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ComfyUI-Lightx2vWrapper
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LightX2V 的 ComfyUI 自定义节点封装， 提供模块化配置、ComfyUI 文件输入以及视频输出预览。
已提供的工作流
仓库在 example_workflows/ 中提供了与当前节点注册表
同步的示例：
- Wan 2.2 文生视频/图生视频
- SekoTalk 和静态 SekoTalk
- 多人 SekoTalk
- SeedVR2 视频修复
- SwiftVR 图像 和 SwiftVR 视频 修复
示例工作流会随封装器一起更新，可作为当前节点名称和连线方式的参考。
安装
将仓库和 LightX2V 子模块一起克隆到 ComfyUI 的 custom_nodes 目录：
cd ComfyUI/custom_nodes
git clone --recursive https://github.com/ModelTC/ComfyUI-Lightx2vWrapper.git
cd ComfyUI-Lightx2vWrapper
python -m pip install -r lightx2v/requirements.txt
python -m pip install -r requirements.txt
如果已有仓库但还没有子模块：
git submodule update --init --recursive
从 Hugging Face 的 LightX2V 页面 下载模型，
放到 ComfyUI/models/lightx2v/ 下。
节点分组
- 配置：
LightX2VInferenceConfig、LightX2VTeaCache、LightX2VQuantization、LightX2VMemoryOptimization - 组合：
LightX2VConfigCombinerV2、LightX2VConfigCombinerV3 - 推理：
LightX2VModularInferenceV2 - Talk 输入： 单对象、文件列表、JSON 和多人 Talk 组合节点
- 视频输入与修复：
LightX2VInputVideoPath、SeedVR2/SwiftVR 加载器与 采样器、LightX2VOutputVideoPreview - LoRA：
LightX2VLoRALoader
推理节点当前支持 model_utils.support_model_cls_list 中的 Wan 2.1/2.2
变体、SekoTalk、Qwen Image 和 SeedVR2。旧 workflow 使用的 *_distill
值仍作为兼容别名保留，构建 LightX2V runner 前会自动归一化。
这些节点组共用一个常驻的 LightX2V GPU runner。Wan/SekoTalk 与 SeedVR2/SwiftVR 切换时，插件先释放旧 runner，再加载新模型；ComfyUI 缓存的超分加载器输出仍可复用，再次使用时会重建 runner。
LightX2V 加载 runner 前会先让 ComfyUI 卸载它管理的常驻模型；ComfyUI
随后为原生模型清理 GPU 显存时，插件会释放 LightX2V 的常驻 runner。
缓存的超分加载器输出会在下次采样时重建 runner。正在运行的 LightX2V
推理不会被中途卸载。切换模型需要重新加载，但两套模型管理器的常驻模型
显存不会因连续切换而一直累积。该机制接入 ComfyUI 的
model_management.free_memory；此内部接口变动时需要重新验证。
模型目录
每个模型放在 ComfyUI/models/lightx2v/ 下的独立目录中。LoRA 可以放在
ComfyUI/models/lightx2v/loras/ 或 ComfyUI/models/loras/：
ComfyUI/models/lightx2v/
├── Wan2.2-I2V-A14B-distill-fp8/
├── seedvr2_ema_3b_fp8/
└── loras/
具体目录名取决于下载的 checkpoint；模型选择器只会列出当前 ComfyUI 中存在 的目录。
开发
安装 pre-commit 并运行 CI 使用的检查：
python -m pip install pre-commit
pre-commit install
pre-commit run --all-files
贡献流程和 workflow 验证要求见 CONTRIBUTING.md。