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# Gemma 4 ComfyUI 工作流示例
> Gemma 4 是 Google 的新一代多模态开源 LLM 系列，支持文本生成、图像理解、视频分析和音频转录，上下文窗口最高达 256K。提供 2B、4B、31B 三种尺寸。
请确保你的 ComfyUI 已经更新。
* [ComfyUI 下载](https://www.comfy.org/download)
* [ComfyUI 更新教程](/zh/installation/update_comfyui)
本指南里的工作流可以在 ComfyUI 的[工作流模板](/zh/interface/features/template)中找到。如果找不到，可能是 ComfyUI 没有更新。
如果加载工作流时有节点缺失，可能原因有：
1. 你用的不是最新开发版（nightly）。
2. 你用的是稳定版或桌面版（没有包含最新的更新）。
3. 启动时有些节点导入失败。
* 桌面版是基于 ComfyUI 稳定版本构建的，它会在有新的桌面稳定版本发布时自动更新。
* [Cloud](https://cloud.comfy.org) 会在 ComfyUI 稳定版本发布后更新，我们会同步更新 Cloud。
所以，如果你发现本教程中有任何核心节点缺失，那是因为对应的节点支持还在开发中没有发布正式的稳定版，请等待下一个稳定版本发布。
**Gemma 4** 是 Google DeepMind 的新一代轻量级开源 LLM 系列，专为文本生成、图像理解、视频分析、音频转录和结构化工具调用而设计。在 ComfyUI 中作为原生 **文本生成（Text Generation）** 模型提供原生支持。
**模型亮点**：
* **原生多模态** — 可同时接收文本、图像、视频和音频输入
* **三种尺寸可选**：
* **E2B（2B）** — 快速轻量，适合消费级 GPU
* **E4B（4B）** — 性能均衡，推荐默认选择
* **31B** — 最佳质量，需要更高显存
* **思考模式** — 内置逐步推理能力，生成答案前先进行逻辑推演
* **长上下文** — 最高 128K tokens（E2B/E4B）和 256K tokens（31B）
* **多语言** — 开箱支持 35+ 种语言，预训练覆盖 140+
* **函数调用** — 原生支持结构化工具调用和 Agent 工作流
* **ComfyUI 原生支持** — 通过内置的 `TextGenerate` 和 `CLIPLoader` 节点加载和使用
**相关链接**：
* [Hugging Face (Comfy-Org/gemma-4)](https://huggingface.co/Comfy-Org/gemma-4)
* [Google AI for Developers](https://ai.google.dev/gemma)
* [ComfyUI 源码 (nodes\_textgen.py)](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/blob/master/comfy_extras/nodes_textgen.py)
## 可用工作流
### Gemma 4：文本生成
下载 JSON 或在模板库中搜索 "Gemma 4 Text Generation"
在 Comfy Cloud 中打开
该工作流展示了 Gemma 4 的核心**文本生成**能力。它可以在文本提示词之外，额外接受可选的图像、音频或视频作为上下文输入，并生成自然语言输出——支持推理、编程和多语言提示。
**输入**：
* **文本提示词** — 你的问题或指令
* **图像**（可选）— 用于视觉理解任务（OCR、目标检测、图表阅读等）
* **音频**（可选）— 用于语音识别或转录
* **视频**（可选）— 用于视频帧理解（内部按 1 FPS 采样）
**关键控制参数**：
* **Max length** — 生成的最大 token 数（默认 256）
* **Sampling mode** — 开关采样，调节 temperature、top-k、top-p、重复惩罚和随机种子
* **Thinking mode** — 启用逐步推理，在最终答案前展示思考过程
* **Use default template** — 使用模型内置的系统提示词模板
**输出**：
* **Generated text** — 模型生成的文本响应
该工作流使用 Subgraph 节点实现模块化处理。查看 Subgraph 文档了解如何自定义和扩展工作流。
## 模型下载
Gemma 4 模型在 ComfyUI 中以文本编码器（text encoder）形式加载。下载对应的模型文件并放入正确的目录：
快速轻量，推荐消费级 GPU 使用。
性能均衡，工作流默认使用此模型。
浏览所有 Gemma 4 模型权重。
将下载的 `.safetensors` 文件放入以下目录：
```
📂 ComfyUI/
├── 📂 models/
│ └── 📂 text_encoders/
│ └── gemma4_e4b_it_fp8_scaled.safetensors
```