北京
2026年4月13日，ComfyUI 發布了v0.19.0最新版本。
本次更新內容非常豐富，覆蓋了圖像編輯、文本生成、音視頻能力、訓練支持、節點擴展、API 節點、模板更新、前端升級、資產管理、模型兼容性、性能優化、平臺適配等多個方向。
而且這次版本標注為Immutable release，說明發布后只有標題和說明可以修改，版本內容本身保持穩定，這也體現了該版本發布的正式性和穩定性。
如果你正在使用 ComfyUI，或者你希望快速了解這次版本到底帶來了什么變化，那么這篇文章會把v0.19.0的更新內容按邏輯完整梳理出來，幫助你迅速掌握這個版本的核心亮點。
一、v0.19.0 發布概覽
本次版本更新總量非常大，包含：
?20 位貢獻者
?67 個提交
?128 個文件變更
從更新方向看，這一版并不是單純的修補，而是一次涵蓋面極廣的增強型版本迭代。
不僅有新功能加入，還有大量細節修復、模型支持擴展、節點增強、模板升級、前端版本更新，以及對不同硬件和運行環境的兼容性改善。
二、核心功能更新：新模型、新能力、新節點不斷加入 1. LongCat-Image edit 支持
本次更新中加入了LongCat-Image edit。
這一能力的加入，意味著圖像編輯相關的使用場景得到了進一步擴展，用戶可以在 ComfyUI 工作流中結合新能力進行圖像處理與編輯。
2. LTX2 支持參考音頻（ID-LoRA）
LTX2 新增了對reference audio（ID-LoRA）的支持。
這項更新對音頻相關流程非常關鍵，說明 LTX2 在參考音頻驅動的能力上有了增強，能夠更好地服務于帶有音頻條件的生成任務。
3. 支持 Qwen3.5 文本生成模型
本次版本加入了對Qwen3.5 text generation models的支持。
這意味著文本生成工作流的模型選擇進一步擴大，對文本理解、文本生成類應用有更好的兼容能力。
與此同時，還修復了Qwen 8B 與 TextGenerate 節點的兼容問題，使其可以正常工作。
這類修復說明文本生成鏈路在本次版本中得到了較強的穩定性增強。
4. 支持 RT-DETRv4 檢測模型
新增對RT-DETRv4 detection model的支持。
這對于檢測類任務很重要，能夠幫助用戶在目標檢測相關工作流中使用更先進的檢測模型能力。
5. 支持 Ace Step 1.5 XL 模型
新增對Ace Step 1.5 XL model的支持。
這表示 ComfyUI 對相關模型生態的覆蓋進一步擴展，用戶可在現有流程中接入更多新模型。
6. 新增小型 flux.2 decoder 支持
本次版本還加入了對small flux.2 decoder的支持。
這通常意味著生成或解碼鏈路在資源占用和適配范圍上可能更靈活。
7. 實現 Ernie Image 模型
新增了Ernie Image model的實現。
這進一步豐富了圖像模型的支持范圍，讓 ComfyUI 在多模型接入方面更加完整。
8. 支持新的 Topaz 模型
API 節點中新增了Topaz model。
這同樣是模型生態擴展的一部分，表明 API 節點體系持續更新，覆蓋更多外部模型。
9. 新增 WAN2.7 相關節點
API 節點中新增了WAN2.7的新節點。
這說明 API 節點層面繼續擴展，便于用戶通過節點方式接入對應能力。
10. 新增 SeeDance 2.0 節點
合作節點部分加入了SeeDance 2.0 nodes。
這也是本次外部節點生態的更新之一，給工作流集成帶來更多選擇。
三、節點系統大幅擴展：新節點、改名、別名與交互增強 1. CURVE 節點
新增了CURVE node。
從命名來看，這類節點通常圍繞曲線處理相關功能展開，本次加入后，節點系統的圖形和數值處理能力進一步增強。
2. Number Convert 節點
新增了Number Convert node。
同時還修復了它在處理大數值時會丟失整數精度的問題，保證大數值轉換時更可靠。
3. Image Histogram 節點
新增了image histogram node。
該節點的加入，有助于圖像分析、亮度分布觀察等場景在工作流中更直觀地實現。
4. 格式化 Blueprint
新增format blueprint。
這類功能通常用于結構化內容或工作流藍圖的格式整理，提升可讀性和處理便利性。
5. Text 相關節點重命名并增加搜索別名
本次更新對utils/string nodes進行了重命名，統一加上Text前綴，并增加了搜索別名。
這對用戶查找節點非常有幫助，可以減少因命名不統一導致的檢索困難。
6. GLSL Shader 節點增強
本次對GLSL shader node做了兩項重要增強：
? 增加 curve inputs
? 提高 uniform limit
這意味著 shader 節點在表達能力和參數承載能力上更強，適合更復雜的圖形處理需求。
7. Color Curves Shader 修復
修復了Color Curves shader中嵌套 sampler 函數調用的問題。
這屬于關鍵的圖形邏輯修復，可以提升 shader 執行的穩定性。
8. 節點交互 UI 新增中間輸出標記
新增has_intermediate_output flag，用于具有交互式 UI 的節點。
這有助于節點系統更準確地識別節點在執行過程中的中間輸出行為。
9. 節點默認值修正
本次還修復了Color Adjustment node的默認值設置，將其改為零。
另外，brightness的默認值也被修正為 0。
這些默認值調整能減少使用時的意外結果，使行為更符合預期。
四、圖像處理與視覺相關修復和增強 1. Blur 與 Sharpen 節點修復
修復了blur and sharpen nodes在使用fp16 intermediates時無法正常工作的問題。
這項修復對圖像處理中間精度流程很重要，增強了兼容性。
2. 圖像 SVG MIME 類型支持
修復了系統對.svg 文件缺少image/svg+xmlMIME type 注冊的問題。
這有利于 SVG 文件的識別和處理。
3. 輸入圖像始終調整尺寸
修復了SDPose中輸入圖像未始終執行 resize 的問題。
這可以避免輸入尺寸不一致帶來的流程異常。
4. 圖像上采樣節點適配中間設備和 dtype
修復了ImageUpscaleWithModel節點在中間設備和 dtype 環境下的兼容問題。
這意味著圖像上采樣在更復雜的運行配置下也能穩定執行。
5. 顏色曲線與圖像直方圖增強
圖像相關可視化與曲線控制能力在本次版本中明顯增強：
新增CURVE node、新增image histogram node、新增 shader 曲線輸入，這些更新共同構成了更豐富的圖像調控能力。
五、文本生成與大模型支持增強 1. Qwen3.5 文本生成模型支持
新增Qwen3.5 text generation models支持，使文本生成模型接入范圍擴大。
這對需要穩定文本輸出的工作流用戶非常重要。
2. Qwen 8B 與 TextGenerate 節點兼容
修復了Qwen 8B在TextGenerate node中無法正常工作的情況。
這類修復直接提升文本生成場景的可用性。
3. LTXAV 模型回歸問題修復
修復了text generate with LTXAV model的回歸問題。
說明文本生成鏈路在本次版本中進行了專項修補。
六、訓練與實驗能力升級 1. 支持 FP8 backward
在訓練實驗部分，新增了對fp8 backward的支持。
這意味著訓練鏈路在低精度方向又向前邁了一步，對實驗性訓練流程是重要增強。
2. LoRA 訓練崩潰修復
修復了Train LoRA在training_dtype = "none"且使用bfloat16 LoRA weights時的崩潰問題。
這是非常關鍵的訓練穩定性修復，能避免訓練流程中斷。
3. Ace Step 空 latent 節點跟隨中間 dtype
修復了Ace step empty latent nodes需要跟隨 intermediatedtype 的問題。
這一修復說明在空 latent 處理場景下，節點的數據類型會更加一致，避免因為 dtype 不統一帶來的異常。
七、資產管理與輸出文件處理優化 1. 輸出文件注冊為資產
本次更新加入了在 prompt 執行后將輸出文件注冊為 assets的能力。
這意味著生成結果可以在資產管理體系中被更好地納入與識別，方便后續管理。
2. 臨時目錄識別優化
修復了資產分類解析中對temp directory的識別問題。
這樣可以讓臨時目錄下的文件在資產分類中得到更合理的處理。
八、模型管理、內存管理與緩存優化 1. RAM cache 與模型 RAM 管理整合
本次將RAM cache與model RAM management進行了集成。
這是一個非常重要的底層優化，能夠更好地協調內存緩存與模型常駐內存之間的關系。
2. pinned memory 統計修復
修復了pinned memory accounting的問題。
這有助于內存使用統計更加準確，避免資源管理誤判。
3. 動態 VRAM 禁用警告
新增了一個警告，用于提醒用戶如果關閉dynamic vram可能會帶來影響。
這是一項實用性很強的提醒，有助于用戶避免在顯存配置上出現誤操作。
4. 不再使用部分死代碼
本次版本中還移除了 dead code。
雖然看起來是內部整理，但這類修改通常有助于代碼維護和系統整潔。
九、前端、模板與版本生態更新 1. 前端版本升級到 1.42.8
本次更新把frontend version升級到了1.42.8。
說明界面層和交互體驗也同步進行了更新。
2. 前端包繼續升級到 1.42.10
隨后又進一步將comfyui-frontend-package升級到了1.42.10。
這表明前端版本迭代持續推進，界面生態在持續增強。
3. 模板包版本更新
本次更新包含templates package version的升級。
同時工作流模板也連續更新到了：
?v0.9.38
?v0.9.39
?v0.9.41
?v0.9.43
?v0.9.44
?v0.9.45
?v0.9.47
說明本次版本在模板層面做了連續強化，有利于用戶拿到更貼近當前版本的工作流模板。
4. README 與模型支持說明更新
README 文件也多次更新，包括：
? 新的 AMD Linux pytorch 說明
? 關于模型支持的說明
? 新的前端發布節奏說明
這些更新主要用于幫助用戶更準確了解當前版本和運行環境。
十、平臺與硬件適配增強 1. Intel XPU 可移植發布
本次增加了portable release for intel XPU。
這對使用 Intel XPU 平臺的用戶來說是非常重要的適配增強。
2. Intel 獨立安裝包
還增加了Basic intel standalone package .bat。
說明 Intel 平臺的安裝與使用路徑進一步完善。
3. Nvidia 夜版 PyTorch 更新為 cu132
本次將Nightly Nvidia pytorch更新為cu132。
這意味著 Nvidia 環境的依賴棧也進行了同步更新。
4. AMD Linux PyTorch 說明更新
README 中更新了關于AMD Linux pytorch的最新說明。
有助于 AMD Linux 用戶更好地部署和使用。
5. 不安全瀏覽器問題修復
修復了與insecure browsers有關的問題。
這有助于提升運行時兼容性和安全性相關表現。
6. 支持禁用動態 VRAM 的提示
當用戶關閉動態 VRAM 時，本次加入了警告提示。
這也是平臺使用體驗上的補充。
十一、API 節點與合作節點持續擴展 1. Grok 節點更新
API 節點中對Grok nodes進行了更新，同時對GrokVideoReferenceNode的價格徽標進行了修復，使其顯示更準確。
2. Reve 節點價格徽標更精確
本次還修復了Reve node價格徽標的精確度問題。
這有助于費用信息展示更清晰。
3. Nanobana 節點錯誤處理增強
修復了api-nodes-nanobana在未輸出圖像時沒有正確報錯的問題。
這使得節點錯誤反饋更明確。
4. 騰訊 3D 節點更新
合作節點部分還進行了Tencent3D update。
說明合作生態仍在持續推進。
十二、更多細節修復與質量提升
本次版本還有很多細節級修復，雖然不一定都屬于“面向用戶最顯眼”的功能，但對穩定性和可用性影響很大：
? 修復部分 fp8 scaled checkpoints 失效的問題
? 修復 some issue with insecure browsers
? 修復 Blur/Sharpen 在 fp16 intermediates 下的異常
? 修復 SVG MIME 類型
? 修復 Number Convert 大數精度問題
? 修復 Color Adjustment 默認值問題
? 修復 Color Curves shader nested sampler 調用問題
? 修復 LTXAV 文本生成回歸問題
? 修復 SDPose 輸入圖像 resize 問題
? 修復 Train LoRA 崩潰問題
? 修復 pinned memory 統計問題
? 修復 temp directory 資產分類識別問題
? 修復 ImageUpscaleWithModel 兼容性問題
這些細節匯總起來，體現了 v0.19.0 不只是“加新東西”，更是在認真打磨已有功能鏈路。
十三、v0.19.0 的整體價值總結
如果把這次更新濃縮成一句話，那就是：
ComfyUI v0.19.0 是一次覆蓋模型、節點、訓練、前端、模板、資產、平臺適配與穩定性修復的全面升級。
它的價值主要體現在以下幾方面：
1.模型支持更廣
新增并增強了多種文本、圖像、檢測、音頻相關模型支持。2.節點系統更強
CURVE、Number Convert、Image Histogram、format blueprint 等新節點加入，節點生態更豐富。3.訓練能力更穩
FP8 backward、LoRA 訓練崩潰修復、dtype 適配等，讓訓練流程更可靠。4.圖像處理更完整
shader、blur/sharpen、upscale、SVG 處理等都進行了補強。5.前端和模板持續迭代
前端包和工作流模板不斷更新，說明生態同步在向前推進。6.硬件適配更全面
Intel XPU、Nvidia cu132、AMD Linux 等平臺支持持續優化。7.資產和內存管理更成熟
輸出資產注冊、RAM cache 整合、pinned memory 修復，都在提升底層體驗。
代碼地址：github.com/Comfy-Org/ComfyUI
ComfyUI v0.19.0 這次更新可以說是一次非常扎實的大版本升級。
從新模型到新節點，從訓練能力到圖像處理，從前端升級到平臺適配，再到一系列細節修復，幾乎每個方向都有涉及。
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