# ComfyUI_RH_mammothmoda

ComfyUI 自定义节点，用于 MammothModa2 文本生成图像。

## 功能特点

- **文本生成图像**：使用 MammothModa2 进行高质量图像合成
- **性能优化**：支持 INT8 量化实现高效推理
- **Flash Attention**：使用 flash_attention_2 加速

## 安装方法

### 通过 ComfyUI Manager 安装（推荐）
在 ComfyUI Manager 中搜索 "RunningHub Mammothmoda" 并安装。

### 手动安装
```bash
cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/HM-RunningHub/ComfyUI_RH_mammothmoda.git
cd ComfyUI_RH_mammothmoda
pip install -r requirements.txt
```

## 模型下载

从 [🤗 HuggingFace](https://huggingface.co/bytedance-research/MammothModa2-Preview) 下载 MammothModa2-Preview 模型并放置到：
```
ComfyUI/models/MammothModa2-Preview/
```

## 使用说明

1. **加载模型**：使用 "RunningHub Mammothmoda Loader" 节点
2. **生成图像**：连接到 "RunningHub Mammothmoda T2I Sampler" 节点
3. **配置参数**：设置提示词、尺寸（宽度/高度）、步数和引导比例
4. **运行**：执行工作流生成图像

## 节点说明

- **RunningHub Mammothmoda Loader**：加载 MammothModa2 模型
- **RunningHub Mammothmoda T2I Sampler**：从文本提示词生成图像

## 系统要求

- 支持 CUDA 的 GPU（推荐 24GB 显存）
- PyTorch（支持 CUDA）
- flash-attn 包

## 致谢

本项目基于字节跳动研究院的 [MammothModa2](https://huggingface.co/bytedance-research/MammothModa2-Preview)。感谢 MammothModa 团队的出色工作。

- **原项目**: [MammothModa2](https://github.com/bytedance/mammothmoda)
- **模型**: [MammothModa2-Preview](https://huggingface.co/bytedance-research/MammothModa2-Preview)
- **许可证**: [Apache-2.0](https://opensource.org/licenses/Apache-2.0)

## 引用

```bibtex
@misc{mammothmoda2025,
    title = {MammothModa2: Jointly Optimized Autoregressive-Diffusion Models for Unified Multimodal Understanding and Generation},
    author = {MammothModa Team},
    year = {2025},
    url = {https://github.com/bytedance/mammothmoda}
}
```

## 许可证

Apache-2.0