ComfyUI v0.32.0: 新しいネイティブアテンションバックエンドとLTX 2.5サポート

新しい内蔵アテンションバックエンド

v0.32.0は、ComfyUI自体に同梱されるネイティブアテンションバックエンドであるcomfy kitchen attentionを実装しています。新しいModelAttentionBackendノードを使用すると、ワークフロー内でモデルごとにアテンションの実装を直接選択できます。現在はPyTorchアテンションとcomfy kitchen attentionの2つから選択できます。

すべてのモデルでこのバックエンドを使用したい場合は、起動引数--use-ck-attentionを指定すると、すべてのモデルのデフォルトバックエンドとして有効になります(一部のモデルで動作しなくなる可能性がある点にご注意ください)。

初期のコミュニティベンチマークでは、SageAttentionと同等の性能が示されています。MiniMax H3ではSageAttention Autoに匹敵する結果となり、Z-Image Turbo 2048x2048 @ 9ステップのテストでは、新しいバックエンドが14.55秒、SageAttention (Auto)が14.24秒、デフォルトのPyTorchアテンションが23.16秒でした:

SageAttentionのインストールに苦労していたユーザーは、このバックエンドがComfyUIに内蔵されているため、その手間が完全に解消されます。

ネイティブLTX 2.5サポート

LTX 2.5は、時空間ガイダンス(STG)、デュアルCFG、再生時間予測に対応し、ComfyUIでネイティブにサポートされるようになりました。このリリースでは、新しいLTXVノードも追加されています:

• LTXV時空間ガイダンス: LTXビデオ生成のためのSTGガイダンス
• LTXVモダリティガイダンス: LTX用のオーディオ/ビデオ結合ガイダンス
• LTXVデュアルCFGガイダー: LTXワークフロー用のデュアルCFGガイダー
• LTXV持続時間予測器: キャプショントークンから自然なショットの再生時間を予測します

MiniMax H3の最適化

v0.32.0の変更の多くはMiniMax H3エコシステムを対象としています:

• 最適化されたMiniMax-H3 VAE: エンコードとデコードを高速化
• ピークメモリの問題を修正: MiniMax H3の生成中のピークメモリ問題を解消
• VAEDecodeTiledのクラッシュを修正: NestedTensor latent(MiniMax H3)でのVAEDecodeTiledのクラッシュを解消

パートナーノードの更新

• Qwen Image 3.0: Qwen-Image 3.0および3.0 Proのテキストから画像への生成ノードと編集ノードを追加
• LTX 2.5: LTX 2.5のテキスト/画像/オーディオからビデオへのパートナーノードを追加
• Grok Imagine Image 2.0: grok-imagine-image-2.0モデルのサポートを追加

パフォーマンスと安定性

• PyTorch 2.7が、公式にサポートされる最小のPyTorchバージョンになりました
• ER-SDEノイズスケーラーをh(t)のスケーリングにより拡張
• MistralおよびLlamaのtokenizerがtransformersに依存しなくなりました
• 非ダイナミックな低VRAM環境でupscaleモデルが動作しなくなる問題を修正
• 壊れていたタイルオーディオデコードを修正
• CLIP Visionのリグレッションを修正
• レイヤー画像の作成(Create Layered Image)を、より明確なフラグで見つけやすくしました

完全なチェンジログについては、公式GitHubリリースまたはComfyUIのドキュメントのチェンジログをご覧ください。