ComfyUI-TCD

在 ComfyUI 中一键使用 TCD 模型,用更少步数生成高质量图像。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 图像生成 🍴 复刻 11 🐛 待处理 5 👀 关注 3
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 140
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,基于Apache-2.0许可证,完全免费,可自行部署使用。

项目预览

ComfyUI-TCD 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队JettHu
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,基于Apache-2.0许可证,完全免费,可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型comfyui,comfyui-nodes,diffusion,stable-diffusion,tcd
GitHub 星标★ 140
上线时间2024-04-28 00:00:00
代码更新2026-01-06
仓库体积5.7 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

ComfyUI-TCD 是一个将 TCD(Trajectory Consistency Distillation)模型集成到 ComfyUI 中的自定义节点插件。TCD 是一种扩散模型蒸馏技术,旨在减少生成图像所需的采样步数,同时保持图像质量。该插件解决了 ComfyUI 用户无法直接使用 TCD 模型的问题,通过提供原生节点支持,使用户能够在 ComfyUI 的可视化工作流中加载 TCD 模型、设置采样参数并生成图像。其核心能力包括:支持 TCD 模型的加载与推理、与 ComfyUI 的采样器无缝集成、提供简洁的节点接口,降低使用门槛。项目基于 Python 开发,依赖 ComfyUI 和扩散模型相关库,适合希望加速图像生成流程的 Stable Diffusion 用户。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 140

核心亮点

  • 直接集成 TCD 蒸馏模型,显著减少采样步数,提升生成速度
  • 原生 ComfyUI 节点设计,无需额外脚本,拖拽即可使用
  • 代码结构清晰,易于扩展和自定义采样参数

不足之处

  • 项目早期阶段,文档和示例较少
  • 功能相对单一,仅聚焦 TCD 模型推理

适用场景

  • 在 ComfyUI 中快速生成图像,追求低延迟
  • 资源受限环境下的图像生成(如低显存)
  • 研究 TCD 蒸馏技术效果对比

替代项目

ComfyUI-LCM、ComfyUI-DMD、ComfyUI-ConsistencyDecoder

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