ComfyUI v0.15.1 稳定版发布，重点修复了 Prompt 节点 KeyError 及动态显存管理问题。新增 WanVideo 流式分割模型支持、Self-Attention 强度控制及 Gemini 3.1 Flash 图像 API 节点。前端升级至 1.39.19，AIMDO 模块集成优化，提升了多模态生成稳定性与渲染性能。建议开发者升级环境以体验改进的运行效率。
2026 年 2 月 28 日，ComfyUI 正式推出了 v0.15.1 最新稳定版本，这是一次深度更新与性能优化的版本，被官方标记为'immutable release'，意味着除了发布标题和说明外，其内容将保持稳定，不再进行结构性更改。此次版本带来了多项修复、优化以及模型扩展支持，涉及低显存模式、模型推理稳定性、前端接口改进以及多模态生成能力的拓展。
以下是对于本次更新的系统性解析，全面涵盖代码改动、文件更新及新增特性。
此次更新共涉及 17 次提交（commits）、28 个文件修改、632 行新增代码、65 行删除。主要涉及核心文件 main.py、comfy/model_base.py、comfy/ops.py、comfy_api_nodes/nodes_gemini.py 等关键模块。
本次 v0.15.1 的关键更新包括如下几个方面：
class_type 键导致的 KeyErrordynamic_vram 功能，增强兼容性。在 app/node_replace_manager.py 中新增了容错逻辑：
if "class_type" not in node_struct or "inputs" not in node_struct:
continue
此修改解决了当 prompt 条目缺失 class_type 键时触发关键错误（KeyError）的 bug，使得节点替换逻辑更加稳健。
新增 is_equal(x, y) 函数用于深层递归比较字典、张量与序列结构，提高条件合并与判断的稳定性。
该函数支持 tensor、dict、list、tuple 全类型比对，避免传统直接比较引发异常。
在 CONDRegular 类中，原有的直接比较：
if self.cond != other.cond:
现已升级为：
if not is_equal(self.cond, other.cond):
这使得复杂条件在合并过程中可正常识别，从而改善生成稳定性。
comfy/ldm/lightricks/av_model.py 与 model.py：新增参数 self_attention_mask，为多模态自注意机制引入独立控制层。
这意味着模型的内部注意力不再固定，而可通过 mask 动态调节噪声到引导信号之间的注意强度，实现更加精细的多模态融合。
新增 _build_guide_self_attention_mask() 方法，允许模型根据每个引导参考自定义注意力衰减。
该函数基于每个 guide_attention_entries 构建遮罩矩阵，对噪声↔引导 token 的注意力进行定量调整。
在计算过程中，遵循以下逻辑：
strength < 1.0 时，进行关注度衰减。pixel_mask 生成自适应遮罩。此功能的意义在于：模型对于多个引导输入（如视频帧、图像提示）可形成独立的注意力权重分布，从而提升多参考控制下的生成一致性。
文件：comfy/model_detection.py
新增自动提取 metadata 配置中 transformer 字段的能力，使保存的模型可加载自定义的 transformer 优化参数。
文件：comfy/model_patcher.py
新增参数 disable_dynamic=False，可在 clone 时禁用动态显存机制，实现与 torch.compile 一致的模型静态化操作。
并通过缓存 cached_patcher_init 保留模型加载初始化信息，为后续冷启动提供支持。
文件：comfy/ops.py
原有的 enables_dynamic_vram() 调用被替换为 comfy.memory_management.aimdo_enabled 逻辑。
这意味着系统不再依赖命令行参数，而通过内部内存管理器自动判断 AIMDO 动态显存支持状态，极大简化配置复杂度。
文件：comfy/model_base.py 与 comfy/model_sampling.py
新增模型类型枚举值 IMG_TO_IMG_FLOW (11)。
并定义对应的模型类 WAN21_FlowRVS：
class WAN21_FlowRVS(WAN21):
def __init__(self, model_config, model_type=ModelType.IMG_TO_IMG_FLOW, image_to_video=False, device=None):
model_config.unet_config["model_type"] = "t2v"
该模型继承 WAN2.1 架构，支持图像到视频流变变换（Flow-based Realistic Video Segmentation）。
在采样类型中新增：
class IMG_TO_IMG_FLOW(CONST):
def calculate_denoised(self, sigma, model_output, model_input):
return model_output
为 ComfyUI 框架增加了新的视频分割式生成管线支持。
文件：comfy_api_nodes/nodes_gemini.py
新增 Gemini NanoBanana2 节点——支持 Google Vertex AI 的 Gemini 3.1 Flash Image 模型调用。
此节点可生成高分辨率图像（1K~4K），支持 thinking_level 控制，可在 MINIMAL 与 HIGH 两种思维层次间切换。
新增价格徽章逻辑 GEMINI_IMAGE_2_PRICE_BADGE，用于 API 自动计算使用费用。
所有配置类均升级，例如：
class GeminiThinkingConfig(BaseModel):
includeThoughts: bool | None = Field(None)
thinkingLevel: str = Field(...)
这使生成请求可通过 thinkingLevel 影响模型推理策略，从而在简洁与复杂思维之间平衡图像质量与成本。
文件：comfy_extras/nodes_glsl.py
修复纹理删除逻辑，确保在启用 PyOpenGL 加速后，类型强制转换为 int 避免 numpy 类型错误：
gl.glDeleteTextures(int(tex))
提高系统渲染稳定性。
文件：requirements.txt
关键依赖升级：
增强前端 API 节点的进度文本序列化，和 workflow 模板的自动化管理能力。
文件：main.py
在主执行体之前新增 AIMDO 初始化逻辑：
import comfy_aimdo.control
if enables_dynamic_vram():
comfy_aimdo.control.init()
确保系统在导入 Torch 模块前完成显存动态优化启动，防止显存管理冲突。
comfyui_version.py 更新为 0.15.1pyproject.toml 同步为 0.15.1
版本标识与依赖一致，确保构建系统与安装文件保持同步。本次更新可被视为 ComfyUI 框架的一次底层稳定性强化版本。 显著改进如下：
这使得 ComfyUI 在处理高维度视觉生成任务时，更加高效、稳定且具备较强的扩展性。
ComfyUI v0.15.1 的发布，是一次非常重要的稳定性版本更新。它在保持架构完整性的同时，进一步增强了 AI 生成体系的连续性与智能性。 尤其是针对多模态融合和视频流式模型的支持，使得其在视频生成、图像修复和 AI 艺术设计领域再进一步。
对于开发者与 AI 内容创作者而言，建议尽快将环境升级至 v0.15.1，以充分体验其改进后的运行效率与生成质量。
| 项目模块 | 更新内容 | 优势说明 |
|---|---|---|
| comfy_aimdo | 升级至 0.2.2 | 动态显存优化 |
| comfy/model_base | 新增 FlowRVS 模型支持 | 视频生成更自然 |
| comfy_api_nodes/gemini | NanoBanana2 节点 | 支持 Gemini 3.1 图像模型 |
| comfy/ops.py | 内部显存检测改进 | 稳定性提升 |
| comfy_extras/nodes_lt.py | Guide attention 功能 | 多参考融合 |
| comfyui_version.py | 版本同步更新 | 构建一致性 |
| 前端工作流模板 | 升级至 v0.9.4 | 工作流可扩展性提升 |
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