Renombra los 13 checkpoints/diffusion models de ComfyUI prefijando la
categoría al inicio del nombre, para que en el dropdown de carga el usuario
distinga de inmediato imagen/vídeo/3D y no cargue un modelo en el nodo
equivocado. Misma operación que se hizo con los LoRAs (report 0197) pero
sobre los modelos.
Clasificación:
- IMG_: dreamshaper_8, juggernaut_xl_v11, v1-5-pruned-emaonly-fp16,
flux1-dev-fp8-e4m3fn, flux1-schnell-fp8-e4m3fn
- VIDEO_: svd, ltx-video-2b-v0.9.5, wan2.1_t2v_1.3B_fp16
- 3D_: stable_zero123, sv3d_p, hunyuan3d-dit-v2-mini, hunyuan3d-dit-v2-mv,
hy3dgen/hunyuan3d-dit-v2-0-fp16 (mantiene subcarpeta)
A diferencia de los LoRAs aquí solo se PREFIJA la categoría conservando el
nombre completo (versión/arquitectura). Archivos físicos renombrados en
~/ComfyUI/models/checkpoints, /mnt/2tb/comfyui_models/{checkpoints,
diffusion_models} y la subcarpeta hy3dgen/. Mapa de reversión en
~/ComfyUI/models/checkpoints/_ckpt_rename_map.json.
Actualiza todas las refs (ckpt_name/unet_name + defaults + prosa) en los
builders gamedev/vídeo/3D, style presets, pipelines, tests y los workflows
de ComfyUI. Arregla de paso el default roto de comfyui_text_to_3d_oneshot
(apuntaba a v1-5-pruned-emaonly.safetensors inexistente; ahora al real
IMG_v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors).
No tocados (justificado): repo-paths de HuggingFace en comfyui_install_3d_model
(<repo>/model.fp16.safetensors son rutas de descarga, no nombres de dropdown)
y el mock de stable-diffusion.cpp en test_genconfig_to_sdcpp_args.
Verificado: dropdowns CheckpointLoaderSimple + UNETLoader listan los nombres
con prefijo; 1 generación real con IMG_juggernaut_xl_v11 (node_errors vacío,
pixelart_00003_.png); 327 tests comfyui verdes.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Mezclador del grupo comfyui-skill que promueve a una sola llamada la secuencia
base -> compose -> submit -> wait -> fetch -> judge (issue 0087):
- comfyui_compose_capabilities_py_ml (PURA): aplica en orden las capacidades
activadas (loras, controlnet, ipadapter, facedetailer, hires) sobre un
workflow base, sin mutar la entrada.
- comfyui_generate_mixed_oneshot_py_pipelines: one-shot que resuelve el base
(skill/txt2img/dict), compone, encola, espera, descarga el PNG y lo puntua
con el panel comfyui-judge.
- comfyui_inject_controlnet_py_ml, comfyui_inject_ipadapter_py_ml: inyectores
encadenables que consume el compose.
- Tests (24 passed) + pagina madre docs/capabilities/comfyui-skill.md.
Prueba real en GPU: txt2img dreamshaper_8 + 2 LoRAs (3d_render_redmond +
detail_tweaker) + FaceDetailer -> imagen 512x512 en ~24s, juez verdict 'good'
(score 4.69, votos aesthetic+clip good; voto llm degradado por rate-limit 429).
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egutierrez