robertvoy/ComfyUI-Distributed

它解决了什么问题

它为 ComfyUI 启用了分布式和并行处理，使用户能够利用单台机器、本地网络或云服务中的多个 GPU 来提高图像和视频生成吞吐量，并加速放大工作流。

工作原理

该扩展引入了主从架构，由主 ComfyUI 实例协调任务。它支持三种类型的工作节点：本地（同一台机器上的额外 GPU）、远程（网络中其他计算机上的 GPU）和云（通过 Runpod 等服务提供的 GPU）。用户可以通过添加特定节点（如 Distributed Seed 和 Distributed Collector）来将工作流转换为分布式版本，以实现任务分发和结果聚合。

适用人群

使用 ComfyUI 且拥有多个 GPU 或可访问云 GPU 集群，并希望减少批量生成或高分辨率放大所耗时间的数字艺术家和 AI 研究人员。

亮点

• 并行工作流处理：在多个 GPU 上同时使用不同种子运行同一工作流，以扩展输出。
• 分布式放大：通过将图像和视频分块分布到可用工作节点，加速 Ultimate SD Upscale。
• 灵活的工作节点设置：支持本地、远程和基于云的 GPU 工作节点，并可为本地 GPU 自动设置。
• 仅编排器模式：允许主机器协调工作节点，而自身不执行任何渲染。
• 开发者 API：提供 POST 端点，以便以编程方式控制分布式集群。