ComfyUI-HYPIR节点：LeePoet力推基于SD2.1图像超清修复放大
今天给大家推荐一款我最近深度体验的ComfyUI节点——ComfyUI-HYPIR，这是一个基于HYPIR项目开发的图像修复工具，专门针对SD2.1模型进行了优化，能够实现高质量的图像修复和超分辨率放大。该技术基于扩散模型生成的分数先验进行图像修复与放大，具有高质量、清晰、锐利的效果。
SD_ComfyUI
Comfy是一个基于 Stable Diffusion 的用户界面（UI），旨在简化生成图像的过程，提供更直观和友好的操作体验。ComfyUI采用了简洁的界面设计，使用户能够轻松找到所需的功能，适合各种技术水平的用户。通过图形化的控件，用户可以直观地调整参数，比如文本提示、图像尺寸、风格等。
SD通识：我们通常把 AUTOMATIC1111的Stable Diffusion WebUI（简称A1111 WebUI或直接叫WebUI） 和 ComfyUI 分开来说。前者是早期最流行的图形界面，操作像“傻瓜相机”；后者是后来出现的模块化节点式界面，像“单反相机”，需要手动搭建工作流，但控制更精细。在Stable Diffusion早期，AUTOMATIC1111开发的WebUI（常直接简称为WebUI或A1111） 是绝对的主流，所以“WebUI”这个称呼就被它占了。后来出现的ComfyUI虽然也是一种Web界面，但为了区分，我们通常就直接叫它的项目名“ComfyUI”了。
ComfyUI-GGUF-VLM 结合 llama.cpp GPU 加速：实现图像反推秒级效率
在 ComfyUI 的视觉语言处理场景中，Qwen3VL 模型凭借出色的语义对齐能力，成为图像反推提示词、智能标注及 Z-Image 洗图的常用工具，但它的推理速度却始终是一大短板 ——4060Ti 16G 显卡反推需 50 秒，3060 12G 更是要耗时 2 分钟，难以适配高频批量的洗图需求。
Custom_Nodes篇:ComfyUI-QwenVL反推节点
这个插件对于 ComfyUI 用户来说，实用性非常高，而且考虑到了不同的硬件配置需求。它直接把像 Qwen3-VL 这样领先的视觉语言模型带到了 ComfyUI 的节点式工作流中，让用户能以更直观的方式使用多模态能力，无论是图片分析还是未来的视频处理（根据介绍），都提供了强大的基础。
Custom_Nodes篇:ComfyUI-QwenVL3-image反推节点
这是一个 ComfyUI 自定义的反推节点，它集成了阿里巴巴的 Qwen3-VL-4B-Instruct-FP8 视觉语言模型。该模型运行所需的显存较低，大约 10GB 左右。开发者提到，它适合用在图像放大的工作流程中，作为图像理解（“看懂”图片内容）的工具。
Nunchaku Qwen Edit 2509！二次迭代后提升推理速度和低显存适配性
Nunchaku Qwen-Edit 2509 是阿里巴巴通义千问团队开发的AI图像编辑模型，基于 Qwen-Image-Edit-2509 架构，并通过 Nunchaku 技术优化，显著提升了推理速度和低显存适配性。
Qwen Edit图像编辑模型带着2509版本！多图融合与一致性能力加强！
Qwen-Image-Edit-2509 是阿里通义千问团队于2025年9月推出的开源图像编辑模型，作为Qwen-Image-Edit系列的月度迭代版本，其核心升级包括多图编辑支持、单图一致性增强及原生ControlNet支持。
BlackForest官方Kontext单图编辑提示词指南
FLUX.1 Kontext 这让编辑图片变得非常简单！只需指定你想修改的内容，模型就会自动完成操作。它能够理解图片的上下文，因此无需详细说明具体修改要求，就能轻松地进行编辑。
环境篇：加载ComfyUI出现WARNING: Failed to find MSVC解决方案
ComfyUI 提示 “WARNING: Failed to find MSVC” 通常是因为它无法自动定位到 Microsoft Visual C++ 的编译环境。解决这个问题的核心是确保 ComfyUI 能识别到 MSVC 的相关路径
AI绘画不止WebUI：如何用ComfyUI实现极致控制与高效生成？
ComfyUI 是一款基于节点式工作流（Node-based Workflow）的开源 AI 图像生成工具，专为 Stable Diffusion 等扩散模型设计。ComfyUI 是一款基于 节点式工作流（Node-based Workflow） 的 Stable Diffusion 图形用户界面（GUI），它通过将图像生成流程拆解为可自由连接和配置的模块化节点，为用户提供了前所未有的灵活性、可控性和可复现性。
