ComfyUI v0.3.27版本发布：3D模型支持与采样器优化

ComfyUI v0.3.27版本发布：3D模型支持与采样器优化

ComfyUI 最强大且模块化的具有图形/节点界面的稳定扩散GUI。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ComfyUI

ComfyUI是一个基于节点式工作流的AI图像生成工具，它通过可视化编程的方式让用户可以灵活地构建复杂的AI图像处理流程。最新发布的v0.3.27版本带来了多项重要更新，包括对3D模型的支持、采样器优化以及工作流改进等核心功能增强。

3D模型支持与工作流优化

本次更新最引人注目的特性是对Hunyuan3Dv2模型的支持，这标志着ComfyUI在3D内容生成领域迈出了重要一步。Hunyuan3Dv2是一个先进的3D生成模型，能够从文本或图像输入创建高质量的3D内容。开发者还移除了3D模块中未使用的参数，使工作流更加简洁高效。

针对3D工作流，新增了同时输出法线贴图(Normal)和线稿(Lineart)的功能，这为3D艺术家提供了更全面的输出选项，便于后续的材质制作和模型编辑工作。

采样器算法增强

在采样器方面，v0.3.27引入了ER-SDE(Exponential Runge-Kutta Stochastic Differential Equation)采样器，这是一种新的微分方程求解方法，能够提供更稳定的采样过程。开发者还对现有的dpmpp sde系列采样器进行了改进，确保extra_args参数的正确传递，提高了采样过程的可靠性。

特别值得注意的是新增的原生LotusD实现，这是一种创新的扩散模型采样方法，相比传统方法在特定场景下能提供更好的生成效果。同时，对噪声项的处理也进行了优化，增强了采样过程的稳定性。

模型加载与处理优化

在模型处理方面，本次更新改进了ModelPatcher的部分卸载机制，通过在partially_unload开始时调用unpatch_hooks，确保了模型资源的正确释放，提高了内存使用效率。

对于LoRA模型，新增了对Wan Control Loras的支持，这是一种特殊的LoRA变体，能够提供更精细的控制能力。同时，SkipLayerGuidanceDIT节点现在可以在WAN环境下正常工作，扩展了分布式环境下的使用场景。

用户体验与界面改进

在用户界面方面，v0.3.27引入了多项改进：

1. 新增了解包(unwrap)小部件值支持，简化了复杂参数的设置流程
2. 为multi_select输入选项添加了文档说明，提高了用户友好度
3. 改进了LoadImageOutput节点的稳定性
4. 优化了错误信息的格式化显示，使调试过程更加直观

性能优化与兼容性

性能方面，新增了--use-flash-attention标志，允许用户启用Flash Attention优化，这在处理大模型时能显著提升注意力计算的效率。同时，代码现在能够容忍缺失的@torch.library.custom_op装饰器，提高了与不同PyTorch版本的兼容性。

对于视频处理，放宽了frame_idx参数的可分性要求，使得单帧处理更加灵活。前端部分也进行了多次更新，从1.12.9逐步升级到1.14版本，带来了更好的用户体验和性能优化。

总结

ComfyUI v0.3.27版本通过引入3D模型支持、优化采样器算法、改进模型处理机制和增强用户体验，进一步巩固了其作为专业级AI图像生成工具的地位。这些更新不仅扩展了软件的功能边界，也提升了核心功能的稳定性和效率，为创作者提供了更强大的工具集。

ComfyUI 最强大且模块化的具有图形/节点界面的稳定扩散GUI。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ComfyUI