ComfyUI v0.32.0 : backend d'attention natif et support de LTX 2.5

Nouveau backend d'attention intégré

v0.32.0 implémente comfy kitchen attention, un backend d'attention natif fourni directement avec ComfyUI. Un nouveau nœud Backend d'attention des modèles permet de sélectionner l'implémentation d'attention par modèle directement dans un flux de travail, offrant actuellement le choix entre l'attention PyTorch et comfy kitchen attention. Pour les utilisateurs qui souhaitent l'utiliser partout, l'argument de démarrage --use-ck-attention l'active comme backend par défaut pour tous les modèles (avec la réserve qu'il pourrait en casser certains).

Les premiers benchmarks de la communauté le placent à égalité avec SageAttention. Sur MiniMax H3, il a égalé SageAttention Auto, et lors d'un test Z-Image Turbo 2048x2048 @ 9 étapes, le nouveau backend a pris 14,55 s, contre 14,24 s pour SageAttention (Auto) et 23,16 s pour l'attention PyTorch par défaut :

Pour les utilisateurs qui rencontrent des difficultés à installer SageAttention, cela élimine complètement cette friction, car le backend est intégré à ComfyUI.

Prise en charge native de LTX 2.5

LTX 2.5 est désormais pris en charge nativement dans ComfyUI avec le guidage spatio-temporel (STG), le Dual CFG et la prédiction de durée. Cette version ajoute également les nouveaux nœuds LTXV :

• Guidage spatio-temporel LTXV : guidage STG pour la génération vidéo LTX
• Guidage de modalité LTXV : guidage de couplage audio/vidéo pour LTX
• Guideur Dual CFG LTXV : guideur Dual CFG pour les flux de travail LTX
• Prédicteur de durée LTXV : prédit une durée de plan naturelle à partir des jetons de légende

Optimisations MiniMax H3

Plusieurs changements de v0.32.0 ciblent l'écosystème MiniMax H3 :

• VAE MiniMax-H3 optimisé pour un encodage et un décodage plus rapides
• Correction du problème de pic de mémoire avec MiniMax H3 pendant la génération
• Correction du plantage de VAEDecodeTiled sur les latents NestedTensor (MiniMax H3)

Mises à jour des nœuds partenaires

• Qwen Image 3.0 : ajout des nœuds texte-vers-image et d'édition Qwen-Image 3.0 et 3.0 Pro
• LTX 2.5 : ajout des nœuds partenaires LTX 2.5 Texte/Image/Audio vers Vidéo
• Grok Imagine Image 2.0 : ajout de la prise en charge du modèle grok-imagine-image-2.0

Performances et stabilité

• PyTorch 2.7 est désormais la version de PyTorch minimale officiellement prise en charge
• Scaler de bruit ER-SDE étendu en mettant h(t) à l'échelle
• Les tokenizers Mistral et Llama ne dépendent plus de transformers
• Correction des modèles d'upscale qui plantaient sur les configurations à faible VRAM non dynamique
• Correction du décodage audio en mosaïque qui était cassé
• Correction d'une régression CLIP Vision
• Créer une image en couches est désormais plus facile à repérer grâce à des indicateurs plus clairs

Pour le journal des modifications complet, consultez la version officielle GitHub ou le journal des modifications des Docs de ComfyUI.