近期接触 AIGC 方面的内容，项目中用到 ComfyUI 这个组件，这个系列文章主要是阅读 ComfyUI 的源代码，尝试分析主要的执行流程。
启动参数
ComfyUI 支持的启动命令比较多，在启动前会先解析启动参数，具体的启动参数和说明整理如下：
程序启动流程
主要的启动流程就如上图所示，我们分成不同的模块来具体的分析：
执行启动前的脚本
ComfyUI 启动时会扫描 models 文件夹和 custom_nodes 文件夹，将文件名和路径、文件扩展类型的映射存储在全局变量 folder_names_and_paths 中。
启动前从这个变量中查询到 custom_nodes 的节点路径，找到自定义节点中的前置启动脚本：prestartup_script.py。通过动态加载执行这个脚本文件，并且保存执行信息。
配置 cuda
启动流程的第二步，会设置三个cuda相关的配置：
- CUDA_VISIBLE_DEVICES：为当前的实例绑定一个指定的 cuda 设备，通常是一个数字。
- CUBLAS_WORKSPACE_CONFIG：用于配置NVIDIA的cuBLAS库。cuBLAS库是一个GPU-accelerated的基础线性代数库，用于在NVIDIA的CUDA平台上进行高性能的矩阵运算。
CUBLAS_WORKSPACE_CONFIG的值用于控制cuBLAS库的工作空间配置。它的值是一个由两部分组成的字符串，格式为"minimumSize:maximumSize"，其中minimumSize和maximumSize都是以字节为单位的整数。这里会默认设置成 4096字节，即4KB。 - PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF：设置 cudaMallocAsync，启用异步分配显存的能力，提高GPU内存分配的效率。
创建 http 服务和任务队列
ComfyUI 中封装了一个类用来表示整个http服务，包括两种类型的参数：
- web 相关：MIME、中间件（权限、cors等）、最大上传大小、前端文件、路由链接。
- 任务执行相关：任务队列、事件循环、异步消息队列，任务数、最后运行的节点id、客户端的id。
创建的过程就是创建一个 PromptServer 的类，初始化上面的两种类型的参数。任务队列是另一个类 PromptQueue，主要包含的都是任务相关的参数。
从外部文件加载模型路径
ComfyUI 是支持复用 webUI 的模型的，实现的方式即通过一个配置文件：extra_model_paths.yaml 来实现，如果在该配置文件中定义了 webUI 模型的路径，ComfyUI 在启动时会将这些路径添加到前面提到的全局变量 folder_names_and_paths 中。
#config for a1111 ui
#all you have to do is change the base_path to where yours is installed
a111:
base_path: path/to/stable-diffusion-webui/
checkpoints: models/Stable-diffusion
configs: models/Stable-diffusion
vae: models/VAE
loras: |
models/Lora
models/LyCORIS
upscale_models: |
models/ESRGAN
models/RealESRGAN
models/SwinIR
embeddings: embeddings
hypernetworks: models/hypernetworks
controlnet: models/ControlNet
初始化自定义节点
节点的来源有三种：
- comfyui 自带的基础节点，实现在
nodes.py文件中。 - 从
comfy_extras文件夹中以nodes_xxx开头的文件加载的节点，这部分属于 comfyui 支持一些新特性添加的默认实现，例如 flux，sd3等 - 外部的节点，从 custom_nodes 文件夹加载，主要是开源的一些节点，例如
comfyui-manager等
初始化自定义节点就是将定义在 comfy_extras 文件夹和 custom_nodes 文件夹的节点通过动态加载的方式加载到内存中，并将它们添加到 NODE_CLASS_MAPPINGS 表和NODE_DISPLAY_NAME_MAPPINGS 表中。
启动worker消费任务
这一步会创建并启动一个新的守护线程，这个线程将执行prompt_worker函数，函数的参数是q和server。 worker 中具体的消费逻辑，我们将在下一部分的内容中详细分析。
启动服务
ComfyUI 的 HTTP 服务是使用 aiohttp 库实现的，它是基于 Python 的 asyncio 库，可以用于处理并发的 HTTP 请求。
HTTP 服务启动时会启动两个协程，一个是启动 HTTP 服务，另一个是用于监听异步消息队列，并发送消息，实现 websocket 服务中的消息交互能力。
小结
那么到这里 ComfyUI 主要启动流程我们已经分析完毕了，从启动的代码可以发现，ComfyUI 的代码非常简洁，大量运用Python动态加载库来实现代码的动态加载，实现自定义节点的插件体系，方便扩展。
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