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ComfyUI-Nodes: Dokumentation und Fehlerbehebung

Verständliche Dokumentation der meistgenutzten ComfyUI-Nodes: was jeder Node tut, alle Ein- und Ausgänge, wie man ihn verdrahtet, welche Einstellungen zählen und welche Fehler er wirft, jeweils mit Lösung. Geschrieben für das aktuelle ComfyUI; Custom-Node-Pakete sind markiert.

Alle ComfyUI-Probleme und Lösungen

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BitVector führt fertige ComfyUI-Workflows auf eigenen GPUs aus. Keine Installation, keine fehlenden Nodes, keine roten Kästen. Auf dem Handy oder Laptop öffnen und in einer Minute generieren.

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Loader

Load Checkpoint

Load Checkpoint (CheckpointLoaderSimple) öffnet eine .safetensors- oder .ckpt-Modell-Datei und liefert die drei Teile, die jeder Workflow braucht: das Diffusions-MODELL, den CLIP-Textencoder und das VAE.

Load LoRA (LoraLoader) lädt eine LoRA-Datei und wendet sie mit separaten Stärken auf MODEL und CLIP an, sodass ein Stil, Charakter oder Konzept zu jedem Checkpoint hinzugefügt werden kann, ohne ihn zu verschmelzen.

Load Diffusion Model

Load Diffusion Model (UNETLoader) lädt ein nacktes Denoising-Netzwerk wie Flux, SD3.5, Wan oder HunyuanVideo aus models/diffusion_models, mit einer weight_dtype-Option für fp8, um VRAM zu sparen.

DualCLIPLoader lädt zwei Text-Encoder gleichzeitig, zum Beispiel clip_l plus t5xxl für Flux oder clip_g plus t5xxl für SD3, und gibt ein einzelnes CLIP-Objekt für die Prompt-Knoten aus.

Load VAE (VAELoader) lädt eine eigenständige VAE-Datei aus models/vae, damit ein Checkpoint mit fehlender oder schwacher VAE saubere Farben decodiert und geteilte Modelle wie Flux und Wan ihren Decoder bekommen.

Unet Loader (GGUF)

Unet Loader (GGUF) lädt quantisierte Q8, Q6, Q5 und Q4 .gguf Versionen von Flux, Wan, Hunyuan, Qwen-Image und anderen großen Transformern, damit sie auf 6-12 GB GPUs laufen; DualCLIPLoader (GGUF) macht das Gleiche für T5 Text-Encoder.

Conditioning und Prompts

CLIP Text Encode (Prompt)

CLIP Text Encode wandelt einen Textprompt mit dem Modell-Textencoder in CONDITIONING um. Ein Node hält den positiven Prompt, ein zweiter den negativen Prompt.

Flux Guidance (FluxGuidance) schreibt den Guidance-Wert in das Conditioning, das Flux Dev erwartet, anstatt cfg zu verwenden; 3,5 ist der Standardwert und 2 bis 5 der nützliche Bereich.

CLIP Set Last Layer

CLIP Set Last Layer ist das ComfyUI-Äquivalent zu "clip skip": Es stoppt den Text-Encoder ein paar Schichten früher (-2 ist die übliche Einstellung für Anime- und Pony-Modelle).

Conditioning (Combine) and (Concat)

Conditioning (Kombinieren) verbindet zwei Conditionings, sodass der Sampler von beiden gleichzeitig geleitet wird; Conditioning (Anhängen) fügt die Token-Sequenzen zu einem längeren Prompt zusammen. Verwandte Nodes setzen Bereich, Maske und Zeitschrittbereiche.

Sampling

KSampler führt die Denoising-Schleife aus: Es nimmt das Modell, die Prompts und ein Latent und erzeugt das fertige latente Bild, gesteuert durch Seed, Schritte, cfg, Sampler, Scheduler und Denoise.

KSampler (Advanced)

KSampler (Advanced) ist KSampler mit Schrittbereich-Kontrolle: add_noise, start_at_step, end_at_step und return_with_leftover_noise. Wird für Basis- + Verfeinerer-Ketten und Zwei-Modell-Sampling verwendet.

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Diesen Workflow vom Handy aus starten

Jeder Workflow auf dieser Seite ist auf BitVector vorinstalliert, mit Modellen und Custom Nodes an Ort und Stelle. Einen auswählen, Prompt eingeben, fertig. Null Einrichtung, nichts herunterladen.

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Latent

VAE Decode wandelt den gesampelten LATENT mit dem VAE in ein Pixel-BILD um; VAE Decode (Tiled) macht das Gleiche in Kacheln für sehr große Bilder.

Empty Latent Image

Empty Latent Image erstellt die leere latente Leinwand (Breite, Höhe, batch_size), von der das Text-zu-Bild-Sampling startet; die Dimensionen müssen Vielfache von 8 sein und zur Modellfamilie passen.

VAE Encode and VAE Encode (for Inpainting)

VAE Encode wandelt ein Pixel-BILD in einen LATENT für img2img um; VAE Encode (for Inpainting) macht das Gleiche, während der maskierte Bereich ausgeblendet wird, damit ein Inpainting-Modell ihn neu malen kann.

Upscale Latent and Upscale Latent By

Upscale Latent ändert die Größe eines Latents auf eine neue Größe (oder um einen Faktor), damit ein zweiter KSampler bei höherer Auflösung Details hinzufügen kann: der klassische Hires-Fix.

EmptySD3LatentImage

EmptySD3LatentImage erstellt das 16-Kanal leere Latent, das Flux, SD3 und SD3.5 brauchen; es ersetzt das Empty Latent Image in diesen Workflows.

Bild

Save Image speichert den IMAGE-Tensor als PNG in ComfyUI/output und bettet den gesamten Workflow in die Dateimetadaten ein, sodass das Bild zurück in ComfyUI gezogen werden kann, um den Graph wiederherzustellen.

Load Image lädt ein Bild aus dem ComfyUI-Eingabeordner (oder einem Upload) und gibt einen IMAGE-Tensor plus eine MASKE aus, die aus dem Alphakanal stammt. Das ist der Startpunkt für img2img, Inpainting, ControlNet und IP-Adapter-Graphen.

Preview Image zeigt ein IMAGE im Knoten an, ohne es im Ausgabeordner zu speichern (eine temporäre Datei bleibt bis zum Neustart erhalten). Ideal, um Zwischenschritte wie Masken, ControlNet-Karten und Hires-Durchläufe zu überprüfen.

Upscaling

Upscale Image (using Model)

Bild hochskalieren (mit Modell) nutzt einen ESRGAN-ähnlichen Upscaler (4x-UltraSharp, RealESRGAN, 4x_NMKD-Siax, 4x_foolhardy_Remacri) auf ein BILD und gibt es vergrößert mit dem festen Faktor des Modells und zusätzlichen Details zurück.

Ultimate SD Upscale

ComfyUI_UltimateSDUpscale

Ultimate SD Upscale vergrößert ein Bild mit einem ESRGAN-Modell und sampelt es dann Kachel für Kachel durch das Diffusionsmodell mit deinem Prompt bei niedrigem Denoise neu, um echte Details bei 2x-4x hinzuzufügen, ohne dass der VRAM ausgeht.

Upscale Image and Upscale Image By

Upscale Image (ImageScale) und Upscale Image By ändern die Größe eines BILDES mit klassischer Interpolation (nearest, bilinear, bicubic, lanczos, area) auf eine genaue Größe oder um einen Faktor, ohne ein KI-Modell zu verwenden.

Load Upscale Model

Load Upscale Model (UpscaleModelLoader) lädt einen ESRGAN-ähnlichen Upscaler wie 4x-UltraSharp oder RealESRGAN aus models/upscale_models, um ihn mit Upscale Image (using Model) zu verwenden.

ControlNet und Steuerung

Apply ControlNet

Apply ControlNet hängt ein Leitbild und ein geladenes ControlNet an das positive und negative CONDITIONING an, mit Stärke und Start-/End-Prozentwerten, damit der Sampler Kanten, Tiefe oder Pose vom Leitbild folgt.

IPAdapter (IP-Adapter Plus)

ComfyUI_IPAdapter_plus

Die IPAdapter-Knoten füttern ein Referenzbild als "Bild-Prompt" ins Modell ein, um Stil, Komposition oder ein Gesicht zu übertragen, ohne sie in Worten zu beschreiben; IPAdapter Unified Loader zusammen mit IPAdapter Advanced sind das übliche Duo.

Load ControlNet Model

Load ControlNet Model lädt eine ControlNet (oder T2I-Adapter / ControlNet Union) Datei aus models/controlnet und gibt ein CONTROL_NET Objekt für Apply ControlNet aus.

Masken und Inpainting

Set Latent Noise Mask

Set Latent Noise Mask hängt eine MASKE an ein LATENT an, sodass der Sampler nur den weißen Bereich ändert: Inpainting und regionale Erneuerung mit jedem normalen Checkpoint.

Load Image (as Mask)

Load Image (as Mask) wandelt einen Kanal eines Bildes (Alpha, Rot, Grün oder Blau) in eine MASKE um, sodass schwarz-weiße Maskendateien oder gemalte Ebenen das Inpainting und Compositing steuern können.

Grow Mask, Feather Mask and Invert Mask

Die Kern-Maskenwerkzeuge erweitern (Grow Mask), weichen ab (Feather Mask) und drehen um (Invert Mask) eine MASKE, damit die übermalten Bereiche nahtlos ins Bild übergehen.

Video und Animation

Video Combine (VideoHelperSuite)

ComfyUI-VideoHelperSuite

Video Combine verwandelt einen IMAGE-Stapel von Frames in eine MP4-, WebM-, GIF- oder Bildsequenz mit einer gewählten Bildrate, optional mit Audio, Schleifenanzahl und Ping-Pong-Effekt. Es ist der Standard-Ausgabeknoten für jeden Video-Workflow.

WanImageToVideo and Wan 2.x video nodes

WanImageToVideo erstellt das Conditioning und das leere Video-Latent für ein Wan 2.1/2.2 Bild-zu-Video-Rendering aus einem Startbild, einer CLIP Vision-Einbettung und der Anzahl der Frames; der umgebende Graph nutzt Load Diffusion Model, Load CLIP, Load VAE und KSampler.

AnimateDiff Loader (Evolved)

ComfyUI-AnimateDiff-Evolved

AnimateDiff Loader fügt einem SD 1.5- oder SDXL-Modell ein Bewegungsmodul hinzu, sodass ein Batch von Latents als zusammenhängende Animationsbilder gerendert wird – der klassische Weg, um kurze Clips aus Text mit Stable Diffusion zu erstellen.

Load Video (Upload) (VideoHelperSuite)

ComfyUI-VideoHelperSuite

Load Video (Upload) dekodiert eine Videodatei in einen IMAGE-Stapel von Frames (mit Begrenzung, Überspringen und jedem-n-ten Optionen) plus Audio und Frame-Anzahl. Es ist der Eingabeknoten für Video-zu-Video und Frame-für-Frame Verarbeitung.

Beliebte Custom-Node-Pakete

ComfyUI Manager

ComfyUI-Manager

ComfyUI Manager ist die Erweiterung, die benutzerdefinierte Node-Pakete und Modelle direkt in der Oberfläche installiert, aktualisiert und repariert, fehlende Nodes in importierten Workflows erkennt und deine Einrichtung sichert.

FaceDetailer (Impact Pack)

ComfyUI-Impact-Pack

FaceDetailer findet Gesichter (oder Hände, Augen) mit einem YOLO-Detektor, schneidet jedes einzeln aus, rendert es mit deinem Modell und Prompt in voller Auflösung neu und fügt es wieder ein, um die kleinen, verschwommenen Gesichter in Weitwinkelaufnahmen zu verbessern.

Power Lora Loader (rgthree)

Power Lora Loader stapelt beliebig viele LoRAs in einem Knoten mit Ein-/Aus-Schaltern und Stärken pro Zeile und ersetzt so Ketten von Load LoRA-Knoten; das rgthree-Paket fügt außerdem Fast Groups Bypasser, Context-Knoten und den Image Comparer hinzu.

ReActor Fast Face Swap

ComfyUI-ReActor

ReActor tauscht ein Gesicht von einem Quellfoto auf das generierte Bild mit InsightFace aus, mit optionaler Wiederherstellung (GFPGAN, CodeFormer) und Gesicht-Boosting, für konsistente Charaktere ohne LoRA-Training.

Efficient Loader and KSampler (Efficient)

efficiency-nodes-comfyui

Efficient Loader kombiniert Checkpoint, VAE, LoRA-Stack, beide Prompts und das leere Latent in einem Knoten, und KSampler (Efficient) fügt Live-Vorschauen, eine eingebaute VAE-Dekodierung und XY-Plot-Unterstützung zum Vergleichen von Einstellungen hinzu.

was-node-suite-comfyui

WAS Node Suite ist eine Toolbox mit 200 Nodes für Text (zusammenfügen, suchen/ersetzen, zufällige Prompts), Bilder (mischen, Filter, Größe ändern, zuschneiden, als JPEG/WebP speichern), Masken, Zahlen und Dateiverwaltung. Sie füllt Lücken, die das Kern-Node-Set offen lässt.

Werkzeuge und Workflow-Helfer

ModelSamplingFlux, ModelSamplingSD3 and ModelSamplingAuraFlow

Die ModelSampling-Knoten setzen die Verschiebung des Rauschplans für Flow-Matching-Modelle (Flux, SD3.5, Wan, Hunyuan, Qwen-Image, Chroma, Lumina), damit die Sampler die richtige Zeit auf Komposition gegenüber Details verwenden.

Primitive, Reroute, Note and Group nodes

Primitive-Nodes teilen einen Wert (Seed, Schritte, Prompt-Text, Auflösung) über viele Nodes, Reroute ordnet die Verbindungen, Notes dokumentieren den Graph und Groups lassen dich ganze Abschnitte auf einmal umgehen oder stummschalten.

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