ComfyUI-Youtu-VL插件安装入口，腾讯Youtu-VL视觉语言模型ComfyUI专属节点

ComfyUI-Youtu-VL插件是专为腾讯40亿参数轻量级视觉语言模型（Youtu-VL）打造的ComfyUI自定义节点插件，核心价值的是让ComfyUI用户无需离开原生工作流，即可便捷调用强大的视觉理解能力。该插件适配Youtu-VL模型的全量视觉任务，包括视觉定位、图像分割、深度估计、姿态估计等，同时重点优化与生成式AI工作流的协同性，可自动为Z-Image、Qwen Image等绘画模型生成高质量提示词、LoRA训练标签，打通“视觉理解→生成创作”的全流程，兼顾轻量性与实用性。

ComfyUI-Youtu-VL核心优势：

1、双推理引擎，按需灵活切换：

插件内置两种推理引擎，适配不同硬件条件与使用场景，兼顾精度与效率，用户可按需选择：

– 标准版（transformers）：主打高精度输出，适合科研场景、对视觉理解质量要求严苛的创作需求；支持Flash Attention 2加速技术，同时兼容BitsAndBytes 4/8-bit量化，在保证精度的前提下，有效降低显存占用、提升推理速度。

– GGUF版（llama.cpp）：主打低显存、高速度，轻量化优势突出，可在6GB显存的消费级GPU上流畅运行；支持CPU/GPU混合推理，且可手动调节GPU卸载层数，灵活适配不同硬件配置，让低配设备也能轻松调用。

2、零配置上手，新手友好：

无需用户手动下载、管理模型权重文件，插件实现“首次使用自动部署”——首次调用节点时，会自动从HuggingFace下载适配的Youtu-VL模型，全程无需手动操作，安装后即可直接使用，大幅降低上手门槛，节省用户配置时间。

ComfyUI-Youtu-VL安装指南：

推荐方式：通过 ComfyUI Manager 安装

打开 ComfyUI Manager

搜索 “ComfyUI Youtu-VL”（发布者：1038lab）

点击安装 → 自动处理依赖与模型下载

手动安装：

cd ComfyUI/custom_nodes/
git clone https://github.com/1038lab/ComfyUI-Youtu-VL.git
cd ComfyUI-Youtu-VL
pip install -r requirements.txt

启用 GGUF 支持（可选但推荐）：

若需使用 GGUF 版本以获得更低显存占用和更快速度，请安装对应 CUDA 版本的 llama-cpp-python：

# 示例：CUDA 12.1
pip install llama-cpp-python --extra-index-url https://abetlen.github.io/llama-cpp-python/whl/cu121

# 其他版本替换 cu121 为 cu118（CUDA 11.8）或 metal（macOS）

ComfyUI-Youtu-VL应用场景：

1、生成式AI提示词自动生成：

适配Z-Image、Qwen Image等主流绘画模型，无需手动编写提示词：上传参考图像后，插件通过Youtu-VL的视觉理解能力，自动提取图像的构图、光线、材质、物体特征等细节，生成结构化、高密度的高质量提示词，直接接入CLIP Text Encode、KSampler等下游节点，快速启动图像生成，解决“不会写提示词、提示词不精准”的痛点，提升生成效率与画面贴合度。

2、LoRA训练标签自动标注：

针对LoRA模型训练场景，可自动为训练素材生成精准标签：上传人物、物体、场景等训练图像，插件通过视觉分割、姿态估计等能力，识别图像核心元素，自动标注物体类别、姿态、细节特征等标签，替代手动标注，大幅节省LoRA训练的前期准备时间，同时保证标签的准确性与一致性。

3、视觉分析辅助创作：

为设计师、AI创作者提供专业视觉分析支持，辅助优化创作细节：

– 深度估计：分析参考图像的空间层次、景深关系，为生成图像提供景深参考，让画面更具立体感；

– 姿态估计：精准识别图像中人物、动物的姿态，可用于人物插画、动画创作，确保姿态自然、精准；

– 视觉定位与分割：精准定位图像中指定物体、区域，生成分割蒙版，可用于图像抠图、局部重绘、背景替换等创作场景。

4、科研与轻量化视觉任务：

适配科研场景与轻量级视觉处理需求：

– 科研场景：使用标准版推理引擎，依托高精度视觉理解能力，辅助完成视觉相关科研实验、数据标注；

– 轻量处理：使用GGUF版推理引擎，在消费级GPU、低配设备上，快速完成批量图像的视觉分析、简单分割等任务，无需高性能硬件支撑。

5、多流程协同创作：