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ComfyUI采用基于节点的架构设计，这是一种高度模块化和可扩展的系统架构。在这个架构中，核心数据类型包括Latent潜在空间表示、Conditioning条件信息、Model模型权重和Image图像数据。数据在节点间单向传递，确保类型安全和内存优化。让我们通过这个动态演示来理解数据流向过程。
自定义节点开发是ComfyUI高级应用的核心技能。每个自定义节点都需要定义特定的Python类结构，包括INPUT_TYPES方法来定义输入参数，RETURN_TYPES来指定输出类型，以及处理函数来实现具体逻辑。让我们通过这个流程图来理解节点的完整生命周期，从类定义到输入定义，再到处理函数编写，最后完成节点注册。
复杂工作流程设计需要遵循模块化设计原则，确保每个组件功能单一且接口标准化。我们来看三种常见的设计模式：首先是线性流程，数据按顺序通过各个节点；然后是条件分支模式，根据条件选择不同的处理路径；最后是循环处理模式，对数据进行迭代处理直到满足条件。这些模式可以组合使用，构建更复杂的工作流程。
性能优化是ComfyUI高级应用的关键环节。我们需要关注三个主要方面：内存管理、GPU利用率和调试工具。通过实时性能监控，我们可以观察CPU、GPU和内存的使用情况。优化策略包括调整批处理大小到4-8之间，使用FP16混合精度计算，以及采用LRU缓存策略。这些技巧能显著提升工作流程的执行效率。
企业级部署需要考虑高可用性、可扩展性和可维护性。我们采用分布式架构，从客户端请求开始，通过负载均衡器分发到多个API服务实例，每个API服务连接到独立的ComfyUI实例，最后统一存储到数据库。整个系统采用Docker容器化部署，通过Kubernetes进行编排管理，实现自动扩缩容和故障恢复，为生产环境提供稳定可靠的AI图像生成服务。