Model
Trends
.ai
Model
Trends
.ai
nejlepší open source AI modely

Uzel Efficient Loader and KSampler (Efficient) v ComfyUI

Efficient Loader spojuje checkpoint, VAE, LoRA stack, oba prompti a prázdný latent do jednoho uzlu, a KSampler (Efficient) přidává živé náhledy, vestavěné dekódování VAE a podporu XY grafu pro porovnání nastavení.
Balíček uzlů: efficiency-nodes-comfyui
Kategorie: Populární balíčky vlastních uzlů

Co Efficient Loader and KSampler (Efficient) dělá

Balíček Efficiency Nodes (od jags111, navazující na práci LucianoCirino) zkomprimuje standardní šest uzlů pro text-to-image do jednoho Efficient Loaderu: ckpt_name, vae_name, clip_skip, lora_name se sílami (nebo vstup LoRA Stack), pozitivní a negativní text, velikost latent a batch. Výstup DEPENDENCIES vše zabalí pro KSampler (Efficient), který může dekódovat a zobrazovat náhledy přímo a ušetří tak krok zapojování.
Uzlem XY Plot je hlavní vychytávka balíčku: připoj ho ke KSampler (Efficient) a vykreslí mřížku přes semínka, kroky, cfg, samplery, schedulery, checkpointy nebo síly LoRA, což je verze A1111 X/Y/Z grafu v ComfyUI. Skript HighRes-Fix přidá do sampleru průchod s vysokým rozlišením a skript Noise Control upravuje šum pro variace.

Vstupy

Název
Typ
Co to je
ckpt_name / vae_name / clip_skip
COMBO / INT
Model, VAE a clip skip (-1 výchozí, -2 pro anime modely).
lora_name / lora_model_strength / lora_clip_strength
COMBO / FLOAT
Jeden LoRA, nebo připoj LoRA Stack.
positive / negative
STRING
Prompti napsaní přímo do uzlu.
empty_latent_width / height / batch_size
INT
Výchozí latent.
lora_stack / cnet_stack
LORA_STACK / CONTROL_NET_STACK
Volitelné stackery.

Výstupy

Název
Typ
Co to je
MODEL / CONDITIONING+ / CONDITIONING- / LATENT / VAE / CLIP
various
Běžné objekty.
DEPENDENCIES
DEPENDENCIES
Balíček pro KSampler (Efficient) a XY Plot.
AD
Přeskočte nastavování: workflow ComfyUI předinstalované v cloudu
BitVector spouští hotové workflow ComfyUI na vlastních GPU. Žádná instalace, žádné chybějící uzly, žádné červené rámečky. Otevřete ho na telefonu nebo notebooku a generujte do minuty.

Jak používat Efficient Loader and KSampler (Efficient)

  1. Nainstaluj efficiency-nodes-comfyui přes Manager.
  2. Přidej Efficient Loader, vyber checkpoint a napiš prompti.
  3. Přidej KSampler (Efficient); připoj model, pozitivní, negativní, latent a volitelně vae; nastav preview_method a vae_decode na true.
  4. Přidej Save Image k výstupu IMAGE.
  5. Pro mřížku přidej XY Plot s X: steps, Y: cfg a připoj ho k vstupu skriptu sampleru.

Nastavení a tipy

  • vae_decode "true (tiled)" šetří VRAM u velkých latentů.
  • XY Plot s LoRA sílami 0.4/0.6/0.8/1.0 ti ukáže, kde LoRA přestává fungovat.
  • Nastav velikost písma a rozestupy mřížky v uzlu plot, když se popisky překrývají.
  • Prompti v Efficient Loaderu jsou prostý text: když potřebuješ váhy z jiných uzlů, použij základní CLIP Text Encode.

Řešení problémů s Efficient Loader and KSampler (Efficient)

Balíček se nepodaří načíst po aktualizaci ComfyUI

Proč k tomu dochází
Efficiency Nodes několikrát zaostával za změnami v jádru.

Jak to opravit
Aktualizuj balíček přes Manager; pokud to pořád nefunguje, koukni na GitHub issues po opravené větvi.

XY Plot vykreslí jen jeden obrázek

Proč k tomu dochází
Uzlu plot není připojený ke vstupu skriptu KSampler (Efficient) nebo jsou vstupy X/Y prázdné.

Jak to opravit
Připoj XY Plot ke vstupu skriptu sampleru a dej mu XY Input uzly (XY Input: Steps a tak dále).

Váhy v promptu jako (word:1.3) se chovají jinak

Proč k tomu dochází
Efficient Loader používá stejný enkodér, ale možnosti token_normalization a weight_interpretation jsou jiné než výchozí v A1111.

Jak to opravit
Nastav weight_interpretation na A1111 pro známé chování.

AD
Spusťte tento workflow z telefonu
Každý workflow na této stránce je na BitVector předinstalován i s modely a vlastními uzly. Vyberte, napište prompt, hotovo. Nulové nastavování, nic ke stahování.

Otázky k Efficient Loader and KSampler (Efficient)

Je Efficient Loader rychlejší?

Ne, šetří zapojování, ne výkon. Rychlost je stejná jako u základních uzlů.

Můžu ho použít s Flux?

Částečně; je navržený pro SD checkpointy. Pro Flux používej základní loadery nebo rgthree.

Související uzly

Load Checkpoint
ComfyUI core
Load Checkpoint (CheckpointLoaderSimple) otevře modelový soubor .safetensors nebo .ckpt a předá tři části, které každý workflow potřebuje: diffusion MODEL, CLIP textový enkodér a VAE.
KSampler
ComfyUI core
KSampler spouští smyčku odšumění: vezme model, prompt a latent a vytvoří hotový latentní obrázek, řízený seedem, počtem kroků, cfg, samplerem, schedulerem a denoise.
Power Lora Loader (rgthree)
rgthree-comfy
Power Lora Loader umožňuje naskládat libovolný počet LoRA v jednom uzlu s přepínači a sílou pro každý řádek, nahrazuje tak řetězce uzlů Load LoRA; balíček rgthree také přidává Fast Groups Bypasser, Context uzly a Image Comparer.
Load LoRA
ComfyUI core
Load LoRA (LoraLoader) aplikuje LoRA soubor na MODEL a CLIP s různou silou, takže můžeš přidat styl, postavu nebo koncept do jakéhokoliv checkpointu bez nutnosti slučování.
ComfyUI Manager
ComfyUI-Manager
ComfyUI Manager je rozšíření, které instaluje, aktualizuje a opravuje balíčky vlastních uzlů a modely přímo v rozhraní, řeší chybějící uzly v importovaných pracovních postupech a ukládá snímky tvého nastavení.
AD
Unavuje vás opravovat uzly? Nechte to na cloudu
BitVector udržuje stovky workflow ComfyUI nainstalované, aktualizované a otestované na rychlých cloudových GPU. Žádný Python, žádné chyby CUDA, žádné limity VRAM. Funguje z jakéhokoli prohlížeče.

Další uzly ComfyUI

CLIP Text Encode (Prompt)
ComfyUI core
CLIP Text Encode převede textový prompt na CONDITIONING pomocí textového enkodéru modelu. Jeden uzel drží pozitivní prompt, druhý negativní.
Save Image
ComfyUI core
Save Image uloží IMAGE tensor do složky ComfyUI/output jako PNG, přičemž celý pracovní postup je vložený do metadat souboru, takže obrázek můžeš zase přetáhnout zpátky do ComfyUI a obnovit tak celý graf.
VAE Decode
ComfyUI core
VAE Decode převádí vzorkovaný LATENT na pixelový OBRAZ pomocí VAE; VAE Decode (Tiled) dělá to samé po dlaždicích pro velmi velké obrázky.
Empty Latent Image
ComfyUI core
Prázdný latentní obrázek vytvoří prázdné latentní plátno (šířka, výška, batch_size), od kterého začíná text-to-image generování; rozměry musí být násobky 8 a odpovídat rodině modelu.
Load Image
ComfyUI core
Load Image načte obrázek ze složky ComfyUI input (nebo z nahrání) a vyprodukuje IMAGE tensor plus MASKU z alfa kanálu, což je výchozí bod pro img2img, inpainting, ControlNet a IP-Adapter grafy.
Load Diffusion Model
ComfyUI core
Load Diffusion Model (UNETLoader) načte základní denoising síť jako Flux, SD3.5, Wan nebo HunyuanVideo z models/diffusion_models, s volbou weight_dtype pro fp8, aby se ušetřila VRAM.