"ComfyUI" - подробный обзор нововведений за последний год

Введение

За последний год ComfyUI претерпел значительные изменения, став мощной и гибкой платформой для генерации изображений, видео, 3D и аудио с помощью искусственного интеллекта. Ниже представлен подробный разбор всех ключевых нововведений, новых функций, улучшений производительности, поддержки моделей, API, новых узлов, оптимизаций, а также технических аспектов, включая переход на Python 3.13 и многопоточность.

1. Общие тенденции развития

ComfyUI за этот период значительно вырос в популярности — по данным на май 2025 года, число профессиональных пользователей и художников ИИ увеличилось более чем в три раза. Платформа сохранила открытость и расширяемость, активно поддерживает кастомные узлы и локальную обработку, что обеспечивает высокий уровень приватности и независимость от облачных сервисов.

2. Крупные новые функции и системные изменения

2.1. Оптимизация графа исполнения

Введён Smart Graph Execution Optimizer — интеллектуальный механизм, который автоматически перестраивает порядок исполнения узлов графа. Это позволяет значительно ускорить работу и снизить потребление памяти, особенно заметно при сложных рабочих процессах и анимациях. Также улучшен режим предпросмотра, что обеспечивает более плавную работу и повышенный FPS.

2.2. Новый интерфейс и управление рабочими процессами

Интерфейс ComfyUI был полностью переработан. Новый дизайн стал более современным и удобным, с модульной структурой, улучшенной навигацией и быстрым доступом к настройкам и рабочим процессам (workflow). Теперь можно одновременно загружать и управлять несколькими проектами, а также использовать функцию undo/redo для каждого workflow. Появилась возможность быстро возвращать отображение всех узлов в центр экрана с помощью команды Reset Canvas View.

2.3. Универсальный загрузчик моделей

Появился Universal Model Loader версии 2 — универсальный узел, который позволяет загружать самые разные модели, включая SDXL, SD3, Art-alpha, DALL·E 3 и другие. При этом автоматически настраиваются связанные компоненты, такие как VAE, CLIP и scheduler, что избавляет пользователя от необходимости ручной конфигурации.

2.4. Видеогенерация и поддержка новых медиаформатов

ComfyUI теперь включает встроенный узел для вывода видео в формате MP4, WebM и GIF без необходимости использования внешних инструментов, таких как ffmpeg. Это значительно упрощает создание анимаций и видео. Также добавлена поддержка 3D-узлов и 3D-масок, что открывает новые возможности для 3D-моделирования и визуализации.

2.5. Расширенная поддержка API и интеграций

В систему добавлено более 60 новых API-узлов, которые позволяют интегрировать ComfyUI с внешними сервисами и автоматизировать рабочие процессы. Среди поддерживаемых моделей и сервисов — GPT-Image-1 и GPT4o от OpenAI, Veo2, Flux Ultra, Luma Photon, MiniMax, Recraft, Stability AI, Ideogram, Pika и многие другие.

3. Новые и улучшенные узлы (Nodes)

3.1. Узлы для работы с изображениями и видео

Появился узел Webcam Node для захвата изображения с веб-камеры, что удобно для создания интерактивных проектов. Узел ImageStitch позволяет объединять несколько изображений в сетку или коллаж. Узел GetImageSize помогает быстро получать размеры изображений в пакетном режиме. Для анимаций введён Save Animated PNG Node, а для вывода видео — Video Output Node, который поддерживает различные форматы.

3.2. Узлы для работы с текстом и промптами

Добавлен Prompt Timeline Node, позволяющий создавать плавные переходы между разными промптами во времени, что особенно полезно для анимаций и видео. Узел Regex Replace расширяет возможности обработки текста и промптов, позволяя делать сложные замены с помощью регулярных выражений.

3.3. Узлы для моделей и генерации

Улучшен LoadLora Node для более удобной и быстрой загрузки LoRA-моделей. Появился Clip Set Last Layer Node, который позволяет тонко настраивать обработку текста для моделей SDXL и SD3. Узел Conditioning Set Values даёт гибкие возможности работы с conditioning, что расширяет контроль над генерацией.

3.4. Узлы для автоматизации и API

Добавлен Subgraph Node, который позволяет создавать вложенные подграфы — повторно используемые части workflow, что упрощает создание сложных проектов. Новые API Nodes обеспечивают вызов внешних моделей и сервисов, расширяя функциональность ComfyUI.

3.5. Узлы для аудио и 3D

Введён ACE-Step для поддержки аудиогенерации. Также появились новые 3D Nodes для работы с 3D-масками и моделями, что открывает перспективы для мультимедийных проектов.

4. Поддержка новых моделей и технологий

ComfyUI расширил поддержку множества современных моделей. Среди них SDXL, SD3 и SD3.5 с новыми scheduler, VAE и CLIP. Через API доступны Flux 1.1 Pro Ultra с высоким качеством видео, Hunyuan Video и Hunyuan3D для работы с 3D и видео, HiDream-I1 — новый стиль генерации, а также OpenAI GPT-Image-1 и GPT4o. Поддерживаются Luma Photon и Ray2 для фото и видео высокого качества, Recraft и MiniMax для текст-видео и изображение-видео, а также Cosmos-Predict2 и Vega с инновационными подходами к генерации.

5. Оптимизация производительности

5.1. Ускорение работы ComfyUI

Благодаря умной оптимизации графа и новым алгоритмам исполнения, скорость работы ComfyUI значительно увеличилась, особенно при работе с большими и сложными workflow и анимациями. Введён Low VRAM Mode — режим для видеокарт с 4–6 ГБ памяти, который динамически выгружает неиспользуемые узлы и снижает нагрузку на память. Оптимизирован кэш и устранены утечки памяти. Добавлена поддержка платформ AMD/ROCm и Ascend NPU, а также оптимизация под современные видеокарты Nvidia 5080 и 5090. Вывод видео и анимаций стал быстрее на 30–50%.

5.2. Практические советы по ускорению

Рекомендуется снижать количество шагов генерации без потери качества, использовать продвинутые sampler и refiner, а также оптимизировать системные ресурсы, отключая ненужные программы. Для максимальной производительности лучше использовать GPU с 16 ГБ и более VRAM, но благодаря новым режимам возможно комфортное использование и на видеокартах с 4–6 ГБ.

6. Переход на Python 3.13 и многопоточность

6.1. Текущий статус поддержки Python 3.13

С мая 2025 года появилась экспериментальная поддержка Python 3.13 на Windows благодаря патчам в ComfyUI-Manager. Ранее возникали проблемы с зависимостями, например, с numpy, но теперь ComfyUI-Manager позволяет использовать актуальные версии библиотек без понижения. Для стабильной работы на Python 3.13 требуется ручная установка некоторых пакетов и исправление зависимостей.

6.2. Многопоточность и свободный GIL

Python 3.13 предлагает возможность сборки без глобальной блокировки интерпретатора (GIL), что открывает путь к настоящей многопоточности. В ComfyUI ведутся эксперименты по интеграции этой технологии, но массового перехода пока не произошло из-за ограничений сторонних библиотек, таких как PyTorch и numpy, которые не полностью поддерживают работу без GIL. В будущем планируется активное развитие в этом направлении.

7. Кастомные node-паки и расширения

За последний год появилось множество новых node-паков и расширений. Например, FaceFusion Lite для быстрой замены лиц с помощью Adapter IDEm находится в бета-версии. DreamCraft AI LoRA, позволяющий генерировать LoRA-модели по изображениям и промптам, находится в разработке. Также выпущен RealESRGAN v2 X-Chain — ускоренный апскейлер с масштабами 2x–4x. В целом, сообщество активно создаёт и обновляет более 60 новых узлов для различных задач.

8. Документация, поддержка и безопасность

В ComfyUI встроена подробная документация по всем узлам, доступная прямо из интерфейса, что облегчает освоение и использование. Добавлены новые шаблоны проектов и workflow для быстрого старта. Особое внимание уделяется безопасности — теперь запрещён вызов pip install из пользовательских узлов, что предотвращает установку вредоносных пакетов. Также введены стандарты оформления кастомных узлов и управления зависимостями.

9. Примеры новых рабочих процессов

9.1. Генерация видео с плавной сменой сцен

Используя Prompt Timeline Node, можно создавать анимации с плавными переходами между разными промптами, например, смена пейзажа от леса к футуристическому городу. Для этого применяются модели SDXL, Flux и Hunyuan Video.

9.2. Комплексная генерация 3D и 2D

Комбинируя 3D Nodes, ImageStitch и API Nodes, создаются сложные мультимедийные проекты, сочетающие 3D-модели и 2D-изображения с масками и эффектами.

9.3. Интеграция с внешними сервисами

С помощью API Nodes реализована автоматизация вызова моделей OpenAI, Stability AI, Luma и других, что позволяет создавать гибкие и мощные workflow с минимальным участием пользователя.

10. Проблемы и обратная совместимость

Быстрый темп обновлений иногда приводит к breaking changes — несовместимостям с кастомными узлами и node-паками. Рекомендуется тестировать новые версии на отдельных установках и регулярно обновлять кастомные узлы через ComfyUI-Manager. В целом, разработчики стараются сохранять обратную совместимость, но некоторые изменения требуют адаптации.

11. Перспективы развития

В ближайшем будущем ожидается активное развитие Subgraph Node для создания модульных workflow, расширение поддержки новых моделей и сервисов через API, а также полноценный переход на многопоточность с использованием возможностей Python 3.13 без GIL. Продолжается развитие инструментов для работы с 3D и видео, что позволит создавать ещё более сложные и качественные проекты.

Основные нововведения в ComfyUI за последние полгода

Крупные новые функции и улучшения

• Оптимизация графа исполнения (Smart Graph Execution Optimizer)
  Новый механизм интеллектуально перестраивает порядок исполнения узлов графа для ускорения работы и уменьшения потребления памяти. Особенно полезно для сложных рабочих процессов и анимаций. Ожидается заметный прирост FPS в режиме предпросмотра.
• Узел временной шкалы промптов (Prompt Timeline Node)
  Позволяет создавать плавные переходы между различными промптами во времени, например, смену сцены в анимации (от леса к футуристическому городу). Уже тестируется для AnimateDiff и Deforum.
• "Лёгкий режим" для видеокарт с малым объёмом памяти
  Новый режим работы оптимизирован для GPU с 4–6 ГБ памяти (например, 1650 или 2060). Снижает нагрузку на VRAM, оптимизирует кэш и динамически выгружает неиспользуемые узлы.
• Универсальный загрузчик моделей (Universal Model Loader v2)
  Один узел для загрузки различных моделей (SDXL, SD3, Art-alpha, DALL·E 3 и др.) с автоматической настройкой и балансировкой. Больше не нужно вручную управлять VAE, clip и scheduler.
• Встроенный узел вывода видео (MP4/WebM/GIF)
  Теперь можно рендерить видео напрямую в ComfyUI, без внешних скриптов ffmpeg. Особенно полезно для AnimateDiff и video-to-video.
• Расширенная поддержка 3D и новых моделей
  Поддержка 3D-узлов, 3D-масок, интеграция новых моделей (например, Hunyuan Video, Flux, SD3.5 ControlNets, Mochi VAE)2.

Интерфейс и удобство использования

• Полностью обновлённый интерфейс
  Новый дизайн интерфейса с улучшенным управлением рабочими процессами: отдельное меню для выбора и загрузки workflow, быстрый доступ к настройкам, undo/redo для каждого workflow, улучшенная навигация по canvas.
• Улучшения для работы с несколькими workflow
  Можно одновременно загружать и управлять несколькими рабочими процессами, быстро переключаться между ними.
• Функция Reset Canvas View
  Позволяет быстро вернуть отображение всех узлов в центр экрана.

Новые и улучшенные узлы

• Webcam Node — поддержка захвата с веб-камеры.
• ImageStitch Node — объединение изображений в сетку или коллаж.
• GetImageSize Node — получение размеров изображений в пакетном режиме.
• Regex Replace Node — расширенные возможности работы с текстом и промптами.
• LoadLora Node — улучшенная загрузка LoRA-моделей.

Поддержка новых API и интеграций

• ComfyUI API Nodes — более 60 новых API-узлов для автоматизации и интеграции с внешними сервисами.
• Интеграция с OpenAI GPT-Image-1 — генерация изображений через API OpenAI.
• ACE-Step — поддержка аудиогенерации.

Оптимизации и стабильность

• Улучшена производительность при большом количестве задач
• Исправлены утечки памяти и баги
• Обновлённая поддержка AMD/ROCm и Ascend NPU
• Безопасность: блокировка вызова pip install из пользовательских узлов.

Новые кастомные node-паки и инструменты

Node PackВозможностиСтатусFaceFusion LiteБыстрая замена лиц с помощью Adapter IDEmБетаDreamCraft AI LoRAГенерация LoRA по изображениям и промптамВ разработкеRealESRGAN v2 X-ChainНовый ускоренный апскейлер 2x–4xИюль 2025

Прочие улучшения

• Встроенная документация по узлам
• Новые шаблоны проектов
• Расширенная поддержка кастомных узлов и зависимостей.

Основные новые узлы и функции

• ComfyUI Manager — пользовательский узел для централизованного управления пользовательскими узлами. Позволяет устанавливать, обновлять и управлять сторонними узлами прямо из интерфейса, что упрощает расширение функционала и поддержание актуальности установленных компонентов. Это значительно ускоряет настройку и адаптацию рабочих процессов под конкретные задачи.
• Встраивания (Embeddings) — функция, позволяющая внедрять пользовательские концепции или стили в генерацию изображений через текстовую инверсию. Встраивания можно использовать в запросах через префикс embedding:, что облегчает добавление уникальных визуальных характеристик без необходимости глубокого обучения модели. Для удобства введено автозаполнение имен встраиваний с помощью пользовательского узла ComfyUI-Custom-Scripts, что экономит время и снижает ошибки при вводе.
• LoRA (Low-rank Adaptation) — узлы для применения компактных адаптаций моделей, которые позволяют модифицировать стиль или содержимое изображений без изменения основной модели. LoRA модифицирует компоненты MODEL и CLIP, оставляя VAE нетронутым, что обеспечивает гибкую и эффективную настройку генерации. Использование LoRA упрощает внедрение новых стилей и элементов в рабочие процессы.
• Узлы для управления весами запросов и смешивания эмбеддингов — позволяют более тонко контролировать влияние различных частей текстового запроса на итоговое изображение, что расширяет творческие возможности и точность генерации.
• Узлы для обработки изображений и постобработки — добавлены расширенные узлы для изменения размера изображения с сохранением пропорций, обрезкой или дополнением, а также узлы для добавления уникальных эффектов и фильтров к итоговым изображениям.
• Узлы для сегментации изображений и интеграции ControlNet — позволяют использовать сегментацию на основе запроса и предварительную обработку для управления генерацией с помощью ControlNet, что улучшает точность и детализацию результатов.
• Группировка узлов в настраиваемые компоненты — появилась возможность объединять части рабочего процесса в единые настраиваемые узлы, что упрощает организацию сложных конвейеров и повышает удобство повторного использования.
• Плагины для многоязычности и работы с QR-кодами — расширяют возможности интерфейса, делая его более доступным и функциональным для различных сценариев применения.

Влияние на рабочие процессы

Добавленные узлы и функции значительно расширяют возможности настройки и автоматизации рабочих процессов в ComfyUI:

• Упрощение управления узлами и обновлениями благодаря ComfyUI Manager позволяет быстро адаптировать рабочие процессы под новые требования без ручного вмешательства в структуру проекта.
• Гибкость в обработке запросов через управление весами и смешивание эмбеддингов улучшает качество и точность генерации, позволяя создавать более сложные и детализированные изображения.
• Расширенные возможности постобработки и управления изображениями делают рабочие процессы более комплексными, позволяя интегрировать этапы редактирования и улучшения прямо в конвейер генерации.
• Модульность и группировка узлов упрощают создание и поддержку сложных рабочих процессов, повышая их читаемость и повторное использование.
• Поддержка LoRA и встраиваний позволяет легко внедрять новые стили и концепции без необходимости переобучения моделей, что ускоряет экспериментирование и творческий процесс.

Многопоточность Python 3.13

ComfyUI сейчас не может перейти на многопоточную версию Python 3.13 по нескольким причинам:

• Отсутствие поддержки ключевых зависимостей для Python 3.13, в частности, таких как torchvision, torchaudio и других, необходимых для работы ComfyUI. Эти пакеты либо ещё не выпущены в версиях, совместимых с Python 3.13, либо вызывают ошибки при установке. Например, при попытке обновления Python до 3.13 возникает ошибка ModuleNotFoundError для torchvision, что делает запуск ComfyUI невозможным.
• Экспериментальный характер многопоточности без GIL в Python 3.13. В новой версии Python реализован режим free-threaded, который снимает ограничение глобальной блокировки интерпретатора (GIL), что теоретически позволяет полноценное многопоточное выполнение. Однако эта функция пока нестабильна, приводит к замедлению в однопоточном режиме и требует серьёзной переработки кода для потокобезопасности. Кроме того, отладка и профилирование многопоточного кода усложняются.

Что даст переход на Python 3.13 с поддержкой многопоточности без GIL для ComfyUI:

• Увеличение производительности многопоточных задач за счёт возможности параллельного выполнения потоков без блокировок, что особенно важно для CPU-интенсивных операций и может повысить эффективность обработки данных.
• Улучшение масштабируемости и отзывчивости интерфейса, если ComfyUI сможет использовать преимущества реального параллелизма потоков вместо ограничений GIL.
• Потенциальное снижение необходимости в обходных решениях с использованием multiprocessing или асинхронного программирования, что упростит архитектуру и повысит производительность.

Однако на текущий момент переход невозможен из-за несовместимости ключевых библиотек и нестабильности новой модели многопоточности. Для ComfyUI рекомендуется пока использовать Python 3.12 или ниже, ожидая обновления зависимостей и стабилизации Python 3.13.

Таким образом, основная преграда — это отсутствие поддержки необходимых пакетов (torchvision и др.) для Python 3.13 и необходимость адаптации к новым требованиям многопоточного программирования без GIL, что требует времени и усилий сообщества и разработчиков ComfyUI.

На сегодняшний день torchvision и PyTorch официально поддерживают Python 3.13 начиная с версии PyTorch 2.6, выпущенной в начале 2025 года. В частности, функция torch.compile уже совместима с Python 3.13, что подтверждается обновлениями и релизами PyTorch 2.6 и выше.

Однако стоит уточнить, что поддержка касается стандартной версии Python 3.13, а экспериментальная free-threaded (no-GIL) версия Python 3.13t пока не поддерживается torchvision и другими ключевыми библиотеками, включая PyTorch. Это значит, что полноценный переход ComfyUI на Python 3.13 с использованием no-GIL пока невозможен из-за отсутствия поддержки этих зависимостей.

Основные препятствия для перехода ComfyUI на Python 3.13 сейчас:

• Отсутствие поддержки free-threaded Python 3.13t в ключевых библиотеках (torchvision, torchaudio и др.), что мешает использовать преимущества многопоточности без GIL.
• Необходимость тестирования и адаптации ComfyUI под новую версию Python 3.13, особенно с учётом новых возможностей и изменений в интерпретаторе.
• Экосистема и инструменты вокруг ComfyUI могут ещё не быть полностью готовы к миграции, несмотря на доступность PyTorch для стандартного Python 3.13.

Таким образом, если речь идёт о переходе на обычный Python 3.13, то технических ограничений по библиотекам уже почти нет, и ComfyUI теоретически может работать на Python 3.13. Но если цель — использовать новую многопоточную версию Python 3.13t с no-GIL, то ключевые зависимости пока не поддерживают этот режим, и это основное препятствие для полного перехода.

Основные причины, почему torchvision (и в целом PyTorch) ещё не полностью поддерживают Python 3.13 в своих релизах, следующие:

• Задержки с выпуском официальных бинарных сборок под Python 3.13. Хотя PyTorch 2.6 добавил поддержку Python 3.13 в torch.compile и улучшения в AOTInductor, официальные сборки (wheels) для Python 3.13 выходят с задержкой. На момент конца 2024 года пользователи сообщали, что установка PyTorch на Python 3.13 через pip часто не удаётся из-за отсутствия готовых бинарников для этой версии Python.
• Сложности с совместимостью и тестированием на новых версиях Python. Python 3.13 вносит изменения в интерпретатор и ABI, что требует дополнительного времени для адаптации и тестирования библиотек с нативным кодом, таких как torchvision, чтобы гарантировать стабильность и производительность.
• Отказ от поддержки некоторых источников распространения. С выходом PyTorch 2.6 команда прекратила публикацию сборок в Anaconda, сосредоточившись на PyPI, что также влияет на доступность и распространение пакетов для новых версий Python1.
• Проблемы с зависимостями и сборкой на разных платформах. На Windows и других системах сборка из исходников возможна, но требует значительных усилий, а готовые бинарники пока не всегда доступны для Python 3.13.

В итоге, несмотря на появление экспериментальной поддержки Python 3.13 в некоторых компонентах PyTorch, полная и стабильная поддержка torchvision в релизах ещё не достигнута из-за технических сложностей с выпуском бинарных пакетов, необходимостью тщательного тестирования и адаптации под новые версии Python. Пользователям рекомендуют пока использовать Python 3.11 или 3.12 для стабильной работы.

Разработчики PyTorch сначала обновили torch.compile по следующим причинам:

• torch.compile — это функция, реализованная в основном на Python и предназначенная для оптимизации выполнения PyTorch-программ через компиляцию графов вычислений. Она служит фундаментом для ускорения работы моделей и была приоритетной задачей, так как напрямую влияет на производительность и эффективность PyTorch в целом.
• Технологии, лежащие в основе torch.compile (TorchDynamo, TorchInductor, AOT Autograd), были разработаны как модульный компилятор, который можно быстро внедрять и тестировать, что позволило быстрее выпустить поддержку Python 3.13 и оптимизации для этой функции.
• torchvision — это библиотека с большим количеством нативного кода, сложной интеграцией и зависимостями от низкоуровневых компонентов CUDA и C++, что требует более тщательной адаптации и тестирования при переходе на новую версию Python. Это значительно сложнее и занимает больше времени, чем обновление Python-ориентированной функции torch.compile.
• Обновление torchvision требует подготовки и выпуска бинарных сборок (wheels) для разных платформ, что связано с дополнительными трудозатратами и задержками. В то время как torch.compile — это в первую очередь Python-уровневая функция, не требующая столь масштабной перекомпиляции и распространения.

Таким образом, приоритет обновления torch.compile связан с его ключевой ролью в производительности и относительной простотой внедрения, тогда как обновление torchvision требует более глубокой работы с нативным кодом и инфраструктурой сборок, что и вызывает задержки.

Использование TorchDynamo значительно ускоряет внедрение новых функций в torchvision по следующим причинам:

• TorchDynamo автоматически преобразует Python-байткод с операциями PyTorch в промежуточное представление FX Graph, что позволяет разработчикам быстро экспериментировать и интегрировать новые функции без необходимости писать низкоуровневый код вручную. Это сокращает время разработки и упрощает оптимизацию.
• TorchDynamo служит основой для torch.compile, который применяет JIT-компиляцию и оптимизации на уровне графа вычислений, что позволяет быстрее тестировать и отлаживать новые алгоритмы и модели в torchvision, повышая скорость их внедрения и улучшения производительности.
• Благодаря модульной архитектуре TorchDynamo можно легко переключаться между разными бэкендами компиляции (например, TorchInductor), что даёт гибкость в оптимизации и ускоряет адаптацию новых функций под разные аппаратные платформы.
• В результате разработчики могут быстрее выявлять узкие места в производительности и оптимизировать код, что особенно важно для сложных компонентов torchvision с большим количеством нативных операций и слоёв.

Таким образом, TorchDynamo ускоряет цикл разработки и оптимизации в torchvision за счёт автоматической трансформации и компиляции кода PyTorch, что позволяет быстрее внедрять и тестировать новые функции.

При использовании torchvision на Python 3.13 в будущем могут возникнуть следующие проблемы:

• Проблемы с установкой и совместимостью библиотек. Несмотря на то, что PyTorch и torchvision постепенно получают поддержку Python 3.13, пользователи всё ещё сталкиваются с трудностями при установке через pip из-за отсутствия готовых бинарных сборок для некоторых платформ и версий Python. Это может требовать скачивания wheel-файлов вручную или сборки из исходников, что усложняет использование.
• Экспериментальный статус отключения GIL (глобальной блокировки интерпретатора). В Python 3.13 появилась возможность сборки без GIL, что потенциально улучшит многопоточную производительность. Однако это экспериментальная функция, несовместимая с большинством существующих пакетов, включая torchvision и PyTorch, которые пока не адаптированы к работе без GIL. Использование такой сборки может привести к нестабильности и ошибкам.
• Изменения в стандартной библиотеке Python и API. В Python 3.13 произошли некоторые изменения в поведении стандартных модулей (например, pathlib), которые могут сломать часть кода, если torchvision или сопутствующие инструменты используют эти функции. Это требует дополнительного тестирования и возможной адаптации.
• Ограниченная производительность и нестабильность новых функций. Несмотря на улучшения в Python 3.13, прирост производительности не всегда соответствует ожиданиям, а новые возможности, такие как экспериментальный JIT-компилятор, пока не стабильны и могут влиять на работу сложных библиотек.
• Задержки с выпуском полноценных релизов и сборок torchvision под Python 3.13. Это связано с необходимостью тщательного тестирования, адаптации нативного кода и поддержки разных платформ.

В итоге, хотя поддержка Python 3.13 в torchvision развивается, пользователям следует быть готовыми к возможным проблемам с установкой, совместимостью и стабильностью, особенно если использовать экспериментальные возможности Python 3.13, такие как отключение GIL. Рекомендуется внимательно следить за обновлениями и тестировать окружение перед переходом.

Планы по переходу на UV

Переход ComfyUI на использование менеджера ComfyUI-Manager (UV) уже реализован и активно поддерживается. Этот менеджер расширяет функциональность ComfyUI, позволяя удобно устанавливать, удалять, включать и отключать кастомные ноды, а также управлять зависимостями и обновлениями через интерфейс.

В частности, начиная с версии ComfyUI-Manager 3.16 появилась поддержка параметра use_uv в конфигурационном файле config.ini, который позволяет использовать менеджер UV для установки зависимостей вместо стандартного pip. Это упрощает и ускоряет управление пакетами и компонентами внутри ComfyUI.

Таким образом, использование менеджера UV уже интегрировано в ComfyUI-Manager и рекомендуется для улучшения удобства и надежности работы с расширениями и зависимостями ComfyUI.

Заключение

За последний год ComfyUI превратился в одну из самых мощных и гибких платформ для генерации ИИ-контента. Были внедрены десятки новых функций, значительно ускорена работа, расширена поддержка моделей и API, добавлены новые узлы и улучшен интерфейс. Ведутся активные работы по переходу на Python 3.13 и многопоточность, а также по повышению безопасности и удобства использования. ComfyUI по-прежнему остаётся инструментом №1 для профессионалов и энтузиастов в области ИИ, и его развитие продолжается рекордными темпами.

Обложка статьи