ComfyUI é uma interface gratuita e de código aberto baseada em nós para executar modelos de geração de imagens e vídeos com IA localmente. Os usuários constroem fluxos de trabalho conectando nós — cada nó executa uma operação como carregar um modelo, aplicar um amostrador ou codificar um prompt — dando controle preciso sobre cada etapa do processo de geração. É a principal interface para usuários que executam Stable Diffusion e outros modelos de peso aberto em seu próprio hardware.
A Visão de App, uma grande adição de UX, fornece uma interface simplificada que oculta o grafo de nós e apresenta uma interface limpa baseada em formulários para usuários que não precisam modificar o fluxo de trabalho subjacente. A Visão de Nós permanece totalmente disponível para usuários avançados. Essa abordagem de modo duplo torna o ComfyUI acessível para iniciantes sem remover nenhuma capacidade de usuários experientes.
A quantização NVFP4, introduzida para GPUs NVIDIA RTX 50 Series, permite que a geração seja executada 2,5 vezes mais rápida enquanto reduz o consumo de VRAM em aproximadamente 60%. Isso significa que usuários com placas RTX 50 Series podem executar modelos maiores que anteriormente exigiam hardware mais caro, ou executar modelos existentes em velocidades substancialmente mais altas.
O suporte oficial AMD ROCm chegou para o aplicativo Windows Desktop, tornando o ComfyUI totalmente suportado em GPUs AMD no Windows pela primeira vez sem exigir soluções alternativas manuais. Novos nós para Veo 3, Veo 3 Lite e Kling 3.0 foram adicionados, junto com suporte de saída 4K para pipelines de geração de vídeo ByteDance, Veo e Kling. O RTX Video Super Resolution permite upscaling 4K em tempo real de vídeo gerado em hardware NVIDIA suportado.
A compatibilidade com Python 3.13 foi adicionada, mantendo o ComfyUI atualizado com a versão mais recente do Python e garantindo compatibilidade com pacotes mais novos no ecossistema Python.
O ComfyUI é ideal para usuários avançados, pesquisadores e desenvolvedores que desejam controle total sobre fluxos de trabalho de geração de imagens e vídeos com IA, executam modelos localmente em seu próprio hardware e precisam de suporte para os modelos de peso aberto e de terceiros mais recentes.
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