ComfyUI nodes in ComfyUI

CLIP Text Encode transforme un prompt texte en CONDITIONING en utilisant l'encodeur texte du modèle. Un nœud contient le prompt positif, un autre le prompt négatif.

KSampler exécute la boucle de débruitage : il prend le modèle, les prompts et un latent, et produit l'image latente finale, contrôlée par la graine, les étapes, le cfg, le sampler, le scheduler et le débruitage.

Load Checkpoint (CheckpointLoaderSimple) ouvre un fichier modèle .safetensors ou .ckpt et fournit les trois parties dont chaque workflow a besoin : le MODEL de diffusion, l'encodeur texte CLIP et le VAE.

Save Image enregistre le tenseur IMAGE dans ComfyUI/output au format PNG, avec tout le workflow intégré dans les métadonnées du fichier pour que l’image puisse être glissée dans ComfyUI et restaurer le graphe.

VAE Decode convertit le LATENT échantillonné en IMAGE pixelisée avec le VAE ; VAE Decode (Tiled) fait la même chose en tuiles pour les images très grandes.

Empty Latent Image crée la toile latente vide (largeur, hauteur, batch_size) à partir de laquelle le sampling texte-image démarre ; les dimensions doivent être des multiples de 8 et correspondre à la famille du modèle.

Load Image lit une image depuis le dossier d'entrée ComfyUI (ou un upload) et sort un tenseur IMAGE plus un MASK pris du canal alpha, le point de départ pour img2img, inpainting, ControlNet et IP-Adapter.

Load LoRA (LoraLoader) applique un fichier LoRA au MODEL et au CLIP avec des forces séparées, pour que tu puisses ajouter un style, un personnage ou un concept à n'importe quel checkpoint sans fusionner.

Load Diffusion Model (UNETLoader) charge un réseau de débruitage nu comme Flux, SD3.5, Wan ou HunyuanVideo depuis models/diffusion_models, avec une option weight_dtype pour fp8 afin d’économiser de la VRAM.

Apply ControlNet ajoute une image guide et un ControlNet chargé au CONDITIONING positif et négatif avec une force et des pourcentages de début/fin, pour que le sampler suive les contours, la profondeur ou la pose de l’image guide.

Preview Image affiche une IMAGE à l'intérieur du nœud sans la sauvegarder dans le dossier de sortie (un fichier temporaire est conservé jusqu'au redémarrage), idéal pour vérifier les étapes intermédiaires comme les masques, les cartes ControlNet et les passes haute résolution.

Upscale Image (using Model) utilise un upscaler de type ESRGAN (4x-UltraSharp, RealESRGAN, 4x_NMKD-Siax, 4x_foolhardy_Remacri) sur une IMAGE et la renvoie agrandie selon le facteur fixe du modèle avec des détails ajoutés.

DualCLIPLoader charge deux encodeurs de texte en même temps, par exemple clip_l plus t5xxl pour Flux ou clip_g plus t5xxl pour SD3, et sort un seul objet CLIP pour les nœuds de prompt.

VAE Encode transforme une IMAGE en pixels en un LATENT pour img2img ; VAE Encode (for Inpainting) fait pareil en effaçant la zone masquée pour qu’un modèle d’inpainting puisse la repeindre.

Upscale Image (ImageScale) et Upscale Image By redimensionnent une IMAGE avec une interpolation classique (nearest, bilinear, bicubic, lanczos, area) à une taille précise ou par un facteur, sans utiliser de modèle IA.

WanImageToVideo crée le conditioning et le latent vidéo vide pour un rendu image-à-vidéo Wan 2.1/2.2 à partir d'une image de départ, d'un embedding CLIP Vision et du nombre de frames ; le graphe autour utilise Load Diffusion Model, Load CLIP, Load VAE et KSampler.

Load ControlNet Model lit un fichier ControlNet (ou T2I-Adapter / ControlNet Union) depuis models/controlnet et produit un objet CONTROL_NET pour Apply ControlNet.

Load VAE (VAELoader) charge un fichier VAE autonome depuis models/vae pour qu’un checkpoint avec un VAE manquant ou faible décode des couleurs propres, et pour que les modèles divisés comme Flux et Wan aient leur décodeur.

Flux Guidance (FluxGuidance) écrit la valeur de guidance dans le conditioning que Flux Dev a été conçu pour attendre, en remplaçant le cfg ; 3.5 est la valeur par défaut et 2 à 5 la plage utile.

Upscale Latent redimensionne un latent à une nouvelle taille (ou par un facteur) pour qu'un second KSampler puisse ajouter des détails en haute résolution : la méthode classique pour améliorer la qualité.

Load Upscale Model (UpscaleModelLoader) charge un suréchantillonneur de type ESRGAN comme 4x-UltraSharp ou RealESRGAN depuis models/upscale_models pour l'utiliser avec Upscale Image (using Model).

KSampler (Avancé) est KSampler avec contrôle de la plage d'étapes : add_noise, start_at_step, end_at_step et return_with_leftover_noise, utilisé pour les chaînes base + affinement et l'échantillonnage à deux modèles.

CLIP Set Last Layer est l'équivalent dans ComfyUI de "clip skip" : ça arrête l'encodeur de texte quelques couches avant la fin (-2 est le réglage courant pour les modèles anime et Pony).

EmptySD3LatentImage crée le latent vide à 16 canaux dont Flux, SD3 et SD3.5 ont besoin ; il remplace Empty Latent Image dans ces workflows.

Les nœuds ModelSampling définissent le décalage du planning du bruit pour les modèles flow-matching (Flux, SD3.5, Wan, Hunyuan, Qwen-Image, Chroma, Lumina) afin que les échantillonneurs passent le bon temps sur la composition par rapport aux détails.

Set Latent Noise Mask attache un MASQUE à un LATENT pour que le sampler ne modifie que la zone blanche : inpainting et régénération régionale avec n'importe quel checkpoint normal.

Conditioning (Combine) fusionne deux conditionnements pour que le sampler soit guidé par les deux en même temps ; Conditioning (Concat) joint les séquences de tokens en un seul prompt plus long. Les nœuds associés définissent les zones, les masques et les plages de temps.

Load Image (as Mask) transforme un canal d’une image (alpha, rouge, vert ou bleu) en un MASQUE, donc des fichiers de masque en noir et blanc ou des calques peints peuvent servir pour l’inpainting et le compositing.

Les nœuds Primitive partagent une valeur (seed, steps, texte du prompt, résolution) entre plusieurs nœuds, Reroute organise les câbles, Notes documente le graphe et Groups te permet de contourner ou couper des sections entières d’un coup.

Les outils de base pour les masques permettent d’agrandir (Grow Mask), d’adoucir (Feather Mask) et d’inverser (Invert Mask) un MASQUE pour que les zones retouchées se fondent dans l’image autour sans bords visibles.