配置：ComfyUI

TomoriBot 可以通过你自己的 ComfyUI 实例生成图像和视频。它驱动 ComfyUI 的方式是提交一份 API 格式工作流，其中替换进你的提示词与尺寸，然后轮询 ComfyUI 的 /history 端点，直到输出就绪。

本指南涵盖 ComfyUI 的安装、运行与注册。编写或编辑与 TomoriBot 兼容的工作流（{TOMORI_*} 占位符），请使用 GitHub 上的 workflow README。

硬件要求

图像与视频生成受限于 GPU：主要开销在于显存（VRAM，显卡内存，独立于系统 RAM），由工作流加载的模型检查点决定。强烈建议使用 NVIDIA GPU。TomoriBot 自带的两份工作流均基于现代的、比 SDXL 更大的模型：

自带工作流	基础模型	实际所需 VRAM	备注
Anima v1（图像）	Qwen-Image（约 20B），fp8	约 16 GB 起步 · 24 GB 更从容	文本编码器加 VAE 会额外带来约 8 到 10 GB 开销。低于 16 GB 时，请用 GGUF 版本加 `--lowvram`。
WAN i2v loop（视频）	Wan 2.2 14B，fp8 加 4 步 LightX2V LoRA	约 16 GB 可用 · 24 GB 以上更从容	最重的一个，预计每个片段要几分钟。在较小的显卡上把 UMT5 文本编码器卸载到内存（`t5_cpu`，需要 24 GB 以上系统内存）。

自带的两份检查点都已经做过 fp8 量化，以便装进消费级显卡。如果你的 VRAM 更少，就把 UNET 换成更小的量化版本，并启用 ComfyUI 的 --lowvram 或 CPU 卸载。纯 CPU 扩散不实用（每张图要好几分钟，视频更糟），而且可能超出 TomoriBot 的轮询窗口，所以日常使用实际上必须有 GPU。

1. 启用 API 运行 ComfyUI

按它的 README 安装 ComfyUI，并以监听网络的方式启动它：

python main.py --listen 0.0.0.0 --port 8188

如果 TomoriBot 跑在 Docker 里或另一台机器上，--listen 0.0.0.0 就很重要：默认只绑定回环地址。请确认从 bot 所在的那台机器能访问到它：

curl http://127.0.0.1:8188/system_stats

如果你想先测一下，就加载你选定的工作流所需要的模型检查点，并在 ComfyUI 网页界面里手动生成一次，确认端到端能跑通，再接上 TomoriBot。

2. 获取一份 TomoriBot 工作流

下载一份开箱可用的 API 格式工作流。示例可以在仓库的 assets/comfyui-workflows/ 下找到：

工作流	模式
Anima v1（图像）：`tomoribot-anima-v1-comfyui.json`	`txt2img`、`img2img`、`inpaint`
WAN i2v loop（视频）：`tomoribot-wan-i2v-loop-video.json`	图生视频

这些均为 API 格式（ComfyUI 通过 Save (API Format) 导出的 JSON），而非普通的界面保存格式。如果你自行编写工作流，必须包含 TomoriBot 替换所需的 {TOMORI_*} 占位符（提示词、宽高、种子、参考图等）。参见 workflow README 以及 /help 中“提供方”下的“自定义端点”页面。

3. 在 Discord 里注册它

运行 /providers（或 /personal providers），选择 + 添加新自定义端点，然后填入：

字段	ComfyUI 的取值
`endpoint_label`	你自选的名称，例如 `home-comfy`
API 兼容性	`ComfyUI`
`endpoint_url`	`http://127.0.0.1:8188`（根地址，不要加 `/v1`）
`auth_token`	（留空，除非你的 ComfyUI 位于身份验证之后）

保存连接之后，选中它，并从模型下拉菜单中选择 + 添加新的图像模型 或 + 添加新的视频模型。填入检查点的确切代号，并将从第 2 步下载的工作流 .json 上传到 ComfyUI 工作流。模型能力必须与工作流匹配（图像工作流 → image，视频工作流 → video）。

添加模型会自动将其设为当前生效的 image/video模型。在聊天中直接向 Tomori 提问即可触发生成。如果由于某种原因未生效，请运行 /config > 模型 > 切换模型并选择你注册的 ComfyUI 端点。

故障排查

添加时无法访问： ComfyUI 绑定了回环地址，而 bot 在 Docker 中或在另一台主机上。使用 --listen 0.0.0.0 启动它，并使用 http://host.docker.internal:8188 或局域网 IP。
生成永远无法完成： TomoriBot 会轮询 /history，直到输出出现。冷启动以及在 CPU 上运行大模型都可能超出轮询窗口。
提示词或尺寸被忽略，或者输出尺寸错误： 工作流缺少必需的 {TOMORI_*} 占位符，或者你上传的是界面格式导出而非 API 格式。
能力选错： 将 image 工作流注册在 video 下（反之亦然）将无法运行。请按匹配的能力重新添加。