介绍 AMD 显卡使用 ComfyUI-Zluda 进行 AI 绘画的配置方法。涵盖环境准备、安装步骤、核心功能解析及性能优化技巧。支持 RX 6000 系列及以上显卡，通过 ZLUDA 技术实现 GPU 加速。包含缓存管理、精度调节、条件缓存应用及常见问题解决方案。提供工作流模板示例，帮助用户快速上手 Stable Diffusion 图像生成任务。
在开始安装前，请务必确认您的系统配置满足以下基础要求：
针对 RX 6000 系列及更新的显卡，安装过程变得异常简单：
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI-Zluda
cd ComfyUI-Zluda
install-n.bat
ComfyUI-Zluda 提供了完善的节点参数配置机制，通过 INPUT_TYPES 函数可以精确控制各种输入参数的行为。
上图展示了节点输入参数的配置界面，开发者可以通过 "required" 字段定义整数类型参数，并利用丰富的配置选项如 "default"、"max"、"min" 等来优化用户体验。
ZLUDA 运行时引擎能够动态分析模型架构，生成针对 AMD GPU 的优化指令集。虽然首次编译需要额外时间，但后续执行将获得显著的性能提升。
定期执行 cache-clean.bat 脚本清理计算缓存，确保 ZLUDA、MIOpen 和 Triton 重新构建所有组件，彻底消除兼容性问题。
cfz-vae-loader 节点实现了 VAE 精度的实时切换功能：
CFZ-Condition-Caching 节点允许用户保存和加载提示词条件，这不仅能跳过 CLIP 模型的重复加载过程，还能彻底释放 CLIP 模型占用的显存空间。
通过简单的提示词配置，ComfyUI-Zluda 能够生成令人惊艳的视觉作品。
通过 CFZ CUDNN Toggle 节点，可以在 KSampler 潜在图像输入和 VAE 解码之间灵活切换 CUDNN 状态，有效解决常见的运行时错误。
项目集成了完善的错误处理机制，针对不同的硬件配置和使用场景提供了详细的解决方案。
根据实际测试结果，不同硬件配置下的性能表现令人满意：
项目提供了丰富的预配置工作流，覆盖从基础图像生成到复杂视频创作的各个场景：
cfz/workflows/wan-text-to-video.json：文本到视频生成cfz/workflows/wan-image-to-video.json：图像到视频转换cfz/workflows/wan2.2-cfz-workflow.json：综合创作流程ComfyUI-Zluda 采用模块化设计，便于用户根据需求选择不同的功能组件：
comfy/customzluda/zluda.py：核心 ZLUDA 引擎cfz/nodes/cfz_patcher.py：补丁管理模块comfy/zluda.py：兼容性层随着 AMD ROCm 生态系统的持续演进，ComfyUI-Zluda 项目也在积极跟进最新的技术进展。项目团队正在集成 HIP 6.4.2 等新版本特性，为用户带来更优秀的性能和更广泛的兼容性支持。
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