Model
Trends
.ai
Model
Trends
.ai
những mô hình AI mã nguồn mở tốt nhất

Node Load VAE trong ComfyUI

Load VAE (VAELoader) tải một file VAE độc lập từ models/vae để một checkpoint thiếu hoặc có VAE yếu vẫn giải mã màu sắc rõ ràng, và để các model tách như Flux và Wan có bộ giải mã riêng.
Gói node: ComfyUI core
Danh mục: Bộ nạp

Load VAE làm gì

VAE biến hình ảnh tiềm ẩn thành điểm ảnh (giải mã) và điểm ảnh thành tiềm ẩn (mã hóa). Nhiều checkpoint SD 1.5 và SDXL có kèm theo, nhưng một số được huấn luyện hoặc gộp mà không có, nên tạo ra ảnh nhợt nhạt, mờ hoặc lốm đốm. Load VAE cho phép bạn cắm một VAE tốt đã biết (vae-ft-mse-840000 cho SD 1.5, sdxl_vae cho SDXL) thay cho VAE của checkpoint.
Các dòng model tách luôn cần nó: Flux dùng ae.safetensors, Wan 2.1 dùng wan_2.1_vae.safetensors, HunyuanVideo và LTX có VAE riêng. Đầu ra thay thế dây VAE vào VAE Decode và VAE Encode.

Đầu vào

Tên
Kiểu
Ý nghĩa
vae_name
COMBO
File VAE từ models/vae. Các mục taesd và taesdxl là bộ giải mã xem trước nhỏ gọn.

Đầu ra

Tên
Kiểu
Ý nghĩa
VAE
VAE
Bộ giải mã/mã hóa cho các node VAE Decode, VAE Encode và inpaint encode.
AD
Bỏ qua cài đặt: workflow ComfyUI cài sẵn trên đám mây
BitVector chạy các workflow ComfyUI làm sẵn trên GPU của họ. Không cài đặt, không thiếu node, không ô đỏ. Mở trên điện thoại hay laptop và tạo ảnh trong một phút.

Cách dùng Load VAE

  1. Tải VAE cho dòng model của bạn vào ComfyUI/models/vae.
  2. Thêm Load VAE và chọn file.
  3. Nối đầu ra VAE của nó vào VAE Decode (và VAE Encode nếu bạn làm img2img).
  4. Để đầu ra VAE của checkpoint không nối dây.

Cài đặt và mẹo

  • SDXL: dùng VAE fp16-fix (sdxl_vae_fp16_fix) nếu bạn thấy ảnh đen khi chạy chế độ fp16.
  • Checkpoint SD 1.5 anime thường đẹp nhất với kl-f8-anime2 hoặc VAE Orangemix; ảnh thực tế thì dùng vae-ft-mse-840000.
  • Không bao giờ trộn lẫn dòng model: VAE SDXL trên latents SD 1.5 cho màu rác, VAE Flux trên latents SDXL gây lỗi.
  • Các mục taesd là bản nhanh để xem trước; ảnh cuối nên dùng VAE thật.

Khắc phục sự cố Load VAE

Ảnh nhợt nhạt, xám hoặc tương phản thấp

Vì sao xảy ra
Checkpoint không có VAE tích hợp hoặc VAE kém, mà đồ thị lại dùng đầu ra VAE của checkpoint.

Cách sửa
Thêm Load VAE với VAE chuẩn của dòng model và nối vào VAE Decode thay cho VAE của checkpoint.

Ảnh giải mã thành mảng màu nhiễu

Vì sao xảy ra
VAE và dòng latent không khớp (ví dụ Flux ae.safetensors giải mã latents SDXL, hoặc VAE SDXL giải mã latents video Wan).

Cách sửa
Dùng VAE đúng với model tạo ra latent đó. Lỗi "Given groups=1, weight of size ..." trên console xác nhận không khớp dòng.

Ảnh đen sau khi giải mã trên SDXL

Vì sao xảy ra
VAE SDXL gốc bị tràn số trong fp16 và trả về giá trị NaN, giải mã ra ảnh đen.

Cách sửa
Tải sdxl_vae_fp16_fix.safetensors, hoặc khởi động ComfyUI với --fp32-vae.

VAE decode bị hết bộ nhớ trên ảnh lớn

Vì sao xảy ra
Giải mã ảnh 2048x2048 cần vài GB bộ nhớ cho các kích hoạt.

Cách sửa
Thay VAE Decode bằng VAE Decode (Tiled) với kích thước ô 512, hoặc giải mã trước bước phóng to cuối.

AD
Chạy workflow này từ điện thoại của bạn
Mọi workflow trên trang này đều được cài sẵn trên BitVector cùng mô hình và node tùy chỉnh. Chọn một cái, nhập prompt, xong. Không cần cài đặt, không phải tải gì.

Câu hỏi về Load VAE

Tôi có luôn cần Load VAE không?

Chỉ khi checkpoint không có VAE tốt hoặc model không kèm theo. Nhiều checkpoint SDXL có VAE riêng thì không cần.

Tôi tìm VAE đúng ở đâu?

Trang model thường ghi rõ. Với Flux là ae.safetensors từ kho Flux, với Wan là trong file đóng gói Wan 2.1.

Node liên quan

VAE Decode
ComfyUI core
VAE Decode chuyển LATENT đã lấy mẫu thành ảnh PIXEL bằng VAE; VAE Decode (Tiled) làm điều tương tự theo từng ô cho ảnh rất lớn.
VAE Encode and VAE Encode (for Inpainting)
ComfyUI core
VAE Encode chuyển đổi một ảnh pixel thành LATENT để dùng cho img2img; VAE Encode (cho Inpainting) làm điều tương tự nhưng làm mờ vùng bị che để mô hình inpainting có thể vẽ lại.
Load Checkpoint
ComfyUI core
Load Checkpoint (CheckpointLoaderSimple) mở một file model .safetensors hoặc .ckpt và cung cấp ba phần mà mọi workflow đều cần: MODEL diffusion, bộ mã hóa văn bản CLIP và VAE.
Load Diffusion Model
ComfyUI core
Load Diffusion Model (UNETLoader) tải một mạng khử nhiễu trần như Flux, SD3.5, Wan hoặc HunyuanVideo từ models/diffusion_models, với tùy chọn weight_dtype cho fp8 để tiết kiệm VRAM.
AD
Mệt vì sửa node? Để đám mây lo
BitVector giữ hàng trăm workflow ComfyUI luôn được cài đặt, cập nhật và kiểm thử trên GPU đám mây tốc độ cao. Không Python, không lỗi CUDA, không giới hạn VRAM. Dùng được trên mọi trình duyệt.

Thêm node ComfyUI

CLIP Text Encode (Prompt)
ComfyUI core
CLIP Text Encode biến một đoạn văn bản thành CONDITIONING bằng cách dùng bộ mã hóa văn bản của mô hình. Một node giữ prompt tích cực, node kia giữ prompt tiêu cực.
ComfyUI Manager
ComfyUI-Manager
ComfyUI Manager là tiện ích mở rộng giúp cài đặt, cập nhật và sửa các gói node tùy chỉnh và mô hình ngay trong giao diện, giải quyết các node bị thiếu trong workflow nhập vào và lưu lại cấu hình của bạn.
KSampler
ComfyUI core
KSampler chạy vòng lặp khử nhiễu: nó lấy model, prompt và latent rồi tạo ra latent ảnh hoàn chỉnh, được điều khiển bởi seed, steps, cfg, sampler, scheduler và denoise.
Save Image
ComfyUI core
Save Image ghi tensor IMAGE thành file PNG trong ComfyUI/output, với toàn bộ quy trình làm việc được nhúng trong metadata của file để bạn có thể kéo ảnh đó trở lại ComfyUI và phục hồi lại đồ thị.
Empty Latent Image
ComfyUI core
Empty Latent Image tạo ra khung trống latent (chiều rộng, chiều cao, batch_size) mà việc lấy mẫu từ văn bản sang hình ảnh bắt đầu từ đó; kích thước phải là bội số của 8 và phù hợp với dòng model.
Load Image
ComfyUI core
Load Image đọc một bức ảnh từ thư mục input của ComfyUI (hoặc từ file bạn tải lên) và xuất ra một tensor IMAGE cùng với một MASK lấy từ kênh alpha, điểm bắt đầu cho các đồ thị img2img, inpainting, ControlNet và IP-Adapter.