ComfyUI

Überblick

ComfyUI stellt einen Paradigmenwechsel in der Art und Weise dar, wie Benutzer mit Stable Diffusion und Diffusionsmodellen interagieren. Anstelle von Parameterformularen und Textfeldern bietet ComfyUI einen visuellen knotenbasierten Editor, bei dem jeder Aspekt der Bildgenerierung zu einem modularen, verbindbaren Knoten wird. Im Januar 2023 auf GitHub veröffentlicht, gewann ComfyUI schnell an Bedeutung mit 89.200+ Sternen und ist damit eines der beliebtesten generativen KI-Tools. Die Plattform unterstützt zum Dezember 2024 1.674 Knoten, die alles von der grundlegenden Bildgenerierung bis hin zu fortgeschrittenen Video-Workflows, Inpainting, Upscaling und Modelltraining abdecken.

ComfyUIs Architektur basiert auf einem gerichteten azyklischen Graphen (DAG), bei dem Knoten Operationen darstellen (Modellladen, Sampling, Konditionierung, Nachbearbeitung) und Kanten den Datenfluss definieren. Das System verwendet Lazy Evaluation—es berechnet Knoten nur, wenn deren Ausgaben benötigt werden—und ermöglicht so komplexe mehrstufige Workflows bei gleichzeitig effizienter Speichernutzung. Workflows können als JSON-Dateien zur Wiederverwendung gespeichert, in Ausgabebildern (PNG/WebP) eingebettet und mit der Community über Plattformen wie RunComfy (200+ kuratierte Workflows) und Shakker AI geteilt werden.

Hauptfunktionen

• Knotenbasierte visuelle Oberfläche mit 1.674+ unterstützten Knoten (Dezember 2024)
• 89.200+ GitHub-Sterne, eines der beliebtesten generativen KI-Tools
• Unterstützung für Stable Diffusion 1.x, 2.x, SDXL, FLUX, Stable Video Diffusion und mehr
• Lazy-Evaluation-Architektur für optimale Speichereffizienz
• Model-Offloading (Verschieben ungenutzter Modelle auf CPU/Festplatte) für große Workflow-Unterstützung
• Gekachelte Verarbeitung für die Generierung und Verarbeitung großer Bilder über GPU-VRAM-Grenzen hinaus
• Workflow-Persistenz als JSON-Dateien oder eingebettet in generierte Bilder (PNG/WebP)
• Plattformübergreifende Unterstützung: NVIDIA, AMD, Intel, Apple Silicon, Ascend GPUs
• API-Backend für programmatische Workflow-Ausführung und Automatisierung
• Custom-Node-Ökosystem mit umfangreichen Community-entwickelten Erweiterungen
• LoRA-Laden, ControlNet-Integration und erweiterte Sampling-Techniken
• Image-to-Image, Inpainting, Outpainting, Hintergrundentfernungs-Funktionen
• Videogenerierungs-Workflows mit Stable Video Diffusion
• Upscaling mit ESRGAN, RealESRGAN und anderen Modellen
• No-Code-Workflow-Erstellung—keine Programmierkenntnisse erforderlich

Anwendungsfälle

• Komplexe mehrstufige Bildgenerierungs-Workflows (Basis-Generierung → Upscale → Verfeinerung → Nachbearbeitung)
• Experimentieren mit verschiedenen Sampling-Methoden, Schedulern und Konditionierungstechniken
• LoRA- und Embedding-Tests für Stil-Transfer und Konzept-Training
• Videogenerierung und Animations-Workflows mit Stable Video Diffusion
• Batch-Verarbeitung von Hunderten oder Tausenden von Bildern mit konsistenten Einstellungen
• Inpainting und Outpainting für Bildbearbeitung und Erweiterung
• ControlNet-basierte Workflows für Posenkontrolle, Tiefenführung, Kantenerkennung
• Hintergrundentfernung und Motivisolierung für E-Commerce und Produktfotografie
• Bild-Upscaling-Pipelines mit Multi-Modell-Verfeinerung (ESRGAN, RealESRGAN, SwinIR)
• Forschung und Entwicklung neuer Diffusionstechniken und Modellarchitekturen
• Bildung und Tutorials zum Verständnis der Diffusionsmodell-Interna
• Produktions-Pipelines für Spiele-Assets, Concept Art und digitale Illustration

Architektur und technische Details

ComfyUIs technische Architektur ist auf Modularität und Effizienz ausgelegt. Die DAG-Struktur (gerichteter azyklischer Graph) stellt sicher, dass Workflows deterministisch und reproduzierbar sind—bei gleichen Knoten, Verbindungen und Seeds produziert ComfyUI identische Ausgaben. Lazy Evaluation bedeutet, dass das System einen Abhängigkeitsgraphen erstellt und Knoten nur ausführt, wenn Ausgaben erforderlich sind, wodurch unnötige Berechnungen vermieden werden. Model-Offloading verschiebt Modelle automatisch zwischen GPU-VRAM, System-RAM und Festplattenspeicher und ermöglicht Workflows, die ansonsten Speichergrenzen überschreiten würden. Gekachelte Verarbeitung teilt große Bilder in überlappende Kacheln für Generierung und Upscaling auf und ermöglicht 8K+-Bildverarbeitung auf Consumer-GPUs.

Community und Ökosystem

ComfyUI profitiert von einer der aktivsten Communities in der generativen KI. Mit 89.200+ GitHub-Sternen zieht das Projekt täglich Beiträge von Entwicklern weltweit an. Das Custom-Node-Ökosystem umfasst Hunderte von Community-entwickelten Erweiterungen: erweiterte Sampler, neue Model-Loader, API-Integrationen, UI-Verbesserungen und spezialisierte Knoten für Aufgaben wie Gesichtsrestaurierung, Posenerkennung und Textdarstellung. Workflow-Sharing-Plattformen wie RunComfy bieten 200+ kuratierte Workflows, die in der Cloud ausgeführt werden können, während Shakker AI einen kostenlosen Workflow-Manager mit vorgefertigten Vorlagen für SDXL, LoRA, FLUX und Videogenerierung bereitstellt. Das ComfyUI Wiki, Community-Foren und der Discord-Server bieten umfangreiche Dokumentation, Tutorials und Support.

Integration mit 21medien-Services

21medien nutzt ComfyUI als Grundlage für maßgeschneiderte KI-Bild- und Video-Generierungs-Pipelines. Wir setzen ComfyUI-Workflows auf Enterprise-Infrastruktur (NVIDIA H200, B200 GPUs) ein, um produktionsreife Generierungsservices zu liefern. Unser Team erstellt Custom Nodes und Workflows, die auf Kundenbedürfnisse zugeschnitten sind: markenkonsistente Bildgenerierung, automatisierte E-Commerce-Fotografie-Pipelines, Video-Storyboarding-Tools und Concept-Art-Generierungssysteme. Wir bieten ComfyUI-Schulungen und Beratungsservices an, um Teams beim Übergang von einfachen Oberflächen wie AUTOMATIC1111 zu fortgeschrittenen ComfyUI-Workflows zu unterstützen. Für Unternehmen, die skalierbare, reproduzierbare KI-Generierungs-Pipelines benötigen, bietet 21medien verwaltetes ComfyUI-Hosting mit API-Zugriff, Modellverwaltung und Performance-Optimierung an.

Preise und Zugang

ComfyUI ist vollständig kostenlos und Open Source (GitHub: comfyanonymous/ComfyUI). Benutzer können es auf lokalen Rechnern (Windows, Linux, macOS) selbst hosten oder Cloud-Plattformen nutzen. Die Installation erfordert Python 3.10+, PyTorch und kompatible GPU-Treiber. Cloud-Plattformen wie RunComfy und Shakker AI bieten gehostetes ComfyUI mit vorkonfigurierten Umgebungen ab 0,50 USD/Stunde für GPU-Zugriff. Community-Ressourcen einschließlich Workflows, Custom Nodes und Dokumentation sind frei verfügbar. Für Enterprise-Deployments bietet 21medien verwaltetes ComfyUI-Hosting, Custom-Node-Entwicklung und Workflow-Automatisierungsservices mit Preisen basierend auf Rechenanforderungen und Support-Level.