From 5d1a3c51aa85c3e6934d048f6bf73cdf200b0e78 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lin-bot23 Date: Wed, 17 Jun 2026 11:07:30 +0800 Subject: [PATCH] Remove comfy-desktop and server-config settings pages, redirect to /installation/desktop/overview - Deleted comfy-desktop.mdx and server-config.mdx in en/ja/ko/zh - Removed from docs.json navigation for all 4 languages - Added 301 redirects to /installation/desktop/overview for each language --- docs.json | 48 +++-- interface/settings/comfy-desktop.mdx | 39 ---- interface/settings/server-config.mdx | 255 ----------------------- ja/interface/settings/comfy-desktop.mdx | 41 ---- ja/interface/settings/server-config.mdx | 257 ----------------------- ko/interface/settings/comfy-desktop.mdx | 41 ---- ko/interface/settings/server-config.mdx | 257 ----------------------- zh/interface/settings/comfy-desktop.mdx | 41 ---- zh/interface/settings/server-config.mdx | 261 ------------------------ 9 files changed, 36 insertions(+), 1204 deletions(-) delete mode 100644 interface/settings/comfy-desktop.mdx delete mode 100644 interface/settings/server-config.mdx delete mode 100644 ja/interface/settings/comfy-desktop.mdx delete mode 100644 ja/interface/settings/server-config.mdx delete mode 100644 ko/interface/settings/comfy-desktop.mdx delete mode 100644 ko/interface/settings/server-config.mdx delete mode 100644 zh/interface/settings/comfy-desktop.mdx delete mode 100644 zh/interface/settings/server-config.mdx diff --git a/docs.json b/docs.json index 8b5c470fb..97a32956f 100644 --- a/docs.json +++ b/docs.json @@ -120,12 +120,10 @@ "interface/settings/lite-graph", "interface/appearance", "interface/settings/3d", - "interface/settings/comfy-desktop", "interface/settings/mask-editor", "interface/shortcuts", "interface/settings/extension", - "interface/settings/about", - "interface/settings/server-config" + "interface/settings/about" ] }, { @@ -2645,12 +2643,10 @@ "zh/interface/settings/lite-graph", "zh/interface/appearance", "zh/interface/settings/3d", - "zh/interface/settings/comfy-desktop", "zh/interface/settings/mask-editor", "zh/interface/shortcuts", "zh/interface/settings/extension", - "zh/interface/settings/about", - "zh/interface/settings/server-config" + "zh/interface/settings/about" ] }, { @@ -5170,12 +5166,10 @@ "ja/interface/settings/lite-graph", "ja/interface/appearance", "ja/interface/settings/3d", - "ja/interface/settings/comfy-desktop", "ja/interface/settings/mask-editor", "ja/interface/shortcuts", "ja/interface/settings/extension", - "ja/interface/settings/about", - "ja/interface/settings/server-config" + "ja/interface/settings/about" ] }, { @@ -7773,12 +7767,10 @@ "ko/interface/settings/lite-graph", "ko/interface/appearance", "ko/interface/settings/3d", - "ko/interface/settings/comfy-desktop", "ko/interface/settings/mask-editor", "ko/interface/shortcuts", "ko/interface/settings/extension", - "ko/interface/settings/about", - "ko/interface/settings/server-config" + "ko/interface/settings/about" ] }, { @@ -10388,6 +10380,38 @@ { "source": "/zh-CN/:slug*", "destination": "/zh/:slug*" + }, + { + "source": "/interface/settings/comfy-desktop", + "destination": "/installation/desktop/overview" + }, + { + "source": "/interface/settings/server-config", + "destination": "/installation/desktop/overview" + }, + { + "source": "/zh/interface/settings/comfy-desktop", + "destination": "/zh/installation/desktop/overview" + }, + { + "source": "/zh/interface/settings/server-config", + "destination": "/zh/installation/desktop/overview" + }, + { + "source": "/ja/interface/settings/comfy-desktop", + "destination": "/ja/installation/desktop/overview" + }, + { + "source": "/ja/interface/settings/server-config", + "destination": "/ja/installation/desktop/overview" + }, + { + "source": "/ko/interface/settings/comfy-desktop", + "destination": "/ko/installation/desktop/overview" + }, + { + "source": "/ko/interface/settings/server-config", + "destination": "/ko/installation/desktop/overview" } ] } diff --git a/interface/settings/comfy-desktop.mdx b/interface/settings/comfy-desktop.mdx deleted file mode 100644 index 55f98f4dc..000000000 --- a/interface/settings/comfy-desktop.mdx +++ /dev/null @@ -1,39 +0,0 @@ ---- -title: "Comfy Desktop General Settings" -description: "Detailed description of ComfyUI Desktop general setting options" -icon: "desktop" -sidebarTitle: "Comfy Desktop" ---- - -import SettingsMenuContext from "/snippets/interface/settings-menu-context.mdx" - - - -## General - -### Window Style -**Function**: Controls the title bar style of the application window - -### Automatically check for updates -**Function**: Automatically checks for ComfyUI Desktop updates and will remind you to update when updates are available - -### Send anonymous usage metrics -**Function**: Sends anonymous usage statistics to help improve the software. Changes to this setting require a restart to take effect - -## UV - -This section is mainly for users in China, because many of the original mirrors used by Desktop are outside of China, so access may not be friendly for domestic users. You can set your own mirror sources here to improve access speed and ensure that corresponding packages can be accessed and downloaded normally. - -### Python Install Mirror -**Function**: - - Managed Python installation packages are downloaded from the Astral python-build-standalone project - - Can set mirror URL to use different Python installation sources - - The provided URL will replace the default GitHub download address - - Supports using file:// protocol to read distribution packages from local directories -**Validation**: Automatically checks mirror reachability - -### Pypi Install Mirror -**Function**: Default pip package installation mirror source - -### Torch Install Mirror - **Function**: PyTorch-specific pip installation mirror source diff --git a/interface/settings/server-config.mdx b/interface/settings/server-config.mdx deleted file mode 100644 index 96ae5c627..000000000 --- a/interface/settings/server-config.mdx +++ /dev/null @@ -1,255 +0,0 @@ ---- -title: "Server Config" -description: "Detailed description of ComfyUI server configuration options" -icon: "server" -sidebarTitle: "Server Config" ---- - -import SettingsMenuContext from "/snippets/interface/settings-menu-context.mdx" - - - - -Currently the `Server Config` settings menu only exists in the Desktop version, and this settings menu item does not exist in other versions - - -## Network - -### Host: The IP address to listen on -- **Function**: Sets the IP address the server binds to. Default `127.0.0.1` means only local access is allowed. If you need LAN access, you can set it to `0.0.0.0` - - - Although we provide LAN listening settings for the Desktop version, as a desktop application, it is not suitable for use as a server. We recommend that if you need to use ComfyUI as a public service within the LAN, please refer to the manual deployment tutorial to deploy the corresponding ComfyUI service. - - -### Port: The port to listen on -**Function**: The port number the server listens on. Desktop version defaults to port 8000, Web version typically uses port 8188 - -### TLS Key File: Path to TLS key file for HTTPS -**Function**: The private key file path required for HTTPS encryption, used to establish secure connections - -### TLS Certificate File: Path to TLS certificate file for HTTPS -**Function**: The certificate file path required for HTTPS encryption, used in conjunction with the private key - -### Enable CORS header: Use "*" for all origins or specify domain -**Function**: Cross-Origin Resource Sharing settings, allowing web browsers to access the server from different domains - -### Maximum upload size (MB) -**Function**: Limits the maximum size of single file uploads, in MB, default 100MB. Affects upload limits for images, models and other files - - -## CUDA - -### CUDA device index to use -**Function**: Specifies which NVIDIA graphics card to use. 0 represents the first graphics card, 1 represents the second, and so on. Important for multi-GPU systems - -### Use CUDA malloc for memory allocation -**Function**: Controls whether to use CUDA's memory allocator. Can improve memory management efficiency in certain situations - -## Inference - -### Global floating point precision -**Function**: Sets the numerical precision for model calculations. FP16 saves VRAM but may affect quality, FP32 is more precise but uses more VRAM - -### UNET precision -**Options**: -- `auto`: Automatically selects the most suitable precision -- `fp64`: 64-bit floating point precision, highest precision but largest VRAM usage -- `fp32`: 32-bit floating point precision, standard precision -- `fp16`: 16-bit floating point precision, can save VRAM -- `bf16`: 16-bit brain floating point precision, between fp16 and fp32 -- `fp8_e4m3fn`: 8-bit floating point precision (e4m3), minimal VRAM usage -- `fp8_e5m2`: 8-bit floating point precision (e5m2), minimal VRAM usage - -**Function**: Specifically controls the computational precision of the UNET core component of diffusion models. Higher precision can provide better image generation quality but uses more VRAM. Lower precision can significantly save VRAM but may affect the quality of generated results. - -### VAE precision - -**Options and Recommendations**: -- `auto`: Automatically selects the most suitable precision, recommended for users with 8-12GB VRAM -- `fp16`: 16-bit floating point precision, recommended for users with 6GB or less VRAM, can save VRAM but may affect quality -- `fp32`: 32-bit floating point precision, recommended for users with 16GB or more VRAM who pursue the best quality -- `bf16`: 16-bit brain floating point precision, recommended for newer graphics cards that support this format, can achieve better performance balance - -**Function**: Controls the computational precision of the Variational Autoencoder (VAE), affecting the quality and speed of image encoding/decoding. Higher precision can provide better image reconstruction quality but uses more VRAM. Lower precision can save VRAM but may affect image detail restoration. - -### Run VAE on CPU -**Function**: Forces VAE to run on CPU, can save VRAM but will reduce processing speed - -### Text Encoder precision -**Options**: -- `auto`: Automatically selects the most suitable precision -- `fp8_e4m3fn`: 8-bit floating point precision (e4m3), minimal VRAM usage -- `fp8_e5m2`: 8-bit floating point precision (e5m2), minimal VRAM usage -- `fp16`: 16-bit floating point precision, can save VRAM -- `fp32`: 32-bit floating point precision, standard precision - -**Function**: Controls the computational precision of the text prompt encoder, affecting the accuracy of text understanding and VRAM usage. Higher precision can provide more accurate text understanding but uses more VRAM. Lower precision can save VRAM but may affect prompt parsing effectiveness. - -## Memory - -### Force channels-last memory format -**Function**: Changes the data arrangement in memory, may improve performance on certain hardware - -### DirectML device index -**Function**: Specifies the device when using DirectML acceleration on Windows, mainly for AMD graphics cards - -### Disable IPEX optimization -**Function**: Disables Intel CPU optimization, mainly affects Intel processor performance - -### VRAM management mode -**Options**: -- `auto`: Automatically manages VRAM, allocating VRAM based on model size and requirements -- `lowvram`: Low VRAM mode, uses minimal VRAM, may affect generation quality -- `normalvram`: Standard VRAM mode, balances VRAM usage and performance -- `highvram`: High VRAM mode, uses more VRAM for better performance -- `novram`: No VRAM usage, runs entirely on system memory -- `cpu`: CPU-only mode, doesn't use graphics card - -**Function**: Controls VRAM usage strategy, such as automatic management, low VRAM mode, etc. - -### Reserved VRAM (GB) -**Function**: Amount of VRAM reserved for the operating system and other programs, prevents system freezing - -### Disable smart memory management -**Function**: Disables automatic memory optimization, forces models to move to system memory to free VRAM - -## Preview - -### Method used for latent previews -**Options**: -- `none`: No preview images displayed, only shows progress bar during generation -- `auto`: Automatically selects the most suitable preview method, dynamically adjusts based on system performance and VRAM -- `latent2rgb`: Directly converts latent space data to RGB images for preview, faster but average quality -- `taesd`: Uses lightweight TAESD model for preview, balances speed and quality - -**Function**: Controls how to preview intermediate results during generation. Different preview methods affect preview quality and performance consumption. Choosing the right preview method can find a balance between preview effects and system resource usage. - -### Size of preview images -**Function**: Sets the resolution of preview images, affects preview clarity and performance. Larger sizes provide higher preview quality but also consume more VRAM - -## Cache - -### Use classic cache system -**Function**: Uses traditional caching strategy, more conservative but stable - -### Use LRU caching with a maximum of N node results cached - -**Function**: Uses Least Recently Used (LRU) algorithm caching system, can cache a specified number of node computation results - -**Description**: -- Set a specific number to control maximum cache count, such as 10, 50, 100, etc. -- Caching can avoid repeated computation of the same node operations, improving workflow execution speed -- When cache reaches the limit, automatically clears the least recently used results -- Cached results occupy system memory (RAM/VRAM), larger values use more memory - -**Usage Recommendations**: -- Default value is null, meaning LRU caching is not enabled -- Set appropriate cache count based on system memory capacity and usage requirements -- Recommended for workflows that frequently reuse the same node configurations -- If system memory is sufficient, larger values can be set for better performance improvement - -## Attention - -### Cross attention method -**Options**: -- `auto`: Automatically selects the most suitable attention computation method -- `split`: Block-wise attention computation, can save VRAM but slower speed -- `quad`: Uses quad attention algorithm, balances speed and VRAM usage -- `pytorch`: Uses PyTorch native attention computation, faster but higher VRAM usage - -**Function**: Controls the specific algorithm used when the model computes attention. Different algorithms make different trade-offs between generation quality, speed, and VRAM usage. Usually recommended to use auto for automatic selection. - -### Force attention upcast -**Function**: Forces high-precision attention computation, improves quality but increases VRAM usage - -### Prevent attention upcast -**Function**: Disables high-precision attention computation, saves VRAM - -## General - -### Disable xFormers optimization -**Function**: Disables the optimization features of the xFormers library. xFormers is a library specifically designed to optimize the attention mechanisms of Transformer models, typically improving computational efficiency, reducing memory usage, and accelerating inference speed. Disabling this optimization will: - -- Fall back to standard attention computation methods -- May increase memory usage and computation time -- Provide a more stable runtime environment in certain situations - -**Use Cases**: -- When encountering compatibility issues related to xFormers -- When more precise computation results are needed (some optimizations may affect numerical precision) -- When debugging or troubleshooting requires using standard implementations - -### Default hashing function for model files -**Options**: -- `sha256`: Uses SHA-256 algorithm for hash verification, high security but slower computation -- `sha1`: Uses SHA-1 algorithm, faster but slightly lower security -- `sha512`: Uses SHA-512 algorithm, provides highest security but slowest computation -- `md5`: Uses MD5 algorithm, fastest but lowest security - -**Function**: Sets the hash algorithm for model file verification, used to verify file integrity. Different hash algorithms have different trade-offs between computation speed and security. Usually recommended to use sha256 as the default option, which achieves a good balance between security and performance. - -### Make pytorch use slower deterministic algorithms when it can - -**Function**: Forces PyTorch to use deterministic algorithms when possible to improve result reproducibility. - -**Description**: -- When enabled, PyTorch will prioritize deterministic algorithms over faster non-deterministic algorithms -- Same inputs will produce same outputs, helpful for debugging and result verification -- Deterministic algorithms typically run slower than non-deterministic algorithms -- Even with this setting enabled, completely identical image results cannot be guaranteed in all situations - -**Use Cases**: -- Scientific research requiring strict result reproducibility -- Debugging processes requiring stable output results -- Production environments requiring result consistency - -### Enable some untested and potentially quality deteriorating optimizations -**Function**: Enables experimental optimizations that may improve speed but could potentially affect generation quality - -### Don't print server output to console -**Function**: Prevents displaying server runtime information in the console, keeping the interface clean. - -**Description**: -- When enabled, ComfyUI server logs and runtime information will not be displayed -- Can reduce console information interference, making the interface cleaner -- May slightly improve system performance when there's heavy log output -- Default is disabled (false), meaning server output is displayed by default - -**Use Cases**: -- Production environments where debugging information is not needed -- When wanting to keep the console interface clean -- When the system runs stably and log monitoring is not required - -**Note**: It's recommended to keep this option disabled during development and debugging to promptly view server runtime status and error information. - -### Disable saving prompt metadata in files -**Function**: Does not save workflow information in generated images, reducing file size, but also means the loss of corresponding workflow information, preventing you from using workflow output files to reproduce the corresponding generation results - -### Disable loading all custom nodes -**Function**: Prevents loading all third-party extension nodes, typically used when troubleshooting issues to locate whether errors are caused by third-party extension nodes - -### Logging verbosity level -**Function**: Controls the verbosity level of log output, used for debugging and monitoring system runtime status. - -**Options**: -- `CRITICAL`: Only outputs critical error information that may cause the program to stop running -- `ERROR`: Outputs error information indicating some functions cannot work properly -- `WARNING`: Outputs warning information indicating possible issues that don't affect main functionality -- `INFO`: Outputs general information including system runtime status and important operation records -- `DEBUG`: Outputs the most detailed debugging information including system internal runtime details - -**Description**: -- Log levels increase in verbosity from top to bottom -- Each level includes all log information from higher levels -- Recommended to set to INFO level for normal use -- Can be set to DEBUG level when troubleshooting for more information -- Can be set to WARNING or ERROR level in production environments to reduce log volume - -## Directories - -### Input directory -**Function**: Sets the default storage path for input files (such as images, models) - -### Output directory -**Function**: Sets the save path for generation results \ No newline at end of file diff --git a/ja/interface/settings/comfy-desktop.mdx b/ja/interface/settings/comfy-desktop.mdx deleted file mode 100644 index 37a93c608..000000000 --- a/ja/interface/settings/comfy-desktop.mdx +++ /dev/null @@ -1,41 +0,0 @@ ---- -title: "ComfyUI Desktop 一般設定" -description: "ComfyUI Desktop 一般設定オプションの詳細説明" -icon: "desktop" -sidebarTitle: "Comfy デスクトップ" -translationSourceHash: b0a5f5bd -translationFrom: interface/settings/comfy-desktop.mdx ---- - -import SettingsMenuContext from "/snippets/ja/interface/settings-menu-context.mdx" - - - -## 一般 - -### ウィンドウスタイル -**機能**: アプリケーションウィンドウのタイトルバーのスタイルを制御します - -### 自動更新チェック -**機能**: ComfyUI Desktop の更新を自動的に確認し、利用可能な更新がある場合に更新を促す通知を表示します - -### 匿名利用統計の送信 -**機能**: ソフトウェアの改善に役立てるため、匿名の利用統計データを送信します。この設定の変更を反映するには再起動が必要です - -## UV - -このセクションは主に中国のユーザー向けです。Desktop が使用する多くのオリジナルミラーは中国国外にあるため、中国国内のユーザーにとってアクセスしにくい場合があります。ここで独自のミラーソースを設定することで、アクセス速度を向上させ、対応するパッケージが正常にアクセスおよびダウンロードできるようにすることができます。 - -### Python インストールミラー -**機能**: - - 管理された Python インストールパッケージは、Astral python-build-standalone プロジェクトからダウンロードされます - - 異なる Python インストールソースを使用するためにミラー URL を設定できます - - 提供された URL はデフォルトの GitHub ダウンロードアドレスを置き換えます - - `file://` プロトコルを使用して、ローカルディレクトリから配布パッケージを読み込むことをサポートします -**検証**: ミラーの到達可能性を自動的に確認します - -### PyPI インストールミラー -**機能**: デフォルトの pip パッケージインストールミラーソース - -### Torch インストールミラー -**機能**: PyTorch 専用の pip インストールミラーソース \ No newline at end of file diff --git a/ja/interface/settings/server-config.mdx b/ja/interface/settings/server-config.mdx deleted file mode 100644 index e51417540..000000000 --- a/ja/interface/settings/server-config.mdx +++ /dev/null @@ -1,257 +0,0 @@ ---- -title: "サーバー設定" -description: "ComfyUI サーバー設定オプションの詳細説明" -icon: "server" -sidebarTitle: "サーバー設定" -translationSourceHash: 49fcc47e -translationFrom: interface/settings/server-config.mdx ---- - -import SettingsMenuContext from "/snippets/ja/interface/settings-menu-context.mdx" - - - - -現在、`Server Config` 設定メニューはデスクトップ版にのみ存在し、他のバージョンにはこの設定メニュー項目は存在しません - - -## ネットワーク - -### ホスト：リスニングする IP アドレス -- **機能**: サーバーがバインドする IP アドレスを設定します。デフォルト `127.0.0.1` はローカルアクセスのみを許可することを意味します。LAN アクセスが必要な場合は `0.0.0.0` に設定できます - - - デスクトップ版に LAN リスニング設定を提供していますが、デスクトップアプリケーションとしてサーバーとしての使用は適していません。LAN 内で ComfyUI を公共サービスとして使用したい場合は、手動デプロイチュートリアルを参照して対応する ComfyUI サービスをデプロイすることをお勧めします。 - - -### ポート：リスニングするポート -**機能**: サーバーがリスニングするポート番号。デスクトップ版のデフォルトはポート 8000、Web 版は通常ポート 8188 を使用します - -### TLS 鍵ファイル：HTTPS 用の TLS 鍵ファイルへのパス -**機能**: HTTPS 暗号化に必要な秘密鍵ファイルのパス。安全な接続の確立に使用されます - -### TLS 証明書ファイル：HTTPS 用の TLS 証明書ファイルへのパス -**機能**: HTTPS 暗号化に必要な証明書ファイルのパス。秘密鍵と併せて使用されます - -### CORS ヘッダーを有効化：すべてのオリジンに "*" を使用するか、ドメインを指定 -**機能**: クロスオリジンリソース共有（CORS）設定。ウェブブラウザが異なるドメインからサーバーにアクセスすることを許可します - -### 最大アップロードサイズ (MB) -**機能**: 単一ファイルアップロードの最大サイズを制限します（単位：MB）。デフォルトは 100MB。画像、モデル、その他のファイルのアップロード制限に影響します - - -## CUDA - -### 使用する CUDA デバイスインデックス -**機能**: 使用する NVIDIA グラフィックカードを指定します。0 は最初のカード、1 は 2 番目のカードを表し、以下同様です。マルチ GPU システムで重要です - -### メモリ割り当てに CUDA malloc を使用 -**機能**: CUDA のメモリアロケータを使用するかどうかを制御します。特定の状況でメモリ管理効率を向上させることができます - -## 推論 - -### グローバル浮動小数点精度 -**機能**: モデル計算の数値精度を設定します。FP16 は VRAM を節約しますが品質に影響する可能性があり、FP32 はより正確ですがより多くの VRAM を使用します - -### UNET 精度 -**オプション**: -- `auto`: 最も適切な精度を自動的に選択します -- `fp64`: 64 ビット浮動小数点精度。最も精度が高いですが VRAM 使用量が最大です -- `fp32`: 32 ビット浮動小数点精度。標準精度 -- `fp16`: 16 ビット浮動小数点精度。VRAM を節約できます -- `bf16`: 16 ビット brain 浮動小数点精度。fp16 と fp32 の中間 -- `fp8_e4m3fn`: 8 ビット浮動小数点精度 (e4m3)。VRAM 使用量が最小 -- `fp8_e5m2`: 8 ビット浮動小数点精度 (e5m2)。VRAM 使用量が最小 - -**機能**: 拡散モデルの核心コンポーネントである UNET の計算精度を专门に制御します。高い精度はより良い画像生成品質を提供しますが、より多くの VRAM を使用します。低い精度は VRAM を大幅に節約できますが、生成結果の品質に影響する可能性があります。 - -### VAE 精度 - -**オプションと推奨**: -- `auto`: 最も適切な精度を自動的に選択します。8-12GB VRAM のユーザーに推奨 -- `fp16`: 16 ビット浮動小数点精度。6GB 以下の VRAM のユーザーに推奨。VRAM を節約できますが品質に影響する可能性があります -- `fp32`: 32 ビット浮動小数点精度。16GB 以上の VRAM を持ち、最高品質を追求するユーザーに推奨 -- `bf16`: 16 ビット brain 浮動小数点精度。この形式をサポートする新しいグラフィックカードに推奨。より良いパフォーマンスバランスを達成できます - -**機能**: 変分オートエンコーダー (VAE) の計算精度を制御し、画像のエンコード/デコードの品質と速度に影響します。高い精度はより良い画像再構築品質を提供しますが、より多くの VRAM を使用します。低い精度は VRAM を節約できますが、画像の詳細復元に影響する可能性があります。 - -### CPU で VAE を実行 -**機能**: VAE を強制的に CPU で実行します。VRAM を節約できますが、処理速度は低下します - -### テキストエンコーダー精度 -**オプション**: -- `auto`: 最も適切な精度を自動的に選択します -- `fp8_e4m3fn`: 8 ビット浮動小数点精度 (e4m3)。VRAM 使用量が最小 -- `fp8_e5m2`: 8 ビット浮動小数点精度 (e5m2)。VRAM 使用量が最小 -- `fp16`: 16 ビット浮動小数点精度。VRAM を節約できます -- `fp32`: 32 ビット浮動小数点精度。標準精度 - -**機能**: テキストプロンプトエンコーダーの計算精度を制御し、テキスト理解の精度と VRAM 使用量に影響します。高い精度はより正確なテキスト理解を提供しますが、より多くの VRAM を使用します。低い精度は VRAM を節約できますが、プロンプト解析の効果に影響する可能性があります。 - -## メモリ - -### channels-last メモリ形式を強制 -**機能**: メモリ内のデータ配置を変更します。特定のハードウェアでパフォーマンスを向上させる可能性があります - -### DirectML デバイスインデックス -**機能**: Windows で DirectML 加速を使用する際のデバイスを指定します。主に AMD グラフィックカード用です - -### IPEX 最適化を無効化 -**機能**: Intel CPU 最適化を無効にします。主に Intel プロセッサのパフォーマンスに影響します - -### VRAM 管理モード -**オプション**: -- `auto`: VRAM を自動的に管理し、モデルのサイズと要件に基づいて VRAM を割り当てます -- `lowvram`: 低 VRAM モード。最小限の VRAM を使用します。生成品質に影響する可能性があります -- `normalvram`: 標準 VRAM モード。VRAM 使用量とパフォーマンスのバランスを取ります -- `highvram`: 高 VRAM モード。より良いパフォーマンスのために多くの VRAM を使用します -- `novram`: VRAM を使用しません。完全にシステムメモリで実行します -- `cpu`: CPU のみモード。グラフィックカードを使用しません - -**機能**: 自動管理、低 VRAM モードなど、VRAM 使用戦略を制御します - -### 予約済み VRAM (GB) -**機能**: オペレーティングシステムおよび他のプログラム用に予約する VRAM 量。システムのフリーズを防ぎます - -### スマートメモリ管理を無効化 -**機能**: 自動メモリ最適化を無効にし、モデルをシステムメモリに移動させて VRAM を解放することを強制します - -## プレビュー - -### 潜在空間プレビューに使用される方法 -**オプション**: -- `none`: プレビュー画像を表示しません。生成中はプログレスバーのみ表示します -- `auto`: 最も適切なプレビュー方法を自動的に選択します。システムパフォーマンスと VRAM に基づいて動的に調整します -- `latent2rgb`: 潜在空間データを直接 RGB 画像に変換してプレビューします。高速ですが品質は普通です -- `taesd`: 軽量な TAESD モデルを使用してプレビューします。速度と品質のバランスを取ります - -**機能**: 生成中の中間結果をどのようにプレビューするかを制御します。異なるプレビュー方法はプレビュー品質とパフォーマンス消費に影響します。適切なプレビュー方法を選択することで、プレビュー効果とシステムリソース使用量のバランスを見つけることができます。 - -### プレビュー画像のサイズ -**機能**: プレビュー画像の解像度を設定します。プレビューの鮮明さとパフォーマンスに影響します。サイズが大きいほどプレビュー品質は高くなりますが、より多くの VRAM を消費します - -## キャッシュ - -### 古典的キャッシュシステムを使用 -**機能**: 伝統的なキャッシュ戦略を使用します。より保守的ですが安定しています - -### 最大 N 個のノード結果をキャッシュする LRU キャッシュを使用 - -**機能**: 最近最少使用 (LRU) アルゴリズムキャッシュシステムを使用します。指定された数のノード計算結果をキャッシュできます - -**説明**: -- 具体的な数字を設定して最大キャッシュ数を制御します（例：10、50、100 など） -- キャッシュすることで、同じノード操作の重複計算を避け、ワークフローの実行速度を向上させます -- キャッシュが上限に達すると、最も長く使用されていない結果を自動的にクリアします -- キャッシュされた結果はシステムメモリ (RAM/VRAM) を占有します。値が大きいほど多くのメモリを使用します - -**使用推奨**: -- デフォルト値は null で、LRU キャッシュが有効になっていないことを意味します -- システムメモリ容量と使用要件に基づいて適切なキャッシュ数を設定します -- 同じノード構成を頻繁に再利用するワークフローに推奨します -- システムメモリが十分な場合、より良いパフォーマンス向上のために大きな値を設定できます - -## アテンション - -### クロスアテンション方法 -**オプション**: -- `auto`: 最も適切なアテンション計算方法を自動的に選択します -- `split`: ブロック単位のアテンション計算。VRAM を節約できますが速度は遅いです -- `quad`: 四分アテンションアルゴリズムを使用します。速度と VRAM 使用量のバランスを取ります -- `pytorch`: PyTorch ネイティブアテンション計算を使用します。高速ですが VRAM 使用量が大きいです - -**機能**: モデルがアテンションを計算する際に使用される具体的なアルゴリズムを制御します。異なるアルゴリズムは、生成品質、速度、VRAM 使用量の間で異なるトレードオフを行います。通常は auto を使用して自動選択することをお勧めします。 - -### アテンションのアップキャストを強制 -**機能**: 高精度のアテンション計算を強制します。品質を向上させますが VRAM 使用量が増加します - -### アテンションのアップキャストを防止 -**機能**: 高精度のアテンション計算を無効にします。VRAM を節約します - -## 一般 - -### xFormers 最適化を無効化 -**機能**: xFormers ライブラリの最適化機能を無効にします。xFormers は Transformer モデルのアテンション機構を最適化するために特別に設計されたライブラリで、通常は計算効率を向上させ、メモリ使用量を削減し、推論速度を加速します。この最適化を無効にすると： - -- 標準のアテンション計算方法にフォールバックします -- メモリ使用量と計算時間が増加する可能性があります -- 特定の状況でより安定した実行環境を提供します - -**使用ケース**: -- xFormers 関連の互換性問題が発生した場合 -- より正確な計算結果が必要な場合（一部の最適化は数値精度に影響する可能性があります） -- デバッグまたはトラブルシューティングで標準実装を使用する必要がある場合 - -### モデルファイルのデフォルトハッシュ関数 -**オプション**: -- `sha256`: SHA-256 アルゴリズムを使用してハッシュ検証を行います。安全性が高いですが計算は遅いです -- `sha1`: SHA-1 アルゴリズムを使用します。高速ですが安全性はわずかに低いです -- `sha512`: SHA-512 アルゴリズムを使用します。最高安全性を提供しますが計算は最も遅いです -- `md5`: MD5 アルゴリズムを使用します。最も高速ですが安全性は最低です - -**機能**: モデルファイル検証用のハッシュアルゴリズムを設定し、ファイルの完全性を検証するために使用されます。異なるハッシュアルゴリズムは計算速度と安全性の間で異なるトレードオフがあります。通常は sha256 をデフォルトオプションとして使用することをお勧めします。これは安全性とパフォーマンスの間で良いバランスを達成します。 - -### 可能な場合、pytorch に遅い決定的アルゴリズムを使用させる - -**機能**: 結果の再現性を向上させるために、可能な場合 PyTorch に決定的アルゴリズムを使用させることを強制します。 - -**説明**: -- 有効にすると、PyTorch はより高速な非決定的アルゴリズムではなく決定的アルゴリズムを優先します -- 同じ入力は同じ出力を生成し、デバッグと結果検証に役立ちます -- 決定的アルゴリズムは通常、非決定的アルゴリズムよりも実行速度が遅いです -- この設定を有効にしても、すべての状況で完全に同一の画像結果が保証されるわけではありません - -**使用ケース**: -- 厳密な結果の再現性が必要な科学研究 -- 安定した出力結果が必要なデバッグプロセス -- 結果の一貫性が必要な本番環境 - -### 未テストで品質を低下させる可能性のある最適化を有効化 -**機能**: 速度を向上させる可能性がありますが、生成品質に影響する可能性のある実験的な最適化を有効にします - -### サーバー出力をコンソールに印刷しない -**機能**: コンソールにサーバー実行情報を表示しないようにします。インターフェースを清潔に保ちます。 - -**説明**: -- 有効にすると、ComfyUI サーバーのログと実行情報は表示されません -- コンソールの情報干渉を減らし、インターフェースをよりすっきりさせることができます -- 大量のログ出力がある場合、システムパフォーマンスをわずかに向上させる可能性があります -- デフォルトは無効 (false) で、サーバー出力はデフォルトで表示されます - -**使用ケース**: -- デバッグ情報が必要ない本番環境 -- コンソールインターフェースを清潔に保ちたい場合 -- システムが安定して実行されており、ログ監視が必要ない場合 - -**注意**: 開発およびデバッグ中は、サーバーの実行状態とエラー情報をすぐに表示できるように、このオプションを無効のままにすることをお勧めします。 - -### ファイルにプロンプトメタデータを保存しない -**機能**: 生成された画像にワークフロー情報を保存しません。ファイルサイズを削減しますが、対応するワークフロー情報の損失を意味し、ワークフロー出力ファイルを使用して対応する生成結果を再現できなくなります - -### すべてのカスタムノードのロードを無効化 -**機能**: すべてのサードパーティ拡張ノードのロードを防止します。通常、問題のトラブルシューティング時に使用され、エラーがサードパーティ拡張ノードによって引き起こされたかどうかを特定するために使用されます - -### ログ詳細レベル -**機能**: ログ出力の詳細レベルを制御します。デバッグおよびシステム実行状態の監視に使用されます。 - -**オプション**: -- `CRITICAL`: プログラムの実行を停止させる可能性のある重大なエラー情報のみを出力します -- `ERROR`: 一部の機能が正常に動作しないことを示すエラー情報を出力します -- `WARNING`: 主要機能に影響しない可能性のある問題を示す警告情報を出力します -- `INFO`: システム実行状態と重要な操作記録を含む一般情報を出力します -- `DEBUG`: システム内部実行の詳細を含む最も詳細なデバッグ情報を出力します - -**説明**: -- ログレベルは上から下へ詳細度が増加します -- 各レベルはそれより上位のレベルのすべてのログ情報を含みます -- 通常の使用時は INFO レベルに設定することをお勧めします -- トラブルシューティング時はより多くの情報を取得するために DEBUG レベルに設定できます -- 本番環境ではログ量を減らすために WARNING または ERROR レベルに設定できます - -## ディレクトリ - -### 入力ディレクトリ -**機能**: 入力ファイル（画像、モデルなど）のデフォルト保存パスを設定します - -### 出力ディレクトリ -**機能**: 生成結果の保存パスを設定します \ No newline at end of file diff --git a/ko/interface/settings/comfy-desktop.mdx b/ko/interface/settings/comfy-desktop.mdx deleted file mode 100644 index 4692d4652..000000000 --- a/ko/interface/settings/comfy-desktop.mdx +++ /dev/null @@ -1,41 +0,0 @@ ---- -title: "Comfy Desktop 일반 설정" -description: "ComfyUI Desktop의 일반 설정 옵션에 대한 자세한 설명" -icon: "desktop" -sidebarTitle: "Comfy Desktop" -translationSourceHash: b0a5f5bd -translationFrom: interface/settings/comfy-desktop.mdx ---- - -import SettingsMenuContext from "/snippets/ko/interface/settings-menu-context.mdx" - - - -## 일반 - -### 창 스타일 -**기능**: 애플리케이션 창의 제목 표시줄 스타일을 제어합니다 - -### 업데이트 자동 확인 -**기능**: ComfyUI Desktop의 업데이트를 자동으로 확인하며, 업데이트가 있으면 업데이트 알림을 보내드립니다 - -### 익명 사용 통계 전송 -**기능**: 소프트웨어 개선에 도움이 되도록 익명의 사용 통계를 전송합니다. 이 설정 변경 시 재시작해야 적용됩니다 - -## UV - -이 섹션은 주로 중국 사용자를 위한 것으로, Desktop에서 사용하는 원본 미러 다수가 중국 밖에 위치해 있어 국내 사용자에게 접근성이 떨어질 수 있습니다. 여기서 자체 미러 소스를 설정하여 접속 속도를 향상시키고, 해당 패키지들이 정상적으로 접근 및 다운로드될 수 있도록 보장할 수 있습니다. - -### 파이썬 설치 미러 -**기능**: - - 관리되는 파이썬 설치 패키지는 Astral python-build-standalone 프로젝트에서 다운로드됩니다 - - 다른 파이썬 설치 소스를 사용하려면 미러 URL을 설정할 수 있습니다 - - 제공된 URL은 기본 GitHub 다운로드 주소를 대체합니다 - - file:// 프로토콜을 사용해 로컬 디렉터리의 배포 패키지를 읽는 것을 지원합니다 -**검증**: 미러 연결 가능 여부를 자동으로 확인합니다 - -### PyPI 설치 미러 -**기능**: 기본 pip 패키지 설치 미러 소스 - -### 토치 설치 미러 -**기능**: PyTorch 전용 pip 설치 미러 소스 \ No newline at end of file diff --git a/ko/interface/settings/server-config.mdx b/ko/interface/settings/server-config.mdx deleted file mode 100644 index 6a9fb99e6..000000000 --- a/ko/interface/settings/server-config.mdx +++ /dev/null @@ -1,257 +0,0 @@ ---- -title: "서버 구성" -description: "ComfyUI 서버 구성 옵션에 대한 자세한 설명" -icon: "server" -sidebarTitle: "서버 구성" -translationSourceHash: 49fcc47e -translationFrom: interface/settings/server-config.mdx ---- - -import SettingsMenuContext from "/snippets/ko/interface/settings-menu-context.mdx" - - - - -현재 `서버 구성` 설정 메뉴는 데스크톱 버전에만 존재하며, 다른 버전에는 이 설정 메뉴 항목이 없습니다. - - -## 네트워크 - -### 호스트: 수신할 IP 주소 -- **기능**: 서버가 바인딩할 IP 주소를 설정합니다. 기본값 `127.0.0.1`은 로컬 접속만 허용됨을 의미합니다. LAN 접속이 필요하다면 `0.0.0.0`으로 설정할 수 있습니다. - - -데스크톱 버전에서는 LAN 수신 설정을 제공하지만, 데스크톱 애플리케이션으로서 서버로 사용하기에는 적합하지 않습니다. LAN 내에서 ComfyUI를 공공 서비스로 사용해야 한다면, 매뉴얼 배포 튜토리얼을 참고해 해당 ComfyUI 서비스를 배포하시기를 권장합니다. - - -### 포트: 수신할 포트 -**기능**: 서버가 수신하는 포트 번호입니다. 데스크톱 버전의 기본 포트는 8000이며, 웹 버전은 일반적으로 8188 포트를 사용합니다. - -### TLS 키 파일: HTTPS용 TLS 키 파일 경로 -**기능**: HTTPS 암호화에 필요한 개인 키 파일 경로로, 안전한 연결을 구축하는 데 사용됩니다. - -### TLS 인증서 파일: HTTPS용 TLS 인증서 파일 경로 -**기능**: HTTPS 암호화에 필요한 인증서 파일 경로로, 개인 키와 함께 사용됩니다. - -### CORS 헤더 활성화: 모든 출처에 "*" 사용 또는 도메인 지정 -**기능**: 크로스 오리진 리소스 공유 설정으로, 웹 브라우저가 다른 도메인에서 서버에 접근할 수 있도록 합니다. - -### 최대 업로드 크기(MB) -**기능**: 단일 파일 업로드의 최대 크기를 MB 단위로 제한하며, 기본값은 100MB입니다. 이미지, 모델 및 기타 파일의 업로드 제한에 영향을 줍니다. - - -## CUDA - -### 사용할 CUDA 장치 인덱스 -**기능**: 사용할 NVIDIA 그래픽 카드를 지정합니다. 0은 첫 번째 그래픽 카드를 나타내며, 1은 두 번째를 나타냅니다. 멀티 GPU 시스템에서 중요합니다. - -### 메모리 할당에 CUDA malloc 사용 -**기능**: CUDA의 메모리 할당자를 사용할지 여부를 제어합니다. 특정 상황에서 메모리 관리 효율성을 높일 수 있습니다. - -## 추론 - -### 글로벌 부동소수점 정밀도 -**기능**: 모델 계산의 숫자 정밀도를 설정합니다. FP16은 VRAM을 절약하지만 품질에 영향을 줄 수 있으며, FP32는 더 정확하지만 더 많은 VRAM을 사용합니다. - -### UNET 정밀도 -**옵션**: -- `auto`: 가장 적합한 정밀도를 자동으로 선택합니다. -- `fp64`: 64비트 부동소수점 정밀도로, 가장 높은 정밀도이지만 VRAM 사용량이 가장 많습니다. -- `fp32`: 32비트 부동소수점 정밀도로, 표준 정밀도입니다. -- `fp16`: 16비트 부동소수점 정밀도로, VRAM을 절약할 수 있습니다. -- `bf16`: 16비트 브레인 부동소수점 정밀도로, fp16과 fp32 사이에 위치합니다. -- `fp8_e4m3fn`: 8비트 부동소수점 정밀도(e4m3)로, VRAM 사용량이 가장 적습니다. -- `fp8_e5m2`: 8비트 부동소수점 정밀도(e5m2)로, VRAM 사용량이 가장 적습니다. - -**기능**: 확산 모델의 UNET 핵심 구성 요소의 계산 정밀도를 구체적으로 제어합니다. 높은 정밀도는 더 나은 이미지 생성 품질을 제공하지만 더 많은 VRAM을 사용합니다. 낮은 정밀도는 VRAM을 크게 절약할 수 있지만 생성 결과의 품질에 영향을 줄 수 있습니다. - -### VAE 정밀도 - -**옵션 및 권장 사항**: -- `auto`: 가장 적합한 정밀도를 자동으로 선택하며, 8~12GB VRAM을 가진 사용자에게 권장합니다. -- `fp16`: 16비트 부동소수점 정밀도로, 6GB 이하 VRAM을 가진 사용자에게 권장되며, VRAM을 절약할 수 있지만 품질에 영향을 줄 수 있습니다. -- `fp32`: 32비트 부동소수점 정밀도로, 16GB 이상 VRAM을 가진 사용자 중 최고 품질을 추구하는 경우 권장됩니다. -- `bf16`: 16비트 브레인 부동소수점 정밀도로, 이 형식을 지원하는 최신 그래픽 카드에 권장되며, 더 나은 성능 균형을 얻을 수 있습니다. - -**기능**: 변분 오토인코더(VAE)의 계산 정밀도를 제어하며, 이미지 인코딩/디코딩의 품질과 속도에 영향을 줍니다. 높은 정밀도는 더 나은 이미지 복원 품질을 제공하지만 더 많은 VRAM을 사용합니다. 낮은 정밀도는 VRAM을 절약할 수 있지만 이미지 디테일 복원에 영향을 줄 수 있습니다. - -### CPU에서 VAE 실행 -**기능**: VAE를 CPU에서 강제로 실행하도록 하며, VRAM을 절약할 수 있지만 처리 속도가 저하됩니다. - -### 텍스트 인코더 정밀도 -**옵션**: -- `auto`: 가장 적합한 정밀도를 자동으로 선택합니다. -- `fp8_e4m3fn`: 8비트 부동소수점 정밀도(e4m3)로, VRAM 사용량이 가장 적습니다. -- `fp8_e5m2`: 8비트 부동소수점 정밀도(e5m2)로, VRAM 사용량이 가장 적습니다. -- `fp16`: 16비트 부동소수점 정밀도로, VRAM을 절약할 수 있습니다. -- `fp32`: 32비트 부동소수점 정밀도로, 표준 정밀도입니다. - -**기능**: 텍스트 프롬프트 인코더의 계산 정밀도를 제어하며, 텍스트 이해의 정확성과 VRAM 사용량에 영향을 줍니다. 높은 정밀도는 더 정확한 텍스트 이해를 제공하지만 더 많은 VRAM을 사용합니다. 낮은 정밀도는 VRAM을 절약할 수 있지만 프롬프트 파싱의 효과에 영향을 줄 수 있습니다. - -## 메모리 - -### 채널-마지막 메모리 형식 강제 적용 -**기능**: 메모리 내 데이터 배열을 변경하며, 특정 하드웨어에서 성능을 향상시킬 수 있습니다. - -### DirectML 장치 인덱스 -**기능**: Windows에서 DirectML 가속을 사용할 때 장치를 지정하며, 주로 AMD 그래픽 카드에 사용됩니다. - -### IPEX 최적화 비활성화 -**기능**: Intel CPU 최적화를 비활성화하며, 주로 Intel 프로세서 성능에 영향을 줍니다. - -### VRAM 관리 모드 -**옵션**: -- `auto`: VRAM을 자동으로 관리하며, 모델 크기와 요구사항에 따라 VRAM을 할당합니다. -- `lowvram`: 저용량 VRAM 모드로, 최소한의 VRAM을 사용하며 생성 품질에 영향을 줄 수 있습니다. -- `normalvram`: 표준 VRAM 모드로, VRAM 사용량과 성능 간의 균형을 맞춥니다. -- `highvram`: 고용량 VRAM 모드로, 더 나은 성능을 위해 더 많은 VRAM을 사용합니다. -- `novram`: VRAM을 전혀 사용하지 않으며, 전적으로 시스템 메모리에서 실행합니다. -- `cpu`: 그래픽 카드를 사용하지 않고 CPU 전용 모드입니다. - -**기능**: VRAM 사용 전략을 제어하며, 자동 관리, 저용량 VRAM 모드 등을 선택할 수 있습니다. - -### 예약된 VRAM(GB) -**기능**: 운영체제와 다른 프로그램을 위해 예약된 VRAM의 양으로, 시스템 동결을 방지합니다. - -### 스마트 메모리 관리 비활성화 -**기능**: 자동 메모리 최적화를 비활성화하며, 모델이 VRAM을 해방하기 위해 시스템 메모리로 이동하도록 강제합니다. - -## 미리보기 - -### 잠재 미리보기에 사용되는 방법 -**옵션**: -- `none`: 미리보기 이미지를 표시하지 않으며, 생성 중 진행률 막대만 표시합니다. -- `auto`: 가장 적합한 미리보기 방법을 자동으로 선택하며, 시스템 성능과 VRAM에 따라 동적으로 조정합니다. -- `latent2rgb`: 잠재 공간 데이터를 바로 RGB 이미지로 변환하여 미리보기하며, 속도는 빠르지만 품질은 평균적입니다. -- `taesd`: 경량 TAESD 모델을 사용하여 미리보기하며, 속도와 품질 간의 균형을 맞춥니다. - -**기능**: 생성 중 중간 결과를 어떻게 미리보기할지 제어합니다. 서로 다른 미리보기 방법은 미리보기 품질과 성능 소모에 영향을 줍니다. 적절한 미리보기 방법을 선택하면 미리보기 효과와 시스템 자원 사용 간의 균형을 찾을 수 있습니다. - -### 미리보기 이미지의 크기 -**기능**: 미리보기 이미지의 해상도를 설정하며, 미리보기 선명도와 성능에 영향을 줍니다. 큰 크기는 더 높은 미리보기 품질을 제공하지만 더 많은 VRAM을 소모합니다. - -## 캐시 - -### 클래식 캐시 시스템 사용 -**기능**: 전통적인 캐싱 전략을 사용하며, 보다 보수적이지만 안정적입니다. - -### 최대 N개 노드 결과를 캐시하는 LRU 캐싱 사용 - -**기능**: 최근 사용되지 않은(LRU) 알고리즘 캐싱 시스템을 사용하며, 지정된 수의 노드 계산 결과를 캐시할 수 있습니다. - -**설명**: -- 특정 숫자를 설정하여 최대 캐시 개수를 제어하며, 예를 들어 10, 50, 100 등으로 설정할 수 있습니다. -- 캐싱을 통해 동일한 노드 연산의 반복 계산을 피할 수 있어 워크플로우 실행 속도를 향상시킵니다. -- 캐시가 한계에 도달하면 자동으로 가장 오래된 결과를 삭제합니다. -- 캐시된 결과는 시스템 메모리(RAM/VRAM)를 차지하며, 값이 클수록 더 많은 메모리를 사용합니다. - -**사용 권장 사항**: -- 기본값은 null로, LRU 캐싱이 비활성화됨을 의미합니다. -- 시스템 메모리 용량과 사용 요구사항에 따라 적절한 캐시 개수를 설정하세요. -- 같은 노드 구성이 자주 재사용되는 워크플로우에 권장됩니다. -- 시스템 메모리가 충분하다면 더 큰 값을 설정하여 성능 향상을 기대할 수 있습니다. - -## 주의 - -### 크로스 주의 방법 -**옵션**: -- `auto`: 가장 적합한 주의 계산 방법을 자동으로 선택합니다. -- `split`: 블록별 주의 계산으로, VRAM을 절약할 수 있지만 속도는 느립니다. -- `quad`: 쿼드 주의 알고리즘을 사용하며, 속도와 VRAM 사용량 간의 균형을 맞춥니다. -- `pytorch`: PyTorch 기본 주의 계산을 사용하며, 속도는 빠르지만 VRAM 사용량이 높습니다. - -**기능**: 모델이 주의를 계산할 때 사용하는 특정 알고리즘을 제어합니다. 서로 다른 알고리즘은 생성 품질, 속도, VRAM 사용량 간에 서로 다른 타협점을 제공합니다. 보통 auto를 사용하여 자동 선택하는 것이 좋습니다. - -### 주의 상승 강제 -**기능**: 고정밀 주의 계산을 강제하며, 품질을 향상시키지만 VRAM 사용량을 증가시킵니다. - -### 주의 상승 방지 -**기능**: 고정밀 주의 계산을 비활성화하며, VRAM을 절약합니다. - -## 일반 - -### xFormers 최적화 비활성화 -**기능**: xFormers 라이브러리의 최적화 기능을 비활성화합니다. xFormers는 Transformer 모델의 주의 메커니즘을 최적화하도록 특별히 설계된 라이브러리로, 일반적으로 계산 효율성을 높이고 메모리 사용량을 줄이며 추론 속도를 가속화합니다. 이 최적화를 비활성화하면: - -- 표준 주의 계산 방법으로 돌아갑니다. -- 메모리 사용량과 계산 시간이 증가할 수 있습니다. -- 특정 상황에서는 더 안정적인 런타임 환경을 제공합니다. - -**사용 사례**: -- xFormers 관련 호환성 문제가 발생했을 때 -- 더 정확한 계산 결과가 필요할 때 (일부 최적화가 수치 정밀도에 영향을 줄 수 있음) -- 디버깅이나 문제 해결을 위해 표준 구현을 사용해야 할 때 - -### 모델 파일의 기본 해시 함수 -**옵션**: -- `sha256`: SHA-256 알고리즘을 사용하여 해시 검증하며, 높은 보안성이지만 계산 속도가 느립니다. -- `sha1`: SHA-1 알고리즘을 사용하며, 빠르지만 보안성이 다소 낮습니다. -- `sha512`: SHA-512 알고리즘을 사용하며, 가장 높은 보안성을 제공하지만 계산 속도가 가장 느립니다. -- `md5`: MD5 알고리즘을 사용하며, 가장 빠르지만 보안성이 가장 낮습니다. - -**기능**: 모델 파일 검증을 위한 해시 알고리즘을 설정하며, 파일 무결성을 검증하는 데 사용됩니다. 서로 다른 해시 알고리즘은 계산 속도와 보안성 간에 서로 다른 타협점을 제공합니다. 보통 sha256을 기본 옵션으로 사용하는 것이 보안과 성능 간의 좋은 균형을 이루므로 권장됩니다. - -### PyTorch가 가능한 경우 느린 결정론적 알고리즘 사용 - -**기능**: PyTorch가 가능한 경우 결정론적 알고리즘을 사용하도록 강제하며, 결과의 재현성을 향상시킵니다. - -**설명**: -- 활성화되면 PyTorch는 빠른 비결정론적 알고리즘보다 결정론적 알고리즘을 우선적으로 사용합니다. -- 동일한 입력은 동일한 출력을 생성하며, 디버깅과 결과 검증에 유용합니다. -- 결정론적 알고리즘은 일반적으로 비결정론적 알고리즘보다 느립니다. -- 이 설정이 활성화되어도 모든 상황에서 완벽히 동일한 이미지 결과를 보장할 수는 없습니다. - -**사용 사례**: -- 엄격한 결과 재현성을 요구하는 과학 연구 -- 안정적인 출력 결과가 필요한 디버깅 과정 -- 결과 일관성을 요구하는 생산 환경 - -### 일부 테스트되지 않았으며 품질 저하 가능성이 있는 최적화 활성화 -**기능**: 속도를 향상시킬 수 있지만 생성 품질에 잠재적으로 영향을 줄 수 있는 실험적 최적화를 활성화합니다. - -### 서버 출력을 콘솔에 출력하지 않음 -**기능**: 서버 런타임 정보를 콘솔에 표시하지 않도록 하여 인터페이스를 깔끔하게 유지합니다. - -**설명**: -- 활성화되면 ComfyUI 서버 로그와 런타임 정보가 표시되지 않습니다. -- 콘솔 정보의 간섭을 줄여 인터페이스를 더욱 깔끔하게 만들 수 있습니다. -- 로그 출력이 많을 경우 시스템 성능이 조금 향상될 수 있습니다. -- 기본값은 비활성화(false)로, 서버 출력이 기본적으로 표시됩니다. - -**사용 사례**: -- 디버깅 정보가 필요하지 않은 생산 환경 -- 콘솔 인터페이스를 깔끔하게 유지하고 싶을 때 -- 시스템이 안정적으로 작동하고 로그 모니터링이 필요하지 않을 때 - -**참고**: 개발 및 디버깅 중에는 이 옵션을 비활성화하여 서버 런타임 상태와 오류 정보를 즉시 확인하는 것이 좋습니다. - -### 프롬프트 메타데이터를 파일에 저장하지 않음 -**기능**: 생성된 이미지에 워크플로우 정보를 저장하지 않으며, 파일 크기를 줄이지만 해당 워크플로우 정보가 손실되어 워크플로우 출력 파일을 사용해 해당 생성 결과를 재현할 수 없게 됩니다. - -### 모든 커스텀 노드 로드 비활성화 -**기능**: 모든 서드파티 확장 노드를 로드하지 않으며, 주로 문제를 진단해 서드파티 확장 노드가 원인인지 확인할 때 사용됩니다. - -### 로깅 세부정보 수준 -**기능**: 로그 출력의 세부정보 수준을 제어하며, 디버깅과 시스템 런타임 상태 모니터링에 사용됩니다. - -**옵션**: -- `CRITICAL`: 프로그램 실행을 중단시킬 수 있는 중요한 오류 정보만 출력합니다. -- `ERROR`: 일부 기능이 제대로 작동하지 않는다는 오류 정보를 출력합니다. -- `WARNING`: 주요 기능에 영향을 주지 않는 가능성 있는 문제를 나타내는 경고 정보를 출력합니다. -- `INFO`: 시스템 런타임 상태와 중요한 작업 기록을 포함한 일반 정보를 출력합니다. -- `DEBUG`: 시스템 내부 런타임 세부정보를 포함한 가장 상세한 디버깅 정보를 출력합니다. - -**설명**: -- 로그 수준은 위에서 아래로 세부정보가 증가합니다. -- 각 수준은 상위 수준의 모든 로그 정보를 포함합니다. -- 일반적인 사용에는 INFO 수준으로 설정하는 것이 권장됩니다. -- 문제 해결 시 더 많은 정보를 얻기 위해 DEBUG 수준으로 설정할 수 있습니다. -- 생산 환경에서는 로그 양을 줄이기 위해 WARNING 또는 ERROR 수준으로 설정할 수 있습니다. - -## 디렉토리 - -### 입력 디렉토리 -**기능**: 입력 파일(예: 이미지, 모델)의 기본 저장 경로를 설정합니다. - -### 출력 디렉토리 -**기능**: 생성 결과의 저장 경로를 설정합니다. \ No newline at end of file diff --git a/zh/interface/settings/comfy-desktop.mdx b/zh/interface/settings/comfy-desktop.mdx deleted file mode 100644 index 7576a46af..000000000 --- a/zh/interface/settings/comfy-desktop.mdx +++ /dev/null @@ -1,41 +0,0 @@ ---- -title: "ComfyUI 桌面应用通用设置" -description: "ComfyUI 桌面应用通用设置选项的详细说明" -icon: "desktop" -sidebarTitle: "Comfy 桌面版" -translationSourceHash: b0a5f5bd -translationFrom: interface/settings/comfy-desktop.mdx ---- - -import SettingsMenuContext from "/snippets/zh/interface/settings-menu-context.mdx" - - - -## 常规 - -**窗口样式** -**功能**: 控制应用窗口的标题栏样式 - -**自动检查更新** -**功能**: 自动检查 ComfyUI 桌面版的更新，当有更新时将提醒你进行更新 - -**发送匿名使用情况统计** -**功能**: 发送匿名使用情况统计数据，帮助改进软件。对应的设置修改需要重启才能生效 - -## UV - -这个部分主要针对中国地区用户设置使用，因为 Desktop 使用的许多原始镜像都是中国境外的，所以对国内用户访问不一定友好，你可以在这里设置你自己的镜像源，以提高访问速度，保证对应包可以正常访问下载。 - -**Python 安装镜像** -**功能**: - - 管理的 Python 安装包从 Astral python-build-standalone 项目下载 - - 可设置镜像 URL 使用不同的 Python 安装源 - - 提供的 URL 将替换默认的 GitHub 下载地址 - - 支持使用 file:// 协议从本地目录读取分发包 -**验证**: 自动检查镜像可达性 - -**PyPI 安装镜像** -**功能**: 默认的 pip 包安装镜像源 - -**Torch安装镜像** - **功能**: PyTorch 专用的 pip 安装镜像源 diff --git a/zh/interface/settings/server-config.mdx b/zh/interface/settings/server-config.mdx deleted file mode 100644 index c2c8c74e3..000000000 --- a/zh/interface/settings/server-config.mdx +++ /dev/null @@ -1,261 +0,0 @@ ---- -title: "服务器配置" -description: "ComfyUI 服务器配置选项的详细说明" -icon: "server" -sidebarTitle: "服务器配置" -translationSourceHash: 49fcc47e -translationFrom: interface/settings/server-config.mdx ---- - -import SettingsMenuContext from "/snippets/zh/interface/settings-menu-context.mdx" - - - - -目前 `Server-Config` 设置菜单只在 Desktop 版本中存在，其它版本中并无此设置菜单项目 - - -## 网络 - -### 主机：要监听的IP地址 -**功能**：设置服务器绑定的IP地址。默认 `127.0.0.1` 表示只允许本地访问，如果需要局域网访问可设置为 `0.0.0.0` - - - 虽然我们为 Desktop 版本提供了局域网监听设置的能力，但是作为桌面版，它本身并不适合作为服务器使用，我们建议如果你需要将 ComfyUI 示例作为局域网内的公共服务使用，请参考手动部署教程部署对应的 ComfyUI 服务。 - - -### 端口：要监听的端口 -**功能**：服务器监听的端口号。桌面版默认8000端口，Web版通常使用8188端口 - - -### TLS 密钥文件 -**功能**：HTTPS加密所需的私钥文件路径，用于建立安全连接 - -### 启用 CORS 头：使用 "*" 用于所有来源或指定域名 -**功能**：跨域资源共享设置，允许网页浏览器从不同域名访问服务器 - -### TLS 证书文件：HTTPS 的 TLS 证书文件路径 -**功能**：HTTPS加密所需的证书文件路径，与私钥配合使用 - -### 最大上传大小（MB） -**功能**：限制单个文件上传的最大尺寸，单位为MB，默认100MB。影响图片、模型等文件的上传限制 - - -## CUDA - -### 要使用的 CUDA 设备索引 -**功能**：指定使用哪块NVIDIA显卡。0表示第一块显卡，1表示第二块，以此类推。对多GPU系统很重要 - -### 使用 CUDA malloc 进行内存分配 -**功能**：控制是否使用CUDA的内存分配器。可以改善某些情况下的内存管理效率 - -## 推理 - -### 全局浮点精度 -**功能**：设置模型计算的数值精度。FP16节省显存但可能影响质量，FP32更精确但占用更多显存 - -### UNET 精度 -**选项**： -- `auto`：自动选择最合适的精度 -- `fp64`：64位浮点精度，精度最高但显存占用最大 -- `fp32`：32位浮点精度，标准精度 -- `fp16`：16位浮点精度，可节省显存 -- `bf16`：16位brain浮点精度，介于fp16和fp32之间 -- `fp8_e4m3fn`：8位浮点精度(e4m3)，显存占用最小 -- `fp8_e5m2`：8位浮点精度(e5m2)，显存占用最小 - -**功能**：专门控制扩散模型核心组件UNET的计算精度。更高的精度可以提供更好的图像生成质量，但会占用更多显存。较低的精度可以显著节省显存，但可能会影响生成结果的质量。 - -### VAE 精度 - -**选项与建议**： -- `auto`：自动选择最合适的精度，推荐8-12GB显存的用户使用 -- `fp16`：16位浮点精度，推荐6GB及以下显存的用户使用，可节省显存但可能影响质量 -- `fp32`：32位浮点精度，推荐16GB及以上显存且追求最佳质量的用户使用 -- `bf16`：16位brain浮点精度，推荐支持此格式的新型显卡使用，可获得更好的性能平衡 - -**功能**：控制变分自编码器(VAE)的计算精度，影响图像编码/解码的质量和速度。更高的精度可以提供更好的图像重建质量，但会占用更多显存。较低的精度可以节省显存，但可能会影响图像的细节还原。 - -### 文本编码器精度 -**选项**： -- `auto`：自动选择最合适的精度 -- `fp8_e4m3fn`：8位浮点精度(e4m3)，显存占用最小 -- `fp8_e5m2`：8位浮点精度(e5m2)，显存占用最小 -- `fp16`：16位浮点精度，可节省显存 -- `fp32`：32位浮点精度，标准精度 - -**功能**：控制文本提示词编码器的计算精度，影响文本理解的准确性和显存占用。更高的精度可以提供更准确的文本理解，但会占用更多显存。较低的精度可以节省显存，但可能会影响提示词的解析效果。 - -## 内存 - -### 强制使用 channels-last 内存格式 -**功能**：改变内存中数据的排列方式，可能提升某些硬件上的性能 - -### DirectML 设备索引 -**功能**：在Windows上使用DirectML加速时指定设备，主要用于AMD显卡 - -### 禁用IPEX优化 -**功能**：关闭Intel CPU优化，主要影响Intel处理器的性能 - -### VRAM 管理模式 -**选项**： -- `auto`：自动管理显存，根据模型大小和需求自动分配显存 -- `lowvram`：低显存模式，只使用最低限度的显存，可能会影响生成质量 -- `normalvram`：标准显存模式，平衡显存使用和性能 -- `highvram`：高显存模式，使用较多显存以获得更好性能 -- `novram`：不使用显存，完全使用系统内存运行 -- `cpu`：仅使用CPU运行，不使用显卡 - -**功能**：控制显存的使用策略，如自动管理、低显存模式等 - -### 保留VRAM -**功能**：为操作系统和其他程序预留的显存量，防止系统卡死 - - -### 禁用智能内存管理 -**功能**：关闭自动内存优化，强制将模型移到系统内存以释放显存 - -### CPU 运行 VAE -**功能**：强制VAE在CPU上运行，可以节省显存但会降低处理速度 - -## 预览 - -### 用于潜空间预览的方法 -**选项**: -- `none`: 不显示预览图像,生成过程中只显示进度条 -- `auto`: 自动选择最合适的预览方法,根据系统性能和显存情况动态调整 -- `latent2rgb`: 直接将潜空间数据转换为RGB图像进行预览,速度较快但质量一般 -- `taesd`: 使用轻量级的TAESD模型进行预览,在速度和质量之间取得平衡 - -**功能**: 控制生成过程中如何预览中间结果。不同的预览方法会影响预览的质量和性能消耗。选择合适的预览方法可以在预览效果和系统资源占用之间找到平衡点。 - -### 预览图像大小 -**功能**：设置预览图像的分辨率，影响预览清晰度和性能，尺寸越大，预览质量越高，但也会占用更多显存 - - -## 缓存 - -### 经典缓存系统 -**功能**：使用传统的缓存策略，更保守但稳定 - -### 使用 LRU 缓存，最多缓存 N 个节点结果 - -**功能**：使用最近最少使用(Least Recently Used)算法的缓存系统，可以缓存指定数量的节点计算结果 - -**说明**: -- 通过设置一个具体的数字来控制最大缓存数量，如 10、50、100 等 -- 缓存可以避免重复计算相同的节点操作，提高工作流执行速度 -- 当缓存达到上限时，会自动清除最久未使用的结果 -- 缓存的结果会占用系统内存(RAM/VRAM)，数值越大占用越多 - -**使用建议**: -- 默认值为 null，表示不启用 LRU 缓存 -- 根据系统内存容量和使用需求设置合适的缓存数量 -- 对于经常重复使用相同节点配置的工作流，建议启用此功能 -- 如果系统内存充足，可以设置较大的数值以获得更好的性能提升 - -## 注意力 - -### 交叉注意力方法 -**选项**: -- `auto`: 自动选择最合适的注意力计算方法 -- `split`: 分块计算注意力,可以节省显存但速度较慢 -- `quad`: 使用四分注意力算法,在速度和显存使用上取得平衡 -- `pytorch`: 使用PyTorch原生注意力计算,速度较快但显存占用大 - -**功能**: 控制模型计算注意力时使用的具体算法。不同的算法会在生成质量、速度和显存占用之间做出不同的权衡。通常建议使用auto自动选择。 - - -- **强制upcast-attention (force-upcast-attention)**: - 强制使用高精度计算注意力，提升质量但增加显存使用 - -- **禁用upcast-attention (dont-upcast-attention)**: - 禁用高精度注意力计算，节省显存 - -## 常规 - -### 禁用xFormers优化 -**功能**：关闭 xFormers 库的优化功能。xFormers 是一个专门优化 Transformer 模型注意力机制的库，通常可以提高计算效率、减少内存使用并加快推理速度。禁用此优化后会： - -- 回退到标准的注意力计算方法 -- 可能增加内存使用和计算时间 -- 在某些情况下提供更稳定的运行环境 - -**使用场景**： -- 遇到与 xFormers 相关的兼容性问题时 -- 需要更精确的计算结果时（某些优化可能影响数值精度） -- 在调试或排查问题时需要使用标准实现 - -### 模型文件的默认哈希函数 -**选项**: -- `sha256`: 使用 SHA-256 算法进行哈希校验,安全性高但计算较慢 -- `sha1`: 使用 SHA-1 算法,速度较快但安全性稍低 -- `sha512`: 使用 SHA-512 算法,提供最高安全性但计算最慢 -- `md5`: 使用 MD5 算法,速度最快但安全性较低 - -**功能**：设置模型文件校验的哈希算法，用于验证文件完整性。不同的哈希算法在计算速度和安全性之间有不同的权衡。通常建议使用 sha256 作为默认选项，它能在安全性和性能之间取得较好的平衡。 - -### 使 pytorch 在可以时使用较慢的确定性算法 - -**功能**: 强制 PyTorch 在可能的情况下使用确定性算法，以提高结果的可重现性。 - -**说明**: -- 启用后 PyTorch 会优先使用确定性算法而不是更快的非确定性算法 -- 相同的输入将产生相同的输出，有助于调试和结果验证 -- 确定性算法通常比非确定性算法运行更慢 -- 即使启用此设置，也不能完全保证在所有情况下都能产生完全相同的图像结果 - -**使用场景**: -- 科学研究需要严格的结果可重现性 -- 调试过程中需要稳定的输出结果 -- 生产环境中需要保证结果一致性 - -### 启用一些未经测试且可能降低质量的优化 -**功能**：启用实验性优化，可能提升速度但可能影响生成质量 - -### 不打印服务器输出 -**功能**：禁止在控制台显示服务器运行信息，保持界面整洁。 - -**说明**: -- 启用后将不显示 ComfyUI 服务器的日志和运行信息 -- 可以减少控制台的信息干扰，使界面更加清爽 -- 在大量日志输出时可能略微提升系统性能 -- 默认为关闭状态(false)，即默认显示服务器输出 - -**使用场景**: -- 生产环境中不需要查看调试信息时 -- 希望保持控制台界面整洁时 -- 系统运行稳定无需监控日志时 - -**注意**：在开发和调试过程中建议保持此选项关闭，以便及时查看服务器的运行状态和错误信息。 - -### 禁用在文件中保存提示元数据 -**功能**：不在生成的图片中保存工作流信息，减少文件大小，但同时也意味着对应工作流信息的缺失，你无法再使用工作流输出的文件来重现对应的生成结果 - -### 禁用所有自定义节点 -**功能**：禁止加载所有第三方扩展节点，通常用于在排查问题时使用，用于来定位对应的错误是否由于第三方扩展节点导致 - -### 日志详细级别 -**功能**：控制日志输出的详细程度，用于调试和监控系统运行状态。 - -**选项**: -- `CRITICAL`: 仅输出严重错误信息，这些错误可能导致程序无法继续运行 -- `ERROR`: 输出错误信息，表示某些功能无法正常工作 -- `WARNING`: 输出警告信息，表示可能存在的问题但不影响主要功能 -- `INFO`: 输出一般信息，包括系统运行状态和重要操作记录 -- `DEBUG`: 输出最详细的调试信息，包括系统内部运行的细节 - -**说明**: -- 日志级别从上到下详细程度递增 -- 每个级别都会包含比它更高级别的所有日志信息 -- 建议在正常使用时设置为 INFO 级别 -- 在排查问题时可以设置为 DEBUG 级别以获取更多信息 -- 在生产环境中可以设置为 WARNING 或 ERROR 级别以减少日志量 - -## 目录 - -### 输入目录 -**功能**：设置输入文件（如图片、模型）的默认存放路径 - -### 输出目录 -**功能**：设置生成结果的保存路径 \ No newline at end of file