ComfyUI模型加速
ComfyUI模型加速技术通过优化推理流程（如TeaCache缓存机制、ResAdapter动态分辨率生成）显著缩短图像生成时间，支持高分辨率与复杂工作流，同时降低资源消耗（如Hyper-SD的LoRA蒸馏、OneDiff的CUDA优化），兼容多硬件平台并提升实时处理能力。以下是一些常见的加速项目总结：
| 方案 | 核心原理 | 接入成本 | 典型速度收益 | 画质/一致性 | 适用场景一句话 |
|---|---|---|---|---|---|
| nunchaku | Flux 专用 INT4/INT8 量化 + First-Block Cache | 装一个自定义节点即可 | 1024² 25 步 20 s → 3 s | 肉眼几乎无损 | 只跑 Flux 且想“一键极速” |
| xDiT | 多 GPU U-Net / Attention 上下文并行 | 需 torchrun 启动，或装 ComfyUI-xDiT 插件 | 2×4090：20 s → 6 s（线性） | 无损 | 多卡机器，任务大、显存够 |
| TeaCache | 时间步级输出缓存，跳过相似步 | 一个自定义节点 | 1024² 30 步 20 s → 10 s | 0.02-0.04 阈值下 PSNR>35 dB | 单卡党、通杀所有扩散模型 |
| 腾讯 TACO-DiT | 自研 CUDA kernel 融合 + 算子重排 | 必须跑在 腾讯云 TI 平台 / TACO 容器；本地无法直装 | 同卡型比原生快 1.5-2× | 官方宣称无损 | 已上腾讯云、想省调优时间 |
| 阿里 DeepGPU | 含 Flash-Attn2、Paged-Cache、GEMM 重编译 的 GPU 镜像 | 拉阿里 PAI-DSW “DeepGPU-flux” 镜像即可 | A100 上 1024² 30 步 15 s → 7-8 s | 无损 | 已用 PAI/DSW、一键开箱 |
| 火山 veFuser | 算子融合 + 编译优化 + 并行调度 的 Pytorch Compiler | 火山 veFuser 镜像 / 在线 Notebook 一键启动 | A800×2 上 1024² 30 步 22 s → 9 s | 无损 | 已上火山引擎、想多卡并行 |
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