Comfy-WaveSpeed 目標是為 ComfyUI 圖像生成工具提供全面、靈活且快速的推論優化方案。核心功能包含動態快取機制(First Block Cache)，能透過重用先前計算結果來加速運算，以及增強版的 torch.compile，用以提升模型編譯效率。 專案目前仍在開發中(WIP)，支援多種模型，例如 FLUX 和 LTXV，並提供使用教學和示範工作流程。 整體而言，Comfy-WaveSpeed 旨在提升 ComfyUI 的圖像生成速度，同時盡可能維持圖像品質。

多合一推理優化解決方案

通用、靈活、快速

以下影片是提升 ComfyUI 效能的教學，重點在於加速 AI 影像與影片生成的流程。教學內容涵蓋 Comfy WaveSpeed 的安裝設定、PyTorch 和 CUDA 的記憶體優化技巧、GGUF量化和模型快取的步驟指南，以及使用 Hunyuan Videos 和 Flux 展示效能提升的實例。 其目標在於幫助使用者解決 AI 生成任務中常見的漫長生成時間和記憶體瓶頸問題，並透過 Purge VRAM 等方法確保系統穩定運行。