robertvoy/ComfyUI-Distributed

解決する課題

ComfyUI に分散並列処理を可能にし、ユーザーが単一マシン、ローカルネットワーク、またはクラウドサービス上の複数の GPU を活用して、画像および動画生成のスループットを向上させ、アップスケーリングワークフローを加速できるようにします。

仕組み

この拡張機能は、マスター ComfyUI インスタンスがタスクを調整するマスター・ワーカーアーキテクチャを導入します。3 種類のワーカーをサポートしています：ローカル（同じマシン上の追加 GPU）、リモート（ネットワーク内の他のコンピューター上の GPU）、クラウド（Runpod などのサービスを介した GPU）。ユーザーは、タスクのディスパッチと結果の集約を処理するために、Distributed Seed や Distributed Collector などの特定のノードを追加することで、ワークフローを分散バージョンに変換できます。

対象ユーザー

複数の GPU を所有しているか、クラウド GPU クラスターにアクセスでき、バッチ生成や高解像度アップスケーリングに費やす時間を短縮したい、ComfyUI を使用するデジタルアーティストや AI 研究者。

ハイライト

• 並列ワークフロー処理: 同じワークフローを異なるシードで複数の GPU 上で同時に実行し、出力をスケールします。
• 分散アップスケーリング: 利用可能なワーカー間で画像と動画のタイルを分散することで、Ultimate SD Upscale を加速します。
• 柔軟なワーカー設定: ローカル、リモート、クラウドベースの GPU ワーカーをサポートし、ローカル GPU の自動セットアップも可能です。
• オーケストレーター専用モード: マスターマシンが自身でレンダリングを行わずにワーカーを調整できるようにします。
• 開発者 API: 分散クラスターをプログラムで制御するための POST エンドポイントを提供します。