ComfyUI性能优化有哪些技巧

ComfyUI性能优化可从硬件、软件、模型及工作流设计等多方面入手，以下是核心技巧：

• 硬件资源优化
• 多卡协同：多GPU设备启用分布式推理（--multi-gpu参数），分摊大模型负载。
• 存储加速：使用NVMe SSD存储模型，提升加载速度；启用内存映射技术（--mmap-torch-files）减少模型加载时的内存拷贝。
• 显存管理：低显存设备（<8GB）启用--lowvram模式，通过显存与内存交换避免溢出；高显存设备（如RTX 4090）可处理更大分辨率图像。
• 模型与参数优化
• 轻量化模型选择：低显存设备选Stable Diffusion 1.5等轻量模型，高显存设备用SDXL等，或通过“基础模型生成低分辨率+高清修复”组合提升效率。
• 精度与采样优化：启用FP16/INT8量化减少显存占用；选择高效采样器（如Euler a替代DPM++），降低步数（20-30步）。
• 模型缓存与延迟加载：缓存已加载模型，避免重复加载；对大模型采用延迟初始化，仅在需要时加载。
• 工作流设计优化
• 精简节点与并行处理：删除冗余节点，合并同类操作（如用“Batch Generate”批量生成图像）；利用并行计算节点（如Tiled Diffusion）拆分高分辨率任务。
• 动态参数控制：通过全局变量或表达式动态调整参数（如根据分辨率自适应步数），减少不必要的计算。
• 软件与环境优化
• 依赖更新：保持ComfyUI、PyTorch、CUDA等工具为最新版本，优化兼容性与性能。
• 环境配置：安装FFmpeg等必要依赖，避免运行时延迟；定期清理临时文件，防止磁盘I/O瓶颈。
• 高级优化策略
• 分布式计算：多GPU环境使用分布式采样器（Distributed Sampler）和NVLink提升卡间通信效率，实现线性加速。
• 插件优化：优先使用轻量级插件，避免冗余计算；对复杂插件（如ControlNet）按需加载。