ComfyUI 源代码阅读：步伐启动

近期打仗 AIGC 方面的内容，项目中用到 ComfyUI 这个组件，这个系列文章主要是阅读 ComfyUI 的源代码，实验分析主要的实行流程。
启动参数

ComfyUI 支持的启动下令比力多，在启动前会先剖析启动参数，详细的启动参数和分析整理如下：

步伐启动流程

主要的启动流程就如上图所示，我们分成不同的模块来详细的分析：
实行启动前的脚本

ComfyUI 启动时会扫描 models 文件夹和 custom_nodes 文件夹，将文件名和路径、文件扩展类型的映射存储在全局变量 folder_names_and_paths 中。
启动前从这个变量中查询到 custom_nodes 的节点路径，找到自定义节点中的前置启动脚本：prestartup_script.py。通过动态加载实行这个脚本文件，并且保存实行信息。
配置 cuda

启动流程的第二步，会设置三个cuda相关的配置：

• CUDA_VISIBLE_DEVICES：为当前的实例绑定一个指定的 cuda 装备，通常是一个数字。
  
• CUBLAS_WORKSPACE_CONFIG：用于配置NVIDIA的cuBLAS库。cuBLAS库是一个GPU-accelerated的基础线性代数库，用于在NVIDIA的CUDA平台上进行高性能的矩阵运算。CUBLAS_WORKSPACE_CONFIG的值用于控制cuBLAS库的工作空间配置。它的值是一个由两部门组成的字符串，格式为"minimumSize:maximumSize"，其中minimumSize和maximumSize都是以字节为单位的整数。这里会默认设置成 4096字节，即4KB。
  
• PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF：设置 cudaMallocAsync，启用异步分配显存的本领，进步GPU内存分配的效率。
  

创建 http 服务和任务队列

ComfyUI 中封装了一个类用来表示整个http服务，包括两种类型的参数：

• web 相关：MIME、中心件（权限、cors等）、最大上传大小、前端文件、路由链接。
  
• 任务实行相关：任务队列、事故循环、异步消息队列，任务数、最后运行的节点id、客户端的id。
  

创建的过程就是创建一个 PromptServer 的类，初始化上面的两种类型的参数。任务队列是另一个类 PromptQueue，主要包含的都是任务相关的参数。
从外部文件加载模型路径

ComfyUI 是支持复用 webUI 的模型的，实现的方式即通过一个配置文件：extra_model_paths.yaml 来实现，假如在该配置文件中定义了 webUI 模型的路径，ComfyUI 在启动时会将这些路径添加到前面提到的全局变量 folder_names_and_paths 中。

1. #config for a1111 ui  
2. #all you have to do is change the base_path to where yours is installed  
3. a111:  
4.     base_path: path/to/stable-diffusion-webui/  
5.   
6.     checkpoints: models/Stable-diffusion  
7.     configs: models/Stable-diffusion  
8.     vae: models/VAE  
9.     loras: |  
10.          models/Lora  
11.          models/LyCORIS  
12.     upscale_models: |  
13.                   models/ESRGAN  
14.                   models/RealESRGAN  
15.                   models/SwinIR  
16.     embeddings: embeddings  
17.     hypernetworks: models/hypernetworks  
18.     controlnet: models/ControlNet

复制代码

初始化自定义节点

节点的泉源有三种：

• comfyui 自带的基础节点，实现在 nodes.py 文件中。
  
• 从 comfy_extras 文件夹中以 nodes_xxx 开头的文件加载的节点，这部门属于 comfyui 支持一些新特性添加的默认实现，比方 flux，sd3等
  
• 外部的节点，从 custom_nodes 文件夹加载，主要是开源的一些节点，比方 comfyui-manager 等
  

初始化自定义节点就是将定义在 comfy_extras 文件夹和 custom_nodes 文件夹的节点通过动态加载的方式加载到内存中，并将它们添加到 NODE_CLASS_MAPPINGS 表和NODE_DISPLAY_NAME_MAPPINGS 表中。
启动worker消费任务

这一步会创建并启动一个新的守护线程，这个线程将实行prompt_worker函数，函数的参数是q和server。 worker 中详细的消费逻辑，我们将在下一部门的内容中详细分析。
启动服务

ComfyUI 的 HTTP 服务是使用 aiohttp 库实现的，它是基于 Python 的 asyncio 库，可以用于处置惩罚并发的 HTTP 请求。
HTTP 服务启动时会启动两个协程，一个是启动 HTTP 服务，另一个是用于监听异步消息队列，并发送消息，实现 websocket 服务中的消息交互本领。
小结

那么到这里 ComfyUI 主要启动流程我们已经分析完毕了，从启动的代码可以发现，ComfyUI 的代码非常简洁，大量运用Python动态加载库来实现代码的动态加载，实现自定义节点的插件体系，方便扩展。

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