ComfyUI v0.18.0 發(fā)布：顯存與內(nèi)存極限優(yōu)化、VAE架構(gòu)全面進化、API節(jié)點與前端生態(tài)深度升級

一、版本概覽：一次“以穩(wěn)定性與性能為核心”的里程碑更新

ComfyUI v0.18.0 于2026 年 3 月 21 日正式發(fā)布，這是一個不可變版本（僅允許修改發(fā)布標題與說明），也是目前為止變更密度最高、底層改動最深的一次版本更新之一。

本次更新共計：

• ?53 次提交

• ?79 個文件變更

• ?22 位貢獻者

• ? 覆蓋核心推理、VAE、顯存管理、訓(xùn)練、API 節(jié)點、前端、工作流模板、CLI 參數(shù)、跨平臺支持

整體方向可以總結(jié)為四個關(guān)鍵詞：

更省顯存 · 更穩(wěn)內(nèi)存 · 更強擴展 · 更一致的數(shù)據(jù)類型體系

這是本次更新中最重要、也是改動最多的部分。

主要變化包括：

• ?LTX VAE 解碼顯存多輪削減

• • ? 解碼階段峰值內(nèi)存顯著下降

  • ? 中間結(jié)果在intermediate_device上累積

  • ? 解碼流程改為更細粒度的 chunk 處理

• ?LTX VAE 編碼器新增分塊機制

• • ? 編碼階段支持 chunked encoder

  • ? CPU IO 分塊加載，顯著降低顯存壓力

• ?WAN VAE 顯存優(yōu)化

• • ? 避免大分辨率下的 OOM

  • ? Tiler 場景更安全

• ?視頻 VAE 修復(fù)顯存泄漏

• • ? 修復(fù) tiler fallback 場景下的 VRAM leak

• ?像素空間 VAE 潛在問題修復(fù)

• ?VAE 輸出支持原地處理

• • ? 有效降低峰值 RAM 消耗

• ?tiled decode 峰值內(nèi)存進一步降低

?結(jié)果：
即使是中低顯存顯卡，也能穩(wěn)定運行高分辨率圖像、復(fù)雜視頻工作流。

2. 中間數(shù)據(jù) dtype / device 體系全面統(tǒng)一

ComfyUI 在 v0.18.0 中系統(tǒng)性推進了一個重要理念：

中間值必須嚴格跟隨 intermediate dtype 與 device

• ? EmptyLatentImage

• ? EmptyImage

• ? 多個推理中間變量

• ? VAE 中間解碼與編碼結(jié)果

• ?--fp16-intermediates

• • ? 強制中間計算使用 FP16

  • ? 顯著降低顯存占用

  • ? 針對部分文本編碼模型存在兼容性問題，已明確標注并修復(fù)相關(guān)回歸

同時：

• ? 修復(fù)了 FP16 intermediates 在部分文本編碼器中不生效的問題

• ? 明確區(qū)分權(quán)重 dtype 與中間計算 dtype

• ? Load Diffusion Model 節(jié)點中weight_dtype被標記為高級參數(shù)

• ? 新增命令行參數(shù)：

• • ?--enable-dynamic-vram

  • • ? 可強制開啟動態(tài)顯存機制

• ? pinned read 邏輯增加更多排除條件

• • ? 修復(fù)極少數(shù)情況下的輸出損壞問題

• ? 跳過程序退出時的模型 finalizer

• • ? 避免退出階段的異常與卡死

• ? atomic 寫入 userdata

• • ? 防止程序崩潰時的數(shù)據(jù)損壞

• ? 新增MXFP8 支持

• ? Trainer 支持：

• • ? FP4

  • ? FP8

  • ? FP16

• ? 原生 dtype 支持

• ? 量化線性層自動求導(dǎo)函數(shù)

? 對訓(xùn)練場景的意義：

• ? 更低顯存占用

• ? 更靈活的混合精度訓(xùn)練

• ? 更適合大模型與實驗性模型

• ? AMD gfx1150 啟用 PyTorch Attention

• ? 針對特定模型禁用 SageAttention

• • ? 避免推理異常

• ? Apple Silicon 文本編碼器 GPU 運行嘗試后回退

• • ? 確保穩(wěn)定性優(yōu)先

• ? Tencent TextToModel / ImageToModel 節(jié)點修復(fù)

• ? Nano Banana 2 新增thought_image支持

• ? 新增 Quiver SVG 節(jié)點

• ? 本地 API 與云端規(guī)范對齊

• ? 模型棄用標記：

• • ? seedream-3-0-t2i

  • ? seedance-1-0-lite

• ? 新增slice_cond

• ? 支持按模型調(diào)整上下文窗口條件尺寸

• ? inline context window 導(dǎo)入結(jié)構(gòu)優(yōu)化

• ? comfyui-frontend-package 升級至：

• • ? 1.41.19

  • ? 1.41.20

  • ? 1.41.21

• ? 使用 no-store cache header

• • ? 防止前端資源緩存導(dǎo)致的版本不一致問題

• ? 工作流模板更新至 v0.9.26

• ? 節(jié)點新增 essentials_category

• • ? 支持 Essentials 標簽頁

  • ? 新手與高頻節(jié)點更易發(fā)現(xiàn)

• ? Manager 版本升級：

• • ? 4.1b4

  • ? 4.1b5

  • ? 4.1b6

• ? comfy-aimdo 升級：

• • ? 0.2.11

  • ? 0.2.12

• ? Windows 平臺 RAM 釋放策略優(yōu)化

• • ? 推理速度提升

  • ? 內(nèi)存回收更及時

• ? CI 增加校驗規(guī)則

• • ? 阻止自動生成的 AI 協(xié)作標記進入主分支

本次版本也包含多個關(guān)鍵回滾與問題修復(fù)：

• ? 回滾外部分布式緩存 API 的相關(guān)改動

• ? 修復(fù)多次回歸問題

• ? 修復(fù)初始化變量缺失

• ? 刪除無效的權(quán)重初始化代碼

• ? 避免子類場景下錯誤觸發(fā)延遲初始化

這些操作的核心目標只有一個：

確保 v0.18.0 在復(fù)雜真實工作流中的長期穩(wěn)定運行

代碼地址：github.com/Comfy-Org/ComfyUI

如果你符合以下任一情況，v0.18.0 都是強烈推薦升級的版本：

• ? 顯存 8G / 12G 甚至更低

• ? 使用 LTX / WAN / 視頻 VAE

• ? 需要高分辨率或大批量推理

• ? 關(guān)注推理穩(wěn)定性與內(nèi)存安全

• ? 使用 API Nodes 或自動化部署

• ? 進行模型訓(xùn)練或混合精度實驗

ComfyUI v0.18.0 并不是功能堆砌型更新，而是一次深度“工程級進化”。

我們相信人工智能為普通人提供了一種“增強工具”，并致力于分享全方位的AI知識。在這里，您可以找到最新的AI科普文章、工具評測、提升效率的秘籍以及行業(yè)洞察。 歡迎關(guān)注“福大大架構(gòu)師每日一題”，發(fā)消息可獲得面試資料，讓AI助力您的未來發(fā)展。