Comfyui API

ComfyUI GUI 故障诊断

用户说"点击运行没反应"

现象： GUI 上点 Queue Prompt/Add Queue 后，没有任何反馈，进度条不动。

排查步骤（按优先级）：

# 1. 检查队列——很可能已经在跑了（GUI 前端线程卡了，后端正常）
curl -s http://localhost:8188/queue | python3 -m json.tool

# 2. 检查 GPU 内存——如果 GPU 满载，任务在排队
nvidia-smi --query-gpu=index,memory.used,memory.total --format=csv,noheader,nounits

# 3. 检查 API 是否响应
curl -s -o /dev/null -w '%{http_code}' http://localhost:8188/

常见原因：

注意： ComfyUI 在加载大模型（Wan2.2 14B ~10GB+）时 GUI 线程可能短暂无响应，这不影响后端队列的正常运行。

• SSH: ssh -p 35043 po@3722d01e5a6f.ofalias.com (OpenFRP 隧道, 带宽有限, 少传文件)
• ⚠️ SSH 断连: fish fastfetch banner 破坏非交互 SSH；需用 bash -c 包装或等 30s+ 后再连。详见 lab-server-deploy skill
• 本地 API 隧道: 已建 localhost:18188 → server:8188（SSH 转发，非持久，可能需重建）
• 服务器管理: 1Panel + OpenResty Docker 反向代理。公网仅开放 8080 端口。部署新服务见 lab-server-deploy skill
• 文件下载（推荐，绕过 fish greeting）:

  # 远端先用 base64 编码，本地解码
  ssh -p PORT user@host 'base64 -w0 /path/to/file' | base64 -d > local_file
  

• 硬件: 4×NVIDIA A10 (23GB 显存/卡) + 125GB RAM
• Shell: fish (远端, 启动时跑 fastfetch 打 system info banner, 会破坏 scp/sftp/scp 协议。本地已修复: sed -i 's/^fastfetch/#fastfetch/' ~/.config/fish/config.fish)
• Python 环境: venv 在 /data/comfy/comfy-env/
• 工作流目录: /data/comfy/ComfyUI/user/default/workflows/
• 输出目录: /data/comfy/ComfyUI/output/

API 工具脚本

服务器上已有 /data/comfy/comfy_api.py，支持：

source /data/comfy/comfy-env/bin/activate
python3 /data/comfy/comfy_api.py queue              # 查看队列
python3 /data/comfy/comfy_api.py submit WF.json     # 提交
python3 /data/comfy/comfy_api.py status PROMPT_ID   # 状态
python3 /data/comfy/comfy_api.py image [关键词]      # 输出文件
python3 /data/comfy/comfy_api.py list-workflows     # 已有工作流
python3 /data/comfy/comfy_api.py list-models        # 模型列表

学习新模型/工作流的正确流程

当需要在服务器上学习一个未知的 ComfyUI 模型或工作流时，按以下顺序操作：

1. 查官方文档（第一优先级）

• ComfyUI 内置节点文档: https://docs.comfy.org/built-in-nodes/{node_name}
• ComfyUI 教程/工作流模板: https://docs.comfy.org/tutorials/video/wan/
• HuggingFace 模型卡片: 模型发布页通常有架构说明和推荐参数
• ComfyUI 官方博客: https://blog.comfy.org/ — 新功能发布和最佳实践

2. 查社区资源（第二优先级）

• YouTube 教程（搜索 "ComfyUI {model_name} tutorial"）
• Reddit r/comfyui, r/StableDiffusion
• HuggingFace Discuss 论坛（prompt 技巧、常见问题）
• Kijai 的 HuggingFace 仓库（模型 fp8 转换 + README 说明）

3. 分析工作流 GUI JSON（第三优先级——验证已学知识）

• 工作流文件在 /data/comfy/ComfyUI/user/default/workflows/
• 格式是 ComfyUI 0.4 subgraph 格式：{"nodes": [...], "links": [...], "widgets_values": [...]}
• widgets_values 按序对应无 link 的 inputs
• mode: 4 = bypassed（跨掉的子管线）
• mode: 0 = 激活
• 数据连接通过 links 数组: [id, src_id, src_slot, tgt_id, tgt_slot, type]

4. 调试工具

• 节点参数查询: curl http://localhost:8188/object_info/{class_type} 返回该节点的所有输入、输出、参数范围、默认值
• 队列状态: curl http://localhost:8188/queue
• 历史记录: curl http://localhost:8188/history/{prompt_id}
• 所有历史: curl http://localhost:8188/history

Anima 模型 + AstrBot promax 集成 pitfall(2026-07-08 root-caused)

AstrBot astrbot_plugin_ComfyUI_promax 的 comfyui_txt2img 路径(LLM tool 调)原本走 _build_comfyui_prompt 标准 T2I 路径,用 CheckpointLoaderSimple 直接加载 Anima ckpt。Anima 不内嵌 CLIP/VAE,这条路径会立即报 clip input is invalid: None。

修法: comfyui_txt2img 必须先检测 eng.workflow_prefixes["anima"],有就走 anima_t2i workflow(anima_t2i.json),由 workflow 自带的独立 CLIPLoader(qwen_3_06b_base.safetensors, type=stable_diffusion) + VAELoader + CheckpointLoaderSimple 三节点解决;无 anima workflow 才回落到标准路径(只对内嵌 CLIP 的 SD/SDXL ckpt 工作)。

坑 — 容易改错的地方:

• 把 CLIPLoader 的 type 从 stable_diffusion 改成 qwen_image 看似更"准确",但 8 次跑成功已验证 stable_diffusion 工作——Anima ckpt 内部 checkpoint loader 会覆盖 type 字段,改 type 反而有引入新 bug 的风险
• promax schema 标 enable_translation: "已弃用",但代码里 _translate_cn_prompt 仍自动调,LLM 翻译失败 fallback 原文 → 中文 prompt 进 Qwen3 出乱码。不要靠 promax 翻译,LLM tool 路径直接传英文 Danbooru 标签

/home/po/astrbot/data/plugins/astrbot_plugin_ComfyUI_promax/workflow/anima_t2i.json 的 node 11 硬编码 "best quality, score_7, ..." 仍是 workflow 兜底 starter,LLM tool 路径会覆盖它。

→ AstrBot 端 LLM 调 tool 失败的更多 pitfall 见 astrbot-operations 的"LLM/Provider 端故障排查"段。

Wan2.2 模型架构关键理解

Wan2.2 系列使用双模型级联架构（高噪 + 低噪），不同任务共享同一组模型：

注意：Wan2.1 的 FLF2V 有独立 checkpoint (wan2.1_flf2v_720p_14B_fp16)，但 Wan2.2 FLF2V 没有，用同一组 I2V 模型文件。

6. WAN 视频模型 Prompt 编写最佳实践（来自 HuggingFace 官方论坛）

框架：Cast & Count + Setting & Time + Camera & Framing + Action Timeline + Motion Boundaries + Visual Style

关键陷阱: CFG=1 时负面 prompt 基本无效。使用 WanVideoNAG 节点（NAG scale=11, alpha=0.25, tau=2.5）在 CFG=1 下恢复负面控制。

7. 视频质量验证

生成后必须验证输出：

file output.mp4           # 确认是有效 MP4
ffprobe -v quiet -show_streams output.mp4 | grep -E "codec_name|width|height|duration|nb_frames|r_frame_rate"

常见问题: 只有首帧后灰屏 → KSampler 参数错误（scheduler/step 分割/leftover_noise）

可用模型

Diffusion Models

• flux-2-klein-base-9b-fp8.safetensors — Flux 2 Klein 文生图
• z_image_turbo_bf16.safetensors — Z Image Turbo (SD3架构, 快速)
• qwen_image_edit_2509_fp8_e4m3fn.safetensors — Qwen 图像编辑
• wan2.2_i2v_high_noise_14B_fp8_scaled.safetensors — Wan2.2 图生视频 (I2V/FLF2V共用)
• wan2.2_i2v_low_noise_14B_fp8_scaled.safetensors
• Wan21_SkyReelsV3-R2V_fp8_scaled_mixed.safetensors — SkyReels V3 参考图生视频 (R2V)
• ltx-2-19b-dev-fp8_transformer_only.safetensors — LTX Video
• MelBandRoformer_fp32.safetensors — 音频分离
• SkyReelsV3 系列 — 视频生成

LoRAs

• wan2.2_i2v_lightx2v_4steps_lora_v1_high_noise.safetensors — Wan2.2 I2V/FLF2V 4步 LoRA (高噪)
• wan2.2_i2v_lightx2v_4steps_lora_v1_low_noise.safetensors — Wan2.2 I2V/FLF2V 4步 LoRA (低噪)
• wan2.1_i2v_lora_rank64_lightx2v_4step.safetensors — SkyReels-V3/Wan2.1 4步 LoRA

Checkpoints

• hunyuan_3d_v2.1.safetensors — 3D生成
• ltx-2-19b-dev-fp8.safetensors / ltx-2-19b-distilled.safetensors
• miaomiao-harem.safetensors — SDXL Illustrious 动漫模型 (6.5GB, Civitai ⭐⭐⭐⭐⭐)。通过 CheckpointLoaderSimple 加载（自带 CLIP/VAE），不需要额外 SDXL CLIP 模型。已验证 1024×1024 完整生成 ✅。参数：30步, cfg=4, euler, scheduler=normal。路线评估参考 ai-drama-pipeline-route-planning skill
• Anima/miaomiaoHarem_anima14.safetensors — Anima 动漫模型 (4GB, 2B 参数, flow matching 架构)。不自带 CLIP/VAE，需三个独立节点加载：CLIPLoader(qwen_3_06b_base.safetensors, type=stable_diffusion) + VAELoader(ae.safetensors) + CheckpointLoaderSimple(只加载扩散模型部分)。Qwen 0.6B 文本编码器不支持中文 prompt，中文会生成随机动漫少女而非预期内容。必须用英文 Danbooru 标签格式写 prompt（如 1girl, cat ears, smoking）。已给 AstrBot ComfyUI promax 插件 handle_workflow 加 _translate_cn_prompt 方法（通过 self.context.get_using_provider().text_chat() 调 DeepSeek 翻译），含 CJK 检测 + try/except fallback。参数：32步, cfg=4, euler_ancestral, scheduler=simple。
• WAN/wan2.2-rapid-mega-aio-v1.safetensors — Wan2.2 Rapid All-in-One (24.3GB, 放在 checkpoints/WAN/ 子目录内，使用 CheckpointLoaderSimple 加载)。单文件合并了 WAN 2.2 + CLIP + VAE + 加速器，无需分开加载多个模型。

Text Encoders

• qwen_3_8b_fp8mixed.safetensors — Flux2用的CLIP, type=flux2
• qwen_3_4b.safetensors — SD3/ZIT用的CLIP, type=sd3
• umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors — T5系列
• gemma_3_12B_it_fp4_mixed.safetensors — Gemma

VAEs

• flux2-vae.safetensors — Flux VAE
• ae.safetensors — SD3/ZIT VAE
• wan_2.1_vae.safetensors — Wan2.2 I2V/FLF2V VAE (fp8)
• Wan2_1_VAE_fp32.safetensors — Wan2.1/SkyReels-V3 VAE (fp32, 精度更高)

工作流构建 (API 格式)

Flux 2 Klein 文生图

关键节点: UNETLoader + CLIPLoader(type=flux2) + CLIPTextEncode + EmptyFlux2LatentImage + Flux2Scheduler + KSamplerSelect + CFGGuider + SamplerCustomAdvanced + RandomNoise + VAEDecode + VAELoader + SaveImage

已有预置工作流: _hermes_flux_t2i.json

Qwen Image Edit (图像编辑)

关键节点: UNETLoader + LoraLoaderModelOnly + ModelSamplingAuraFlow + CFGNorm + CLIPLoader(type=qwen_image) + VAELoader(qwen_image_vae) + LoadImage + ImageScaleToTotalPixels + VAEEncode + TextEncodeQwenImageEditPlus + KSampler + VAEDecode + SaveImage

使用步骤:

1. 上传图片到 ComfyUI input/ 目录
2. 提交工作流 _hermes_qwen_edit.json，指定图片文件名和编辑指令
3. 获取编辑结果

提示词示例: "改为安全帽反光马甲背心", "angry expression, furrowed brows" (表情包编辑)

经验总结（Qwen Image Edit 表情包批量生成）：

• 一张小图(190×201) 通过改 prompt + seed 可以批量生成不同表情
• 6 张表情共耗时约 3 分钟（Qwen Lightning 4步+排队）
• 表情变化: 生气 ✅ 开心 ✅ 震惊 ✅ 哭 ✅ 得意 ✅ 委屈 ✅ 困 ✅
• 输出为 1024×? 放大图，每张 400-600KB
• 局限性: 主要是"微调"原图而非"重绘"，大幅表情变化效果有限；小图放大后细节不够

关键细节:

• TextEncodeQwenImageEditPlus 的输入字段名是 prompt (不是 text)！用错名会报 400
• image2/image3 等可选 IMAGE 输入，如果不使用必须从 inputs 中删除（不能设 null/None）
• 工作流需要先上传图片到 /data/comfy/ComfyUI/input/，用 LoadImage 节点加载
• 推荐使用 Lightning LoRA + 4步 + cfg=1 快速出图
• 调试 400 错误时用 api/object_info/{class_type} 检查节点输入字段名

Z Image Turbo 文生图

关键节点: UNETLoader + CLIPLoader(type=sd3) + CLIPTextEncode + ConditioningZeroOut + EmptySD3LatentImage + KSampler(cfg=1) + VAEDecode + VAELoader + SaveImage

已有预置工作流: _hermes_zit_t2i.json

MiaoMiao Harem (SDXL Illustrious) 文生图 — 动漫风格

已验证 ✅ 可工作。使用 CheckpointLoaderSimple（自动提取 MODEL + CLIP + VAE），无需单独加载 CLIP。

WF = {
    "1": {"class_type": "CheckpointLoaderSimple", "inputs": {"ckpt_name": "miaomiao-harem.safetensors"}},
    "2": {"class_type": "CLIPTextEncode", "inputs": {"clip": ["1", 1], "text": ""}},        # 负prompt (空)
    "3": {"class_type": "CLIPTextEncode", "inputs": {"clip": ["1", 1], "text": "prompt"}},   # 正prompt
    "4": {"class_type": "EmptyLatentImage", "inputs": {"width": 1024, "height": 1024, "batch_size": 1}},
    "5": {"class_type": "KSampler", "inputs": {
        "model": ["1", 0], "seed": 42, "steps": 30, "cfg": 4.0,
        "sampler_name": "euler", "scheduler": "normal",
        "positive": ["3", 0], "negative": ["2", 0],
        "latent_image": ["4", 0], "denoise": 1.0}},
    "6": {"class_type": "VAEDecode", "inputs": {"samples": ["5", 0], "vae": ["1", 2]}},
    "7": {"class_type": "SaveImage", "inputs": {"images": ["6", 0], "filename_prefix": "miao"}},
}

参数速查:

Prompt 风格（SDXL/Illustrious 标签式，非 Flux 自然语言）:

masterpiece, best quality, anime style, [场景描述], [角色描述], [风格描述], highly detailed

提示词编写

• Flux 2 Klein: 自然语言描述, 不需要负面词。cfg=3-5
• MiaoMiao Harem (SDXL): 标签式 prompt（masterpiece, best quality, anime style）
• Z Image Turbo: SD3架构, 4-6步出图, 快速迭代
• Wan2.2 视频: 需参考图+动作描述, lightx2v LoRAs 可4步出图。参考脚本: /data/comfy/pipeline_flux2wan.py

⚠️ Flux 2 Klein 已知限制 & 替代方案

Flux2ProImageNode / Flux2MaxImageNode — 云端 API，不可靠

这两个节点调用 api.comfy.org 的云端 API，不是本地推理。当该服务不可达时会报：

The API server at https://api.comfy.org is currently unreachable

不要依赖这两个节点。需要本地生图时用 UNETLoader + CLIPLoader(type=flux2)。

mmx 图像生成 — 更快更简单的替代方案

当 ComfyUI Flux 工作流出问题时，mmx image generate 是更快的替代方案：

mmx image generate "prompt text" --output output.png

输出是标准图片文件，无需经过工作流构建、队列等待、轮询的复杂流程。适合快速生成单张图片（如数字人肖像）。

1024×1024 系统性生成失败（历史记录，2026-05-11）

根因猜测： 可能是 VAE 解码阶段显存不足导致 latent 只部分解码，或模型本身训练数据比例导致正方形分辨率下渲染不全。非 prompt/工作流参数问题（官方工作流和简化版都复现）。

对策： 如需完整 1024×1024 图片，使用 MiaoMiao Harem (SDXL) 替代。Flux 2 Klein 仅适用于可接受底部裁剪的场景。

Flux → Wan I2V 端到端管线 (每镜耗时)

视频参数与时长关系:

Wan2.2 内存: 24GB A10 可跑 720×720, fp8 模型 + 4步 LoRA。VRAM 余量约 172MB (torch_vram_free)，说明模型动态加载。A10 上 41 帧约 3 分钟。

工作流格式解析

服务器上的工作流 JSON 使用 ComfyUI 0.4 subgraph 格式 (非 API 格式):

{"definitions": {"subgraphs": [{"nodes": [...], "links": [...], ...}]}}

Links 结构 (dict 格式):

{"id": N, "origin_id": src, "origin_slot": 0, "target_id": dst, "target_slot": 0, "type": "IMAGE"}

• origin_id=-10 → 外部 widget 输入 (PrimitiveStringMultiline 等顶层节点)
• target_id=-20 → 输出到顶层 (SaveImage 等)

每个子图节点结构:

{"id": N, "type": "CLIPLoader", "inputs": [{"name": "clip_name", "type": "COMBO", "link": null, "widget": {"name": "clip_name"}}],
 "widgets_values": ["qwen_3_8b_fp8mixed.safetensors", "flux2", "default"]}

widgets_values 按序对应无 link 的 inputs 中的 widget 输入。

模型加载器映射

Flux 2 Klein 模型在 diffusion_models/ 下，不能用 easy fluxLoader（它只扫描 checkpoints/）。必须用 UNETLoader 加载模型，配合 CLIPLoader(type="flux2")。

SSH 文件传输 (fish shell 坑)

远端 shell 是 fish，不支持 bash 风格的 heredoc。huggingface.co 被墙，需用 hf-mirror.com 镜像下载大模型。

# ❌ 这样不行 (fish 报错)
ssh host 'cat > file << "EOF" ... EOF'

# ✅ 方法1: 用 base64 管道绕过 (最通用，兼容 fish 有杂音的情况)
cat local_file.py | base64 -w0 | ssh host 'bash -c "base64 -d > /path/to/file && chmod +x /path/to/file"'

# ✅ 方法2: bash -c "cat > file" < local_file (需要 fish greeting 已禁用)
ssh -o StrictHostKeyChecking=no -p PORT user@host 'bash -c "cat > /remote/file"' < /local/file

Fish 启动时打印大量 bass （fastfetch 系统信息）

~/.config/fish/config.fish 末尾有 fastfetch -c examples/10.jsonc，每次 SSH 登录都会先输出系统信息 banner。这会破坏 scp/sftp/sftp 协议握手（报 Received message too long）。

修复：

# 注释掉 fastfetch 行
ssh server "sed -i 's/^fastfetch/#fastfetch/' ~/.config/fish/config.fish"

替代方案（不修改远端配置）：

# 用 base64 中转（绕开 shell 输出干扰）
ssh -o StrictHostKeyChecking=no -p PORT user@host 'cat /remote/path/file.mp4 | base64 -w0' 2>/dev/null | base64 -d > /local/path/file.mp4

关键： 2>/dev/null 丢弃 stderr 上的任何残留输出，base64 -d 从 stdin 解码。

漫剧自动生成系统 (Manhua Pipeline)

项目根目录: /data/comfy/manhua/

目录结构

manhua/
├── workflows/           # API 格式工作流 JSON
│   ├── flux_t2i.json    # Flux 2 Klein 文生图
│   ├── zit_t2i.json     # Z Image Turbo 文生图
│   ├── qwen_edit.json   # Qwen 图像编辑
│   ├── wan_i2v.json     # Wan2.2 图生视频 (双模型级联 I2V)
│   └── index_tts.json   # IndexTTS2 TTS
│                       # (GUI 格式工作流在 ComfyUI/user/default/workflows/ 下)
│                       #   video_wan2_2_14B_flf2v.json — 首尾帧 FLF2V
│                       #   SkyReels-V3双图参考.json — SkyReels V3 R2V
├── scripts/
│   ├── orchestrator.py  # 主编排器
│   ├── character_manager.py  # 角色管理
│   ├── storyboard_gen.py     # 分镜格式文档
│   └── cron_runner.py        # cron 定时执行
├── series/              # 生成结果
├── characters/          # 角色资产
├── pending/             # 待处理 storyboard
└── series_config.json   # 系列配置

工作流

1. 用户提供剧本文本
2. AI (LLM) 生成 storyboard JSON (使用分镜 prompt 模板)
3. 用户审核 storyboard
4. 编排器执行: 逐帧生成(Flux/Wan) → TTS(IndexTTS2) → 合成(ffmpeg)
5. 输出 sX-epY/final.mp4

Wan2.2 I2V 工作流架构

模型架构:

• 双模型级联: high_noise(加噪4步) → low_noise(去噪4步)
• 各带 lightx2v 4步 LoRA (strength_model=1.0)
• WanImageToVideo 节点: 720×720, 81帧(≈5秒@16fps) 或 41帧(≈2.6秒)
• CLIP: umt5_xxl, type=wan
• VAE: wan_2.1_vae
• Sampler: euler, scheduler=simple, cfg=1.0
• ModelSamplingSD3: shift=5.0

Subgraph 扁平化: 原始工作流 (03_video_wan2_2_14B_i2v_subgraphed.json) 是 ComfyUI 0.4 subgraph 格式。节点 116 是子图包装器(98e3bef8-...)，内部包含 16 个节点(84-104)。API 格式需要展开成 16 个独立节点 + 额外 SaveVideo 节点。

API 工作流节点清单（已扁平化的 wan_i2v.json）:

┌─ 95  UNETLoader(high_noise)        ─┐
│  └→ 101 LoraLoaderModelOnly(high)    │
│      └→ 104 ModelSamplingSD3(shift)  │
│          └───┐                       │
├─ 96  UNETLoader(low_noise)         ─┤│
│  └→ 102 LoraLoaderModelOnly(low)     ││
│      └→ 103 ModelSamplingSD3(shift)  ││
│          └───┐                       ││
│               ├──┐                    ││
│  84 CLIPLoader ─→ 93 CLIPTextEncode(+p)    │
│                 └→ 89 CLIPTextEncode(-p)    │
│                        └──┐                 │
│  90 VAELoader ─────────────┤                 │
│  97 LoadImage ─────────────┤                 │
│                   ↓        │                 │
│  98 WanImageToVideo ───────┤                 │
│   ├→[0]positive ─→ 86 KSampler(high, ena)   │
│   ├→[1]negative ─→ 86                        │
│   └→[2]latent   ─→ 86                        │
│                  ↓ high latent                │
│                 85 KSampler(low, dis)          │
│                  ↓ low latent                  │
│                 87 VAEDecode                   │
│                  ↓ frames                      │
│                 94 CreateVideo(fps=16)          │
│                  ↓ VIDEO                        │
│                 [+id] SaveVideo(codec=h264)     │

KSampler 步数设置（关键！参数错了视频只出首帧后灰屏）:\n| 节点 | add_noise | start_at_step | end_at_step | return_with_leftover_noise | 用途 |\n|------|-----------|---------------|-------------|---------------------------|------|\n| 86 (high) | enable | 0 | 2 | enable | 高噪: 第1-2步(共4步), 加噪, 保留残噪供低噪精修 |\n| 85 (low) | disable | 2 | 4 | disable | 低噪: 第3-4步(共4步), 不加噪, 从残噪精修到清晰 |\n注意: API JSON 中这些值是绝对整数（end_at_step=2 不是 2/4）。scheduler 必须用 simple 非 normal。cfg=1.0, sampler_name=euler。

视频输出节点（2026-04-28 更新）：使用 VHS_VideoCombine

SaveVideo 需要 VIDEO 类型输入，但工作流中只有 CreateVideo 输出 VIDEO。改用 VHS_VideoCombine（VideoHelperSuite），它接受 IMAGE 类型，直接连接到 VAE Decode(87)。

# VHS_VideoCombine 节点配置（ID=105，已永久内置）
{
  "class_type": "VHS_VideoCombine",
  "inputs": {
    "images": ["87", 0],    # ← 直接连 VAE Decode！CreateVideo 已移除
    "frame_rate": 16,
    "loop_count": 0,
    "filename_prefix": "manhua-video",
    "format": "video/h264-mp4",
    "pix_fmt": "yuv420p",
    "crf": 19,
    "save_metadata": true,
    "pingpong": false,
    "save_output": true,
  }
}

输出位置：outputs["gifs"] — 每个条目含 filename、subfolder、fullpath、format、frame_rate 等字段。

现在工作流结构： VAE Decode(87) → VHS_VideoCombine(105) → MP4

API 提交步骤:

1. 上传首尾帧图片到 ComfyUI input 目录
2. 调用 api/object_info/WanFirstLastFrameToVideo 确认节点可用
3. 构建 API 格式工作流（见上），注意 KSampler 参数与 I2V 一致的坑
4. 提交到 /prompt
5. 从 outputs["images"] 提取视频文件

Wan2.2 Rapid All-in-One（单文件合并模型）

概述

由社区创作者 Phr00t 开发的单文件合并模型，将 WAN 2.2 + CLIP + VAE + 加速器合并为一个 24.3GB 的 checkpoint。支持 T2V、I2V、首尾帧(FLF)全部模式。比分开加载的双模型级联快 ~4 倍。

下载

# ❌ huggingface.co 被墙，必须用国内镜像
cd /data/comfy/ComfyUI/models/checkpoints
mkdir -p WAN && cd WAN
wget -c -O wan2.2-rapid-mega-aio-v1.safetensors \
  'https://hf-mirror.com/Phr00t/WAN2.2-14B-Rapid-AllInOne/resolve/main/Mega-v1/wan2.2-rapid-mega-aio-v1.safetensors'

下载后 ComfyUI 需要重启或等待自动扫描。验证：CheckpointLoaderSimple 的 ckpt_name 列表中会出现 WAN/wan2.2-rapid-mega-aio-v1.safetensors。

工作流文件

HF 仓库中有官方工作流 JSON：Rapid-AIO-Mega.json（加载后调整 prompt 和输入图片）

关键节点

模式切换（通过 WanVaceToVideo.strength 控制）

API 工作流结构（T2V 模式，已验证通过）

wf = {
    "1": {"class_type": "CheckpointLoaderSimple", "inputs": {"ckpt_name": "WAN/wan2.2-rapid-mega-aio-v1.safetensors"}},
    # 注意：CheckpointLoaderSimple 输出索引: [0]=MODEL, [1]=CLIP, [2]=VAE
    "2": {"class_type": "CLIPTextEncode", "inputs": {"text": prompt, "clip": ["1", 1]}},
    "3": {"class_type": "CLIPTextEncode", "inputs": {"text": "", "clip": ["1", 1]}},  # CFG=1 时负prompt留空
    "4": {"class_type": "WanVaceToVideo", "inputs": {
        "positive": ["2", 0], "negative": ["3", 0],
        "vae": ["1", 2],
        "width": 512, "height": 512, "length": 81, "batch_size": 1,
        "strength": 0.0  # T2V模式
    }},
    "5": {"class_type": "ModelSamplingSD3", "inputs": {"model": ["1", 0], "shift": 8.0}},
    "6": {"class_type": "KSampler", "inputs": {
        "model": ["5", 0], "positive": ["4", 0], "negative": ["4", 1],
        "latent_image": ["4", 2],
        "seed": 42001, "steps": 4, "cfg": 1.0,
        "sampler_name": "ipndm", "scheduler": "sgm_uniform", "denoise": 1.0
    }},
    "7": {"class_type": "VAEDecode", "inputs": {"samples": ["6", 0], "vae": ["1", 2]}},
    "8": {"class_type": "VHS_VideoCombine", "inputs": {
        "images": ["7", 0], "frame_rate": 16, "loop_count": 0,
        "filename_prefix": "rapid_out", "format": "video/h264-mp4",
        "pingpong": False, "save_output": True
    }}
}

API 工作流结构（I2V 模式）

相比 T2V 增加 LoadImage + VACE 节点，strength=1.0：

# 先上传图片
start_name = upload_image_via_api("input.png")
int_node = "3"  # INTConstant(81)

wf = {
    # ... 同 T2V 的 CheckpointLoaderSimple + CLIPTextEncode ...
    "2": {"class_type": "LoadImage", "inputs": {"image": start_name, "upload": "image"}},
    "3": {"class_type": "INTConstant", "inputs": {"int": 81}},
    "4": {"class_type": "WanVideoVACEStartToEndFrame", "inputs": {
        "num_frames": [int_node, 0], "empty_frame_level": 0.5,
        "start_image": ["2", 0]
    }},
    # WanVaceToVideo: strength=1.0, control_video=["4", 0], control_masks=["4", 1]
    # ... 同 T2V 的 KSampler + VAEDecode + VHS_VideoCombine ...
}

参数速查

性能基准（A10 实测）

对比 FLF2V Default 20步 640×640: ~20min。Rapid AIO 快约 4 倍。

输出

使用 VHS_VideoCombine（而非 SaveVideo/CreateVideo），outputs["gifs"] 中获取 mp4 路径。 输出文件名示例: rapid_out_00001_.mp4

已知问题

• 不兼容 4 卡并行：Wan2.2 14B 只使用单 GPU
• 512×512 分辨率限制：A10 24GB 下 512×512 是稳妥选择，高于此可能有 OOM 风险
• CFG=1 时负prompt无效：这是 WAN 模型的特性，不要费时间写负prompt
• 视频质量不如 Default 20步：4 步加速会有质量折损，但短剧场景一般够用

工作流文件: video_wan2_2_14B_flf2v.json（ComfyUI GUI 格式，含两个子管线）

⚠️ 关键设计原则

1. 首尾帧必须不同：FLF2V 的核心价值是插值两张不同的图像。如果用同一张图做首尾帧，模型没有变化可生成，输出基本静止（同 loop 1 张图）。首帧和尾帧至少要有构图、角度、或场景元素的差异，FLF2V 才能产生有意义的运动。

2. 两帧差异要可过渡：首尾帧差距不宜过大。Wan2.2 能处理风格转换（如油画→写实）和运镜变化（广角→近景），但不能凭空生成完全不存在的内容。设计时应确保两帧之间有视觉连续性。

3. FLF2V 做镜头间过渡：这是 FLF2V 的优势用法——用相邻镜头建立过渡：

   镜头N尾帧 ──FLF2V 1s──→ 镜头N+1首帧
   

   过渡手法包括：

   • 遮挡过渡: 物体（手/路人/碎片）在镜头前经过，遮挡后露出新场景
   • 匹配剪辑: 形状或构图匹配（瞳孔→数据流、乱码字符→树叶）
   • 视觉溶解: 故障波纹扩散、燃烧灰烬重组、数据包裹画面
   • 快速缩放: 推近到模糊再拉远出清晰

FLF2V 分镜设计方法论

当用 FLF2V 构建完整的视频故事（而非单段特效）时，需要重新设计分镜结构，不能套用传统 T2I 分镜逻辑。

核心结构:

每镜 = [首帧图A] ──FLF2V 5s──→ [尾帧图B]      (主体内容)
            │
            ▼ 过渡 1s (FLF2V)
            │
每镜 = [首帧图C] ──FLF2V 5s──→ [尾帧图D]      (下一个镜头)

设计流程:

1. 先确定每镜的首帧和尾帧各自的画面描述（文字），而不是只写一个"镜头描述"
2. 首尾帧的设计需要体现出可感知的变化：视角移动、场景变化、表情演变、物体状态变化
3. 为每镜写 FLF2V prompt，描述从首帧到尾帧的运镜+场景演变
4. 为每对相邻镜头设计 1秒过渡——用一个单独的 FLF2V 跑，首帧=上一镜尾帧，尾帧=下一镜首帧
5. 过渡 FLF2V 的 prompt 专门描述过渡效果，不描述原始镜头内容

生成顺序:

1. 全部 48 张 Flux 图（24镜 × 2帧/镜）
2. 24 次 FLF2V 主体（首→尾，每镜 5 秒）
3. 23 次 FLF2V 过渡（尾→首，每镜 1 秒）
4. ffmpeg concat 拼接所有片段

参数速查:

过渡手法详解:

• 遮挡过渡: 主体从一侧进入画面，遮挡全部视野后离开，露出新场景。适合人物行走、车辆经过、数据流覆盖等场景
• 匹配剪辑: 两帧有相似形状/构图的位置，FLF2V 自然做形状渐变。如圆形瞳孔→圆形数据流入口、矩形招牌→矩形树叶画面
• 场景自身变化: 固定镜头，场景本身发生颠覆性变化（建筑融化、天空裂开、人消失）。适合展现"世界在变"的叙事
• 消散/汇聚: 主体/画面碎成粒子散开→散去的粒子重新汇聚成新画面

搭配 Flux 生成首尾帧的技巧:

• 同一 prompt + 不同 noise_seed → 自然生成略微不同的构图（适合视角变化）
• 不同 prompt（广角 vs 近景）→ 大幅场景变化
• 首帧和尾帧的种子差异控制在 1~10 之间，确保画面风格一致

核心节点: WanFirstLastFrameToVideo（ComfyUI 0.3.48+ 内置，comfy_extras.nodes_wan）

用途: 给定首帧(start_image)和尾帧(end_image)，生成两帧之间的平滑过渡视频

输入输出:

Inputs:  positive(CONDITIONING), negative(CONDITIONING), vae(VAE),
         start_image(IMAGE, optional), end_image(IMAGE, optional),
         width(INT, 16-16384, step=16), height(INT, 16-16384, step=16),
         length(INT, 1-16384, step=4, default=81), batch_size(INT, 1-4096)
Outputs: positive(CONDITIONING, slot=0), negative(CONDITIONING, slot=1),
         latent(LATENT, slot=2)

双管线架构（工作流默认 Default 模式激活，Lightning 模式 bypassed）:

API 格式关键节点清单（Default 模式，已验证 ✅ 输出 640×640, 81帧, 5s, H.264）:

wf = {
    "1": LoadImage(start_image),         # 如 "wan22_14B_flf2v_start_image.png"
    "2": LoadImage(end_image),           # 如 "wan22_14B_flf2v_end_image.png"
    "3": CLIPLoader("umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors", "wan", "default"),
    "4": CLIPTextEncode(clip="3", text=""),          # 正prompt
    "5": CLIPTextEncode(clip="3", text=neg_prompt),  # 负prompt
    "6": UNETLoader("wan2.2_i2v_high_noise_14B_fp8_scaled...", "default"),
    "7": ModelSamplingSD3(model="6", shift=8.0),
    "8": UNETLoader("wan2.2_i2v_low_noise_14B_fp8_scaled...", "default"),
    "9": ModelSamplingSD3(model="8", shift=8.0),
    "10": VAELoader("wan_2.1_vae.safetensors"),
    "11": WanFirstLastFrameToVideo(
        positive="4", negative="5", vae="10",
        start_image="1", end_image="2",
        width=640, height=640, length=81, batch_size=1),
    "12": KSamplerAdvanced(
        model="7", positive="11", negative="11", latent_image="11",
        add_noise="enable", steps=20, cfg=4,
        sampler_name="euler", scheduler="simple",
        start_at_step=0, end_at_step=10,
        return_with_leftover_noise="enable"),
    "13": KSamplerAdvanced(
        model="9", positive="11", negative="11", latent_image="12",
        add_noise="disable", steps=20, cfg=4,
        sampler_name="euler", scheduler="simple",
        start_at_step=10, end_at_step=10000,
        return_with_leftover_noise="disable"),
    "14": VAEDecode(samples="13", vae="10"),
    "15": CreateVideo(images="14", fps=16),
    "16": SaveVideo(video="15", filename_prefix="flf2v", format="mp4", codec="h264"),
}

参数坑（和 I2V 一致）:

• scheduler 必须用 "simple" 非 "normal"
• start_at_step / end_at_step 是绝对值（不是 2/4 这种分数）
• 高噪段 return_with_leftover_noise="enable", 低噪段 ="disable"
• cfg=1 时需配合 steps ≤4 (Lightning LoRA模式); cfg=4 适配长步数 (Default模式)

Lightning 模式（4步）API 差异:

• UNETLoader + LoraLoaderModelOnly(strength=1.0) 串联
• shift=5.0 (不是 8.0)
• KSampler: steps=4, cfg=1, 高噪 0→2, 低噪 2→10000
• 参考工作流: video_wan2_2_14B_flf2v.json 中 bypassed 组

已知参考图:

• wan22_14B_flf2v_start_image.png (2.1MB)
• wan22_14B_flf2v_end_image.png (1.7MB)
• a1a42643e0d1f6f93b423952bac4be4b.jpg (1.1MB, 旧默认首帧)
• d2d66521a31cdbf7c4c1c2dd12680cda.jpg (109KB, 旧默认尾帧)

SkyReels-V3 双图参考 (Dual-Image Reference)

工作流文件: SkyReels-V3双图参考.json（ComfyUI GUI 格式）

核心节点: WanPhantomSubjectToVideo（comfy_extras.nodes_wan）

模型: Wan21_SkyReelsV3-R2V_fp8_scaled_mixed.safetensors (13.5GB) LoRA: wan2.1_i2v_lora_rank64_lightx2v_4step.safetensors (705MB) VAE: Wan2_1_VAE_fp32.safetensors (484MB)

用途: 参考图到视频（Reference to Video, R2V）。接受两张图像（ImageBatchMulti 合并），生成基于参考图的视频

输入输出（WanPhantomSubjectToVideo）:

Inputs:  positive(CONDITIONING, required), negative(CONDITIONING, required),
         vae(VAE, required),
         images(IMAGE, optional — 多帧参考图 batch),
         width(INT, 16-16384, step=16), height(INT, 16-16384, step=16),
         length(INT, 1-16384, step=4, default=81), batch_size(INT, 1-4096)
Outputs: positive(CONDITIONING, slot=0), negative_text(CONDITIONING, slot=1),
         negative_img_text(CONDITIONING, slot=2), latent(LATENT, slot=3)

管线架构:

Image 1 ──┐
          ├→ ImageBatchMulti(inputcount=2) → ImageScaleByAspectRatio V2(4:3, crop, lanczos) → images
Image 2 ──┘                                            
                                              WanPhantomSubjectToVideo
UNETLoader(SkyReelsV3) → PathchSageAttentionKJ(auto) → ModelPatchTorchSettings(enable_tf32)
  → LoraLoaderModelOnly(strength=1.0) → ModelSamplingSD3(shift=8)
  → [模型进入 WanPhantomSubjectToVideo]
                                              → KSampler(steps=8, cfg=1, euler, simple, denoise=1)
                                              → VAEDecode
                                              → easy cleanGpuUsed
                                              → VHS_VideoCombine(fps=24, h264-mp4, save_output=true)

默认参数: 832×480, 81帧, 8步, cfg=1, shift=8

已验证 ✅: 历史记录显示已成功生成 sky-v3_00001.mp4 ~ sky-v3_00003.mp4 (通过 GUI 运行)

⚠️ 注意: 原始工作流中 VHS_VideoCombine 的 save_output=false（预览模式）。API 提交时需改为 true，否则视频存为 temp 会丢失。

API 格式关键节点清单:

wf = {
    "1": LoadImage("z-image-turbo_00017_.png"),  # 参考图1
    "2": LoadImage("z-image-turbo_00018_.png"),  # 参考图2
    "3": ImageBatchMulti(image_1="1", image_2="2", inputcount=2),
    "4": LayerUtility: ImageScaleByAspectRatio V2(image="3", aspect="4:3", scale=1, ...),
    "5": CLIPLoader("umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors", "wan", "default"),
    "6": CLIPTextEncode(clip="5", text=positive_prompt),
    "7": CLIPTextEncode(clip="5", text=negative_prompt),
    "8": UNETLoader("Wan21_SkyReelsV3-R2V_fp8_scaled_mixed.safetensors", "default"),
    "9": PathchSageAttentionKJ(model="8", attention="auto", patch=False),
    "10": ModelPatchTorchSettings(model="9", enable_tf32=True),
    "11": LoraLoaderModelOnly(model="10", lora_name="wan2.1_i2v_lora_rank64_lightx2v_4step.safetensors", strength_model=1.0),
    "12": ModelSamplingSD3(model="11", shift=8.0),
    "13": VAELoader("Wan2_1_VAE_fp32.safetensors"),
    "14": WanPhantomSubjectToVideo(
        positive="6", negative="7", vae="13", images="4",
        width=832, height=480, length=81, batch_size=1),
    "15": KSampler(model="12", positive="14:0", negative="14:1", latent_image="14:3",
                   seed=..., steps=8, cfg=1, sampler_name="euler", scheduler="simple", denoise=1),
    "16": VAEDecode(samples="15", vae="13"),
    "17": easy cleanGpuUsed(anything="16"),
    "18": VHS_VideoCombine(images="17", frame_rate=24, format="video/h264-mp4",
                          filename_prefix="skyv3", save_output=True),
}

注意: WanPhantomSubjectToVideo 输出有 4 个 slot:

• slot 0: positive conditioning → KSampler.positive
• slot 1: negative_text conditioning → KSampler.negative
• slot 2: negative_img_text conditioning（可忽略）
• slot 3: latent → KSampler.latent_image

已知参考图:

• z-image-turbo_00017_.png (1.0MB)
• z-image-turbo_00018_.png (1.4MB)

4. 提交到 /prompt
5. 轮询 /history/{prompt_id} 直到完成
6. 从 outputs["gifs"] 提取视频路径，fullpath 字段可直接使用

IndexTTS-2 语音克隆 & TTS (easy-use 版)

模型位置: /data/comfy/ComfyUI/models/IndexTTS-2/ (3.5GB gpt.pth + 1.2GB s2mel.pth + campplus_cn_common.bin 声纹提取)

节点清单:

• easy downloadIndexTTSAndLoadModel — 加载模型
• easy indexTTSGenerate / easy indexTTSGenerateSimple — 生成 TTS
• easy indexTTSEmotionVector — 8维情感向量（Happy/Angry/Sad/Fear/Hate/Low/Surprise/Neutral）
• easy indexTTSEmotionText — 文本描述情感
• easy indexTTSAudioMerge — 合并多段音频
• ReferenceTimbreAudio — 声纹参考音频输入（5~15秒干净录音即可克隆）
• IndexTTSEmotionOptionsNode — 情感选项

声音克隆 API 工作流（已验证 ✅）:

wf = {
    "1": {
        "class_type": "easy downloadIndexTTSAndLoadModel",
        "inputs": {"model": "IndexTTS-2", "download_from": "modelscope"}
    },
    "2": {
        "class_type": "LoadAudio",
        "inputs": {"audio": "reference.wav"}  # ⚠️ 必须 WAV！MP3 会报 Header missing
    },
    "3": {
        "class_type": "easy indexTTSGenerateSimple",
        "inputs": {
            "indextts_model": ["1", 0],
            "text": "目标文本...",
            "unload_model": False,
            "seed": 42,
            "reference_audio": ["2", 0]
        }
    },
    "4": {
        "class_type": "SaveAudioMP3",
        "inputs": {
            "audio": ["3", 0],
            "filename_prefix": "output_name",
            "quality": "320k"
        }
    }
}
# 提交: POST /prompt {"prompt": wf, "client_id": "..."}
# 轮询: GET /history/{prompt_id}
# 输出: /data/comfy/ComfyUI/output/output_name_00001_.mp3

节点输入速查:

坑点:

• ⚠️ 参考音频必须 WAV：MP3 格式在 ComfyUI 的 LoadAudio 节点会报 Header missing / InvalidDataError。用 ffmpeg -i ref.mp3 -ar 16000 -ac 1 ref.wav 转换
• ⚠️ API 格式用 string-keyed nodes：{"1": {...}, "2": {...}} 不是 {"nodes": [...]} GUI 格式
• ⚠️ SaveAudioMP3 有 quality 参数：可选 V0/128k/320k，是 required input（容易漏）
• ⚠️ 文本长度：IndexTTS-2 朗读速度约 104 wpm（比人类 ~150 wpm 慢）。4000 字符 → ~4:30。如果有时长限制，先用 len(text) / 104 * 60 估算秒数再精简单词数

性能参考（A10）:

声音克隆工作流:

1. 用户提供 5~15 秒参考录音（推荐中文，IndexTTS-2 用中文训练的声纹提取器）
2. LoadAudio 加载参考音频（WAV 格式） → 提取声纹
3. easy indexTTSGenerateSimple 输入目标文本 + 声纹 → 输出克隆语音
4. 支持跨语言：中文参考音频 → 英文 TTS 输出

API 调用: 通过 SSH 隧道 localhost:18188 直接调。用 execute_code + terminal 提交工作流。 服务器端轮询: 对长任务（>5min），用 systemd-run --pipe --collect --wait 在服务器后台执行轮询脚本，避免 SSH 超时。

⚠️ execute_code 的 terminal() 不支持 input 参数——不要写 terminal("scp ...", input=payload)，会报 TypeError。正确做法：先 write_file 写临时文件，再 scp 上传。

ComfyUI_Sonic — 音频驱动数字人（Talking Head）

模型位置: /data/comfy/ComfyUI/models/sonic/（全部就绪 ✅）

• unet.pth — 主模型
• yoloface_v5m.pt — 人脸检测
• audio2bucket.pth + audio2token.pth — 音频特征提取
• whisper-tiny/ — 语音转特征
• RIFE/ — 帧插值（流畅度提升）

核心节点:

• SONICTLoader — 加载 Sonic 模型 + 人脸检测器
• SONIC_PreData — 预处理：输入图片 + 音频 → 驱动参数
• SONICSampler — 采样生成说话视频帧

用途: 给定一张肖像照 + 音频文件 → 生成说话数字人视频。适合口播、讲解类内容。

⚠️ 前置依赖: Sonic 需要 SD/SDXL 系列 checkpoint 作为基模型（通过 SONICTLoader.model 输入）。服务器上目前只有 3D 和视频模型（hunyuan3d, LTX, Wan），没有 SD/SDXL 基模型，因此 Sonic 无法直接使用。需要先下载 SD1.5 或 SDXL 模型（~7GB）。

参考工作流: /data/comfy/ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI_Sonic/examples/

其他 TTS / 声音节点（服务器已具备）

数字人 / Talking Head 能力总览

通过 SSH 隧道 localhost:18188 直接调用 API。用 execute_code + terminal 提交工作流。 也可以在本地用 curl 直接调 localhost:18188。

SadTalker — 单图+音频说话数字人

ComfyUI 自定义节点: haomole/Comfyui-SadTalker（GitHub）

安装步骤:

cd /data/comfy/ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/haomole/Comfyui-SadTalker.git

# ⚠️ 不要 touch nodes/__init__.py！空 __init__.py 会遮蔽父包的 NODE_CLASS_MAPPINGS
# nodes/ 目录应该作为 namespace package（无 __init__.py），让 ComfyUI 直接导入子模块

Python 3.12 兼容性修复（必须！否则节点无法加载）:

SadTalker 依赖 gfpgan → basicsr，而 basicsr 使用了 Python 3.12 中移除的 API：

# 1. 修复 basicsr 的 distutils 导入（Python 3.12 已移除 distutils）
sed -i 's/from distutils.version import LooseVersion/from packaging.version import Version as LooseVersion/' \
  /data/comfy/comfy-env/lib/python3.12/site-packages/basicsr/archs/arch_util.py

# 2. 修复 basicsr 的 torchvision API 变更
sed -i 's/from torchvision.transforms.functional_tensor import rgb_to_grayscale/from torchvision.transforms.functional import rgb_to_grayscale/' \
  /data/comfy/comfy-env/lib/python3.12/site-packages/basicsr/data/degradations.py

# 3. 安装 gfpgan（需走代理，huggingface 被墙）
HTTP_PROXY=http://127.0.0.1:7890 HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:7890 \
  /data/comfy/comfy-env/bin/pip install gfpgan facexlib

节点注册修复（关键！否则 ComfyUI 不加载 SadTalkerNode）:

SadTalker 的 __init__.py 使用相对导入（from .nodes.SadTalkerNode import ...），但 ComfyUI 通过 spec_from_file_location 加载时 __package__ 未正确设置，导致 ImportError: attempted relative import with no known parent package。

同时 nodes/SadTalkerNode.py 内部有 from ..SadTalker.src.Pb import SadTalker 也会失败。

修复方案：全部改为 sys.path.insert 绝对导入：

# __init__.py（放在 Comfyui-SadTalker/ 根目录）
_base = os.path.dirname(__file__)
sys.path.insert(0, _base)
sys.path.insert(0, os.path.join(_base, "nodes"))
sys.path.append(os.path.join(_base, "SadTalker"))

from ShowText import ShowText
from ShowVideo import ShowVideo
# ...

# nodes/SadTalkerNode.py（修改第 12 行附近）
# 将: from ..SadTalker.src.Pb import SadTalker
# 改为:
import sys, os
sys.path.insert(0, os.path.join(os.path.dirname(__file__), ".."))
from SadTalker.src.Pb import SadTalker

模型下载（~2.4GB, 8 个文件）:

# SadTalker 主模型 → Comfyui-SadTalker/SadTalker/checkpoints/
# huggingface.co 被墙，用 hf-mirror.com 镜像
SD_CHECKPOINTS=/data/comfy/ComfyUI/custom_nodes/Comfyui-SadTalker/SadTalker/checkpoints

# 4 个 SadTalker 模型 (~1.7

…(truncated)