fn_registry/python/functions/ml/comfyui_compose_capabilities.md

name, kind, lang, domain, version, purity, signature, description, tags, uses_functions, uses_types, returns, returns_optional, error_type, imports, params, output, tested, tests, test_file_path, file_path

name	kind	lang	domain	version	purity	signature	description	tags	uses_functions	uses_types	returns	returns_optional	error_type	imports	params	output	tested	tests	test_file_path	file_path
comfyui_compose_capabilities	function	py	ml	1.0.0	pure	def comfyui_compose_capabilities(base_workflow: dict, *, loras: list[dict] | None = None, controlnet: dict | None = None, ipadapter: dict | None = None, hires: dict | None = None, facedetailer: dict | None = None) -> dict	Mezclador de capacidades ComfyUI: toma un workflow base en API format (skill o txt2img) y aplica EN ORDEN las capacidades activadas (cada arg None = desactivada), componiendo los inyectores/builders encadenables del registry: loras (inject_multi_lora) -> controlnet (inject_controlnet) -> ipadapter (inject_ipadapter) -> facedetailer (build_facedetailer_workflow) -> hires (inject_hires_fix), reconectando MODEL/CLIP/positive/IMAGE. Cada capacidad es opcional e independiente; sin ninguna devuelve el base intacto. Pura: no muta el dict de entrada.	comfyui comfyui-skill ml mixer lora controlnet ipadapter facedetailer hires workflow	comfyui_inject_multi_lora_py_ml comfyui_inject_controlnet_py_ml comfyui_inject_ipadapter_py_ml comfyui_build_facedetailer_workflow_py_ml comfyui_inject_hires_fix_py_ml			false			name desc base_workflow dict en API format (salida de comfyui_build_skill_workflow o comfyui_build_txt2img_workflow). No se muta; se devuelve una copia. name desc loras Lista de dicts {name, strength_model?, strength_clip?} para inject_multi_lora. None o vacia = sin LoRAs. keyword-only. name desc controlnet Dict para inject_controlnet: {control_image (obligatoria), cn_name (obligatoria), strength?, positive_node?}. None = sin ControlNet. keyword-only. name desc ipadapter Dict para inject_ipadapter: {ref_image (obligatoria), mode ('style'|'faceid'), weight?, ...}. None = sin IPAdapter. keyword-only. name desc hires Dict de kwargs para inject_hires_fix (upscale_by, denoise, steps, cfg, seed, upscale_model, ...). {} = hires con defaults. None = sin hires. keyword-only. name desc facedetailer Dict de overrides para build_facedetailer_workflow. ckpt_name/positive/negative se detectan del workflow si faltan; resto = params del builder (denoise, steps, bbox_model, ...). {} = detect + defaults. None = sin facedetailer. keyword-only.	copia del base con las capacidades activadas encadenadas en orden (loras -> controlnet -> ipadapter -> facedetailer -> hires). Sin ninguna activada, copia del base intacta. Tras facedetailer deja un unico SaveImage (el del detailer).	true	sin capacidades devuelve el base intacto (mismos nodos) solo loras encadena los LoraLoader loras + facedetailer: cadena de loras + FaceDetailer + un solo SaveImage ipadapter + lora: IPAdapter toma el MODEL del ultimo LoraLoader hires anade UltimateSDUpscale controlnet sin control_image propaga ValueError ipadapter sin ref_image propaga ValueError no muta el dict de entrada (pureza) api format valido en todas las combinaciones activar una capacidad cambia el conjunto de class_types	python/functions/ml/tests/test_comfyui_compose_capabilities.py	python/functions/ml/comfyui_compose_capabilities.py

Ejemplo

import sys, os
sys.path.insert(0, os.path.join(os.environ["HOME"], "fn_registry", "python", "functions"))
from ml.comfyui_build_txt2img_workflow import comfyui_build_txt2img_workflow
from ml.comfyui_compose_capabilities import comfyui_compose_capabilities

base = comfyui_build_txt2img_workflow("dreamshaper_8.safetensors", "a hero, 3d render style")

# 3 capacidades a la vez: 2 LoRAs + FaceDetailer (activar/desactivar = cambiar args)
mixed = comfyui_compose_capabilities(
    base,
    loras=[
        {"name": "3d_render_redmond_sd15.safetensors", "strength_model": 0.9},
        {"name": "detail_tweaker_sd15.safetensors", "strength_model": 0.5},
    ],
    facedetailer={"denoise": 0.45},
    # controlnet=..., ipadapter=..., hires=...  -> None = desactivadas
)

Cuando usarla

Cuando quieras mezclar varias capacidades de generacion (LoRAs + ControlNet + IPAdapter + FaceDetailer + hires) sobre un mismo workflow base y poder activar/desactivar cada una para iterar y mejorar. Es el "mixer" del grupo comfyui-skill: una sola funcion en vez de encadenar los inyectores a mano. La salida va directa a comfyui_submit_workflow (o usa el one-shot comfyui_generate_mixed_oneshot para submit + juicio).

Gotchas

• Pura: no muta el base_workflow y NO valida que checkpoints/loras/modelos existan en el servidor. Las imagenes de control/referencia (ControlNet, IPAdapter) deben estar en el input/ del servidor antes de submit.
• Orden fijo: loras -> controlnet -> ipadapter -> facedetailer -> hires. El IPAdapter se aplica sobre el MODEL ya modificado por los LoRAs (orden correcto).
• hires + facedetailer NO encadenan con las piezas actuales: ambos toman su imagen del VAEDecode del render base, asi que combinarlos deja a uno sin efecto sobre la salida final (con los dos activos, hires "gana" y facedetailer queda sin consumidor). Usa uno U otro por workflow. Es la limitacion documentada del mixer; el resto de combinaciones (loras+controlnet+ipadapter+uno de los dos post-procesos) encadenan limpio.
• Cada capacidad apila coste de VRAM. En 8GB lowvram con SD1.5 entran ~2-3 capacidades modestas (p.ej. 2 LoRAs + FaceDetailer a 512px). Apilar IPAdapter FaceID + ControlNet + hires + facedetailer a la vez puede dar OOM: baja resolucion o desactiva capacidades.
• Errores de incompatibilidad (controlnet sin control_image, ipadapter sin ref_image, mode invalido) se propagan como ValueError del inyector, no petan en silencio.