파트너 노드 업데이트
- Seedream 5 Pro: ByteDance Seedream 5 Pro 이미지 생성 모델 지원
- Seed Audio 1.0: ByteDance Seed Audio 1.0 - 음성, 음악, 효과음 및 다중 화자 대화 지원
- Ideogram V1/V2 지원 중단: 레거시 Ideogram V1 및 V2 파트너 노드 지원 중단
- StabilityAI 임시 제거: StabilityAI 파트너 노드 임시 제거
- 비디오 디코딩: 디코딩할 수 없는 오디오 스트림이 있는 비디오에서 발생하는 충돌 수정
int8 모델 지원
이번 릴리스는 int8 convrot 모델에 대한 지원을 추가하여, 양자화된 모델에 상당한 성능 향상을 가져옵니다. 이제 int8 지원은 Turing GPU 이상에서 작동하며, 최적화된 LoRA 적용 및 메모리 관리가 포함됩니다.새로운 노드
- Seed Node: 워크플로에서 시드 값을 관리하는 새로운 시드 노드 (CORE-295)
- Advanced Krea 2 Model Merging: Krea 2 모델 병합을 위한 고급 노드
- Bounding Box Canvas: 바운딩 박스 캔버스 노드 및 Ideogram JSON 프롬프트 지원 (CORE-292)
- ConditioningMultiply: 조건화 값을 곱하는 새로운 조건화 노드
- GLSL Update: GLSL 노드가 ANGLE 라이브러리를 사용하도록 업데이트됨 (CORE-162)
- Nano Banana 2 Lite: Google의 Nano Banana 2 Lite 모델 지원 추가
- Gemini Video Omni: 비디오 생성을 위한 새로운 Gemini Video Omni 노드 추가
- int8 Models: 더 빠른 추론을 위한 int8 convrot 모델 지원 추가
- Faster int8: int8 커널 성능 최적화
- Turing GPU Support: int8 지원이 Turing 아키텍처 GPU로 확장됨
- Better int8 LoRA: 더 나은 품질과 속도로 int8 LoRA 적용 개선
- Memory Leak Fix: int8 연산 관련 메모리 누수 수정
- Asset Hashing Opt-In: 에셋 해싱이
--enable-asset-hashing플래그를 통해 옵트인으로 변경됨 (기본적으로 비활성화)
- int8 LoRA requant: int8 LoRA에 잘못된 설정 사용 시 낮은 품질의 재양자화 수정
- int8 mm offloaded: 오프로드된 LoRA 가중치에서 int8 행렬 곱셈이 건너뛰어지는 문제 수정
- Nodes categories: 노드 카테고리 업데이트 및 재구성
- Frontend: comfyui-frontend-package를 1.45.20으로 업데이트
파트너 노드 업데이트
- SeeDance 2.0 Mini: ByteDance SeeDance 2.0 Mini에 대한 텍스트 기반 비디오 생성, First-Last-Frame 및 Reference 노드 지원 추가
파트너 노드 업데이트
- SeeDance 2.0: ByteDance SeeDance 2.0에 4K 해상도 지원 추가
- HappyHorse 1.1: 알리바바의 HappyHorse 1.1 모델 지원 추가
- Grok Video: Grok 비디오 생성에 1080p 지원 추가
새로운 오픈소스 모델 지원
- Krea2: 폭넓은 미적 및 스타일 범위를 제공하는 Krea의 오픈소스 이미지 모델 — 오픈 가중치 RAW / Turbo 쌍; RAW에서 LoRA 학습, Turbo에서 8단계 추론 실행
- Boogu-Image: Qwen3-VL-8B 텍스트 인코더가 포함된 텍스트 기반 이미지 생성 모델; TextEncodeBooguEdit 노드는 네거티브 프롬프트와 선택적 참조 이미지를 통해 이미지 편집 기능을 추가합니다
- Qwen3-VL Text Generation: Qwen3-VL 4B 및 8B 모델을 사용한 이미지 이해가 포함된 텍스트 생성
- SCAIL-2 Multireference: SCAIL-2 캐릭터 교체를 위한 다중 참조 지원
- LTX2 Context Windows: IC-LoRA 가이드 스플라이싱과 함께 LTX-2 멀티모달 비디오+오디오 모델을 위한 컨텍스트 창 샘플링
- Load3DAdvanced: model_3d, camera_info, model_3d_info, 너비, 높이 출력이 있는 메시 전용 3D 로더
- Save Nodes Output Socket: 다운스트림 파이프라인 연결을 위해 저장 노드에 출력 소켓이 추가되었습니다
- Luma Rays 3.2: Luma Ray 3.2 비디오 생성을 위한 7개의 새로운 노드
- Krea 2: 더 정확한 메모리 사용 계수
- Dynamic VRAM: 동적 VRAM을 비활성화하는 대신 네이티브 형식을 시도하도록 사용자에게 프롬프트가 표시됩니다
- Anima: 작은 추론 최적화
- Jobs API: 취소 엔드포인트가 추가되었습니다 (
POST /api/jobs/{job_id}/cancel,POST /api/jobs/cancel)
파트너 노드 업데이트
- Kling V3-Turbo: Kling V3-Turbo 모델 지원 추가
신규 오픈소스 모델 지원
- Depth Anything 3: LiheYoung의 단안 깊이 추정 모델
- SCAIL-2: 향상된 비디오 편집을 위한 캐릭터 교체 모델
- Bernini-R: Wan 비디오 모델 지원
- Ideogram 4: 안정성 향상을 위해 fp8 dtype 문제 수정
- 10비트 비디오 지원: 10비트 비디오 입출력을 위한 코어 노드 지원 추가
- PreviewGaussianSplat + PreviewPointCloud: Gaussian splat 및 포인트 클라우드 시각화를 위한 새로운 3D 미리보기 노드
- Color Primitive: 워크플로를 위한 색상 유형 및 유틸리티
- 개선된 ResolutionSelector (#14309): 더 나은 기본값으로 해상도 선택 기능 향상
- Bria Transparent Video Background + Green Background + Replace Background 노드
- Gemini Text Node (#14299): 새로운 LLM 파트너 노드
- Runway Aleph2 (#14306): 새로운 비디오 생성 노드
- Krea 2 Medium Turbo 모델 지원
- Tripo3D Import 3D 노드
- Flux Erase: 시드 입력 추가
- NanoBanana: temperature 및 top_p 제어 추가
- Flux KV 캐시: 분할 배치 관련 충돌 수정
- Aimdo 0.4.10 +
--reserve-vram및--vram-headroom옵션 - 안정성 개선이 포함된 Comfy Aimdo 0.4.9
- 미디어 로딩:
--high-ram옵션 일반화 - 에셋 API: 커서 기반 페이지네이션, 수집 시 이미지 크기 추출, WebSocket 메시지 내 에셋 ID 포함
- CUDA 130+에서 항상 CUDA malloc 활성화
- 결정적 결과를 위해 cudnn.benchmark를 false로 강제
- 정렬되지 않은 너비의 이미지/비디오 디코딩에서 홀수 높이 충돌 및 가장자리 번짐 수정
- 정렬되지 않은 너비에서 비결정적 비디오 디코딩 수정
- Ideogram 4: cleanup_models_gc()에서 cast 버퍼를 초기화하지 않도록 수정
- Trainer: 학습 노드에서 조건이 학습 가능해지는 문제 수정
파트너 노드 업데이트
- Bria 초록색 배경 노드 추가
- SaveWEBM에 알파 채널 지원이 포함된 Bria 투명 비디오 배경 노드 추가
- Krea 2 Medium Turbo 모델 추가
- Flux Erase 노드에 시드 입력 추가
- Seedance 2.0 1080p 첫 번째/마지막 프레임 늘어나는 현상 수정
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
파트너 노드 업데이트
- Krea2 이미지 노드 추가
- memoryview를 사용한 SeeDance 2의 비디오 레퍼런스 업로드 개선
파트너 노드 업데이트
- 품질 메시 옵션이 포함된 Rodin2.5 노드 추가 (usdz 내보내기 비활성화)
- Rodin2.5에서 시드 파라미터가 항상 서버로 전달되던 문제 수정
파트너 노드 업데이트
- OpenRouter LLM 노드 추가됨
- Anthropic 노드에 추론 위젯 추가됨
- ByteDance2Reference 노드에 자동 업스케일링 위젯 추가됨
- Grok LLM에 이미지 전달 수정됨
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
파트너 노드 업데이트
- Luma UNI-1 모델 추가
- GPT 5.5 및 5.5-pro LLM 모델 추가
- grok-imagine-image-quality 모델 추가
- DynamicCombo/Autogrow를 지원하는 새로운 NanoBanana2 노드
- ImageBlend/ImageCompositeMasked에서 채널 수가 다른 이미지(알파 채널) 처리 문제 수정
- Motion Control 노드 내 Kling V3 가격 배지 수정
파트너 노드 업데이트
- Topaz Astra 2 모델 추가 (이제 기본 업스케일러)
- 일반 이미지용 ByteDance 가상 인물 라이브러리
- GPTImage2 노드에 사용자 지정 해상도 지원 추가
- Moonvalley API 노드 제거
- 파트너 API 노드 작업의 기본 타임아웃 증가
- SDPose 크기 조정 수정
- OneTainer ERNIE LoRA 지원
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
파트너 노드 업데이트
- Stable Diffusion 2용 SD2 Real Human 지원 추가
- Kling 노드에 4K 해상도 추가
- GPTImage 가격 배지 수정 및 새 해상도 추가
- veo-3.0 모델의 4K 해상도 제한 수정
- Windows(aimdo 활성화)에서 Stable_Zero123 cc_projection 가중치 할당 수정
파트너 노드 업데이트
- Veo 모델의 4K 해상도 지원 및 Veo 3 Lite 모델 추가
- gpt-image-2를 버전 옵션으로 추가
- ByteDance 2 노드에 자동 비디오 다운스케일링 추가
- SD2 Real Human 지원 추가
- Windows에서 Stable_Zero123 cc_projection 가중치 할당 수정 (aimdo 활성화 시)
- veo-3.0 모델의 4K 해상도 제한 수정
- GPTImage 가격 배지 수정
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
안정성
- fp8 체크포인트 수정 되돌리기 이후 추가 테스트
버그 수정
- Windows에서 고정 메모리 처리 방식을 수정하여 OOM 오류 위험 감소
- fp8 스케일 체크포인트가 올바르게 로드되지 않는 문제 수정
- 회귀를 유발하는 fp8 체크포인트 수정 되돌림
- 새로운 Wan2.7 파트너 노드 추가
파트너 노드 업데이트
- API 노드에 새로운 Topaz 모델 추가
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
새로운 오픈소스 모델 지원
- Qwen 2512 ControlNet / Fun ControlNet: 향상된 이미지 제어를 위한 Qwen 기반 ControlNet 모델 지원
- NAG 구현: 모든 Flux 기반 모델에 적용되는 네스테로프 가속 그래디언트
- VideoSlice Node: 정밀한 시간 제어를 위한 비디오 슬라이싱 유틸리티
- Node Replacement API: 워크플로에서 노드 교체를 허용하는 중대한 아키텍처 변경
- 목록 만들기 노드 (#12173): 목록 생성 유틸리티 노드
- 왼쪽 패딩 텍스트 인코더 어텐션 마스크 지원
- Flux 모델을 위한 Torch RMSNorm + Hunyuan 비디오 리팩터링
- 동적 VRAM: 학습 수정 사항, vanilla-fp8 LoRA 품질 수정
- ModelPatcherDynamic: 비단말 가중치 강제 로드
- 오프로드 및 동적 VRAM 모드에서 LoRA 추출 수정
- Flux 모델에 torch RMSNorm 사용 및 Hunyuan 비디오 리팩터링
- Magnific Upscalers API 노드 활성화
- Tencent 3D 노드: ModelTo3DUV, 3DTextureEdit, 3DParts
- Bria RMBG API 노드
- Kling API 노드: V3, O3 모델
- 적절한 오프로딩을 통한 학습 (KohakuBlueleaf)
- 내장 LoRA 학습이 이제 Anima에서 작동
새로운 모델 지원 및 개선 사항
- EasyCache: LTX2 지원: 더 빠른 비디오 생성을 위해 EasyCache가 LTX2에서 작동합니다.
- ACE Step 1.5 (#12311): 이제 LLM 없이 작동하며, 베이스 모델 기본 워크플로 수정, 텍스트 인코딩 개선
- Cosmos-Predict2 및 Anima를 위한 FP16 (#12249): 지원 모델의 메모리 사용 감소
- 모든 차원의 잠재 데이터에서 톤맵 잠재 작동하도록 함 (#12363): 보다 유연한 톤 매핑
- ACE 1.5 성능을 위한 동적 VRAM 수정 + VRAM 누수 수정
- LazyCache 수정 (#12344)
- LTXV2에 대한 프롬프트 가중치 비활성화
- 프런트엔드 1.38.13으로 업데이트됨
- Kling API 노드: 새로운 V3, O3 모델
- Moonvalley API 노드 수정
ACE Step 1.5 개선 사항
- LLM 샘플링 옵션: 샘플링 옵션 및 ReferenceTimbreAudio 지원 추가
- 텍스트 인코딩 개선 (#12283): ACE를 위한 더 나은 텍스트 처리
- 오디오용 VAE 타일드 디코딩 (#12299)
- ACE Step 1.5에서 Sage 어텐션 비활성화
- 일부 하드웨어/PyTorch 구성에서 NaN 문제 수정
- Load3D 노드에서 File3DAny 출력; SaveGLB가 File3DAny 입력을 허용합니다.
ACE Step 1.5
- 4B LM 모델 지원: 4B ACE step 1.5 언어 모델 지원
- 동적 VRAM 모드에서 VRAM 누수 수정
ACE Step 1.5 수정 사항
- 진행 표시줄: ACE Step용 진행 표시줄 추가
- 베이스 모델 LoRAs 지원
- ACE용 타일드 VAE 수정
- Mac 호환성 수정
- API에서의 기본 3D 모델 파일 형식
- LLM 로짓을 comfy-weight으로 캐스트
새로운 모델 지원
- ACE Step 1.5: ACE Step 1.5 오디오/음성 생성 모델에 대한 기본 지원 — 중요한 새로운 모델 계열
- LLM 텍스트 생성을 위한 KV 캐시: 캐시된 키-값 쌍을 사용하여 llama 모델을 실행할 때 성능 향상
- 적응형 모델 로딩: RAM 사용량 감소, VRAM OOM 문제 해결, Windows 공유 메모리 스필링 수정
- Color type + Color to RGB Int 노드 (#12145)
- HitPaw API 노드 (#12117)
- Recraft 스타일 노드
- Vidu: Q3 모델, Extend 및 MultiFrame 노드
- 에셋 파트 2 - 더 많은 엔드포인트
- v1/v3 스키마에서 is_input_list를 프론트엔드로 전송
파트너 노드 업데이트
- Grok Imagine API 노드: Grok을 통한 이미지 생성
- 매니저가 4.1b1로 업데이트됨
- 개발 전용 노드 지원
- Python 3.14 호환성 노트
새로운 오픈소스 모델 지원
- Anima 모델: fp16 최적화를 포함한 Anima 모델 제품군 지원
- Multi/InfiniteTalk: LTXV를 위한 대규모 다중 화자 지원
- Flux2 LyCORIS LoKr: Flux2용 LoKr(KronA 기반) LoRA 지원
- LTX2 Tiny VAE(taeltx_2) 지원
- Z-Image Omni 베이스 모델 지원
- Flux2 Klein용 ModelScope LoRA 형식
- Magnific API 노드 (#11986): Magnific을 통한 업스케일링
- Tencent Hunyuan3D API 노드 (#12026)
- WaveSpeed API 노드 (#11945)
- 노드 검색 가능성 향상을 위한 노드 스키마의 별칭 검색 필드
- 프론트엔드에서 임의 입력을 위한 kwargs 입력
- 작은 그리드 IC-LoRA를 위한 RoPE 위치 조정
- QWEN VAE 및 WAN 속도/VRAM 최적화
- LTX2 VAE VRAM 감소
- VRAM 효율 향상을 위한 LTX2 순전파(forward) 리팩토링
- SaveCheckpoint로 저장된 Flux2 Klein 체크포인트가 이제 올바르게 로드됩니다.
- Qwen 3 0.6B 모델용 설정
- 크로마 래디언스 패치 크기 동적 감지
새로운 기능
- API 노드 자동 검색: 모든
nodes_*.py파일이 이제 자동으로 검색되어 노드 개발이 간소화되었습니다. - 고급 매개변수 지원 (#11939): 입력 클래스를 위한 고급 위젯 지원
- CLIP 비전 출력에 이미지 크기 추가 (#11923)
- ByteDance Seedance 1.5 Pro API 노드
- Bria Edit 노드 (#11978)
- Autogrow 검증 개선
- LTXV VAE 인코딩을 위한 모노 오디오를 가짜 스테레오로 변환 (#11965)
- Flux2 Klein 메모리 추정 조정
- AMD GPU tensor 유형 수정
새로운 모델 지원
- Flux2 Klein: 주요 신규 모델 계열 지원 — Flux2 Klein (확장된 모델 기능 제공)
- Z-Image ControlNet Lite: Alibaba-Pai Z-Image ControlNet의 경량화 버전
- Meshy 3D API 노드 (#11843)
- ResizeImageMaskNode: crop-to-multiple 모드 추가
- 블루프린트 디렉토리 (내장 템플릿용)
- NVFP4 LoRA 최적화 (여러 차례)
- ProgressBar WebSocket 업데이트 제한
- Lanczos 그레이스케일 업스케일링 수정
- VAELoader 메타데이터 로딩
- 저장소 URL이 Comfy-Org/ComfyUI로 업데이트됨
버그 수정
- LTXAV 메모리 추정치를 상향 조정했습니다.
새로운 기능
- 기본 에셋 지원: 모델 에셋 관리를 위한 기반 — 모델 CRUD 연산 엔드포인트
- NVFP4 모델 LoRA (#11837): LoRA 지원이 이제 NVFP4 양자화 모델에서 작동합니다
- SigLIP 2 NAFlex: SigLIP 2 NAFlex CLIP 비전 모델 지원
- ImageCompare 노드: 두 이미지를 시각적으로 비교합니다
- JoinAudioChannels: 오디오 채널 결합 유틸리티
- Z-Image 모델을 위한 ModelScope LoRA (#11805)
- Chroma 및 텍스트 인코더에 대한 FP4/FP8 수정
- VAEEncodeForInpaint가 WAN VAE 튜플 downscale_ratio를 지원합니다
- 효율적인 timestep embed 처리를 통한 LTX2 VRAM 감소
- Vidu2 노드 (#11760)
- Topaz Enhance 수정
- Gemini 안전 차단 처리
- AMD gfx1200: PyTorch 어텐션 기본 활성화
- CI 컨테이너 버전 자동 증가
- 메모리 사용량 감소를 위한 모델 로딩 리팩터링
- 프론트엔드가 1.36.14로 패치됨
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 커스텀 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.
- 커스텀 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 커스텀 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
- 커스텀 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 커스텀 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 커스텀 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: 커스텀 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: 커스텀 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