egutierrez
cda36408d0
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>
3.0 KiB
3.0 KiB
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_object_info | function | py | ml | 1.0.0 | impure | def comfyui_object_info(server: str = "127.0.0.1:8188", node_class: str | None = None, timeout: float = 30.0) -> dict | Consulta el catalogo de nodos de un servidor ComfyUI via GET /object_info (o un nodo concreto con /object_info/{node_class}). Devuelve specs de inputs y valores enumerados (ej. lista de checkpoints visibles). Impura: HTTP GET, solo stdlib. |
|
false | error_go_core |
|
dict del catalogo. Con node_class=None es {class_type: spec, ...} (cientos de nodos). Con node_class set, {class_type: spec} de un solo item. Cada spec tiene input.required/optional con tipos y enums; ej. info['CheckpointLoaderSimple']['input']['required']['ckpt_name'][0] es la lista de checkpoints. | false | python/functions/ml/comfyui_object_info.py |
Ejemplo
import sys, os
sys.path.insert(0, os.path.join(os.environ["HOME"], "fn_registry", "python", "functions"))
from ml.comfyui_object_info import comfyui_object_info
info = comfyui_object_info() # catalogo completo
print(len(info)) # ~792 nodos
ckpts = info["CheckpointLoaderSimple"]["input"]["required"]["ckpt_name"][0]
print(ckpts) # ['IMG_v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors']
ks = comfyui_object_info(node_class="KSampler") # solo un nodo
print(list(ks.keys())) # ['KSampler']
O lanzable directo con: ./fn run comfyui_object_info (imprime n nodos + checkpoints visibles).
Cuando usarla
Antes de construir o enviar un workflow: descubre que checkpoints, samplers,
schedulers y nodos existen en el servidor concreto. Usala para validar que el
ckpt_name que vas a poner en comfyui_build_txt2img_workflow existe, o para
explorar nodos disponibles (LoRA loaders, upscalers, ControlNet) antes de
componer workflows mas ricos.
Gotchas
- El catalogo completo es grande (cientos de nodos): preferir
node_classsi solo necesitas uno. - Los valores enumerados (checkpoints, vaes, loras) reflejan lo que el SERVIDOR ve en sus carpetas models/, no lo que hay en tu disco local. Si acabas de copiar un checkpoint, el servidor puede no haberlo escaneado hasta reiniciar o refrescar.
- Lanza RuntimeError si ComfyUI no esta arriba (conexion rechazada) o responde con error. El catalogo solo esta disponible con el servidor corriendo.