Diffusion Model Loader KJ (DiffusionModelLoaderKJ) - ComfyUI-KJNodes

Diffusion Model Loader KJ 节点在加载模型时，提供了对权重数据类型和计算数据类型的精细控制，支持从 fp8 到 fp32 等多种精度格式。

Diffusion Model Loader KJ 是一个用于加载和配置扩散模型（如 Stable Diffusion）的节点。其核心功能是从指定路径加载模型文件，并允许用户调整模型在运行时的数值精度和计算行为，以优化性能或兼容性。

节点功能

该节点在加载模型时，提供了对权重数据类型和计算数据类型的精细控制，支持从 fp8 到 fp32 等多种精度格式。其关键技术特性包括可选的 CublasLinear 补丁以利用特定 GPU 加速库、可集成 SageAttention 机制，并支持通过额外状态字典来合并或增强模型功能（例如为视频模型添加 VACE 模块）。

节点参数说明 - Diffusion Model Loader KJ

连接输入 (Inputs)

参数名称	数据类型	必填	默认值	取值范围/选项	说明
`model_name`	COMBO	是	-	-	选择要加载的扩散模型文件。该参数从 ComfyUI 管理的模型目录中列出所有可用模型。

控件参数 (Parameters)

参数名称	数据类型	必填	默认值	取值范围/选项	说明
`weight_dtype`	COMBO	是	default	default, fp8_e4m3fn, fp8_e4m3fn_fast, fp8_e5m2, fp16, bf16, fp32	用于平衡内存占用与计算精度。
`compute_dtype`	COMBO	是	default	default, fp16, bf16, fp32	影响计算速度和数值稳定性。
`patch_cublaslinear`	BOOLEAN	是	False	-	启用或禁用 cublas_ops 参数。
`sage_attention`	COMBO	是	False	false, true	将 Comfy 注意力机制打补丁以使用 SageAttn。
`enable_fp16_accumulation`	BOOLEAN	是	False	-	启用 `torch.backends.cuda.matmul.allow_fp16_accumulation`，需要 PyTorch 2.7.0 nightly。
`extra_state_dict`	STRING	否	-	-	要加载的额外状态字典的完整路径，将与主状态字典合并。例如用于向 WanVideoModel 添加 VACE 模块。可使用 DiffusionModelSelector 轻松获取路径。

输出 (Output)

参数名称	数据类型	说明
MODEL	MODEL	输出已加载并配置好的模型，供后续节点使用。

使用场景

在需要加载基础模型并应用特定优化或功能扩展的工作流中，此节点非常有用。例如，你可以先使用此节点加载一个 WanVideoModel，然后通过 extra_state_dict 参数为其合并一个 VACE 模块的状态字典，从而构建一个功能增强的视频生成模型。

注意事项

此节点属于实验性类别，部分功能（如 enable_fp16_accumulation）需要特定版本的 PyTorch（如 2.7.0 nightly）才能正常工作。在使用高级数据类型（如 fp8）或补丁功能前，请确保你的硬件和软件环境支持。

Diffusion Model Loader KJ 节点源码链接

Diffusion Model Loader KJ 节点来自 ComfyUI-KJNodes 节点包。

Diffusion Model Loader KJ(DiffusionModelLoaderKJ)