2026年4月13日，ComfyUI 发布了 v0.19.0 最新版本。
本次更新内容非常丰富，覆盖了 图像编辑、文本生成、音视频能力、训练支持、节点扩展、API 节点、模板更新、前端升级、资产管理、模型兼容性、性能优化、平台适配 等多个方向。
而且这次版本标注为 Immutable release，说明发布后只有 标题和说明 可以修改，版本内容本身保持稳定，这也体现了该版本发布的正式性和稳定性。
如果你正在使用 ComfyUI，或者你希望快速了解这次版本到底带来了什么变化，那么这篇文章会把 v0.19.0 的更新内容按逻辑完整梳理出来，帮助你迅速掌握这个版本的核心亮点。
一、v0.19.0 发布概览
本次版本更新总量非常大，包含：
• 20 位贡献者 • 67 个提交 • 128 个文件变更
从更新方向看，这一版并不是单纯的修补，而是一次涵盖面极广的增强型版本迭代。
不仅有新功能加入，还有大量细节修复、模型支持扩展、节点增强、模板升级、前端版本更新，以及对不同硬件和运行环境的兼容性改善。
二、核心功能更新：新模型、新能力、新节点不断加入
1. LongCat-Image edit 支持
本次更新中加入了 LongCat-Image edit。
这一能力的加入，意味着图像编辑相关的使用场景得到了进一步扩展，用户可以在 ComfyUI 工作流中结合新能力进行图像处理与编辑。
2. LTX2 支持参考音频（ID-LoRA）
LTX2 新增了对 reference audio（ID-LoRA） 的支持。
这项更新对音频相关流程非常关键，说明 LTX2 在参考音频驱动的能力上有了增强，能够更好地服务于带有音频条件的生成任务。
3. 支持 Qwen3.5 文本生成模型
本次版本加入了对 Qwen3.5 text generation models 的支持。
这意味着文本生成工作流的模型选择进一步扩大，对文本理解、文本生成类应用有更好的兼容能力。
与此同时，还修复了 Qwen 8B 与 TextGenerate 节点的兼容问题，使其可以正常工作。
这类修复说明文本生成链路在本次版本中得到了较强的稳定性增强。
4. 支持 RT-DETRv4 检测模型
新增对 RT-DETRv4 detection model 的支持。
这对于检测类任务很重要，能够帮助用户在目标检测相关工作流中使用更先进的检测模型能力。
5. 支持 Ace Step 1.5 XL 模型
新增对 Ace Step 1.5 XL model 的支持。
这表示 ComfyUI 对相关模型生态的覆盖进一步扩展，用户可在现有流程中接入更多新模型。
6. 新增小型 flux.2 decoder 支持
本次版本还加入了对 small flux.2 decoder 的支持。
这通常意味着生成或解码链路在资源占用和适配范围上可能更灵活。
7. 实现 Ernie Image 模型
新增了 Ernie Image model 的实现。
这进一步丰富了图像模型的支持范围，让 ComfyUI 在多模型接入方面更加完整。
8. 支持新的 Topaz 模型
API 节点中新增了 Topaz model。
这同样是模型生态扩展的一部分，表明 API 节点体系持续更新，覆盖更多外部模型。
9. 新增 WAN2.7 相关节点
API 节点中新增了 WAN2.7 的新节点。
这说明 API 节点层面继续扩展，便于用户通过节点方式接入对应能力。
10. 新增 SeeDance 2.0 节点
合作节点部分加入了 SeeDance 2.0 nodes。
这也是本次外部节点生态的更新之一，给工作流集成带来更多选择。
三、节点系统大幅扩展：新节点、改名、别名与交互增强
1. CURVE 节点
新增了 CURVE node。
从命名来看，这类节点通常围绕曲线处理相关功能展开，本次加入后，节点系统的图形和数值处理能力进一步增强。
2. Number Convert 节点
新增了 Number Convert node。
同时还修复了它在处理大数值时会丢失整数精度的问题，保证大数值转换时更可靠。
3. Image Histogram 节点
新增了 image histogram node。
该节点的加入，有助于图像分析、亮度分布观察等场景在工作流中更直观地实现。
4. 格式化 Blueprint
新增 format blueprint。
这类功能通常用于结构化内容或工作流蓝图的格式整理，提升可读性和处理便利性。
5. Text 相关节点重命名并增加搜索别名
本次更新对 utils/string nodes 进行了重命名，统一加上 Text 前缀，并增加了搜索别名。
这对用户查找节点非常有帮助，可以减少因命名不统一导致的检索困难。
6. GLSL Shader 节点增强
本次对 GLSL shader node 做了两项重要增强：
• 增加 curve inputs • 提高 uniform limit
这意味着 shader 节点在表达能力和参数承载能力上更强，适合更复杂的图形处理需求。
7. Color Curves Shader 修复
修复了 Color Curves shader 中嵌套 sampler 函数调用的问题。
这属于关键的图形逻辑修复，可以提升 shader 执行的稳定性。
8. 节点交互 UI 新增中间输出标记
新增 has_intermediate_output flag，用于具有交互式 UI 的节点。
这有助于节点系统更准确地识别节点在执行过程中的中间输出行为。
9. 节点默认值修正
本次还修复了 Color Adjustment node 的默认值设置，将其改为零。
另外，brightness 的默认值也被修正为 0。
这些默认值调整能减少使用时的意外结果，使行为更符合预期。
四、图像处理与视觉相关修复和增强
1. Blur 与 Sharpen 节点修复
修复了 blur and sharpen nodes 在使用 fp16 intermediates 时无法正常工作的问题。
这项修复对图像处理中间精度流程很重要，增强了兼容性。
2. 图像 SVG MIME 类型支持
修复了系统对 .svg 文件 缺少 image/svg+xml MIME type 注册的问题。
这有利于 SVG 文件的识别和处理。
3. 输入图像始终调整尺寸
修复了 SDPose 中输入图像未始终执行 resize 的问题。
这可以避免输入尺寸不一致带来的流程异常。
4. 图像上采样节点适配中间设备和 dtype
修复了 ImageUpscaleWithModel 节点在中间设备和 dtype 环境下的兼容问题。
这意味着图像上采样在更复杂的运行配置下也能稳定执行。
5. 颜色曲线与图像直方图增强
图像相关可视化与曲线控制能力在本次版本中明显增强：
新增 CURVE node、新增 image histogram node、新增 shader 曲线输入，这些更新共同构成了更丰富的图像调控能力。
五、文本生成与大模型支持增强
1. Qwen3.5 文本生成模型支持
新增 Qwen3.5 text generation models 支持，使文本生成模型接入范围扩大。
这对需要稳定文本输出的工作流用户非常重要。
2. Qwen 8B 与 TextGenerate 节点兼容
修复了 Qwen 8B 在 TextGenerate node 中无法正常工作的情况。
这类修复直接提升文本生成场景的可用性。
3. LTXAV 模型回归问题修复
修复了 text generate with LTXAV model 的回归问题。
说明文本生成链路在本次版本中进行了专项修补。
六、训练与实验能力升级
1. 支持 FP8 backward
在训练实验部分，新增了对 fp8 backward 的支持。
这意味着训练链路在低精度方向又向前迈了一步，对实验性训练流程是重要增强。
2. LoRA 训练崩溃修复
修复了 Train LoRA 在 training_dtype = "none" 且使用 bfloat16 LoRA weights 时的崩溃问题。
这是非常关键的训练稳定性修复，能避免训练流程中断。
3. Ace Step 空 latent 节点跟随中间 dtype
修复了 Ace step empty latent nodes 需要跟随 intermediatedtype 的问题。
这一修复说明在空 latent 处理场景下，节点的数据类型会更加一致，避免因为 dtype 不统一带来的异常。
七、资产管理与输出文件处理优化
1. 输出文件注册为资产
本次更新加入了 在 prompt 执行后将输出文件注册为 assets 的能力。
这意味着生成结果可以在资产管理体系中被更好地纳入与识别，方便后续管理。
2. 临时目录识别优化
修复了资产分类解析中对 temp directory 的识别问题。
这样可以让临时目录下的文件在资产分类中得到更合理的处理。
八、模型管理、内存管理与缓存优化
1. RAM cache 与模型 RAM 管理整合
本次将 RAM cache 与 model RAM management 进行了集成。
这是一个非常重要的底层优化，能够更好地协调内存缓存与模型常驻内存之间的关系。
2. pinned memory 统计修复
修复了 pinned memory accounting 的问题。
这有助于内存使用统计更加准确，避免资源管理误判。
3. 动态 VRAM 禁用警告
新增了一个警告，用于提醒用户如果关闭 dynamic vram 可能会带来影响。
这是一项实用性很强的提醒，有助于用户避免在显存配置上出现误操作。
4. 不再使用部分死代码
本次版本中还 移除了 dead code。
虽然看起来是内部整理，但这类修改通常有助于代码维护和系统整洁。
九、前端、模板与版本生态更新
1. 前端版本升级到 1.42.8
本次更新把 frontend version 升级到了 1.42.8。
说明界面层和交互体验也同步进行了更新。
2. 前端包继续升级到 1.42.10
随后又进一步将 comfyui-frontend-package 升级到了 1.42.10。
这表明前端版本迭代持续推进，界面生态在持续增强。
3. 模板包版本更新
本次更新包含 templates package version 的升级。
同时工作流模板也连续更新到了：
• v0.9.38 • v0.9.39 • v0.9.41 • v0.9.43 • v0.9.44 • v0.9.45 • v0.9.47
说明本次版本在模板层面做了连续强化，有利于用户拿到更贴近当前版本的工作流模板。
4. README 与模型支持说明更新
README 文件也多次更新，包括：
• 新的 AMD Linux pytorch 说明 • 关于模型支持的说明 • 新的前端发布节奏说明
这些更新主要用于帮助用户更准确了解当前版本和运行环境。
十、平台与硬件适配增强
1. Intel XPU 可移植发布
本次增加了 portable release for intel XPU。
这对使用 Intel XPU 平台的用户来说是非常重要的适配增强。
2. Intel 独立安装包
还增加了 Basic intel standalone package .bat。
说明 Intel 平台的安装与使用路径进一步完善。
3. Nvidia 夜版 PyTorch 更新为 cu132
本次将 Nightly Nvidia pytorch 更新为 cu132。
这意味着 Nvidia 环境的依赖栈也进行了同步更新。
4. AMD Linux PyTorch 说明更新
README 中更新了关于 AMD Linux pytorch 的最新说明。
有助于 AMD Linux 用户更好地部署和使用。
5. 不安全浏览器问题修复
修复了与 insecure browsers 有关的问题。
这有助于提升运行时兼容性和安全性相关表现。
6. 支持禁用动态 VRAM 的提示
当用户关闭动态 VRAM 时，本次加入了警告提示。
这也是平台使用体验上的补充。
十一、API 节点与合作节点持续扩展
1. Grok 节点更新
API 节点中对 Grok nodes 进行了更新，同时对 GrokVideoReferenceNode 的价格徽标进行了修复，使其显示更准确。
2. Reve 节点价格徽标更精确
本次还修复了 Reve node 价格徽标的精确度问题。
这有助于费用信息展示更清晰。
3. Nanobana 节点错误处理增强
修复了 api-nodes-nanobana 在未输出图像时没有正确报错的问题。
这使得节点错误反馈更明确。
4. 腾讯 3D 节点更新
合作节点部分还进行了 Tencent3D update。
说明合作生态仍在持续推进。
十二、更多细节修复与质量提升
本次版本还有很多细节级修复，虽然不一定都属于“面向用户最显眼”的功能，但对稳定性和可用性影响很大：
• 修复部分 fp8 scaled checkpoints 失效的问题 • 修复 some issue with insecure browsers
• 修复 Blur/Sharpen 在 fp16 intermediates 下的异常 • 修复 SVG MIME 类型 • 修复 Number Convert 大数精度问题 • 修复 Color Adjustment 默认值问题 • 修复 Color Curves shader nested sampler 调用问题 • 修复 LTXAV 文本生成回归问题 • 修复 SDPose 输入图像 resize 问题 • 修复 Train LoRA 崩溃问题 • 修复 pinned memory 统计问题 • 修复 temp directory 资产分类识别问题 • 修复 ImageUpscaleWithModel 兼容性问题
这些细节汇总起来，体现了 v0.19.0 不只是“加新东西”，更是在认真打磨已有功能链路。
十三、v0.19.0 的整体价值总结
如果把这次更新浓缩成一句话，那就是：
ComfyUI v0.19.0 是一次覆盖模型、节点、训练、前端、模板、资产、平台适配与稳定性修复的全面升级。
它的价值主要体现在以下几方面：
1. 模型支持更广
新增并增强了多种文本、图像、检测、音频相关模型支持。2. 节点系统更强
CURVE、Number Convert、Image Histogram、format blueprint 等新节点加入，节点生态更丰富。3. 训练能力更稳
FP8 backward、LoRA 训练崩溃修复、dtype 适配等，让训练流程更可靠。4. 图像处理更完整
shader、blur/sharpen、upscale、SVG 处理等都进行了补强。5. 前端和模板持续迭代
前端包和工作流模板不断更新，说明生态同步在向前推进。6. 硬件适配更全面
Intel XPU、Nvidia cu132、AMD Linux 等平台支持持续优化。7. 资产和内存管理更成熟
输出资产注册、RAM cache 整合、pinned memory 修复，都在提升底层体验。
结语
代码地址：github.com/Comfy-Org/ComfyUI
ComfyUI v0.19.0 这次更新可以说是一次非常扎实的大版本升级。
从新模型到新节点，从训练能力到图像处理，从前端升级到平台适配，再到一系列细节修复，几乎每个方向都有涉及。
