텐서에서의 Lanczos 차원 전치 수정
- 배경 제거 마스크 출력 형태 수정
- LoRA 적용 시 리쉐이핑 수정
- Stable Audio DiT 및 VAE에 대해 Sage attention 비활성화
- 내장 문서를 v0.5.2, 워크플로 템플릿을 v0.9.92로 업데이트
pyav패키지 업데이트로 이미지 로딩 문제 해결- Comfy-kitchen을 0.2.9로 고정
- 다양한 OpenAPI 스펙 수정 및 클라우드 런타임 정렬
오픈소스 모델 지원
- Stable Audio 3.0: 향상된 오디오 생성 기능을 갖춘 최신 Stable Audio 3 모델 지원
- MoGe: 강화된 지오메트리 처리를 위한 MoGe 모델 지원 추가
- HiDream-O1: 보다 정밀한 이미지 생성 제어를 위한 영역 조건부 지원 추가
- LTXV 개선사항: 다운스케일 IC-LoRA 지원 및 선택적 attention_mask 입력 추가로 비디오 제어 개선
- 시간적 처리: 비디오 워크플로우에서 더 나은 시간적 제어를 위해 downscale_ratio_temporal 기능 구현
- LTX2.3 최적화: guide_mask 사용 시 피크 VRAM 사용량 감소로 보다 효율적인 비디오 생성
- Seed2.0: ByteDance의 향상된 언어 모델 기능을 위한 새로운 노드 추가
- Opus 4.7: 더 나은 모델 호환성을 위해 폐기된 온도 파라미터 수정
- StringFormat 노드: 워크플로우에서 고급 문자열 조작을 위한 새 노드 추가
- 오디오 처리: 시간적 다운스케일 지원으로 오디오 잠재적 노드 개선, 재사용성 향상
- 배치 노드: 이미지/마스크/잠재적 배치 노드의 최소 배치 크기를 2에서 1로 줄여 더 유연한 사용 가능
- 음수 값 지원: 특정 노드 파라미터에 음수 값을 허용해 창의적 제어 범위 확장
- 모델 샘플링: 체인된 model_sampling 패치 간에 noise_scale/shift 유지하여 일관된 결과 제공
- 텍스트 생성: Qwen3.5 다중 이미지 프롬프트 처리 개선으로 텍스트 생성 워크플로우 향상
- 동적 CLIP: 적절한 동적 CLIP 저장 기능 구현
- BiRefNet: 배경 제거 성능 향상을 위한 호환성 문제 해결
- Hunyuan3D 2.1: 어텐션 및 전방향 연산에서 발생하는 배치 크기 충돌 수정
- 프론트엔드 버전 경고 시스템 개선으로 더 나은 호환성 확인
- 애플리케이션 및 클라우드 링크를 포함한 README 개선으로 자원 접근 용이성 증대
- 보안 문서 및 채용 정보를 프로젝트 자료에 추가
- FeatherMask의 음수 영점 인덱싱 수정으로 올바른 오른쪽/아래쪽 페더링 구현
- OOM 메모리 요약 형식 수정으로 더 명확한 에러 보고
- 배치 처리 문제 해결 및 모델 로딩 안정성 개선
- 다양한 워크플로우 호환성 문제 및 폐기된 파라미터 처리 개선
새로운 파트너 노드
- Flux2ImageNode 및 GrokImageEditNodeV2: 이미지 생성 및 편집 워크플로우를 강화하기 위한 새로운 노드 추가
- ByteDanceSeedreamNodeV2: DynamicCombo 및 Autogrow 기능을 갖춘 새 버전으로, 파라미터 처리가 개선되었습니다.
- OpenAI 이미지 노드: DynamicCombo 및 Autogrow 기능을 갖춘 새로운 통합
- Claude LLM 노드: 텍스트 생성 워크플로우를 위한 Claude 언어 모델 지원 추가
- Anima TE LoRA: Kohya 형식의 Anima TE LoRA 지원 추가
- HiDream-O1-Image: dtype 수정 및 비동적 VRAM 구성에 대한 메모리 사용량 개선과 함께 HiDream-O1-Image 모델 완벽 지원
- 모델 패처에서 fp8 형식의 safetensors 저장 문제 해결
- LTXV 미디어 중간 프레임 가이드 정렬을 수정하여 동영상 처리 향상
- RuntimeError 문제를 해결하여 VOID 모델 호환성 개선
- Save3D 노드를 개선하여 정점 색상 및 텍스처를 지원해 종합적인 3D 워크플로우 지원 가능하게 함
- 비디오 생성 워크플로우에 보다 쉽게 접근할 수 있도록 필수 탭에 ‘비디오 생성’ 추가
- 내장된 문서를 v0.5.0으로 업데이트하고 워크플로우 템플릿을 v0.9.75로 업데이트
- LoadAudio define_schema에서 입력 디렉토리 생성 문제를 수정하여 오디오 워크플로우 처리 개선
- 워크플로우 호환성을 유지하기 위해 중단된 변경 사항을 원상 복구
- Quiver 노드 기능 수정
- API 명세서에서 더 이상 사용되지 않는 클라우드 런타임 엔드포인트 표시 문제 수정
오픈소스 모델 지원파트너 모델 지원
- Tripo 3.1: 생산 준비 완료 3D 생성
- NanoBanana2 노드 v2: DynamicCombo 및 Autogrow UX 리프레시
- 수학 표현식: 보다 복잡한 계산을 위한 부울 지원 추가
- Flux2 랜덤 미리보기: Flux2 모델 랜덤의 고품질 미리보기 지원
- 코어 블루프린트: 새로운 내장 블루프린트 템플릿
- VAEDecodeAudio가 LTX-2.x 생성 오디오 랜덤과의 호환성 문제 수정
- SolidMask 및 MaskComposite의 장치 불일치 문제 해결
- 기타 수정 및 개선 사항 (CPU TE 메타텐서 처리, 포트 사용 중 오류, 파일명에 뒤따르는 밑줄 제거 등)
- CogVideoX: 비디오 생성 모델
- Wan-Dancer: 모델 지원
- 주요 미디어 로딩: 비디오 로더에서 오디오/비디오 통합; 이미지용 PyAV가 Pillow 대체(JPEG 메모리, tRNS PNG); 자동 메타데이터 회전
- 블록 프리페치 및 LoRA 비동기 로딩(특히 LTX에서 더욱 빠름)
--cache-ram 2를 이용한 동적 VRAM 조정 및 비디오 피크 사용량 감소- 트라이톤 ComfyUI 주방 CLI 옵션을 통한 고급 최적화
- 자기회귀 비디오; 인과 모델용 이미지-비디오 변환; 긴 시퀀스용
causal_window_fix; 프레임 보간 메모리 및 오버헤드 개선
- Luma UNI-1, Topaz Astra 2, GPT-5.5 / GPT-5.5-pro
--gpu-only를 이용한 이미지 블렌딩 수정; JoinImageWithAlpha에서 배치 브로드캐스팅; SplitImageToTileList 및 ImageMergeTileList에서 타일 스트라이드 수정
--feature-flag레지스트리; OpenAPI 클라우드 런타임 및 실험용 엔드포인트; 블루프린트 서브그래프 설명; 결정론적 ControlNet 로드 순서
새로운 모델 지원
- SUPIR: SUPIR 이미지 초해상도 모델 지원 추가
- SAM 3.1: 고급 이미지 세그먼테이션을 위한 세그먼트 애니씽 모델 3.1 지원 도입
- RIFE 및 FILM: 부드러운 동영상 프레임 생성을 위한 새로운 프레임 보간 모델
- LTXV 오디오 VAE: 개선된 기본 통합 기능을 갖춘 독립형 LTXV 오디오 VAE 모델 지원
- 비디오 생성: ByteDance 2, Veo 모델 및 Kling 노드에 4K 해상도 지원 추가
- Veo 3 Lite: 더 빠른 비디오 생성을 위한 Veo 모델의 새로운 경량 버전
- SD2 리얼 휴먼: 스테이블 디퓨전 2 리얼 휴먼 생성 지원 추가
- GPT-Image 2: 추가 해상도 지원과 고정 가격 배지가 포함된 새 버전 옵션
- HappyHorse: 이미지 생성 능력을 강화한 새로운 모델 통합
- 타겟팅된 최적화를 통해 Ernie 모델 추론 속도 향상
- 더 많은 기본 구현을 통한 LTXV 오디오 VAE 처리 개선
- ComfyUI 레이어의 더 나은 가중치 처리를 위한 ModelPatcherDynamic 강화
- 실행 시스템에 안티사이클 검증 추가로 워크플로우 안정성 향상
- 더 높은 비트 심도의 비디오를 적절한 색상 정확도로 로드할 수 있는 지원
- 비디오 로딩 시 알파 채널 지원으로 투명성 워크플로우 가능
- ByteDance 2 노드의 자동 다운스케일링 기능 추가로 처리 최적화
- 데이터베이스 호환성을 높이기 위해 SQLAlchemy 버전 고정(>=2.0) 수정
- 디버깅을 더 잘하기 위한 ComfyUI 앱 파일 내 로깅 기능 강화
- 포괄적인 API 문서를 위한 OpenAPI 3.1 사양 추가
- 텍스처 크기를 이용한 흐림/선명 효과 처리를 위한 셰이더 처리 개선
- 다양한 개선 사항을 포함한 ComfyUI 프론트엔드를 버전 1.42.15로 업데이트
- 미리보기 Any 노드를 강화하여 더 많은 텐서 값을 표시해 디버깅 용이성 향상
- 범위 타입 지원 추가로 노드 파라미터 처리 개선
새로운 모델 지원
- SUPIR 모델 지원: 고품질 업스케일링 워크플로우를 위한 향상된 초해상도 기능 추가
- RIFE 및 FILM 프레임 보간: 부드러운 동영상 전환을 위한 고급 프레임 보간 모델 도입
- SAM 3.1 지원: 세그먼트 애니씽 모델을 업데이트하여 세그멘테이션 정확도 개선
- LTX 오디오 VAE 개선: 독립형 LTXV 오디오 VAE 지원으로 기본 오디오 처리 기능 강화
- Ernie 추론을 최적화하여 생성 시간 단축
- 워크플로우 실행 루프를 방지하기 위해 안티사이클 검증 추가
- 모델 호환성을 높이기 위해 ModelPatcherDynamic의 가중치 처리 개선
- 더 높은 비트 심도의 동영상을 로드할 때 품질 보존 기능 강화
- 동영상 로드 워크플로우에 알파 채널 지원 추가
- ByteDance 2 노드의 자동 다운스케일링 기능으로 대용량 동영상 파일 처리 가능
- Veo 모델: 4K 해상도 지원 및 Veo 3 Lite 모델 추가
- Kling 노드: 4K 해상도 기능 강화
- GPTImage: gpt-image-2 버전 옵션 및 새로운 해상도 지원 추가
- HappyHorse 모델: 새로운 파트너 모델 통합
- SD2 실제 인간 지원: 사실적인 인간 생성 기능 강화
- 더 나은 API 문서화를 위해 OpenAPI 3.1 사양 추가
- 블러/샤프닝 셰이더에서 텍스처 크기 처리를 수정하여 보다 정확한 효과 구현
- 모든 노드의 미리보기를 개선하여 디버깅을 위한 더 많은 텐서 값 표시
- SQLAlchemy 호환성 문제 해결: 버전 ≥2.0 고정
- Stable_Zero123 cc_projection 가중치의 매개변수 할당 문제 해결
- LTXV 참조 오디오 노드 기능 수정
- veo-3.0 모델의 4K 해상도 제한 문제 해결
LTX 텍스트 생성
- 텍스트 생성 노드에서 LTX 모델용
use_default_template구현
- 향상된 벡터 그래픽 기능을 위해 Quiver arrow-1.1 및 arrow-1.1-max SVG 모델 추가
- Hunyuan3D 텍스트 및 이미지에서 3D 노드의 “obj” 출력을 선택적 처리로 변경하여 워크플로우 유연성 향상
- 정확한 API 노드 가격 정보 제공을 위해 StabilityAI 가격 배지 수정
성능 및 메모리
- 양자화된 모델의 추론 중 OOM 회귀를 수정하여 _apply() 연산의 메모리 사용량을 개선했습니다.
- LTX: 텍스트 생성 노드에서 기본 템플릿을 비활성화하는 옵션을 추가하여 보다 유연한 프롬프트 처리를 지원합니다.
- 워크플로우 내 JSON 데이터 조작을 위한 JsonExtractString 노드를 도입했습니다.
- Ernie 이미지: 잘못된 클래스 이름을 수정했습니다—
ErnieTEModel대신ErnieTEModel_를 사용하세요.
- SeeDance 2.0 모델에 1080p 해상도 지원을 추가하여 더 높은 품질의 동영상 생성이 가능해졌습니다.
모델 및 생성 지원
- LTX2 참조 오디오(ID-LoRA) 기능 지원 추가
- TextGenerate 노드를 위한 향상된 8B 모델 호환성을 갖춘 Qwen3.5 텍스트 생성 모델 구현
- 개선된 객체 탐지 기능을 제공하는 RT-DETRv4 탐지 모델 지원 추가
- 중간 dtype 호환성을 갖춘 Ace Step 1.5 XL 모델 지원 도입
- 소형 flux.2 디코더 지원 추가 및 풀링 출력 없이 Flux 조정 가능하게 설정
- 확장된 생성 옵션을 위한 Ernie Image 모델 구현
- 워크플로우에서 고급 곡선 조작을 위한 CURVE 노드 추가
- 대규모 숫자에 대한 정밀도 처리가 개선된 Number Convert 노드 도입
- 이미지 분석 기능을 제공하는 Image Histogram 노드 추가
- 기본값이 0인 Color Adjustment 노드 구현
- 곡선 입력과 상향된 유니폼 한계를 갖춘 GLSL 셰이더 노드 강화
- 대화형 UI 요소를 가진 노드에 대해 has_intermediate_output 플래그 추가
- 모델 RAM 관리를 통한 RAM 캐시 통합으로 효율성 향상
- 고정 메모리 계산 및 모델 메모리 처리 강화
- 블러 및 샤프닝 노드의 FP16 중간체와의 호환성 문제 해결
- ImageUpscaleWithModel에서 중간 장치 작업에 대한 메모리 관리 개선
- 향상된 기능을 갖춘 xAI Grok 노드 업데이트
- 새로운 Topaz 모델 통합 추가
- 확장된 워크플로우 기능을 위한 WAN2.7 노드 도입
- 향상된 동영상 생성을 위한 SeeDance 2.0 노드 추가
- 개선된 기능을 갖춘 Tencent3D 노드 업데이트
- training_dtype “none” 및 bfloat16 LoRA 가중치와 함께 발생하는 Train LoRA 크래시 수정
- LTXAV 모델과의 텍스트 생성 회귀 문제 해결
- FP8 스케일링 체크포인트 호환성 문제 수정
- 보안성이 낮은 브라우저에 대한 브라우저 보안 처리 개선
- 파일 처리를 위해 SVG 파일 MIME 유형 등록 문제 해결
- 관리자 버전을 4.1로 높여 기능 개선
- 프론트엔드를 1.42.10 버전으로 업데이트하여 안정성 강화
- Intel XPU 휴대용 릴리스 지원 추가
- 워크플로우 템플릿을 0.9.47 버전으로 업데이트
- 출력 파일을 위한 자산 등록 시스템 강화
FP16 지원 수정 사항
- FP16 정밀도와의 Canny 노드 호환성 문제를 해결하여, 16비트 부동소수점 연산을 사용할 때 워크플로우 문제가 발생하지 않도록 했습니다.
- FP16 중간값으로 인해 생성 결과가 일관되지 않던 샘플링 문제를 해결했습니다.
- FP16 중간값이 예상과 다른 결과를 내는 문제를 수정하여, 실행마다 일정한 출력을 보장했습니다.
- WAN VAE 처리 시 밝기 및 색상 관련 문제를 수정하여 출력 품질과 색상 정확도를 향상시켰습니다.
메모리 및 성능 최적화
- 연산 간 중간값에 FP16을 사용하도록 ‘—fp16-intermediates’ 플래그 추가, VRAM 사용량 감소
- 인플레이스 출력 처리와 청크화된 인코더 구현으로 LTX 및 WAN VAE 모델의 VRAM 사용량 대폭 감소
- 타일링 디코딩의 최대 메모리 사용량 개선 및 비디오 VAE 타일러 백업 시 VRAM 누수 문제 해결
- Windows용 RAM 압력 해제 전략 개선, comfy-aimdo 업데이트(0.2.11~0.2.12) 적용
- ‘—enable-dynamic-vram’ 옵션 추가로 동적 VRAM 관리 강제 활성화
- 향상된 모델 호환성을 위한 mxfp8 정밀도 형식 지원 추가
- AMD gfx1150(Strix Point) GPU용 PyTorch Attention 활성화
- FP4, 8, 16 기본 dtype 지원 및 양자화된 선형 자동차분 함수로 훈련 기능 향상
- 텍스트 인코더 호환성 문제 수정 및 Hunyuan3D v2.1 DiT 모델의 SageAttention 비활성화
- Tencent TextToModel 및 ImageToModel API 노드 수정
- Nano Banana 2 ‘thought_image’ 지원 및 Quiver SVG 노드 추가
- seedream-3-0-t2i 및 seedance-1-0-lite 모델을 오래된 버전으로 표시
- slice_cond 및 모델별 컨텍스트 윈도우 조정 기능 추가
- EmptyLatentImage 및 EmptyImage 노드를 중간 dtype 설정에 맞춰 개선
- 프론트엔드 패키지를 1.41.21 버전으로 업데이트, 캐싱 헤더 개선으로 오래된 청크 방지
- 외부 분산 캐싱 지원을 위한 CacheProvider API 추가
- 사용자 데이터의 원자적 쓰기 구현으로 충돌 시 데이터 손실 방지
- 노드 및 블루프린트의 필수 카테고리 지원 강화
- 워크플로우 템플릿을 0.9.26 버전으로 업데이트
- 픽셀 공간 VAE 호환성 문제 및 종료 시 모델 파이널라이저 실행 문제 수정
- Load Diffusion Model 노드에서 가중치 dtype 처리 개선(고급 입력으로 표시)
- 서브클래스화된 모델의 지연 가중치 초기화 강화
- 드문 특수 상황에서의 다양한 메모리 누수 및 손상 문제 수정
이번 릴리스는 다양한 버그 수정 및 안정성 개선 사항을 포함한 패치 릴리스입니다. 이번 릴리스에 포함된 변경 사항에 대한 자세한 내용은 v0.17.0과 v0.17.1 간의 전체 변경 로그 비교를 참조하십시오.
아키텍처 및 성능 개선
- 모듈식 자산 아키텍처를 구현하고 비동기식 이중 단계 스캐너와 백그라운드 시더를 추가하여 로딩 성능을 향상했습니다.
- 더 나은 디버깅과 안정성을 위해 파이썬 오류 핸들러를 추가했습니다.
- KV 캐시 모델의 메모리 사용량 최적화를 강화했습니다.
- AcceleratorError 호환성을 위해 오류 관리 기능을 개선한 동적 VRAM 처리를 향상했습니다.
- FluxKVCache 노드를 통해 Flux 2 Klein KV 캐시 모델 지원을 추가했습니다.
- Flux 모델용 정리 함수와 사전 주의 패치를 포함한 모델 패칭 시스템을 개선했습니다.
- Qwen 이미지 모델에 사전 주의 및 입력 후 패치를 추가했습니다.
- 래핑된 모델의 텍스트 인코더 LoRA 로딩 문제를 수정했습니다.
- 다양한 모델에서 batch_size > 1 문제를 해결하여 배치 처리를 개선했습니다.
- 이미지 편집 기능을 강화한 Painter 노드를 추가했습니다.
- 확장된 기능을 제공하는 Reve Image API 노드를 도입했습니다.
- 워크플로우 템플릿을 버전 0.9.21로 업데이트했습니다.
- 그래디언트 스톱 포맷을 개선하여 프론트엔드와의 호환성을 높였습니다.
- 오디오 추출 및 잘림 문제를 수정했습니다.
- 딥 클론 전 편집된 가중치로 인한 모델 탐지 문제를 해결했습니다.
- ComfyUI Manager 설치 지침을 개선하고 버전 4.1b2로 업데이트했습니다.
- 패키지 버전 보고를 강화하여 문제 진단을 용이하게 했습니다.
- 프론트엔드 패키지를 버전 1.41.18로 업데이트하며 다양한 개선 사항과 버그 수정을 적용했습니다.
- comfy-kitchen을 버전 0.2.8로, comfy-aimdo를 버전 0.2.10으로 업데이트했습니다.
새로운 노드 및 기능
- 워크플로우 내 수학적 연산을 위한 simpleeval 평가를 지원하는 수학 표현식 노드 추가
- 토폴로지 처리 기능을 강화한 TencentSmartTopology API 노드 도입
- LLM 노드에 Gemini 3.1 Flash-Lite 모델 지원 추가, AI 언어 모델 옵션 확장
- fp16 오디오 인코더 모델의 호환성 문제 해결
- 동적 VRAM이 활성화된 경우 텍스트 인코더 CPU 실행 문제 해결
- 요구 사항 버전 충돌 문제 해결
- 버퍼 해제 전 계산 스트림 동기화를 통한 메모리 관리 개선
- 최신 개선 사항을 반영한 워크플로우 템플릿을 버전 0.9.11로 업데이트함
LTX 오디오 모델 개선 사항
- LTX2 보코더의 conv_transpose1d를 수동 캐스팅으로 수정하여 오디오 처리 안정성을 향상했습니다.
- 오디오 생성 시 더 나은 메모리 관리를 위해 LTX 오디오 VAE의 novram 호환성 문제를 해결했습니다.
- causal_fix 매개변수를 add_keyframe_index 및 append_keyframe 함수에 추가하여 비디오 워크플로우에서 키프레임 처리 정밀도를 높였습니다.
핵심 업데이트
- AI 모델 운영을 개선하기 위해 comfy-aimdo를 버전 0.2.7로 업데이트했습니다.
- VBAR 캐스터의 CPU 가중치 처리를 강화하여 다양한 하드웨어 구성에서도 더 나은 성능을 제공합니다.
- 최신 개선사항과 최적화를 반영해 워크플로우 템플릿을 버전 0.9.10으로 업데이트했습니다.
- 안정성을 높이기 위한 코드 리팩토링 개선사항 적용
API 노드 업데이트
- xAI 모델과 가격을 업데이트하여 비용 관리와 모델 선택을 개선했습니다.
- 킹크 3.0 모션 제어를 활성화하여 동영상 생성 기능을 강화했습니다.
- 워크플로우 템플릿을 최신 개선사항과 최적화를 반영한 버전 0.9.8로 업데이트했습니다.
새로운 노드 및 기능
- 화면 비율 사전 설정이 포함된 ResolutionSelector 노드를 추가하여 이미지 치수 설정을 보다 쉽게 할 수 있도록 했습니다.
- 고급 매개변수 제어를 위한 CURVE 유형 지원을 도입했습니다.
- 작업 API에 텍스트 미리보기 지원을 추가하여 워크플로우 모니터링을 더욱 개선했습니다.
- 이미지 처리 기능을 강화한 네이티브 LongCat-Image 구현
- LoKR 호환성을 위해 ACE-Step 1.5 lycoris 키 별칭 매핑을 추가했습니다.
- SDPose-OOD 모델 지원
- SCAIL WanVideo 모델 지원
- zeta 크로마 가중치 로딩 지원
- LTXAV 2.3 모델 지원
- Z-image 픽셀 공간 지원 구현
- 동적 VRAM 모드가 이제 기본값으로 설정되어 메모리 효율성이 향상되었습니다.
- QuantizedTensor fp8가 아닌 경우 LoRA 재양자화를 구현했습니다.
- 더 나은 성능을 위해 동적 오프로드 휴리스틱을 개선했습니다.
- 컴포트-아이도를 버전 0.2.6으로 업데이트하고 할당자 처리를 개선했습니다.
- 가중치 후크 및 WSL 호환성과 관련된 동적 VRAM 충돌 문제를 수정했습니다.
- NanoBanana2 API 노드에 “IMAGE+TEXT” 지원을 추가했습니다.
- Mahiro CFG를 명확성을 위해 Similarity-Adaptive Guidance로 이름을 변경했습니다.
- GLSL 노드 입력 치수 요구사항을 수정했습니다.
- VAEDecodeAudioTiled를 개선하여 tile_size 입력을 올바르게 사용하도록 했습니다.
- feat_map 처리 시 WanVAE 인코더/디코더 혼동 문제를 수정했습니다.
- lm_metadata 누락으로 인한 ACE-1.5 메모리 추정 문제를 해결했습니다.
- 서브스텝 시그마의 컨텍스트 윈도우 단계 처리를 개선했습니다.
- BytesIO에 쓰는 동안 VideoFromComponents 충돌을 방지했습니다.
- 이미지 타일 오버랩을 제한하여 처리 문제를 예방했습니다.
- 워크플로우 템플릿을 버전 0.9.7로 업데이트했습니다.
버그 수정 및 안정성
- 프롬프트 항목에 class_type 키가 없을 때 발생하는 KeyError를 수정하여 워크플로우 충돌 방지
- pyopengl, accelerate, numpy 텍스처와의 GLSL 노드 호환성 문제 해결
- LTXAV 텍스트 인코더의 최소 길이 및 메모리 추정 문제 수정
- torch 컴파일러 사용 시 동적 VRAM 비활성화로 충돌 예방
- 향상된 백업 처리 기능을 갖춘 comfy aimdo를 버전 0.2.2로 업데이트
- WanVideo 기반 세분화 모델 FlowRVS 지원 추가로 고급 영상 처리 가능
- 확장된 기능을 제공하는 NanoBanana2 API 노드 추가
- Aimdo 백업 처리를 수정하여 제로 복사 SFT 문제 방지
- 프론트엔드를 버전 1.39.19로 패치하여 API 노드의 진행률 텍스트 직렬화 문제 해결
- essentials_category를 올바른 대체 노드로 이동하여 더 나은 구성 제공
- 자기 주도적 주의 강도 조절 기능을 가이드별로 추가하여 세밀한 워크플로우 제어 가능
- 워크플로우 템플릿을 버전 0.9.4로 업데이트
새로운 노드 및 기능
- 이미지 워크플로우에서 정밀한 바운딩 박스 선택을 위한 BBox 위젯 추가
- 오디오 처리 워크플로우를 위한 3밴드 이퀄라이저 노드 도입
- 기본 텍스트 생성 지원을 내장 모델과 함께 추가, 초기 지원 모델은 Gemma3와 Qwen 3임
- 고급 시각 효과를 위해 PyOpenGL을 사용하는 새로운 GLSL 셰이더 노드
- 텍스트 음성 변환 기능을 위한 ElevenLabs API 노드 추가
- FLOAT 입력에 대한 새로운 그라디언트 슬라이더 표시 모드 및 개선된 UI 제공
- 타일 처리 워크플로우를 위한 SplitImageToTileList 및 ImageMergeTileList 노드 추가
- Rodin Gen-2 노드에 가격 배지 추가
- 아바타 생성을 위한 KlingAvatar 노드 추가
- ByteDance Seedream-5 모델 지원 추가
- 글로브 매칭을 통한 Gemini 이미지 MIME 유형 처리 문제 수정
- Gemini가 더 나은 품질의 압축 해제 이미지를 반환하도록 강제함
- requants 반환 제한으로 인해 FP8 동적 VRAM 워크플로우 성능 문제 해결
- 비디오 저장 작업 중 비연속 오디오 파형 충돌 문제 해결
- LTXAV 모델 로딩 문제 해결, fp8 체크포인트 지원 및 임베딩 커넥터 dtype 문제 포함
- PyOpenGL 버전 < 3.1.4에 대한 호환성 개선
- 429개 위젯을 접을 수 있는 고급 UI로 표시
- 노드의 더 나은 구성 위해 essentials_category 추가
- 개선된 분류를 통해 필수 하위 그래프 블루프린트 강화
- 프론트엔드를 버전 1.39.16으로 업데이트
- 토큰화 개선 및 최소 길이 강제를 통해 텍스트 생성 향상
- LTXAV av 임베딩 커넥터 통합 업데이트
- 마이그레이션 기간 동안 LTX 2.0 워크플로우에 대한 일시적 호환성 수정
버그 수정
- 가끔 빈 이미지를 반환하던 Gemini/Nano 바나나 API 노드의 문제를 수정하여, AI 기반 이미지 생성 워크플로우의 안정성을 향상시켰습니다.
버그 수정
- 수동 캐스팅 시 애니마 LLM 어댑터 전방향 수정
- API 노드에 ‘viduq3-turbo’ 모델 지원 추가
- 향상된 크리에이티브 워크플로우를 위한 Recraft V4 노드 추가
- 워크플로우 템플릿을 v0.8.43으로 업데이트함
모델 지원
- 양자화된 가중치를 사용한 Gemma 12B 지원 추가
- 장치 선택 지원 및 VRAM 사용량 감소로 향상된 LTXAV 텍스트 인코더
- LTXAV 텍스트 인코더의 메모리 추정치 개선
- FP8MM 오프로딩 성능 문제 수정
- 오래된 PyTorch 버전에 대한 경고 추가 및 cu130으로 업그레이드 권장으로 성능 향상
- 컴피 키친 버전 요구사항 업데이트
- 안정적인 릴리스 워크플로우를 수정하여 최신 컴피 키친 업데이트를 올바르게 가져오도록 함
- 모델 패처에서 혼란스러운 로드 통계 제거
- 워크플로우 템플릿을 v0.7.69로 업데이트함
새로운 모델 지원
- LTXV 2 모델 지원 추가
- NVFP4 체크포인트 지원 추가 (fp4 행렬 곱셈)
- CLI 인수를 통한 Sage Attention 3 지원 추가
- V3 API: DynamicCombo 및 Autogrow 기능 노출
- API 노드: Kling Omni 720p 해상도 지원, WAN2.6 ReferenceToVideo
- Tripo3D: face_limit 파라미터 처리 최적화
- Vidu API 서명된 URL의 URL 인코딩 보존 문제 해결
- 업스케일 모델 CPU 오프로딩 문제 해결
- LTXV2 텍스트 인코더 lowvram 호환성 문제 해결
- fp8 처리 관련 문제 해결
- MPO 형식 이미지에서 첫 프레임만 사용하도록 수정
- PyTorch 버전에 따른 조건부 comfy-kitchen CUDA 지원
- 디버깅을 위한 OOM 메모리 요약 추가
- Mahiro CFG 표시 이름 업데이트
- 워크플로우 템플릿 v0.7.67로 업데이트
- 코드 리팩토링 및 정리 (CLIP 전처리, comfy-kitchen 통합)
시스템 요구사항
- PyTorch 2.4+ 최소 버전 필요
- 기본적으로 AMD GPU에서 비동기 메모리 오프로드 활성화
- CPU 추론 시 조상 샘플러 노이즈 문제 해결
- 메모리 관리 오류 처리 개선(핀/언핀 작업)
- 컨텍스트 윈도우에 VACE 컨텍스트 처리 추가
- ComfyUI 프론트엔드 v1.35.9로 업데이트
- ComfyUI 매니저 v4.0.4로 업데이트
- 워크플로우 템플릿 v0.7.64로 업데이트
- 샘플링 제어를 위한 ManualSigmas 노드 추가
- Kling 모션 제어 노드 추가
- ResizeByLongerSide가 이제 동영상 처리를 지원함
- Gemini API: 프롬프트 향상 강제 활성화
- 청구 방식을 달러에서 크레딧으로 변경
- “seededit”는 더 이상 사용되지 않으며, Seedream 노드의 표시 이름을 업데이트함
- 이미지 처리 노드를 V3 스키마로 변환
- Lumina/Z 이미지 모델 최적화(사용되지 않는 구성 요소 제거)
새로운 모델 지원
- Qwen 이미지 레이어드
- NewBie 이미지 Exp0.1
- 워크플로우 모니터링을 위한 /api/jobs 엔드포인트를 포함한 통합 작업 API
- API 노드에서 기본적으로 워터마크 생성 비활성화
- 더 나은 훈련 효율성을 위해 해상도 버킷팅을 적용한 트레이너 재작업
- 향상된 AMD GPU 지원
- Kling O1 StartEndFrame 노드의 지속 시간 범위 확장
- Topaz 4k 영상 업스케일링 기능 업데이트
- —gpu-only 모드에서 ZImageFunControlNet의 마스크 연결 문제 해결
- GPT-Image-1.5 API 노드 추가
- V3 노드 처리 회귀 문제 수정
- SA-Solver 정확도 개선
새로운 모델 및 기능
- 고급 모션 처리를 위한 WanMove 모델
- 자동 감지 기능이 포함된 Qwen Edit 2511
- 인페인팅 기능이 추가된 Z-Image Fun Control Union 2.0
- Kling Omni Image, TextToVideoWithAudio, ImageToVideoWithAudio
- Wan2.6 모델 통합
- 3D 모델 생성을 위한 Tripo3.0
- Z-Image 및 SD3 모델의 메모리 추정치 개선
- Qwen-Image VAE의 GPU 메모리 관리 향상
- 프론트엔드를 v1.34.9로 업데이트
모델 지원
- Ovis 이미지
- Kandinsky 5.0 (T2V/I2V/T2I 변형)
- Z-Image Alibaba PAI-Fun ControlNet 지원
- 개선된 Z-Image FP16 호환성
- CORS 헤더에 PATCH 메서드 및 크로마-라디언스-x0 모드 추가
- 컨텍스트 윈도우 수정 및 시간적 처리 강화
- Kling API @image 참조 형식
- ComfyUI-Manager pip 설치 지원
- 프론트엔드 로드/시작 시간 대폭 개선
- 사이드바에 설정 버튼 복구
- GPU 가속 마스크 에디터 렌더링
- 자산 카드 및 큐 진행률 패널 디자인 개선
- 누락된 노드 경고 UI를 큐 버튼 및 브레드크럼에 추가
- 모바일 관련 수정사항
- 다양한 버그 수정
- 시간적 롤링 VAE로 동영상 모델(VL, Hunyuan/Kandinsky)의 VRAM 대폭 절감
- LoRA 메모리 예약 감소, 특히 Flux2 워크플로우에서 큰 효과
- 개선된 디퀀타이즈 오프로드 계산으로 Flux2 OOM 오류 해결
- FP16 처리로 LoRA 연산 속도 향상
- 불필요한 CPU 후퇴를 방지하기 위해 텍스트 인코더의 GPU 사용량 최적화
- 3D, 오디오, 프리런치, 마스크 노드를 V3 스키마로 변환
- MatchType, DynamicCombo, Autogrow 지원 추가로 워크플로우 유연성 향상
- GPU에 직접 로드 시 텍스트 인코더 회귀 문제 해결
- Lumina 모델에서 transformer_options 클리어링 문제 해결
- Qwen 이미지 LoRA 학습, HunyuanVideo 1.5 meanflow distil 문제 해결
- EmptyAudio 노드 입력 유형을 정확히 조정해 오디오 워크플로우 통합 개선
- 원치 않는 전체 오프로딩을 방지하기 위해 VRAM 계산 정확도 개선
- Z-Image 워크플로우에서 “transformer.” LoRA 접두사 지원
- 혼합 양자화 작업과의 scaled FP8 형식 호환성 개선
- 자동 업데이트를 비활성화하지 않았다면 최신 데스크톱 버전이 출시될 때까지 기다려 주세요. 자동으로 최신 버전으로 업데이트됩니다.
- 데스크톱을 사용하고 자동 업데이트를 비활성화한 경우, 이번에는 데스크톱이 최신 버전으로 자동 업데이트되지 않을 수 있습니다.
- 최신 기능을 이용하려면 여기에서 최신 데스크톱 버전을 다운로드해 주세요.
프론트엔드 UI/UX
- 새로운 UI: Nodes 2.0 공개 베타 버전
- 리니어 모드 베타 버전 (키바인딩에서 핫키를 설정하여 활성화할 수 있습니다.)
- 서브그래프 개선 및 버그 수정
- 누락된 노드의 UX 개선
- 새로운 워크플로우 진행 상태 패널
- 새로운 자산 사이드바
- 3D 노드에서 파노라마 이미지 지원
- 3D 애니메이션 노드를 3D 노드에 통합
- ComfyUI 기본 LoRA 트레이너의 다중 해상도 지원
- Z-Image LoRA 트레이닝 지원
- 비디오용 타이니 VAE 지원
- z-image LoRA 형식 지원
- NVIDIA에서 기본적으로 비동기 오프로딩 활성화
- Veo3 첫 번째와 마지막 프레임 노드
- Kling FirstLastFrame 노드에 Kling v2.5 터보 추가
- Kling O1 모델 지원
새로운 모델 지원
- 이미지 처리 워크플로우를 위해 최적화된 성능을 제공하는 Z 이미지 모델 추가
- FP8 정밀도가 혼합된 모델과 함께 사용되는 LoRA 기능 수정
- VRAM 오류를 줄이기 위해 Flux2 참조 이미지 메모리 추정치 개선
버그 수정
- 워크플로 실행을 중단시킬 수 있었던 심각한 시스템 충돌을 수정했습니다.
- 더 나은 성능을 위해 Flux 2 텍스트 인코더의 VRAM 사용량을 최적화했습니다.
새로운 모델 지원
- Flux 2 Pro API 노드를 포함한 포괄적인 Flux 2 모델 지원 추가
- 새로운 변형과 향상된 표시 이름으로 HunyuanVideo 워크플로우 강화
- 콘텐츠 보안 정책 헤더를 통해 API 보안 개선
- 공개 API 접근 문제와 Gemini 모델 지원 수정
- 더 나은 비디오 워크플로우 제어를 위해
get_frame_count및get_frame_rate메서드 추가
- 하드웨어 인식 감지 기반으로 텍스트 인코더 양자화 최적화
- 더 나은 메모리 관리를 통한 양자화 지원 강화
- Chroma, Qwen-Image, HunyuanVideo 모델에 대한 BlockInfo 지원 추가
- 프론트엔드를 v1.30.6으로 업데이트
- Transformers 버전을 높임
모델 호환성 및 향상
- HunyuanVideo 1.5 지원: 최신 버전의 HunyuanVideo 모델과의 호환성을 추가하여 동영상 생성 기능을 확장했습니다.
- LLAMA 텍스트 인코더 개선: LLAMA 기반 텍스트 인코더 모델에서 최종 정규화를 비활성화할 수 있는 기능을 추가하여 워크플로우 맞춤화를 더욱 향상시켰습니다.
- HunyuanV3D 스키마 마이그레이션: 성능과 호환성을 개선하기 위해 Hunyuan3D 노드를 V3 스키마로 업데이트했습니다.
- 새로운 Topaz API 노드: ComfyUI 내부에서 직접 Topaz 동영상 향상 워크플로우를 지원하도록 추가되었습니다.
- Nano Banana Pro 통합: 처리 능력을 강화한 Nano Banana Pro를 포함해 API 노드 컬렉션을 확장했습니다.
- Kling Lip Sync 개선: KlingLipSyncAudioToVideoNode에서 오디오 형식 변환 문제를 수정하여 MP3 형식 처리가 올바르게 이루어지도록 했습니다.
- 향상된 이미지 배치 처리: ImageBatch 노드를 수정하여 채널 수가 다른 이미지를 처리하고, 필요 시 자동으로 알파 채널을 추가하도록 개선했습니다.
- 미리보기 노드 개선: 미리보기 노드를 “텍스트로 미리보기”로 이름 변경하여 워크플로우 구성이 보다 명확해졌습니다.
- 워크플로우 템플릿 업데이트: 서버 템플릿 핸들러를 개선하여 다중 패키지 배포를 지원함으로써 워크플로우 관리를 더욱 향상시켰습니다.
- CUDA 최적화: 최신 CUDNN 버전에서 불필요한 우회 조치를 비활성화하여 GPU 성능을 개선했습니다.
- 워크플로우 명명 문제를 해결하고 복잡한 처리 파이프라인의 전반적인 안정성을 향상시켰습니다.
CUDA 12.6 지원 및 배포
- 공식 CUDA 12.6 릴리스 워크플로우 추가 및 휴대용 다운로드 지원을 통해 GPU 호환성을 강화했습니다.
- 간소화된 설치를 위해 수정된 휴대용 다운로드 링크를 README에 업데이트했습니다.
- HunYuan 3D 2.0 지원: 개선된 3D 모델 생성 워크플로우를 위한 호환성 문제를 해결했습니다.
- EasyCache 개선: 특정 모델 구성에 영향을 미쳤던 입출력 채널 불일치를 해결했습니다.
- 잠재적으로 유해한 기본 제공 맞춤형 노드 구현을 제거하여 블록 스왑 기능을 강화했습니다.
- 새로운 Gemini 모델 추가: 텍스트 및 멀티모달 생성 워크플로우를 위한 AI 모델 옵션을 확장했습니다.
- 업데이트된 PR 템플릿과 Python 3.10 최소 버전 요구사항을 포함한 API 노드 개발 인프라를 개선했습니다.
- 맞춤형 노드 개발 시 코드 품질을 높이기 위해 pylint 구성 강화했습니다.
- 보다 안정적인 업데이트를 위해 릴리스 자동화 및 배포 프로세스를 개선했습니다.
메모리 및 성능 최적화
- NVIDIA 및 AMD GPU용 기본적으로 고정된 메모리 활성화
- Flux, Qwen, LTX-Video 모델의 VRAM 사용량 감소
- VRAM 사용량 증가 시 자동으로 메모리를 해제하는 스마트 모델 언로드 기능
- 오프로드 스트림에서 개선된 가중치 캐스팅 성능
- ScaleROPE 노드 이제 Flux 모델과 호환 가능
- 토큰라이저에 좌측 패딩 지원 추가
/history및/queue엔드포인트에create_time필드 추가
- SingleStreamBlock/DoubleStreamBlock의 맞춤형 노드 가져오기 오류 수정(임시 해결)
- Qwen ControlNet 회귀 문제 수정
- 오프로드 지원 및 안정성 개선을 통한 양자화된 연산 강화
- 모든 모델 간 RoPE 함수 구현 통합
성능 및 메모리 최적화
- 최적화된 모델 로딩을 위한 혼합 정밀도 양자화 시스템 도입
- 리소스 제약 하에서 지능적인 메모리 관리를 위한 RAM 압력 캐시 모드 추가
- 고정 메모리를 사용한 모델 오프로딩 속도 향상 및 자동 저 RAM 하드웨어 감지 기능 추가
- FP8 연산 개선: 메모리 사용량 절감 및 torch.compile 성능 회귀 문제 해결
- 비동기 오프로딩 속도 향상 및 레이스 컨디션 해결
- ScaleROPE 노드: WAN 및 Lumina 모델용 로프 스케일링 지원
- 단일 워크플로우 내에서 다중 실행을 가능하게 한 서브그래프 실행 강화
- 바이트 데이터와 None 출력을 적절히 처리하는 캐싱 시스템 개선
- API 노드를 V3 클라이언트 아키텍처로 이전: Luma, Minimax, Pixverse, Ideogram, StabilityAI, Pika, Recraft, Hypernetwork, OpenAI
- LTXV API 노드에 12초~20초 길이 옵션 추가
- DALL-E 2 노드의 img2img 작업 수정
- Rodin3D 노드를 개선하여 적절한 상대 경로 반환
- 포함된 문서를 v0.3.1로 업데이트
- 워크플로우 템플릿을 v0.2.11로 업데이트
- Windows 고정 메모리 할당 문제 수정
API 노드
- LTXV API 통합: Lightricks LTX 동영상 생성을 위한 새로운 LTXV API 노드 추가
- 비동기 작업 및 취소 지원 기능이 포함된 네트워크 클라이언트 V2 업그레이드
- Tripo 및 Gemini API 노드를 V3 스키마로 변환
- 최신 AMD GPU에서만 cudnn 비활성화하여 AMD GPU 지원 개선
- API 노드의 Windows 특정 네트워크 문제를 수정해 더 나은 재시도 처리 가능하게 함
- 종속성 인식 캐싱 시스템 강화로 루프와 함께 —cache-none 동작 해결
- 다차원 잠재 변수 지원 추가
- 맞춤형 노드 게시 서브그래프 엔드포인트 추가
- 프론트엔드 버전 1.28.8로 업그레이드
- 템플릿 업데이트 버전 0.2.4로 진행
프론트엔드 업데이트
- 서브그래프 위젯 편집: 서브그래프에 진입하지 않고도 새로운 매개변수 패널에서 바로 서브그래프 매개변수를 편집할 수 있습니다.
- 템플릿 모달 재설계: 모델 태그와 카테고리를 기반으로 한 고급 필터링 기능을 갖춘 새로운 템플릿 브라우저
- 워크플로우 취소 속도 개선
- NVIDIA GPU와 PyTorch 2.9에서 VAE 메모리 사용량이 3배나 증가하는 문제 수정
- 크로마 레디언스 처리 속도 향상 및 1 이상의 배치 크기 문제 해결
- Veo 3.1 모델 지원 추가
- 비디오 워크플로우에서 고급 시간적 제어를 위한 TemporalScoreRescaling 노드 추가
- AMD gfx942 GPU용 FP8 연산 비활성화
- —fast 오토튜닝 모드에서 CUDA 메모리 관리 개선
- ControlNet 노드를 V3 스키마로 변환
- EasyCache를 적절한 batch_slice 처리 방식으로 개선
- merge_nested_dicts 기능을 입력 순서에 맞게 개선
- 사용되지 않는 파일에 대한 폐기 경고 추가
노드 스키마 마이그레이션 (V3)
- 모델 다운스케일링, LoRA 추출, 합성, 랜덤 오퍼레이션, SD3/SLG, Flux, 업스케일 모델, HunyuanVideo 노드를 포함한 핵심 노드 카테고리를 V3 스키마로 마이그레이션했습니다.
- 고음질 오디오 워크플로우를 위한 MMaudio 16K VAE 지원 추가
- 모노 오디오가 잘못되어 스테레오로 저장되는 문제 수정
- 모델 샘플링 시그마 코드 재작성 및 FP8 스케일링된 LoRA 문제 해결
- 이전 버전의 Stable Diffusion 체크포인트를 최신 NumPy 버전에서 로드하는 문제 수정
- SD/Flux VAE 연산에 대한 메모리 추정 개선
- ROCm 7.0+에서 RDNA4 PyTorch 어텐션 활성화
- 가격 추출기 추가 및 Kling/Pika API 노드 개선
- aspect_ratio 지원을 추가한 Gemini 이미지 API 강화
- 템플릿 v0.1.95, 노드 문서 v0.3.0
- WAN2.2 캐시 VRAM 누수 문제 수정
API 노드
- OpenAI의 비디오 생성 API용 Sora2 API 노드 추가
모델 호환성 향상
- HunyuanVAE 지원: 새로운 HunyuanVAE 지원을 추가하여 고급 이미지 생성 워크플로우의 모델 호환성을 확장했습니다.
- 에피소드 스케일링 노드: 예측된 노이즈를 스케일링하여 확산 모델의 노출 편향을 줄이는 새로운 에피소드 스케일링 노드를 도입했으며, 이는 논문 확산 모델의 노출 편향 규명에 기반합니다.
- VAE 메모리 누수 수정: VAE OOM 예외 처리 중 파이썬 콜 스택이 텐서 참조를 보유하면서 발생하던 VRAM 누수를 해결하여, 낮은 VRAM 장치에서 타일링 백업의 안정성을 크게 개선했습니다.
- AMD 지원: 기본적으로 TORCH_ROCM_AOTRITON_ENABLE_EXPERIMENTAL을 활성화했습니다.
- 클링 2.5 터보: txt2video 및 img2video 노드 모두에서 kling-2-5-turbo 지원을 추가하고, 적절한 모드 설정을 수정했습니다.
- API 노드 수정사항: Gemini 노드의 base64 처리를 개선하고, Recraft API 노드 함수의 들여쓰기 문제를 수정했습니다.
- 광범위한 V3 변환: 오디오 인코더, GITS, 차분 확산, 최적 단계, PAG, LT, IP2P, 형태학, torch 컴파일, EPS, Pixverse, TomeSD, 편집 모델, Rodin, Stable3D 노드 등 수많은 노드 카테고리를 V3 스키마로 이전하여 워크플로우의 호환성을 높였습니다.
- 코드 품질: comfy_api_nodes 폴더에 pylint 지원을 추가하고 example_node.py를 V3 스키마로 업데이트하여 맞춤형 노드 개발을 더욱 일관되게 만들었습니다.
- 문서 업데이트: Windows 사용자를 위한 야간 PyTorch 명령어를 포함한 AMD 설치 지침을 강화했습니다.
- 서브그래프 게시: 서브그래프를 노드 라이브러리에 게시할 수 있도록 지원합니다.
- 노드 선택 도구 상자 재설계: 노드 선택 도구 상자를 새롭게 디자인했습니다.
API 노드
- Rodin3D-Gen2 매개변수 수정
- Seedance Pro 모델 지원
API 노드
- Rodin3D Gen-2: Rodin의 가장 강력한 이미지-to-3D 도구가 이제 ComfyUI에서 바로 사용 가능합니다!
- WAN 이미지 투 이미지: Wan2.5 이미지 투 이미지 API 노드로, 이미지 편집을 지원합니다.
- 새로운 오디오 노드: 오디오 기반 워크플로우와 멀티모달 콘텐츠 제작을 강화하기 위한 새로운 오디오 노드 추가
- Qwen2.5VL 템플릿 처리: 프롬프트에 이미 템플릿이 존재하는 경우 Qwen2.5VL 모델의 템플릿 관리를 개선했습니다.
- HuMo 뷰 작업: HuMo 모델에서 .view() 작업 문제를 수정하여 보다 안정적인 비디오 생성을 지원합니다.
- 메모리 누수 수정: 모델 최종화자를 명시적으로 분리하여 메모리 누수를 해결함으로써 장시간 실행 워크플로우의 안정성을 향상시켰습니다.
- 샘플러 CFG 개선: 샘플러 CFG 함수 인자에 ‘input_cond’ 및 ‘input_uncond’ 매개변수를 추가해 보다 유연한 조건부 제어를 가능하게 했습니다.
새로운 모델 지원
- Wan2.2 애니메이트: 캐릭터 교체 및 모션 전송 기능을 갖춘 Wan2.2 애니메이트 영상 생성 모델 지원
- Qwen 이미지 편집 2509 지원: 다중 이미지 편집, 더 높은 일관성, 기본 ControlNet 지원을 갖춘 업데이트된 Qwen 이미지 편집 2509 지원
- HuMo 모델: 오디오를 사용해 영상 생성을 제어하면서 입술 동기화를 유지하는 1.7B 및 17B HuMo 모델 모두 지원 추가
- Chroma Radiance: 픽셀 공간에서 이미지 생성을 수행하는 모델로, 이미지 생성 과정 중 손실을 줄여줍니다
- Omnigen2 UMO LoRA: Omnigen2 UMO LoRA 모델 지원 추가
- Kling v2.1 지원: KlingStartEndFrame 노드에 kling-v2-1 모델 추가
- Seedream4 수정사항: 부분 성공 시 오류를 무시하는 플래그를 수정하여 워크플로우를 더욱 안정적으로 만들었습니다
- 핵심 노드 업데이트: Minimax API, Cosmos, 컨디셔닝, CFG, Canny 노드 등 여러 노드 카테고리를 V3 스키마로 마이그레이션했습니다
- FP8 연산: gfx1200 하드웨어에서 기본적으로 FP8 연산을 활성화하여 처리 속도를 높였습니다
- LoRA 트레이너 수정사항: LoRA 트레이닝 워크플로우에서 FP8 모델 호환성 관련 버그를 해결했습니다
- 프론트엔드 버전 업데이트: 버전 1.26.13으로 업데이트되었습니다
ByteDance Seedream 4.0 통합
- 새로운 Seedream 노드: ByteDanceSeedream (4.0) 노드를 추가했습니다.
새로운 모델 지원
- 훈원 이미지 2.1 일반 모델
- 훈원 3D 2.1
- 스테이블 오디오 2.5 API
- 시던스 비디오 API
ByteDance USO 모델 지원
- UXO 주체 식별 LoRA 지원: FLUX 아키텍처 기반의 주체 식별 LoRA 모델입니다.
- 관련 워크플로우: 템플릿에서 워크플로우를 확인해주세요:
Flux->Flux.1 Dev USO 참조 이미지 생성
- ImageScaleToMaxDimension 노드: 지능형 이미지 스케일링을 위한 새로운 유틸리티
- SEEDS 노이즈 시스템: 개선된 알고리즘으로 업데이트된 노이즈 분해 기능
- 향상된 프롬프트 제어: 인터럽트 핸들러가 이제 prompt_id 매개변수를 수락합니다.
- V3 스키마 마이그레이션: 일부 핵심 노드를 V3 스키마로 변환했습니다.
- 컨볼루션 자동 튜닝: 자동 컨볼루션 최적화를 활성화했습니다.
- ByteDance 이미지 노드: ByteDance 이미지 생성 서비스 지원 추가
- Ideogram 문자 참조: Ideogram v3 API가 이제 문자 참조를 지원합니다.
성능 향상
- Windows에서 RAM 사용량 감소
Wan2.2 S2V 워크플로우 향상 및 모델 지원 확장이번 릴리스는 Wan2.2 S2V 관련 동영상 워크플로우 기능과 모델 지원 확장을 중점적으로 다룹니다:Wan2.2 S2V 워크플로우 제어
- WanSoundImageToVideoExtend 노드: 오디오 기반 동영상 워크플로우를 위한 새로운 수동 동영상 확장 노드로, 제작자가 생성된 동영상 길이와 타이밍을 정밀하게 제어할 수 있습니다. 이를 통해 오디오 콘텐츠가 동영상 시퀀스로 변환되는 과정을 세밀하게 조정할 수 있습니다.
- 오디오-비디오 싱크로나이즈: 비디오를 오디오 길이보다 더 길게 확장하면 워크플로우가 실패하는 중요한 문제를 수정하여, 오디오 지속 시간에 관계없이 안정적인 사운드-비디오 생성을 보장합니다.
- 자동 오디오 트리밍: 이제 비디오는 자동으로 오디오를 비디오 길이에 맞춰 트리밍하므로 최종 출력 파일에서 오디오-비디오 싱크로 문제를 완전히 없앨 수 있습니다.
- LatentCut 노드: 정확한 지점에서 잠재적 요소를 자르는 새로운 노드로, 복잡한 생성 워크플로우에서 잠재 공간 조작을 더욱 세밀하게 제어할 수 있게 해줍니다. 이는 특히 일괄 처리 및 시간적 동영상 워크플로우, 예를 들어 동영상에서 특정 프레임을 제거하는 데 유용합니다.
- Fun Control 모델 지원: Wan2.2 5B fun control 모델 지원 추가.
- Fun Inpaint 모델 지원: Wan2.2 5B fun inpaint 모델 통합.
노드 모델 패치 개선사항이 집중적인 업데이트는 ComfyUI의 유연한 아키텍처를 뒷받침하는 핵심 노드 모델 패치 시스템을 개선합니다:핵심 인프라 강화
- 노드 모델 패치 업데이트: 기본 모델 패치 메커니즘을 개선한 nodes_model_patch.py를 업데이트하여 Qwen-Image ControlNet용 ComfyUI 확장 기능을 더욱 쉽게 사용할 수 있도록 했습니다.
- 향상된 안정성: 핵심 모델 패치 개선으로 다양한 워크플로우 구성에서도 보다 신뢰성 높은 노드 실행과 모델 처리가 가능해졌습니다.
오디오 워크플로우 통합 및 성능 최적화 강화이번 릴리스에서는 ComfyUI 오디오 처리 기능을 추가하고, 성능 개선과 모델 호환성 업데이트를 포함했습니다:오디오 처리 업데이트
- Wav2vec2 오디오 인코더: 오디오 인코더 모델로 네이티브 Wav2vec2 구현을 추가하여 멀티모달 애플리케이션의 오디오-to-임베딩 워크플로우를 가능하게 했습니다.
- 오디오 인코더 디렉토리: models/audio_encoders 디렉토리를 추가했으며, 이는 Wan2.2 S2V용 오디오 인코더 디렉토리입니다.
- AudioEncoderOutput V3 지원: AudioEncoderOutput를 V3 노드 스키마와 호환되도록 만들어 현대적인 워크플로우 아키텍처와 원활한 통합을 보장했습니다.
- Gemini 이미지 API 노드: 새로운 Google Gemini 이미지 API 노드인 “nano-Nano-banana” 이미지 편집 모델 API를 추가했으며, 높은 일관성을 제공합니다.
- WAN 2.2 S2V 모델 지원: 메모리 사용량과 성능을 최적화한 WAN 2.2 사운드투비디오 모델의 작업 진행 중 구현
- S2V 성능 강화: 120프레임 이상의 비디오 생성 성능을 개선하여 확장된 비디오 워크플로우를 향상시켰습니다.
- 더 나은 메모리 추정: S2V 워크플로우에 대한 메모리 사용량 추정을 개선해 긴 비디오 생성 시 메모리 부족 오류를 방지했습니다.
- 음성 입력 처리 개선: S2V 워크플로우에서 음성 입력의 음수 처리를 수정해 적절한 0값을 사용하도록 했습니다.
- DPM++ 2M SDE Heun (RES) 샘플러: @Balladie가 개발한 새로운 고급 샘플러로, 세밀한 생성 제어를 위한 추가 샘플링 옵션을 제공합니다.
- LatentConcat 노드: 잠재 텐서를 연결하는 새 노드로, 고급 잠재 공간 조작 워크플로우를 가능하게 합니다.
- EasyCache/LazyCache 안정성: 샘플링 과정에서 텐서 속성(형태/데이터형/장치)이 변경될 때 발생하는 심각한 크래시를 수정해 워크플로우의 신뢰성을 보장했습니다.
- ControlNet 유형 모델: Qwen Edit 및 Kontext 워크플로우와 함께 작동하는 ControlNet 유형 모델의 호환성 문제를 개선했습니다.
- Flux 메모리 최적화: Flux 모델의 메모리 사용량 요소를 조정해 자원 활용을 더욱 효율적으로 만들었습니다.
- 템플릿 업데이트: 버전 0.1.66 및 0.1.68으로 업데이트되었습니다.
- 문서 정리: readme에서 미완성 상태의 모델을 삭제해 사용자 혼란을 방지했습니다.
향상된 모델 지원 및 Qwen 이미지 ControlNet 통합이번 릴리스에서는 ControlNet 기능을 대폭 확장하고 모델 호환성을 개선하여 ComfyUI 워크플로우를 더욱 다재다능하고 안정적으로 만들었습니다:Qwen ControlNet 생태계
- Diffsynth ControlNet 지원: Canny 및 depth 조건부의 Qwen Diffsynth ControlNet 지원 추가로 정밀한 엣지 및 깊이 기반 이미지 제어 가능
- InstantX Qwen ControlNet: 창의적 제어 옵션 확장을 위한 InstantX Qwen ControlNet 통합
- 인페인트 ControlNet/모델 패치: 전용 Diffsynth 인페인트 ControlNet 지원으로 인페인트 기능 향상
- V3 아키텍처 마이그레이션: 스트링 노드, Google Veo API, Ideogram API 노드를 V3 아키텍처로 업그레이드하여 더 나은 성능과 일관성 제공
- 향상된 API 노드: OpenAI 챗 노드는 명확성을 위해 ‘OpenAI ChatGPT’로 이름 변경, Gemini 챗 노드에는 복사 버튼 기능 추가
- 향상된 사용성: API 노드는 보다 명확한 라벨링과 강화된 상호작용 기능으로 더 나은 사용자 경험 제공
- LTXV 노이즈 마스크 수정: 실제 노이즈 마스크가 존재할 때 주요 프레임의 노이즈 마스크 차원 문제 해결, 안정적인 비디오 워크플로우 실행 보장
- 3D 잠재 조건부 제어: 3D 잠재값에 대한 조건부 마스크 수정, 고급 워크플로우에서 깊이 인식 조건부 제어 가능하도록 개선
- 잘못된 파일명 처리: 잘못된 파일명을 적절히 처리하는 워크플로우 저장 기능 개선, 저장 실패 방지
- EasyCache 및 LazyCache: 워크플로우 실행 성능 향상을 위한 고급 캐싱 시스템 구현
- 파이썬 3.13 지원: 파이썬 3.13 완벽 호환, ComfyUI를 최신 파이썬 개발 트렌드와 동일하게 유지
- 프론트엔드 업데이트: v1.25.10로 업데이트, 향상된 탐색 및 사용자 인터페이스 개선
- 원소별 융합: 원소별 연산 융합을 통한 성능 최적화 추가
- 탐색 모드 롤백: 탐색 기본값을 전통적인 레거시 모드로 롤백, 기본 활성화된 표준 탐색 모드로 인한 사용자 경험 문제를 피함. 사용자는 설정에서 여전히 표준 탐색 모드를 활성화할 수 있음
모델 지원
- Qwen-Image-Edit 모델: Qwen-Image-Edit 기본 지원
- FluxKontextMultiReferenceLatentMethod 노드: Flux 워크플로우를 위한 다중 참조 입력 노드
- WAN 2.2 Fun Camera 모델 지원: 카메라 제어를 통한 비디오 생성 지원
- 템플릿 업데이트: 버전 0.1.62로 업그레이드, Wan2.2 Fun Camera 및 Qwen Image Edit 템플릿 추가
- 컨텍스트 윈도우 지원: 긴 시퀀스 생성 작업을 지원하도록 샘플링 코드 개선
- SDPA 백엔드 최적화: 성능 향상을 위한 스케일드 도트 프로덕트 어텐션 백엔드 설정 개선
- 오디오 녹음 노드: 새로운 기본 오디오 녹음 노드, 이제 ComfyUI에서 직접 오디오를 녹음할 수 있습니다.
- 오디오 비디오 통합: 오디오-비디오 종속성 완벽 통합
- GPT-5 시리즈 모델: 최신 GPT-5 모델 지원
- Kling V2-1 및 V2-1-Master: 업데이트된 비디오 생성 모델 기능
- Minimax Hailuo 비디오 노드: 새로운 비디오 생성 노드
- Vidu 비디오 노드: Vidu API 노드 지원
- Google 모델 업데이트: 새로운 Google Gemini 모델 추가
- OpenAI API 수정: OpenAI API 노드 입력 이미지의 MIME 유형 오류 수정
- Intel GPU 호환성: Intel 내장 GPU 호환성 문제 해결
- PyTorch 호환성: 이전 버전의 PyTorch와의 호환성 강화
- Torch 컴파일 최적화: torch 컴파일 동작 개선
- 메모리 관리: 설치 크기와 메모리 효율성 최적화
- 서브그래프 지원: 서브그래프 기능 지원
- 바로가기 패널: 하단 바로가기 패널 추가
- UI 레이아웃 수정: 터미널 입력 레이아웃 수정, 템플릿, 로그 패널 및 기타 항목 추가
- 표준 캔버스 모드: 표준 캔버스 모드 추가,
Lite Graph>캔버스>캔버스 탐색 모드에서 전환 가능 - 미니맵: 워크플로우 미니맵 추가
- 탭 미리보기: 워크플로우 탭 미리보기 추가
- 상단 탭 메뉴 레이아웃 조정
모델 통합 및 성능 개선이번 릴리스에서는 향상된 Qwen 지원, 비동기 API 기능, 복잡한 워크플로우를 위한 안정성 개선을 통해 ComfyUI의 모델 생태계를 확장했습니다:Qwen 모델 생태계
- Qwen 이미지 모델 지원: 정교한 비전 워크플로우를 위한 적절한 LoRA 로딩 및 모델 병합 기능 포함된 통합 개선
- Qwen 모델 병합 노드: Qwen 이미지 모델을 병합하는 전용 새 노드로, 크리에이터가 서로 다른 모델의 강점을 결합할 수 있도록 지원
- SimpleTuner Lycoris LoRA 지원: SimpleTuner에서 학습한 Lycoris LoRA의 Qwen-Image 모델과의 호환성 확장
- 비동기 API 노드: 비동기 API 노드 도입으로 차단되지 않는 워크플로우 실행이 가능해져 성능 향상
- 메모리 처리: 향상된 RepeatLatentBatch 노드가 다차원 잠재변수를 올바르게 처리하여 워크플로우 중단 문제 해결
- WAN 2.2 펀 컨트롤 지원: WAN 2.2 펀 컨트롤 기능 지원 추가로 비디오 워크플로우의 창의적 제어 범위 확대
- AMD GPU 개선: FP16 정확도 처리 개선 및 성능 최적화로 AMD Radeon 지원 강화
- RDNA3 아키텍처 수정: PyTorch attention을 사용하는 Flux 모델에서 gfx1201 GPU 관련 문제 해결
- 업데이트된 PyTorch 지원: Python 3.13 및 CUDA 12.9에서 테스트 완료된 CUDA 및 ROCM PyTorch 버전 업그레이드
- 더 깔끔한 로깅: 기능 플래그는 이제 세부 모드에서만 표시되어 콘솔의 혼잡도 감소
- 오디오 처리 안전성: 토치오디오 가져오기 안전성 검사 강화로 오디오 종속성이 없을 때도 충돌 방지
- Kling API 개선: Kling Image API 노드의 이미지 유형 매개변수 처리 문제 해결
- 비동기 워크플로우 실행: 새로운 비동기 API 기능으로 외부 서비스 통합 시 더 반응성이 뛰어난 워크플로우 가능
- 모델 유연성: 확장된 Qwen 지원으로 더욱 다양한 비전-언어 워크플로우와 향상된 LoRA 호환성 제공
- 하드웨어 활용: AMD GPU 최적화 및 업데이트된 PyTorch 지원으로 하드웨어 구성에 따른 성능 향상
- 배치 처리: 고정된 RepeatLatentBatch로 복잡한 다차원 데이터 구조에서도 안정적인 작동 보장
- 비디오 제어: WAN 2.2 펀 컨트롤 기능으로 비디오 생성 워크플로우의 고급 창의적 제어 가능
UI 경험 및 모델 지원이번 릴리스는 사용자 경험 개선과 모델 지원을 통해 워크플로우 생성 및 성능을 향상시킵니다:사용자 인터페이스 개선
- 최근 사용 항목 API: 인터페이스에서 최근에 사용한 항목을 추적하는 새로운 API로, 워크플로우 생성을 간소화합니다.
- 워크플로우 탐색: 자주 접근하는 요소를 보다 효과적으로 정리하여 사용자 경험을 개선했습니다.
- Qwen 비전 모델 지원: 구성 옵션을 갖춘 Qwen 이미지 모델에 대한 초기 지원 제공
- 이미지 처리: 향상된 Qwen 모델 통합으로 더욱 다채로운 이미지 분석 및 생성 워크플로우가 가능해졌습니다.
- Veo3 비디오 생성: 오디오 지원 기능이 통합된 Veo3 비디오 생성 노드 추가
- 음향·영상 합성: 비디오와 오디오 생성을 하나의 노드에서 결합할 수 있는 기능 제공
- 메모리 관리: 향상된 캐스팅 및 장치 전송 작업을 통해 조건부 VRAM 사용을 최적화했습니다.
- 장치 일관성: 모든 조건 데이터와 컨텍스트가 올바른 장치에 유지되도록 수정되었습니다.
- ControlNet 안정성: ControlNet 호환성 문제를 해결하여 이미지 제어 워크플로우의 기능을 복구했습니다.
- 오류 처리: 조건부 장치가 일치하지 않을 경우 경고 및 충돌 방지를 추가했습니다.
- 템플릿 업데이트: 여러 템플릿 버전(0.1.47, 0.1.48, 0.1.51)을 업데이트하여 호환성을 유지했습니다.
- 더 빠른 반복: 최근 사용 항목 API를 통해 워크플로우 조립과 수정이 더욱 신속해졌습니다.
- 창의성 강화: Qwen 비전 모델은 이미지 이해 및 조작 워크플로우에 새로운 가능성을 열어줍니다.
- 비디오 제작: Veo3 통합으로 ComfyUI가 종합적인 멀티미디어 창작 플랫폼으로 변모했습니다.
- 신뢰성: 메모리 최적화와 장치 관리 수정으로 복잡한 워크플로우에서도 안정적인 작동을 보장합니다.
- 성능: VRAM 사용을 최적화해 리소스가 부족한 시스템에서도 보다 야심찬 프로젝트를 수행할 수 있습니다.
API 개선 및 성능 최적화이번 릴리스에서는 워크플로우 실행과 노드 개발을 향상시키는 백엔드 개선 사항과 성능 최적화 기능을 도입했습니다:ComfyAPI 핵심 프레임워크
- ComfyAPI Core v0.0.2: 핵심 API 프레임워크로 업데이트하여 안정성과 확장성을 향상시켰습니다.
- 부분 실행 지원: 다단계 워크플로우의 효율적인 처리를 가능하게 하는 부분 워크플로우 실행에 대한 새로운 백엔드 지원 기능을 추가했습니다.
- WAN 카메라 메모리 최적화: WAN 기반 카메라 워크플로우의 메모리 관리를 개선하여 VRAM 사용량을 줄였습니다.
- WanFirstLastFrameToVideo 수정: 클립 비전 구성 요소가 없을 때 제대로 된 영상 생성을 방해하던 문제를 해결했습니다.
- VAE 비선형성 개선: VAE 연산에서 수동 활성화 함수를 최적화된 torch.silu로 대체했습니다.
- WAN VAE 최적화: WAN VAE 연산에 대한 세밀한 최적화를 통해 처리 속도와 메모리 효율성을 높였습니다.
- V3 노드 스키마 정의: 차세대 노드 스키마 시스템 구현
- 템플릿 업데이트: 여러 템플릿 버전(0.1.44, 0.1.45) 업데이트를 통해 호환성을 보장했습니다.
- 영상 워크플로우: 영상 생성 파이프라인의 안정성과 성능을 개선했습니다.
- 메모리 관리: 최적화된 메모리 사용 패턴으로 VRAM이 제한된 시스템에서도 더욱 복잡한 워크플로우를 구동할 수 있습니다.
- API 신뢰성: 핵심 API 개선을 통해 맞춤형 노드 개발의 기반이 더욱 안정적으로 되었습니다.
- 실행 유연성: 새로운 부분 실행 기능을 통해 디버깅과 개발 과정을 더욱 효율적으로 수행할 수 있습니다.
메모리 최적화 및 대규모 모델 성능이번 릴리스는 대규모 모델 워크플로우를 위한 메모리 최적화에 중점을 두었으며, WAN 2.2 모델과 VRAM 관리를 통해 성능을 향상시켰습니다:WAN 2.2 모델 최적화
- 메모리 사용량 감소: WAN 2.2 VAE 작업에서 불필요한 메모리 복제를 제거하여 메모리 사용량을 줄였습니다.
- 5B I2V 모델 지원: WAN 2.2 5B 이미지-비디오 모델의 메모리 최적화를 통해 이러한 모델을 더욱 쉽게 접근할 수 있게 되었습니다.
- Windows 고급 그래픽 카드 지원: Windows에서 고성능 그래픽 카드에 대한 예약된 VRAM 할당 기능을 추가했습니다.
- 메모리 할당: 여러 대규모 모델을 동시에 작업하는 사용자를 위해 메모리 관리를 개선했습니다.
- VAE 처리: WAN 2.2 VAE 작업이 이제 더 효율적으로 실행되며 메모리 오버헤드가 감소했습니다.
- 대규모 모델 추론: 수십억 파라미터 모델을 사용할 때 안정성이 향상되었습니다.
- 배치 처리: 메모리 최적화 덕분에 대규모 모델을 활용한 배치 작업을 보다 잘 처리할 수 있습니다.
하드웨어 가속 및 오디오 처리이번 릴리스에서는 하드웨어 지원을 확장하고 오디오 처리 기능을 향상시켰습니다:오디오 처리 개선 사항
- PyAV 오디오 백엔드: 비디오 워크플로우에서 더 안정적인 오디오 처리를 위해 torchaudio.load를 PyAV로 대체했습니다.
- 오디오 통합: 멀티미디어 생성 워크플로우의 오디오 처리를 강화했습니다.
- Iluvatar CoreX 지원: Iluvatar CoreX 가속기의 기본 지원을 추가했습니다.
- Intel XPU 최적화: 비동기 오프로드 기능을 포함한 XPU 지원 개선사항을 제공했습니다.
- AMD ROCm 향상: Torch 2.8에서 gfx1201에 대해 PyTorch 어텐션을 기본으로 활성화했습니다.
- CUDA 메모리 관리: CUDA malloc을 CUDA 지원 PyTorch 설치에서만 활성화하도록 수정했습니다.
- Euler CFG++ 개선: Euler CFG++ 샘플러에서 노이즈 제거와 노이즈 추정 과정을 분리했습니다.
- WAN 모델 지원: WAN(웨이블렛 기반 어텐션 네트워크) 모델 지원을 추가했습니다.
- 트레이닝 노드: 알고리즘 지원, 그라디언트 누적, 선택적 그라디언트 체크포인팅 기능을 추가했습니다.
- 트레이닝 유연성: 맞춤형 모델 트레이닝을 위한 더 나은 메모리 관리와 성능 최적화를 제공합니다.
- Moonvalley V2V 노드: 입력 검증 기능을 강화한 Moonvalley Marey V2V 노드를 추가했습니다.
- 네거티브 프롬프트 업데이트: Moonvalley 노드의 네거티브 프롬프트 처리를 개선했습니다.
- 히스토리 API 개선: get_history API에 map_function 매개변수를 추가했습니다.
- 프론트엔드 버전 추적: /system_stats API 응답에 required_frontend_version 매개변수를 추가했습니다.
- 디바이스 정보: 하드웨어 식별성을 높이기 위해 XPU 디바이스 이름 출력을 개선했습니다.
- 템플릿 업데이트: 여러 템플릿 업데이트(0.1.40, 0.1.41)를 통해 호환성을 보장했습니다.
- 문서 업데이트: 예제를 포함한 README를 개선하고 모델 통합 가이드를 최신화했습니다.
- 줄 종료 문자 수정: 줄 종료 문자를 표준화해 크로스 플랫폼 호환성을 높였습니다.
- 코드 정리: 사용되지 않는 코드를 제거하고 구성 요소를 최적화했습니다.
샘플링 및 훈련 개선사항이번 릴리스에서는 샘플링 알고리즘, 훈련 기능 및 노드 기능의 향상이 도입되었습니다:샘플링 및 생성 기능
- SA-Solver 샘플러: 새로운 재구성된 SA-Solver 샘플링 알고리즘이 추가되어 수치적 안정성이 향상되었습니다.
- 실험적 CFGNorm 노드: 분류자 없는 가이던스 정규화를 통해 생성 품질을 더욱 세밀하게 제어할 수 있습니다.
- 중첩된 듀얼 CFG 지원: DualCFGGuider 노드에 중첩 스타일 구성 옵션이 추가되었습니다.
- SamplingPercentToSigma 노드: 샘플링 비율에서 정밀한 시그마 계산을 위한 새로운 유틸리티 노드입니다.
- 다중 이미지-캡션 데이터셋 지원: LoRA 훈련 노드가 이제 여러 이미지-캡션 데이터셋을 동시에 처리합니다.
- 훈련 루프 구현: 훈련 알고리즘을 최적화하여 수렴성과 안정성을 개선했습니다.
- 오류 감지: LoRA 작업에 대한 모델 감지 오류 힌트를 추가했습니다.
- 비동기 노드 지원: 비동기 노드 함수를 완벽히 지원하며 이전보다 실행 속도가 최적화되었습니다.
- 크로마 유연성: 크로마에서 patch_size 매개변수를 하드코딩하지 않도록 변경했습니다.
- LTXV VAE 디코더: 이미지 품질 향상을 위해 기본 패딩 모드를 개선된 방식으로 전환했습니다.
- Safetensors 메모리 관리: mmap 문제를 해결하기 위한 대응책을 추가했습니다.
- 맞춤형 프롬프트 ID: API에서 프롬프트 ID를 지정하여 워크플로우 추적성을 높일 수 있습니다.
- 클링 API 최적화: 사용자 시간 초과를 방지하기 위해 폴링 타임아웃을 늘렸습니다.
- 히스토리 토큰 정리: 히스토리 항목에서 민감한 토큰을 제거했습니다.
- 파이썬 3.9 호환성: 광범위한 플랫폼 지원을 보장하기 위해 호환성 문제를 수정했습니다.
- MaskComposite 수정: 대상 마스크가 2차원인 경우 발생하는 오류를 해결했습니다.
- Fresca 입출력: Fresca 모델 워크플로우의 입출력 처리를 정확히 수정했습니다.
- 참조 버그 수정: Gemini 노드 구현에서 발생하는 잘못된 참조 버그를 해결했습니다.
- 라인 종료 표준화: Windows 라인 종료를 자동으로 감지하고 제거했습니다.
- 경고 시스템: 일반적인 구성 문제를 잡아내기 위해 torch import 오류 경고를 추가했습니다.
- 템플릿 업데이트: 맞춤형 노드 개발을 개선하기 위해 여러 템플릿 버전(0.1.36, 0.1.37, 0.1.39)을 업데이트했습니다.
- 문서화: fast_fp16_accumulation 문서를 강화했습니다.
샘플링 및 모델 제어 개선사항이번 릴리스에서는 샘플링 알고리즘과 모델 제어 시스템의 개선 사항을 제공합니다:샘플링 기능
- TCFG 노드: 보다 세밀한 생성 제어를 위한 분류기 없는 가이던스 제어 강화
- ER-SDE 샘플러: VE에서 VP 알고리즘으로 이전되었으며, 새로운 샘플러 노드 추가
- 스킵 레이어 가이던스(SLG): 추론 중 정밀한 레이어 단위 제어 구현
- 커스텀 노드 관리:
--whitelist-custom-nodes인자와--disable-all-custom-nodes가 새롭게 추가됨 - 성능 최적화: 듀얼 CFG 노드는 CFG 값이 1.0일 때 자동으로 최적화됨
- GitHub Actions 통합: 자동 릴리스 웹훅 알림 기능
- 변환 노드: 이미지 회전 및 이미지 뒤집기 노드 추가로 이미지 조작 기능 향상
- 이미지 컬러 마스크 수정: 마스크 값 반환 오류 수정으로 보다 정확한 컬러 기반 마스크 적용 가능
- 3D 모델 지원: 맞춤형 하위 폴더에 3D 모델 업로드로 보다 나은 조직화 지원
- PerpNeg 가이더: 개선된 전후 CFG 처리 방식으로 업데이트됨
- 잠재 조건부 처리 수정: 다단계 워크플로우에서 인덱스 > 0인 경우의 조건부 처리 문제 해결
- 노이즈 제거 단계: 여러 샘플러에 노이즈 제거 단계 지원 추가
- PyTorch 호환성: PyTorch 야간 빌드의 연속 메모리 문제 해결
- FP8 대체: FP8 연산에서 예외 발생 시 자동으로 일반 연산으로 대체
- 오디오 처리: 더 이상 사용되지 않는 torchaudio.save 함수 의존성 제거
- 문밸리 노드: 문밸리 모델 워크플로우에 대한 기본 지원 추가
- 스케줄러 재정렬: 간편 스케줄러가 이제 기본적으로 첫 번째 위치에 배치됨
- 템플릿 업데이트: 여러 템플릿 버전 업데이트 (0.1.31~0.1.35)
- 안전한 로딩: 파일을 안전하지 않게 로딩할 경우 경고 추가
- 파일 검증: 체크포인트 로딩 안전성 조치 강화
모델 지원 및 워크플로우 안정성이번 릴리스에서는 모델 호환성과 워크플로우 안정성 향상이 이루어졌습니다:확장된 모델 문서화: Flux Kontext 및 Omnigen 2 모델에 대한 지원 문서 추가
VAE 인코딩 개선: VAE 인코딩 중 불필요한 임의 노이즈 주입 제거
메모리 관리 수정: Kontext 모델 사용에 영향을 미치던 메모리 추정 버그 해결
모델 지원 추가 사항
- Cosmos Predict2 지원: 텍스트-to이미지(2B 및 14B 모델)와 이미지-to비디오 생성 워크플로우 구현
- Flux 호환성: Chroma 텍스트 인코더가 이제 일반 Flux 모델과도 작동합니다
- LoRA 트레이닝 통합: 가중치 어댑터 방식을 사용하는 새로운 기본 LoRA 트레이닝 노드
- AMD GPU 향상: AMD GPU에서 FP8 연산과 PyTorch 어텐션 활성화
- Apple Silicon 수정사항: Apple 기기에서의 FP16 어텐션 문제 해결
- Flux 모델 안정성: 특정 Flux 모델에서 발생하는 검은색 이미지 생성 문제 해결
- Rectified Flow 샘플러: SEEDS 및 다단계 DPM++ SDE 샘플러를 RF 지원과 함께 추가
- ModelSamplingContinuousEDM: 강화된 샘플링 제어를 위한 새로운 cosmos_rflow 옵션
- 메모리 최적화: Cosmos 모델에 대한 메모리 추정치 개선
- SQLite 데이터베이스 지원: 맞춤형 노드를 위한 데이터 관리 기능 강화
- PyProject.toml 통합: pyproject 파일에서 자동으로 웹 폴더 등록
- 프론트엔드 유연성: semver 접미사 및 프리릴리즈 프론트엔드 버전 지원
- 토큰라이저 개선: tokenizer_data와 함께 구성 가능한 min_length 설정
- Kontext 종횡비 수정: 위젯 전용 제한 해소
- SaveLora 일관성: 모든 저장 노드에서 파일명 형식 표준화
- 파이썬 버전 경고: 오래된 파이썬 설치에 대한 알림 추가
- 웹캠 캡처 수정사항: IS_CHANGED 시그니처 수정
워크플로우 도구 및 성능 최적화이번 릴리스에서는 새로운 워크플로우 유틸리티와 성능 최적화 기능을 제공합니다:워크플로우 도구
- ImageStitch 노드: 워크플로우에서 여러 이미지를 원활하게 연결하세요
- GetImageSize 노드: 이미지 크기를 일괄 처리 지원과 함께 추출하세요
- Regex Replace 노드: 워크플로우를 위한 고급 텍스트 조작 기능
- 텐서 처리: 간소화된 리스트 처리로 다중 모델 워크플로우의 신뢰성을 높였습니다
- BFL API 최적화: 컨텍스트 모델에 대한 지원을 개선하고 노드 인터페이스를 더욱 깔끔하게 만들었습니다
- 성능 향상: 크로마 처리 시 병합 곱셈-덧셈 연산을 통해 생성 속도를 높였습니다
- 커스텀 노드 지원: 더 나은 의존성 관리를 위해 pyproject.toml 지원을 추가했습니다
- 도움말 메뉴 통합: 노드 라이브러리 사이드바에 새로운 도움말 시스템을 추가했습니다
- API 문서화: 강화된 API 노드 문서화
- 프론트엔드 v1.21.7로 업데이트: 안정성 수정 및 성능 개선
- 커스텀 API 기본 지원: 커스텀 배포 구성에 대한 하위 경로 처리가 더욱 개선되었습니다
- 보안 강화: XSS 취약점 수정
- Pillow 호환성: 사용되지 않는 API 호출을 업데이트했습니다
- ROCm 지원: AMD GPU 사용자를 위한 버전 감지 기능을 개선했습니다
- 템플릿 업데이트: 커스텀 노드 개발을 위한 프로젝트 템플릿을 강화했습니다