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ComfyUI for AMD RX 9070XT便攜包更新 ComfyUI_Win_portable_RX9070 TRFv0.3-Lite https://drive.google.com/file/d/1PasVAW889I1uzwtDBcWIP3IoeC-aIogi/view?usp=sharing 更新的軌跡 https://forum.gamer.com.tw/C.php?page=1&bsn=60030&snA=679332&gothis=2554285#2554285 ComfyUI更新到 0.25.0 第一次使用請先點擊Update ROCm.bat 安裝ROCm 與 PyTorch https://i.imgur.com/Mcndnz5.png 選擇 1. 多架構 ROCm 與 PyTorch (gfx1201) 即可安裝最新版本ROCm/TheRock 安裝完可以選擇 4. 清除 UV 套件快取 接著點擊Start.bat會開始載入ComfyUI 跑完後將 http://127.0.0.1:8188 貼到瀏覽器啟動ComfyUI 1.此版本改用 SageAttention 2.2.0 https://github.com/thu-ml/SageAttention/pull/368 這是AMD的工程師jammm 針對RDNA4架構的特殊版本 QK 使用 int8 WMMA,對 PV 使用 fp8 WMMA 使用C++ 配合 AMD 的 HIP 框架來編寫底層 Kernel 最近的更新還支援了head_dim 256 https://i.imgur.com/CNynjM0.png WAN2.2 480X832 81幀 57.45秒 https://i.imgur.com/ACDjIAi.png WAN2.2 720X1088 81幀 153.03秒 https://i.imgur.com/TOzyPck.png WAN2.2 720X1280 81幀 199.5秒 https://i.imgur.com/UeTNIMz.png Z-image-turbo 1024*1204 6步 4.15秒 2.Flash_attn-2.8.4 RDNA4 CK(Composable Kernel 後端)支持 有些情況跑圖如果想要更高的精度 或者SageAttention出問題的情況 可以考慮換用Flash Attention 基本上SageAttention 2.2.0 RDNA4特化的版本速度是全面提升 PyTorch Version: 2.12.0+rocm7.14.0a20260620 ROCm Version (from PyTorch): 7.14.60850 https://i.imgur.com/04OiC7Z.png https://i.imgur.com/YwJYmDQ.png 安裝好ROCm 點擊Start.bat啟動 https://i.imgur.com/dDXDxuL.png 步驟1~3建議選擇1即可 步驟 4: 選擇 VRAM 模式 https://i.imgur.com/z8NfqnK.png 系統記憶體比較小者 可以選擇2. 開啟動態 VRAM (--enable-dynamic-vram) ComfyUI 0.25.0 多了很多自定義參數 動態顯存管理 舊的 -reserve-vram [GB]:手動預留一部分顯存(單位 GB)給操作系統或其它軟件,防 止 ComfyUI 把VRAM全部吃光導致系統卡死。 新的 -vram-headroom [GB]:為動態顯存(DynamicVRAM)設置額外的安全緩沖空間。 ComfyUI 會盡量保持這部分VRAM完全空閒。 節點的緩存管理參數 -cache-ram:【默認模式】基於系統RAM壓力進行緩存。可傳入 1 或 2 個值(如 --cache-ram 4 2),分別代表活動緩存和非活動緩存的RAM保留閾值。 -cache-classic:使用舊版的激進緩存機制(只要RAM夠就拼命緩存)。 -cache-none:完全不緩存任何中間結果。每次點生成,所有節點全部重新執行。極度 省VRAM/RAM,但連續生成速度會變慢。 -high-ram:高性能內存模式,如果系統內存極大或者比起頻繁加載模型更願意吃虛擬 RAM,開啟此項可微幅提升性能(內部會激活經典緩存)。 -fast-disk:當VRAM不夠時,優先把模型緩存到高速SSD(如 NVME SSD)上,而不是 系統RAM。 上面參數有其相關性 --high-ram與--fast-disk兩個互相沖突 一個是積極使用系統RAM 一個是優先使用硬碟當緩存 用--high-ram會強制連動使用--cache-classic模式 --cache-ram與--high-ram也沖突 因為會強制用--cache-classic 我做了一些調整讓這功能在A卡上穩定一些 許多變數與參數都寫在Start.bat裡面 https://i.imgur.com/W9YFMMf.png 預設我是使用--high-ram --vram-headroom 2 系統記憶體較小者可以嘗試 -fast-disk --vram-headroom 2 甚至 -fast-disk --cache-none --vram-headroom 2 步驟 5: 選擇智慧記憶體模式 單純跑圖 選擇1. 預設模式會比較快 如果要跑Wan2.2或LTX-2.3 選擇2. 關閉智慧記憶體 (--disable-smart-memory)會比較穩定 裡面內建了一些工作流 也可以從ComfyUI內建的工作流開始學起 目前ComfyUI壓根不想對GGUF量化做優化支持 動態顯存也不支持GGUF量化 建議模型都用FP8 我這裡提供一些基礎模型 https://drive.google.com/drive/folders/1A9YgUdtGQiTltQTz-kJxdR6A323ihS6Y civitai也都抓的到 https://civitai.red/?sync-account=green ComfyUI目前建議不要隨便更新 他們常常想幹嘛就幹嘛 常常破壞性更新 除非你有自行除錯的能力 就算你用N卡也有可能一更新就發現怎麼性能下降 甚至工作流直接報錯 非RDNA4架構的使用者 可以嘗試使用這個版本 https://www.bilibili.com/video/BV1LijF6iE8J/?spm_id_from=333.1387.list.card_archive.click 這個UP主我在QQ群有跟他交流分享 他本身是7900XT的用戶 基本上理念是不賣課免費分享 我將優化過的SageAttention1 Triton分享給他 跟怎麼調整參數也一併說明 讓7900XTX基本上提速30~40% 算是造福不少老卡用戶 https://www.bilibili.com/video/BV1PjEW6sEfD/?share_source=copy_web&vd_source=eb2 他比較傾向照顧所有A卡使用者 RDNA1~4全部支持跑ComfyUI 甚至照顧一群小白把屎把尿的 更新就沒有我的便攜包激進 我只單獨針對RDNA4調整比較沒包袱 我實在沒什麼耐心面對那麼多小白 不過也能去看他影片學習工作流怎麼使用 他都是跟A卡做試配的 最後一些圖片分享 https://i.imgur.com/mTsLAzH.jpeg https://i.imgur.com/NLTJknJ.jpeg https://i.imgur.com/7Rt8I8H.jpeg https://i.imgur.com/lzC3lOo.jpeg https://i.imgur.com/CsdkAOx.jpeg https://i.imgur.com/HpAeniO.jpeg https://i.imgur.com/HateKwx.jpeg ANIMA基本上只要你想 怎麼玩都可以 https://i.imgur.com/jHPklY8.jpeg 多角色PLAY也不是問題 ROCm這半年加強舊卡支援 https://i.imgur.com/WHWnnao.png 也算是戰未來? 即將ROCm迎來8.0 AMD下半年如何 等7/22 Advancing Al 2026吧 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 125.229.59.186 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/PC_Shopping/M.1782047488.A.7C9.html ※ 編輯: trfmk1 (125.229.59.186 臺灣), 06/21/2026 21:12:36
pxhome: 治天七看來是沒機會了 49.216.42.109 06/21 21:13
※ 編輯: trfmk1 (125.229.59.186 臺灣), 06/21/2026 21:15:45
freeunixer: 它對 inter arc Bx0 的支援好嗎? 60.250.90.238 06/21 21:17
WeasoN: 未看先推 220.133.186.61 06/21 21:31
sporocyst: 感謝你對魔法研究的貢獻 180.176.191.21 06/21 21:31
dw7931425: 可是ComfyUI的工作流複雜到我不知該如 114.33.133.253 06/21 21:34
dw7931425: 何下手... 114.33.133.253 06/21 21:34
spfy: 要從簡單的開始 可以直接問AI 有模型有編解 39.14.40.74 06/21 21:34
spfy: 碼和prompt就好了 我隨便玩玩就從三四個node 39.14.40.74 06/21 21:35
spfy: 慢慢試的 覺得不太滿足了再加節點 39.14.40.74 06/21 21:36
fu1vu03: 洛西加太大了吧(x 125.229.5.91 06/21 21:39
nrsair: AI125.224.110.207 06/21 21:41
a27588679: 看到便攜包我以為是方便帶著顯卡走的包 106.1.227.146 06/21 21:42
a27588679: 包 106.1.227.146 06/21 21:42
crimsonmoon9: 先叫GPT幫你生一個最基礎三四個節點 223.138.56.192 06/21 21:53
crimsonmoon9: 能出圖的接法 之後想要更進一步就會 223.138.56.192 06/21 21:53
crimsonmoon9: 嘗試去自己找資料了XD 223.138.56.192 06/21 21:53
MiluPeko: 如果我想做類似推特上特定畫師的畫風 39.15.9.152 06/21 22:04
MiluPeko: 是有辦法特別去找模型嗎?還是要自己訓 39.15.9.152 06/21 22:04
MiluPeko: 練呢? 39.15.9.152 06/21 22:04
嘛...我臨時弄了個工作流 https://forum.gamer.com.tw/Co.php?bsn=60030&sn=2555454 增加Anima繪師、角色、服裝選擇工具 應該能滿足大多人需求
gbcg9725: 可以去civitai找模型或lora 還有問ai 119.14.217.132 06/21 22:08
gbcg9725: controlnet怎麼用 不得已再訓練 119.14.217.132 06/21 22:08
oread168: 6~7已經巨大提升噴到該有的性能 8是不太 1.170.248.101 06/21 22:12
oread168: 期待了== 1.170.248.101 06/21 22:12
MiluPeko: 收到 乾蝦 39.15.9.152 06/21 22:12
v86861062: 推推 220.134.60.79 06/21 22:27
tazi: RDNA2也能用的話,我6800xt不就可以拿來玩XD 114.26.186.198 06/21 22:31
proton63: ,推111.242.119.125 06/21 22:52
sdbb: 謝謝 112.104.153.3 06/21 22:55
spfy: 其實也可以下載這包 拿裡面的模型就好了 39.14.40.74 06/21 23:06
spfy: 原po有蒐集一些很常見的模型 光是用檔名就能 39.14.40.74 06/21 23:07
spfy: 找到一堆資料的那種 我懶直接Nova Anime XL 39.14.40.74 06/21 23:07
mizumutsuki: 推推! 1.169.228.212 06/21 23:09
Justapig: 推推好厲害 42.75.20.128 06/21 23:16
grtfor: 分享推 114.33.43.179 06/21 23:25
pcfox: 好東西 推 蘇媽的好朋友 36.231.86.65 06/21 23:35
htps0763: 接觸一年ROCM,捲積演算法搜尋終於能跳122.121.195.201 06/21 23:37
htps0763: 過最慢了,不懂這麼簡單的實作放了這麼122.121.195.201 06/21 23:37
htps0763: 多年122.121.195.201 06/21 23:37
hangtenboy: 推推,目前用得很開心 101.10.79.248 06/21 23:44
ganei: 未下先推,佛心分享118.165.157.193 06/21 23:49
CrackedVoice: 先推再說! 110.28.105.73 06/21 23:54
※ 編輯: trfmk1 (125.229.59.186 臺灣), 06/22/2026 00:38:54
Rafale: 推111.240.145.138 06/22 00:56
skyshadow83: 推122.121.151.112 06/22 01:15
ss70012: 推問個anima 1024*1024 30步要多久? 36.231.93.79 06/22 01:17
我自己弄的工作量流15秒左右 掛加速LORA 10秒左右 ※ 編輯: trfmk1 (125.229.59.186 臺灣), 06/22/2026 01:55:02
silveryiris: 先推再看 111.83.39.71 06/22 03:23
ganei: 忘記先前推文太近,補推一下118.165.131.169 06/22 04:16
Laviathan: 不分享到ai_art群組嗎?之前為了讓ma 49.216.16.132 06/22 06:25
Laviathan: x+395生成動畫,搞sageattention弄的 49.216.16.132 06/22 06:25
Laviathan: 我頭很大 49.216.16.132 06/22 06:25
只能說RDNA4是個質變 支援FP8 AI算力又大幅提升 現狀除非要玩LLM語言模型 需要很大的VRAM 生圖的擴散模型反而需要的是算力
aacj2642: 你們都很偉大 101.9.99.127 06/22 08:24
tn601374: 推 36.224.246.190 06/22 08:29
lolicat: 來了 昨天才剛看完小屋 結果我一換新版本 49.215.241.195 06/22 08:52
lolicat: 就跳了一個沒遇過的錯誤 還沒研究清楚 先 49.215.241.195 06/22 08:52
lolicat: 推 49.215.241.195 06/22 08:52
lolicat: 我只會簡單的文生圖 圖轉影片這種 太複雜 49.215.241.195 06/22 08:53
lolicat: 的工作流也是一陣一陣玩一下 49.215.241.195 06/22 08:54
dice456: 真有心 推個 124.218.134.80 06/22 09:39
ss70012: 感謝,amd還是很棒啊 36.231.93.79 06/22 09:40
vsbrm: A卡推廣大使~223.138.126.199 06/22 09:59
※ 編輯: trfmk1 (125.229.59.186 臺灣), 06/22/2026 10:00:37

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