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Introduction

  • ComfyUI API 工作流优化涉及自动化和手动优化两种方法。

  • 自动优化方法包括使用拓扑排序函数对工作流节点进行排序。

  • 手动优化方法包括简化工作流文本和重新排序节点。

  • 优化后的工作流更易于理解和维护，且执行效率更高。

  • 优化过程可以通过Python代码实现，具体步骤包括工作流转有向图、拓扑排序、节点重排序和工作流简化。

自动优化方法 [1]

  • 拓扑排序函数: 使用 collections 库的 deque 模块对工作流节点进行拓扑排序。

  • 工作流转有向图: 将工作流转为有向图，便于后续的排序和优化。

  • 节点重排序: 根据拓扑排序后的节点顺序，依次将节点编号替换为不与原始编号重叠的较大数字。

  • 工作流简化: 删除无实际意义的字段，如 '_meta': {'title': '...'}。

  • Python代码实现: 通过Python代码实现自动优化，具体步骤包括工作流转有向图、拓扑排序、节点重排序和工作流简化。

手动优化方法 [2]

  • 工作流文本简化: 删除不必要的空格和换行，以简化工作流。

  • 节点重新排序: 按逻辑执行顺序重新排序工作流内的节点信息。

  • 重新编号: 重新给节点编号并更新节点间的关联关系。

  • 实践验证: 将优化后的工作流文件拖入 ComfyUI 浏览器界面，检查工作流连接是否正确。

  • 优化效果: 优化后的工作流逻辑清晰，行数大幅减少。

工作流转有向图 [1]

  • 定义有向图: 将工作流中的每个节点及其输入输出关系转化为有向图。

  • 示例代码: 使用Python代码将工作流转为有向图。

  • 示例工作流: 提供一个示例工作流文件内容。

  • 有向图结果: 展示工作流转为有向图后的结果。

  • 注意事项: 节点指向应朝向输入节点，工作流应为输入指向输出方向。

拓扑排序 [1]

  • 定义拓扑排序函数: 使用 collections 库的 deque 模块对工作流节点进行拓扑排序。

  • 示例代码: 提供拓扑排序函数的Python代码。

  • 排序结果: 展示拓扑排序后的节点序列。

  • 反向排序: 拓扑排序后节点序列需要反向排序一次。

  • 注意事项: 确保排序结果与工作流的逻辑执行顺序一致。

节点重排序 [1]

  • 临时编号: 为避免覆盖已有编号，从最大节点总数 * 10 + 1开始编号。

  • 排序工作流: 使用 collections 库的 OrderedDict 模块排序工作流。

  • 重新编号: 从1开始重新编号工作流节点。

  • 示例代码: 提供节点重排序的Python代码。

  • 输出结果: 展示重排序后的工作流结果。

工作流简化 [1]

  • 删除无意义字段: 删除 '_meta': {'title': '...'} 字段以简化工作流。

  • 简化效果: 优化后的工作流行数大幅减少。

  • 示例代码: 提供工作流简化的Python代码。

  • 输出结果: 展示简化后的工作流结果。

  • 保存工作流: 将简化后的工作流保存为文件。

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完整Python代码 [1]

  • 加载工作流文件: 使用Python代码加载工作流文件。

  • 转有向图: 将工作流转为有向图。

  • 拓扑排序: 对工作流有向图进行拓扑排序。

  • 节点重排序: 对工作流节点进行重排序。

  • 工作流简化: 删除无意义字段以简化工作流。

  • 保存工作流: 将处理好的工作流保存为文件。

  • 打印结果: 打印处理好的工作流内容。

  • 示例代码: 提供完整的Python代码。

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