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Extension ComfyUI

Un paquet de 17 nœuds de production, 6 workflows exécutés pour de vrai

Rôle
Développement, tests, workflows
Outils
  • Python
  • ComfyUI
  • PyTorch
  • JSON Schema
  • pytest
Statut
Fonctionnel
Le workflow « studio-pro-photo » dans l’éditeur : groupes nommés, notes, nœuds du paquet (20/10/2026).
Le workflow « studio-pro-photo » dans l’éditeur : groupes nommés, notes, nœuds du paquet (20/10/2026).
nœuds, dont 10 repris au pixel près de deux anciens paquets
17
workflows exécutés sur le vrai ComfyUI le 20/10
6/6
contrôles d’intégrité conformes sur les sorties
18/18
tests hors ligne, sur CPU
98
Le problème
Une image produite doit dire d’où elle vient sans qu’on retape rien, et les outils de finition doivent vivre dans un paquet testé.
Pour qui
Une équipe qui produit dans ComfyUI et doit retrouver modèle, LoRA, graine et prompt de chaque sortie, puis livrer des fichiers vérifiables.
Le résultat
Un paquet de 17 nœuds et 6 workflows, tous exécutés sur le vrai ComfyUI le 20/10, 18 contrôles d’intégrité sur 18, 98 tests hors ligne.

Contexte

Dans ComfyUI, une image enregistrée ne dit pas de façon fiable d’où elle vient, et les outils de finition vivent dans des paquets séparés. Le paquet lit la provenance dans le graphe, hache le fichier livré et réunit la finition, avec des tests hors ligne.

Ce que j’ai construit

  • ProductionManifestV2 : provenance lue dans le graphe exécuté, PNG aux métadonnées rechargeables, sha256 des octets écrits, manifeste validé par un schéma JSON.
  • Nouveaux nœuds : contrôle qualité mesuré, grille A/B étiquetée, liste de graines, chargeur de recettes JSON.
  • Six workflows soignés (groupes, couleurs, notes), en version éditeur, API et gabarit de paramètres pour Studio Flow.

Architecture 6 briques

  1. 01 · EntréeGraphe exécutéPROMPT et métadonnées lus par le nœud
  2. 02 · OutilProvenanceModèle, LoRA, graine, prompt remontés dans la lignée
  3. 03 · OutilContrôle qualitéNetteté, exposition, écrêtage : PASS ou WARN
  4. 04 · OutilGrille A/BVariantes étiquetées, bruit identique
  5. 05 · DonnéesProductionManifestV2sha256 des octets écrits, schéma JSON, index
  6. 06 · SortieLivraisonPNG rechargeables, manifestes, planches

Fabrication 6 étapes

  1. plan-sd15Un plan SD 1.5 + LoRA : 24 s.
  2. lora-abBase contre 3 étapes de LoRA : 145 s.
  3. recette-lotLot depuis une recette JSON : 72 s.
  4. miniatureQwen-Image, titrage, 16:9 : 188 s.
  5. studio-proPhoto ré-éclairée en master : 171 s.
  6. restaurationAgrandissement ×4 : 10 s.

Décisions le choix, la raison, l’alternative écartée

  1. D1
    Lire la provenance dans le graphe exécuté plutôt que la demander à l’utilisateur.

    Rien à retaper, rien à oublier ; les branches voisines du graphe sont ignorées, la lignée réelle seule compte.

    ÉcartéDes champs à remplir à la main (v1).

  2. D2
    Hacher les octets du fichier écrit, pas le tenseur.

    L’empreinte correspond au fichier livré ; Studio Flow la revérifie au téléchargement et à l’export.

  3. D3
    Reprendre les nœuds de deux anciens paquets avec les mêmes noms de classes, vérifiés au pixel près.

    Les anciens workflows continuent de fonctionner ; écart maximal 0,0 sur toutes les sorties comparées.

  4. D4
    Tester hors ligne, puis valider contre le serveur réel en lecture seule.

    98 tests sans ComfyUI en marche ; la validation par /object_info confirme les 6 workflows avant toute exécution.

Livrables 3

  • Paquet comfyui-studio-latent (MIT) : 17 nœuds, schéma de manifeste, outils de validation et de capture.
  • 6 workflows en version éditeur, API et gabarit pour Studio Flow.
  • Sorties réelles des 6 workflows avec leurs manifestes, et 43 captures de l’éditeur.

Environnement

Matériel et conditions de mesure

  • Workflows exécutés sur MacBook Pro M1 Pro 16 Go ; les workflows Qwen-Image chargent environ 13 Go de modèles et s’exécutent un à la fois.
  • 98 tests hors ligne sur CPU. L’installation remplace les trois anciens paquets (mêmes noms de classes) ; un script permet de revenir en arrière.

Reproduire commandes du README

Code privé : accès en lecture sous accord de confidentialité, ou démo en direct de 30 minutes. Demander l’accès →

cd paquet/comfyui-studio-latent
python -m pytest
python tools/validate_workflows.py --live http://127.0.0.1:8188 --with-pack
  • La validation en direct ne fait que lire /object_info ; les exécutions passent par les scripts gpu_jobs.
  • Toute modification des nœuds demande un redémarrage de ComfyUI.

Galerie 3

Sortie du workflow lora-ab : base contre LoRA à 75, 150 et 300 pas, bruit identique, verdict du contrôle qualité sous chaque image.
Sortie du workflow recette-lot : quatre matières depuis une recette JSON, avec contrôle qualité.
La première version (19/10) : deux nœuds, planche et manifeste.

Ce que ce projet change pour vous

Le même savoir-faire, sur votre sujet.

01

Des visuels traçables

Chaque image livrée avec son manifeste et son empreinte : utile pour les droits, les retouches et les déclinaisons.

02

Des nœuds sur mesure

J’écris les nœuds ComfyUI qui manquent à votre production, testés hors ligne et validés contre votre serveur.

03

Des workflows lisibles

Groupes nommés, notes et gabarits paramétrables : votre équipe sait ce que fait chaque étape.

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