安装完成后，可在 ComfyUI 的 Add Node - Ruyi 菜单找到本仓库提供的 3 个节点，如下图所示：
下文依次介绍各个节点的功能与参数。
注：新版 ComfyUI 节点在界面左侧 NODE LIBRARY 中显示。
用于加载模型，并提供自动下载模型（通过 auto_download 选项设置）的功能。
- model: 选择使用哪个模型，目前只有 Ruyi-Mini-7B 一个选项。
- auto_download: 是否自动下载，默认为 yes，检测到模型不存在（或不完整）时，将自动下载模型到 ComfyUI/models/Ruyi 路径。
- auto_update: 是否自动检查并更新当前模型，默认为 yes。当启用 auto_download 时，系统将自动检查模型是否有更新，并将更新内容下载到 ComfyUI/models/Ruyi 路径。请注意，此功能依赖于 huggingface_hub 的缓存机制，因此请勿删除模型路径中的 .cache 文件夹，以确保更新过程顺利进行。
用于加载 LoRA 模型，LoRA 模型需要放在 ComfyUI/models/loras 路径下。
- lora_name: 需要加载的 LoRA，将自动搜索并显示 ComfyUI/models/loras 路径下所有模型文件。
- strength_model: LoRA 的影响程度，根据经验通常设置在 1.0 ~ 1.4 效果较好。
用于根据输入图片生成视频，首帧图片（start_img）为必须输入，尾帧图片（end_img）为可选输入。同时，该节点支持镜头控制（camera_direction）与视频主体的运动幅度控制（motion）。
- start_img: 首帧图片。
- end_img: 尾帧图片，可选输入。
- video_length: 视频长度，必须能被 8 整除，最大支持 120 帧。
- base_resolution: 视频分辨率，模型将根据输入图片的长宽比自动选择最接近的输出视频长宽。
- 512 表示生成的视频像素数接近 512 * 512。
- 768 表示生成的视频像素数接近 768 * 768。
- seed: 随机种子，用于控制随机数生成器产生随机数的序列。不同的随机种子通常能生成不同的视频，当生成的视频不符合需求时候，可调整此值以尝试其他的生成可能。
- control_after_generate: 每次生成后随机种子的变化方式。
- Fixed 表示随机种子固定不变。
- Increment 表示随机种子每次增加一。
- Decrement 表示随机种子每次减少一。
- Randomize 表示随机种子运行后随机设置。
- steps: 视频生成的迭代次数，迭代次数越多，需要的时间越久，通常 25 次能够得到较好的结果。
- cfg: 指令（如输入图片）的遵循程度，数值越大遵循程度越好，取值 7 ～ 10 通常能取得较好的生成效果。
- motion: 控制视频主体的运动幅度。
- 1 基本不运动，适用于静态场景。
- 2 正常运动幅度，适用于谈话、转头等常见场合。
- 3 运动幅度较大，可能出现转身、走动等情况。
- 4 运动幅度非常大，可能出现视频主体离开画面的情况。
- Auto 表示模型自动判断运动幅度大小。
- camera_direction: 镜头运动。
- Static 表示静止镜头。
- Left 表示镜头向左移动。
- Right 表示镜头向右移动。
- Up 表示镜头向上移动。
- Down 表示镜头向下移动。
- Auto 表示模型自动判断镜头运动方向。
- GPU_memory_mode:
- normal_mode 是默认模式，使用显存较多，生成速度较快。
- low_memory_mode 是低显存模式，能大幅降低显存用量，但严重影响生成速度。
- GPU_offload_steps: 用于优化显存占用，通过将部分临时变量从显存移动到内存而实现，会增加内存的占用并降低生成速度。
- 0 表示不优化。
- 1 - 10，1 显存占用最小，生成速度最慢；10 显存占用最多（少于不优化情况），生成速度最快。
- 通常情况下，24G 显存可以使用 7 生成 512 分辨率，120 帧视频。更详细数据请参考下文。
本节展示了图生视频的工作流样例，可通过菜单中的 Load 按钮导入工作流。新版 ComfyUI 可通过左上方菜单的 Workflow - Open 加载工作流。
工作流位于 comfyui/workflows/ 目录中，素材位于 assets/ 目录中。
导入工作流后，需要手动重新指定输入节点 LoadImage 的输入图片，由于工作流文件只能记录输入文件的名字，所以目前只能手动设置。
工作流对应 workflow-ruyi-i2v-start-frame.json 文件。对于显存较大的用户，也可以使用 workflow-ruyi-i2v-start-frame-80g.json 以提高生成速度。
工作流对应 workflow-ruyi-i2v-start-end-frames.json 文件。对于显存较大的用户，也可以使用 workflow-ruyi-i2v-start-end-frames-80g.json 以提高生成速度。
通常是网络问题导致 huggingface_hub 下载失败。网络正常的情况下，再次运行 LoadModel 节点即可解决。
- 首先，请检查是否开启 Load Model 节点中 GPU_memory_mode 的 low_memory_mode，此模式会大幅降低视频生成速度。
- 其次，请检查 PyTorch 版本。PyTorch 在 2.2 版本支持了 FlashAttention-2（链接），能大幅提升计算效率。安装新版本的 PyTorch 能够有效提升生成速度。