comfyui-mesh

把大模型拆到两张显卡上跑,显存不够也能玩 FLUX.2

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 14 🐛 待处理 5 👀 关注 4
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 125
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,本地部署,完全免费。

项目预览

comfyui-mesh 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shootthesound
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,本地部署,完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型comfyui,comfyui-node,diffusion-models,distributed-inference,flux,flux2,image-generation,ltx-video,multi-gpu,nvenc,pipeline-parallelism,pytorch,video-generation
GitHub 星标★ 125
上线时间2026-05-16 00:00:00
代码更新2026-05-17
仓库体积1.5 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-mesh 是一个针对 ComfyUI 的分布式推理扩展,旨在解决单 GPU 显存不足导致无法运行大型扩散模型(如 FLUX.2 和 LTX 2.3)的问题。它通过将模型拆分到两台 GPU(支持局域网或同一机器)上并行计算,并利用 NVENC 硬件编码在传输时实时压缩激活数据,从而降低带宽需求。项目包含两个核心组件:Icarus(ComfyUI 节点,负责前端调度)和 Daedalus(后端服务器,执行后半部分模型计算)。用户只需在 ComfyUI 中安装节点并配置后端地址,即可透明地将大模型推理任务分摊到多卡,显著提升可运行的模型规模。该项目处于早期阶段,代码结构清晰,为 ComfyUI 生态提供了实用的多 GPU 扩展方案。

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 ★ 125

核心亮点

  • 利用 NVENC 硬件压缩激活数据,显著降低多卡间传输带宽需求,提升分布式推理效率
  • 提供完整的 ComfyUI 节点(Icarus)和后端服务(Daedalus),安装配置简单,用户无感
  • 支持局域网和同机多 GPU 两种模式,灵活适配不同硬件环境

不足之处

  • 项目处于早期阶段,文档和社区支持尚待完善,可能遇到兼容性问题
  • 仅支持特定模型(FLUX.2、LTX 2.3),通用性有限

适用场景

  • 在双卡工作站上运行超出单卡显存的大模型
  • 通过局域网连接多台机器,构建低成本分布式推理集群
  • 在 ComfyUI 工作流中无缝使用多 GPU 加速图像或视频生成

替代项目

DeepSpeed、TensorFlow Distributed、PyTorch Distributed

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