設定：ComfyUI

TomoriBot 可以透過你自己的 ComfyUI 執行個體生成圖片與影片。它透過提交一份已代入你的提示詞與尺寸的 API 格式工作流程 來驅動 ComfyUI，接著輪詢 ComfyUI 的 /history 端點，直到輸出就緒。

本指南涵蓋安裝、運行 ComfyUI 並註冊它。若想撰寫或編輯 TomoriBot 相容的工作流程（那些 {TOMORI_*} 佔位符），請看 Discord 內的深入說明：開啟 /help，選擇 功能，再選 自訂端點，並參考 GitHub 上的 工作流程 README。

不需要環境變數

ComfyUI 透過 Discord 斜線指令註冊，並以加密形式存在資料庫中。 請看本機端點總覽。

硬體需求

圖片與影片生成受 GPU 限制：主要成本是 VRAM（你顯示卡的記憶體，與系統 RAM 分開），它取決於你的工作流程載入的模型檢查點，而不是 ComfyUI 本身。強烈建議使用 NVIDIA GPU。TomoriBot 內附的兩套工作流程都是現代、比 SDXL 更重的模型：

內附工作流程	基礎模型	實務上的 VRAM	備註
Anima v1（圖片）	Qwen-Image（約 20B），fp8	最低約 16 GB，24 GB 較舒適	文字編碼器加 VAE 會多出約 8 到 10 GB 的額外負擔。低於 16 GB 時，請用 GGUF 版本加 --lowvram。
WAN i2v loop（影片）	Wan 2.2 14B，fp8 加 4 步 LightX2V LoRA	約 16 GB 可運作，24 GB 以上較舒適	最重的選項，每個短片預期要數分鐘。在較小的卡上，把 UMT5 文字編碼器卸載到 RAM（t5_cpu，需要 24 GB 以上的系統 RAM）。

兩組內附的檢查點都已經以 fp8 量化，以塞進消費級顯卡。如果你的 VRAM 較少，請把 UNET 換成更小的量化，並啟用 ComfyUI 的 --lowvram 或 CPU 卸載。純 CPU 的擴散不切實際（每張圖要數分鐘，影片更糟），而且可能超出 TomoriBot 的輪詢視窗，所以實務上要有 GPU 才能常規使用。

再往下走：挑一個 GGUF 量化

量化用更少的位元儲存每個模型權重，以降低 VRAM 與磁碟用量，代價是一點精確度。 內附的 fp8 檔是它的一種溫和形式，想再縮小，就從 Hugging Face 下載該模型的 GGUF 版本：Q4_K_M 或 Q5_K_M 這類名稱中的代號是每個權重的位元數，而 4 位元（Q4）或 5 位元（Q5）通常是甜蜜點，能保住大部分的品質，足跡卻只有 fp8 與 fp16 的一小部分。低於 4 位元縮得更多，但劣化很快。在 ComfyUI 中載入 GGUF UNET 需要 ComfyUI-GGUF 自訂 節點。

1. 以啟用 API 的方式運行 ComfyUI

依它的 README 安裝 ComfyUI，並以監聽網路的方式啟動它：

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

如果 TomoriBot 跑在 Docker 或另一台機器上，--listen 0.0.0.0 就很重要，因為預設只綁定回送位址。請從 bot 執行所在的那台機器確認可連線：

curl http://127.0.0.1:8188/system_stats

如果你想測試，請載入你選定工作流程所需的模型檢查點，並在 ComfyUI 網頁介面手動生成一次，確認端到端可用之後再接上 TomoriBot。

2. 取得一份 TomoriBot 工作流程

下載一份可直接使用的 API 格式工作流程。範例可以在 repo 的 assets/comfyui-workflows/ 底下找到：

工作流程	模式
Anima v1（圖片）：tomoribot-anima-v1-comfyui.json	txt2img、img2img、inpaint
WAN i2v loop（影片）：tomoribot-wan-i2v-loop-video.json	圖片轉影片

這些是 API 格式（ComfyUI 透過 Save (API Format) 匯出的 JSON），不是一般的 介面儲存格式。如果你自己撰寫，它必須包含 TomoriBot 會代入的 {TOMORI_*} 佔位符（提示詞、寬高、種子、參考圖片等）。請看工作流程 README，以及 /help 中 供應商底下的 自訂端點頁面。

3. 在 Discord 註冊它

執行 /providers（或 /personal providers），選擇 新增自訂端點，然後輸入：

欄位	ComfyUI 的值
endpoint_label	你自訂的名稱，例如 home-comfy
API Compatibility	ComfyUI
endpoint_url	http://127.0.0.1:8188（根路徑，不要加 /v1）
auth_token	（除非你的 ComfyUI 在驗證後面，否則留空）

儲存連線之後，選取它並用它的模型下拉選單加入一個 Image 或 Video 模型。輸入檢查點的確切代號，並上傳你在步驟 2 下載的工作流程 .json。模型功能必須與工作流程相符（圖片工作流程 → image，影片工作流程 → video）。

圖片模型還會詢問它的 Image Capabilities：文字轉圖片、參考圖片、補圖與負向提示詞。只勾選你的工作流程真正實作的功能，因為 Tomori 只會提供你宣告的模式給工具。補圖只會為 ComfyUI 連線出現，因為其他 API 相容性都不接受遮罩。之後編輯模型會以你目前的選擇重新開啟表單，所以變更代號不會清掉它。

加入模型會自動讓它成為作用中的 image 或 video 模型。在聊天中直接請 Tomori 生成即可觸發。如果它因為某些原因沒有生效，請執行 /config > 模型 > 切換模型，然後選取你註冊的 ComfyUI 端點。

疑難排解

• 加入時無法連線： ComfyUI 綁定在回送位址，而 bot 在 Docker 裡或另一台主機上。請用 --listen 0.0.0.0 啟動它，並使用 http://host.docker.internal:8188 或區網 IP。
• 生成一直沒完成： TomoriBot 會輪詢 /history 直到輸出出現。冷啟動與在 CPU 上跑大型模型都可能超出輪詢視窗。
• 提示詞或尺寸被忽略，或輸出尺寸錯誤： 工作流程缺少必要的 {TOMORI_*} 佔位符，或者你上傳的是介面格式的匯出，而不是 API 格式。
• 功能錯誤： 註冊在 video 底下的 image 工作流程（或反過來）不會執行。請在相符的功能底下重新加入它。