Перейти к основному содержимому

Comfyui

Генерация изображений, видео и аудио с помощью ComfyUI — установка, запуск, управление узлами/моделями, выполнение рабочих процессов с подстановкой параметров. Использует официальный comfy-cli для управления жизненным циклом и прямой REST/WebSocket API для выполнения.

Метаданные навыка​

ИсточникВстроенный (установлен по умолчанию)
Путьskills/creative/comfyui
Версия5.1.0
Автор['kshitijk4poor', 'alt-glitch', 'purzbeats']
ЛицензияMIT
Платформыmacos, linux, windows
Тегиcomfyui, image-generation, stable-diffusion, flux, sd3, wan-video, hunyuan-video, creative, generative-ai, video-generation
Связанные навыкиstable-diffusion-image-generation, image_gen

Справочник: полный SKILL.md​

к сведению

Ниже приведено полное определение навыка, которое VibeOS загружает при активации этого навыка. Это те инструкции, которые видит агент, когда навык активен.

ComfyUI

Генерация изображений, видео, аудио и 3D-контента через ComfyUI с использованием официального comfy-cli для настройки/жизненного цикла и прямого REST/WebSocket API для выполнения рабочих процессов.

Что входит в этот навык​

Справочная документация (references/):

  • official-cli.md — все команды comfy ... с флагами
  • rest-api.md — REST + WebSocket эндпоинты (локальные + облачные), схемы полезной нагрузки
  • workflow-format.md — JSON в формате API, распространённые типы узлов, сопоставление параметров
  • template-integrity.md — преобразование comfyui-workflow-templates из формата редактора в формат API: обход Reroute, точечные ключи динамического ввода (values.a, resize_type.width), особенности облака (редирект 302, 1 одновременная задача на бесплатном тарифе, потолок VRAM 1080p), склейка ffmpeg, совместимая с Discord. Автор: @purzbeats. Загружайте этот документ всякий раз, когда начинаете работу с официального шаблона.

Скрипты (scripts/):

СкриптНазначение
_common.pyОбщие HTTP-функции, маршрутизация облака, каталоги узлов (не запускать напрямую)
hardware_check.pyПроверка GPU/VRAM/диска → рекомендация: локально или Comfy Cloud
comfyui_setup.shПроверка оборудования + comfy-cli + установка ComfyUI + запуск + проверка
extract_schema.pyЧтение рабочего процесса → список управляемых параметров + зависимости моделей
check_deps.pyПроверка рабочего процесса на соответствие запущенному серверу → список отсутствующих узлов/моделей
auto_fix_deps.pyЗапуск check_deps, затем comfy node install / comfy model download
run_workflow.pyПодстановка параметров, отправка, мониторинг, загрузка результатов (HTTP или WS)
run_batch.pyОтправка рабочего процесса N раз с перебором, параллельно до лимита вашего тарифа
ws_monitor.pyПросмотрщик WebSocket в реальном времени для выполняющихся задач (прогресс в реальном времени)
health_check.pyЗапуск чек-листа проверки — comfy-cli + сервер + модели + smoke-тест
fetch_logs.pyИзвлечение traceback / сообщений о статусе для заданного prompt_id

Примеры рабочих процессов (workflows/): SD 1.5, SDXL, Flux Dev, SDXL img2img, SDXL inpaint, ESRGAN upscale, AnimateDiff video, Wan T2V. См. workflows/README.md.

Когда использовать​

  • Пользователь просит сгенерировать изображения с помощью Stable Diffusion, SDXL, Flux, SD3 и т.д.
  • Пользователь хочет запустить конкретный файл рабочего процесса ComfyUI
  • Пользователь хочет выстроить цепочку генеративных шагов (txt2img → upscale → восстановление лиц)
  • Пользователю нужны ControlNet, inpainting, img2img или другие продвинутые пайплайны
  • Пользователь просит управлять очередью ComfyUI, проверить модели или установить пользовательские узлы
  • Пользователь хочет генерировать видео/аудио/3D через AnimateDiff, Hunyuan, Wan, AudioCraft и т.д.

Архитектура: два уровня​

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ Уровень 1: comfy-cli (официальный инструмент жизненного цикла) │
│   Настройка, жизненный цикл сервера, пользовательские узлы, модели │
│   → comfy install / launch / stop / node / model    │
└─────────────────────────┬───────────────────────────┘
                          │
┌─────────────────────────▼───────────────────────────┐
│ Уровень 2: REST/WebSocket API + скрипты навыка      │
│   Выполнение рабочих процессов, подстановка параметров, мониторинг │
│   POST /api/prompt, GET /api/view, WS /ws           │
│   → run_workflow.py, run_batch.py, ws_monitor.py    │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

Почему два уровня? Официальный CLI отлично подходит для установки и управления сервером, но имеет минимальную поддержку выполнения рабочих процессов. REST/WS API восполняет этот пробел — скрипты обрабатывают подстановку параметров, мониторинг выполнения и загрузку результатов, чего CLI не делает.

Быстрый старт​

Определение окружения​

# Что доступно?
command -v comfy >/dev/null 2>&1 && echo "comfy-cli: установлен"
curl -s http://127.0.0.1:8188/system_stats 2>/dev/null && echo "сервер: запущен"

# Может ли эта машина запустить ComfyUI локально? (проверка GPU/VRAM/диска)
python3 scripts/hardware_check.py

Если ничего не установлено, см. Настройка и начало работы ниже — но сначала всегда запускайте проверку оборудования.

Одношаговая проверка работоспособности​

python3 scripts/health_check.py
# → JSON: comfy_cli в PATH? сервер доступен? есть хотя бы одна контрольная точка? smoke-тест пройден?

Основной рабочий процесс​

Шаг 1: Получение JSON рабочего процесса в формате API​

Рабочие процессы должны быть в формате API (каждый узел имеет class_type). Они берутся из:

  • Веб-интерфейс ComfyUI → Workflow → Export (API) (новый интерфейс) или устаревшая кнопка «Save (API Format)» (старый интерфейс)
  • Директория workflows/ этого навыка (готовые к запуску примеры)
  • Загрузки из сообщества (civitai, Reddit, Discord) — обычно в формате редактора, их необходимо загрузить в ComfyUI, а затем повторно экспортировать

Формат редактора (массивы верхнего уровня nodes и links) не является напрямую исполняемым. Скрипты обнаруживают это и сообщают о необходимости повторного экспорта.

Шаг 2: Просмотр управляемых параметров​

python3 scripts/extract_schema.py workflow_api.json --summary-only
# → {"parameter_count": 12, "has_negative_prompt": true, "has_seed": true, ...}

python3 scripts/extract_schema.py workflow_api.json
# → полная схема с параметрами, зависимостями моделей, ссылками на эмбеддинги

Шаг 3: Запуск с параметрами​

# Локально (по умолчанию http://127.0.0.1:8188)
python3 scripts/run_workflow.py \
  --workflow workflow_api.json \
  --args '{"prompt": "красивый закат над горами", "seed": -1, "steps": 30}' \
  --output-dir ./outputs

# Облако (экспортировать API-ключ один раз; использует правильную маршрутизацию /api автоматически)
export COMFY_CLOUD_API_KEY="comfyui-..."
python3 scripts/run_workflow.py \
  --workflow workflow_api.json \
  --args '{"prompt": "..."}' \
  --host https://cloud.comfy.org \
  --output-dir ./outputs

# Прогресс в реальном времени через WebSocket (требуется `pip install websocket-client`)
python3 scripts/run_workflow.py \
  --workflow flux_dev.json \
  --args '{"prompt": "..."}' \
  --ws

# img2img / inpaint: передайте --input-image для автоматической загрузки + привязки
python3 scripts/run_workflow.py \
  --workflow sdxl_img2img.json \
  --input-image image=./photo.png \
  --args '{"prompt": "сделать акварелью", "denoise": 0.6}'

# Пакетный режим / перебор: 8 случайных сидов, параллельно до лимита облачного тарифа
python3 scripts/run_batch.py \
  --workflow sdxl.json \
  --args '{"prompt": "абстракция"}' \
  --count 8 --randomize-seed --parallel 3 \
  --output-dir ./outputs/batch

-1 для seed (или его пропуск с --randomize-seed) генерирует новый случайный сид для каждого запуска.

Шаг 4: Представление результатов​

Скрипты выводят JSON в stdout, описывающий каждый выходной файл:

{
  "status": "success",
  "prompt_id": "abc-123",
  "outputs": [
    {"file": "./outputs/sdxl_00001_.png", "node_id": "9",
     "type": "image", "filename": "sdxl_00001_.png"}
  ]
}

Дерево решений​

Пользователь говоритИнструментКоманда
Жизненный цикл (использовать comfy-cli)
«установить ComfyUI»comfy-clibash scripts/comfyui_setup.sh
«запустить ComfyUI»comfy-clicomfy launch --background
«остановить ComfyUI»comfy-clicomfy stop
«установить узел X»comfy-clicomfy node install <name>
«скачать модель X»comfy-clicomfy model download --url <url> --relative-path models/checkpoints
«список установленных моделей»comfy-clicomfy model list
«список установленных узлов»comfy-clicomfy node show installed
Выполнение (использовать скрипты)
«всё готово?»скриптhealth_check.py (опционально с --workflow X --smoke-test)
«что я могу изменить в этом рабочем процессе?»скриптextract_schema.py W.json
«проверить, выполнены ли зависимости W»скриптcheck_deps.py W.json
«исправить отсутствующие зависимости»скриптauto_fix_deps.py W.json
«сгенерировать изображение»скриптrun_workflow.py --workflow W --args '{...}'
«использовать это изображение» (img2img)скриптrun_workflow.py --input-image image=./x.png ...
«8 вариаций со случайными сидами»скриптrun_batch.py --count 8 --randomize-seed ...
«показать прогресс в реальном времени»скриптws_monitor.py --prompt-id <id>
«получить ошибку из задачи X»скриптfetch_logs.py <prompt_id>
Прямой REST
«что в очереди?»RESTcurl http://HOST:8188/queue (локально) или --host https://cloud.comfy.org
«отменить это»RESTcurl -X POST http://HOST:8188/interrupt
«освободить память GPU»RESTcurl -X POST http://HOST:8188/free

Настройка и начало работы​

Когда пользователь просит настроить ComfyUI, ПЕРВОЕ, что нужно сделать — спросить, хочет ли он Comfy Cloud (хостинг, нулевая установка, API-ключ) или Локально (установка ComfyUI на его машину). Не начинайте выполнять команды установки или проверки оборудования, пока пользователь не ответит.

Официальная документация: https://docs.comfy.org/installation Документация CLI: https://docs.comfy.org/comfy-cli/getting-started Документация облака: https://docs.comfy.org/get_started/cloud Облачный API: https://docs.comfy.org/development/cloud/overview

Шаг 0: Спросить «Локально или Облако» (ВСЕГДА ПЕРВЫМ)​

Предлагаемый сценарий:

«Вы хотите запустить ComfyUI локально на своей машине или использовать Comfy Cloud?

  • Comfy Cloud — хостинг на GPU RTX 6000 Pro, все распространённые модели предустановлены, нулевая настройка. Требуется API-ключ (платная подписка необходима для фактического выполнения рабочих процессов; бесплатный тариф только для чтения). Лучший вариант, если у вас нет мощного GPU.
  • Локально — бесплатно, но ваша машина ДОЛЖНА соответствовать требованиям к оборудованию:
    • NVIDIA GPU с ≥6 ГБ VRAM (≥8 ГБ для SDXL, ≥12 ГБ для Flux/видео), ИЛИ
    • AMD GPU с поддержкой ROCm (Linux), ИЛИ
    • Apple Silicon Mac (M1+) с ≥16 ГБ унифицированной памяти (рекомендуется ≥32 ГБ).
    • Intel Mac и машины без GPU НЕ будут работать — используйте Cloud.

Что вы предпочитаете?»

Маршрутизация:

  • Облако → перейти к Пути A.
  • Локально → сначала запустить проверку оборудования, затем выбрать путь из Путей B–E на основе вердикта.
  • Не уверен → запустить проверку оборудования и позволить вердикту решить.

Шаг 1: Проверка оборудования (ТОЛЬКО если пользователь выбрал локально)​

python3 scripts/hardware_check.py --json
# Опционально: также проверить `torch` на наличие CUDA/MPS:
python3 scripts/hardware_check.py --json --check-pytorch
ВердиктЗначениеДействие
ok≥8 ГБ VRAM (дискретный) ИЛИ ≥32 ГБ унифицированной (Apple Silicon)Локальная установка — использовать comfy_cli_flag из отчёта
marginalSD1.5 работает; SDXL на пределе; Flux/видео маловероятноЛокально OK для лёгких рабочих процессов, иначе Путь A (Облако)
cloudНет подходящего GPU, <6 ГБ VRAM, <16 ГБ Apple унифицированной, Intel Mac, Rosetta PythonПереключиться на Облако, если пользователь явно не настаивает на локальной установке

Скрипт также выявляет wsl: true (WSL2 с пробросом NVIDIA) и rosetta: true (x86_64 Python на Apple Silicon — необходимо переустановить как ARM64).

Если вердикт cloud, но пользователь хочет локально, не продолжайте молча. Покажите массив notes дословно и спросите, хочет ли он (a) переключиться на Облако или (b) принудительно выполнить локальную установку (будет OOM или неприемлемо медленно для современных моделей).

Выбор пути установки​

Сначала используйте проверку оборудования. Таблица ниже — запасной вариант для случаев, когда пользователь уже сообщил вам своё оборудование:

СитуацияРекомендуемый путь
verdict: cloud из проверки оборудованияПуть A: Comfy Cloud
Нет GPU / хотите попробовать без обязательствПуть A: Comfy Cloud
Windows + NVIDIA + нетехнический пользовательПуть B: ComfyUI Desktop
Windows + NVIDIA + технический пользовательПуть C: Portable или Путь D: comfy-cli
Linux + любой GPUПуть D: comfy-cli (самый простой)
macOS + Apple SiliconПуть B: Desktop или Путь D: comfy-cli
Безголовый / сервер / CI / агентыПуть D: comfy-cli

Для полностью автоматизированного пути (проверка оборудования → установка → запуск → проверка):

bash scripts/comfyui_setup.sh
# Или с переопределениями:
bash scripts/comfyui_setup.sh --m-series --port=8190 --workspace=/data/comfy

Он внутренне запускает hardware_check.py, отказывается устанавливать локально, когда вердикт cloud (если не указан --force-cloud-override), выбирает правильный флаг comfy-cli и предпочитает pipx/uvx глобальному pip, чтобы не загрязнять системный Python.

Путь A: Comfy Cloud (без локальной установки)​

Для пользователей без подходящего GPU или тех, кто хочет нулевую настройку. Хостинг на RTX 6000 Pro.

Документация: https://docs.comfy.org/get_started/cloud

  1. Зарегистрируйтесь на https://comfy.org/cloud
  2. Сгенерируйте API-ключ на https://platform.comfy.org/login
  3. Установите ключ: 
    export COMFY_CLOUD_API_KEY="comfyui-xxxxxxxxxxxx"
  4. Запускайте рабочие процессы: 
    python3 scripts/run_workflow.py \
      --workflow workflows/flux_dev_txt2img.json \
      --args '{"prompt": "..."}' \
      --host https://cloud.comfy.org \
      --output-dir ./outputs

Цены: https://www.comfy.org/cloud/pricing Одновременные задачи: Бесплатный/Стандартный 1, Creator 3, Pro 5. Бесплатный тариф не может запускать рабочие процессы через API — только просмотр моделей. Требуется платная подписка для /api/prompt, /api/upload/*, /api/view и т.д.

Путь B: ComfyUI Desktop (Windows / macOS)​

Установщик в один клик для нетехнических пользователей. В настоящее время в бета-версии.

Документация: https://docs.comfy.org/installation/desktop

Linux не поддерживается для Desktop — используйте Путь D.

Путь C: ComfyUI Portable (только Windows)​

Документация: https://docs.comfy.org/installation/comfyui_portable_windows

Скачайте с https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases, распакуйте, запустите run_nvidia_gpu.bat. Обновляйте через update/update_comfyui_stable.bat.

Путь D: comfy-cli (Все платформы — рекомендуется для агентов)​

Официальный CLI — лучший путь для безголовых/автоматизированных установок.

Документация: https://docs.comfy.org/comfy-cli/getting-started

Установка comfy-cli​

# Рекомендуется:
pipx install comfy-cli
# Или используйте uvx без установки:
uvx --from comfy-cli comfy --help
# Или (если pipx/uvx недоступны):
pip install --user comfy-cli

Отключение аналитики в неинтерактивном режиме:

comfy --skip-prompt tracking disable

Установка ComfyUI​

comfy --skip-prompt install --nvidia              # NVIDIA (CUDA)
comfy --skip-prompt install --amd                 # AMD (ROCm, Linux)
comfy --skip-prompt install --m-series            # Apple Silicon (MPS)
comfy --skip-prompt install --cpu                 # Только CPU (медленно)
comfy --skip-prompt install --nvidia --fast-deps  # Разрешение зависимостей на основе uv

Расположение по умолчанию: ~/comfy/ComfyUI (Linux), ~/Documents/comfy/ComfyUI (macOS/Win). Переопределите с помощью comfy --workspace /custom/path install.

Запуск / проверка​

comfy launch --background                       # Фоновый демон на :8188
comfy launch -- --listen 0.0.0.0 --port 8190    # Пользовательский порт, доступный по LAN
curl -s http://127.0.0.1:8188/system_stats      # Проверка работоспособности

Путь E: Ручная установка (продвинутая / неподдерживаемое оборудование)​

Для Ascend NPU, Cambricon MLU, Intel Arc или другого неподдерживаемого оборудования.

Документация: https://docs.comfy.org/installation/manual_install

git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130
pip install -r requirements.txt
python main.py

После установки: загрузка моделей​

# SDXL (общего назначения, ~6,5 ГБ)
comfy model download \
  --url "https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0.safetensors" \
  --relative-path models/checkpoints

# SD 1.5 (легче, ~4 ГБ, хорошо для карт на 6 ГБ)
comfy model download \
  --url "https://huggingface.co/stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5/resolve/main/v1-5-pruned-emaonly.safetensors" \
  --relative-path models/checkpoints

# Flux Dev fp8 (меньший вариант, ~12 ГБ)
comfy model download \
  --url "https://huggingface.co/Comfy-Org/flux1-dev/resolve/main/flux1-dev-fp8.safetensors" \
  --relative-path models/checkpoints

# CivitAI (сначала установите токен):
comfy model download \
  --url "https://civitai.com/api/download/models/128713" \
  --relative-path models/checkpoints \
  --set-civitai-api-token "YOUR_TOKEN"

Список установленных: comfy model list.

После установки: установка пользовательских узлов​

comfy node install comfyui-impact-pack             # Популярный набор утилит
comfy node install comfyui-animatediff-evolved     # Генерация видео
comfy node install comfyui-controlnet-aux          # Препроцессоры ControlNet
comfy node install comfyui-essentials              # Общие помощники
comfy node update all
comfy node install-deps --workflow=workflow.json   # Установить всё, что нужно рабочему процессу

После установки: проверка​

python3 scripts/health_check.py
# → comfy_cli в PATH? сервер доступен? контрольные точки? smoke-тест?

python3 scripts/check_deps.py my_workflow.json
# → установлены ли узлы/модели/эмбеддинги этого рабочего процесса?

python3 scripts/run_workflow.py \
  --workflow workflows/sd15_txt2img.json \
  --args '{"prompt": "test", "steps": 4}' \
  --output-dir ./test-outputs

Загрузка изображений (img2img / Inpainting)​

Самый простой способ — использовать --input-image с run_workflow.py:

python3 scripts/run_workflow.py \
  --workflow workflows/sdxl_img2img.json \
  --input-image image=./photo.png \
  --args '{"prompt": "сделать киберпанком", "denoise": 0.6}'

Флаг загружает photo.png, затем подставляет его серверное имя файла в параметр схемы с именем image. Для inpainting передайте оба:

python3 scripts/run_workflow.py \
  --workflow workflows/sdxl_inpaint.json \
  --input-image image=./photo.png \
  --input-image mask_image=./mask.png \
  --args '{"prompt": "заполнить цветами"}'

Ручная загрузка через REST:

curl -X POST "http://127.0.0.1:8188/upload/image" \
  -F "image=@photo.png" -F "type=input" -F "overwrite=true"
# Возвращает: {"name": "photo.png", "subfolder": "", "type": "input"}

# Облачный эквивалент:
curl -X POST "https://cloud.comfy.org/api/upload/image" \
  -H "X-API-Key: $COMFY_CLOUD_API_KEY" \
  -F "image=@photo.png" -F "type=input" -F "overwrite=true"

Особенности облака​

  • Базовый URL: https://cloud.comfy.org
  • Аутентификация: заголовок X-API-Key (или ?token=KEY для WebSocket)
  • API-ключ: установите $COMFY_CLOUD_API_KEY один раз, и скрипты подхватят его автоматически
  • Загрузка результатов: /api/view возвращает 302 на подписанный URL; скрипты следуют за ним и удаляют X-API-Key перед получением из бэкенда хранилища (не допускайте утечки API-ключа в S3/CloudFront).
  • Отличия эндпоинтов от локального ComfyUI:
    • /api/object_info, /api/queue, /api/userdata — 403 на бесплатном тарифе; только платный.
    • /history переименован в /history_v2 в облаке (скрипты маршрутизируют автоматически).
    • /models/&lt;folder&gt; переименован в /experiment/models/&lt;folder&gt; в облаке (скрипты маршрутизируют автоматически).
    • clientId в WebSocket в настоящее время игнорируется — все соединения для одного пользователя получают одну и ту же трансляцию. Фильтруйте по prompt_id на стороне клиента.
    • subfolder принимается при загрузке, но игнорируется — в облаке плоское пространство имён.
  • Одновременные задачи: Бесплатный/Стандартный: 1, Creator: 3, Pro: 5. Дополнительные ставятся в очередь автоматически. Используйте run_batch.py --parallel N, чтобы насытить ваш тариф.

Управление очередью и системой​

# Локально
curl -s http://127.0.0.1:8188/queue | python3 -m json.tool
curl -X POST http://127.0.0.1:8188/queue -d '{"clear": true}'    # отменить ожидающие
curl -X POST http://127.0.0.1:8188/interrupt                      # отменить выполняющиеся
curl -X POST http://127.0.0.1:8188/free \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"unload_models": true, "free_memory": true}'

# Облако — те же пути в /api/, плюс:
python3 scripts/fetch_logs.py --tail-queue --host https://cloud.comfy.org

Подводные камни​

  1. Требуется формат API — каждый скрипт и эндпоинт /api/prompt ожидают JSON рабочего процесса в формате API. Скрипты обнаруживают формат редактора (массивы верхнего уровня nodes и links) и сообщают о необходимости повторного экспорта через «Workflow → Export (API)» (новый интерфейс) или «Save (API Format)» (старый интерфейс).

  2. Сервер должен быть запущен — всё выполнение требует работающего сервера. comfy launch --background запускает его. Проверьте с помощью curl http://127.0.0.1:8188/system_stats.

  3. Имена моделей точны — чувствительны к регистру, включают расширение файла. check_deps.py выполняет нечёткое сопоставление (с расширением/без и префиксом папки), но сам рабочий процесс должен использовать каноническое имя. Используйте comfy model list, чтобы узнать, что установлено.

  4. Отсутствующие пользовательские узлы — «class_type not found» означает, что необходимый узел не установлен. check_deps.py сообщает, какой пакет установить; auto_fix_deps.py выполняет установку за вас.

  5. Рабочая директория — comfy-cli автоматически определяет рабочее пространство ComfyUI. Если команды завершаются ошибкой «no workspace found», используйте comfy --workspace /path/to/ComfyUI &lt;command&gt; или comfy set-default /path/to/ComfyUI.

  6. Ограничения бесплатного тарифа облачного API — /api/prompt, /api/view, /api/upload/*, /api/object_info возвращают 403 для бесплатных аккаунтов. health_check.py и check_deps.py обрабатывают это корректно и выводят понятное сообщение.

  7. Тайм-аут для видео/аудио рабочих процессов — автоматически определяется, когда выходной узел является VHS_VideoCombine, SaveVideo и т.д.; значение по умолчанию увеличивается с 300 с до 900 с. Явно переопределите с помощью --timeout 1800.

  8. Path traversal в именах выходных файлов — имена файлов, предоставленные сервером, пропускаются через safe_path_join, чтобы запретить всё, что выходит за пределы --output-dir. Сохраняйте эту защиту — рабочие процессы с пользовательскими узлами сохранения могут создавать произвольные пути.

  9. JSON рабочего процесса — это произвольный код — пользовательские узлы выполняют Python, поэтому отправка неизвестного рабочего процесса имеет тот же уровень доверия, что и eval. Проверяйте рабочие процессы из ненадёжных источников перед запуском.

  10. Авто-рандомизация сида — передайте seed: -1 в --args (или используйте --randomize-seed и опустите сид), чтобы получить новый сид для каждого запуска. Фактический сид логируется в stderr.

  11. Запрос tracking — первый запуск comfy может запросить аналитику. Используйте comfy --skip-prompt tracking disable, чтобы пропустить в неинтерактивном режиме. comfyui_setup.sh делает это за вас.