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Rename to ComfyUI-Demucs-AudioSeparator and update documentation
2026-01-27 02:13:49 +01:00
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@@ -1,4 +1,4 @@
-# ComfyUI-Demucs-Pro
+# ComfyUI-Demucs-AudioSeparator

 Nodo personalizado para ComfyUI que permite la separación de fuentes de audio utilizando la tecnología **Meta Demucs (v4)**. Ideal para extraer voces, baterías, bajos y otros instrumentos con alta fidelidad.

@@ -6,16 +6,14 @@ Nodo personalizado para ComfyUI que permite la separación de fuentes de audio u

 - **Soporte Demucs v4**: Incluye modelos Hybrid Transformer (HTDemucs).
 - **Separación de hasta 6 pistas**: Voces, Batería, Bajo, Otros, y soporte para Guitarra y Piano (en modelos compatibles).
- **Optimizado para NVIDIA RTX 3090**: Aprovecha la aceleración CUDA y soporte para precisiones optimizadas (**bfloat16/float16**).
- **Caché Global de Modelos**: Los modelos se mantienen en memoria para un intercambio ultrarrápido.
- **Barra de Progreso Nativa**: Integración completa con la barra de progreso de ComfyUI.
+- **Aceleración CUDA**: Aprovecha la potencia de la GPU para procesos ultrarrápidos.
 - **Descarga Automática**: Los modelos se descargan automáticamente a `ComfyUI/models/demucs`.
 - **Estabilidad Mejorada**: Opción `split` para evitar errores de memoria (OOM) en audios largos.

 ## Instalación

 ### Vía ComfyUI Manager (Recomendado)
-1. Busca `ComfyUI-Demucs-Pro` en el Manager.
+1. Busca `ComfyUI-Demucs-AudioSeparator` en el Manager.
 2. Haz clic en Install.
 3. Reinicia ComfyUI.

@@ -23,7 +21,7 @@ Nodo personalizado para ComfyUI que permite la separación de fuentes de audio u
 1. Clona este repositorio en tu carpeta `custom_nodes`:
   ```bash
   cd ComfyUI/custom_nodes
-   git clone https://github.com/usuario/ComfyUI-Demucs-Pro
+   git clone https://github.com/usuario/ComfyUI-Demucs-AudioSeparator
   ```
 2. Instala las dependencias:
   ```bash
@@ -49,9 +47,8 @@ Nodo personalizado para ComfyUI que permite la separación de fuentes de audio u

 ## Recomendaciones de Hardware

-Para un rendimiento óptimo, se recomienda el uso de GPUs de gama alta:
- **NVIDIA RTX 3090 / 4090**: Rendimiento excepcional, permitiendo procesar canciones completas en segundos con altos valores de `shifts`.
- **VRAM**: Se recomienda al menos 8GB para modelos `htdemucs`. Si encuentras errores de memoria, asegúrate de tener activada la opción `split` y usar `bfloat16`.
+Para un rendimiento óptimo, se recomienda el uso de GPUs con aceleración CUDA:
+- **VRAM**: Se recomienda al menos 8GB para modelos `htdemucs`. Si encuentras errores de memoria, asegúrate de tener activada la opción `split`.

 ## Reporte de Errores
 Si encuentras algún problema, por favor abre un *Issue* en el repositorio de GitHub detallando tu sistema operativo, modelo de GPU y el error obtenido.
@@ -1,11 +1,13 @@
-from .demucs_nodes import DemucsProNode
+from .demucs_nodes import DemucsAudioSeparator

 NODE_CLASS_MAPPINGS = {
-    "DemucsProNode": DemucsProNode
+    "DemucsAudioSeparator": DemucsAudioSeparator,
+    "DemucsProNode": DemucsAudioSeparator  # Legacy support
 }

 NODE_DISPLAY_NAME_MAPPINGS = {
-    "DemucsProNode": "⚡ Demucs Pro (Audio Separation) 🎵"
+    "DemucsAudioSeparator": "🎵 Demucs Audio Separator ⚡",
+    "DemucsProNode": "🎵 Demucs Audio Separator (Legacy) ⚡"
 }

 __all__ = ["NODE_CLASS_MAPPINGS", "NODE_DISPLAY_NAME_MAPPINGS"]
@@ -26,10 +26,7 @@ except ImportError:
 from demucs.pretrained import get_model
 from demucs.apply import apply_model

-# Global cache for models to support fast swapping and high RAM utilization
-_MODEL_CACHE = {}
-
-class DemucsProNode:
+class DemucsAudioSeparator:
    @classmethod
    def INPUT_TYPES(cls):
        return {
@@ -55,18 +52,6 @@ class DemucsProNode:
    FUNCTION = "separate"
    CATEGORY = "🎵 Audio/Separation"

-    def separate(self, audio, model, device, precision, shifts, overlap, split, vocals, drums, bass, other, guitar, piano):
-        global _MODEL_CACHE
-
-        # Handle model name mapping for compatibility with older workflows
-        model_map = {
-            "mdxc": "mdx_extra",
-            "mdxc_fb_ft": "mdx_extra_q"
-        }
-        model_name = model_map.get(model, model)
-
-        print(f"⚡ [Demucs Pro] Starting separation process with model: {model_name}")
-
        # Configure model path
        demucs_models_path = os.path.join(folder_paths.models_dir, "demucs")
        if not os.path.exists(demucs_models_path):
@@ -76,38 +61,19 @@ class DemucsProNode:

        # Determine device
        if device == "cuda" and not torch.cuda.is_available():
-            print("⚡ [Demucs Pro] CUDA not available, falling back to CPU")
+            print("⚡ CUDA not available, falling back to CPU")
            device = "cpu"

        device_obj = torch.device(device)

-        # Precision mapping
-        dtype = torch.float32
-        if precision == "float16":
-            dtype = torch.float16
-        elif precision == "bfloat16":
-            dtype = torch.bfloat16
+        # Load model
+        print(f"⚡ Loading Demucs model: {model}...")
+        try:
+            model_inst = get_model(model)
+        except Exception as e:
+            raise RuntimeError(f"Failed to load Demucs model {model}: {str(e)}")

-        # Load or retrieve model from cache
-        if model_name in _MODEL_CACHE:
-            print(f"⚡ [Demucs Pro] Retrieving model '{model_name}' from cache...")
-            model_inst = _MODEL_CACHE[model_name]
-        else:
-            print(f"⚡ [Demucs Pro] Loading model '{model_name}'...")
-            try:
-                # Cache management: keep only 2 models to avoid excessive memory usage
-                if len(_MODEL_CACHE) >= 2:
-                    evict_key = next(iter(_MODEL_CACHE))
-                    print(f"⚡ [Demucs Pro] Evicting model '{evict_key}' from cache.")
-                    del _MODEL_CACHE[evict_key]
-
-                model_inst = get_model(model_name)
-                _MODEL_CACHE[model_name] = model_inst
-            except Exception as e:
-                raise RuntimeError(f"⚡ [Demucs Pro] Failed to load Demucs model {model_name}: {str(e)}")
-
-        # Move model to device and precision
-        model_inst.to(device_obj).to(dtype)
+        model_inst.to(device_obj)
        model_inst.eval()

        # Prepare audio
@@ -123,7 +89,7 @@ class DemucsProNode:

        # Resample if necessary
        if sr != model_inst.samplerate:
-            print(f"⚡ [Demucs Pro] Resampling audio from {sr} to {model_inst.samplerate}...")
+            print(f"⚡ Resampling audio from {sr} to {model_inst.samplerate}...")
            resampler = torchaudio.transforms.Resample(sr, model_inst.samplerate).to(device_obj)
            waveform = resampler(waveform)

@@ -147,7 +113,7 @@ class DemucsProNode:
                    pbar.update_absolute(p_val)

        # Apply model
-        print(f"⚡ [Demucs Pro] Separating audio (shifts={shifts}, overlap={overlap}, split={split}, precision={precision})...")
+        print(f"⚡ Separating audio with {model} (shifts={shifts}, overlap={overlap}, split={split})...")
        try:
            with torch.no_grad():
                # Check if the installed version of apply_model supports a callback