Barra de progreso de ComfyUI y ajustes del primer día

TL;DR

• Instala Crystools vía ComfyUI Manager para obtener una barra de progreso, pantalla de tiempo transcurrido y monitorización en tiempo real de CPU/GPU/RAM/VRAM
• Configura los flags de arranque como --preview-method, --cache-ram y --async-offload en el primer lanzamiento
• Usa Python 3.13 para la mejor compatibilidad con ComfyUI actual y los custom nodes

Contenido relacionado: Consulta Configuración inicial de ComfyUI, Errores de importación en la instalación de ComfyUI y Configuración de benchmark de ComfyUI para más sobre cómo empezar.

Cómo ver el progreso durante la generación

La interfaz por defecto de ComfyUI muestra poco feedback durante la generación: verás un spinner y el conteo de la cola, pero no qué nodo se está ejecutando ni cuánto tiempo queda. La extensión Crystools resuelve esto con una barra de progreso y una pantalla de tiempos (fuente).

Instalar Crystools

Instala Crystools a través de ComfyUI Manager buscando "crystools". La extensión requiere ComfyUI build 1915 o superior.

Funciones de barra de progreso y tiempo transcurrido

Una vez instalado, Crystools añade:

1. Una barra de progreso en el menú que muestra el porcentaje de finalización del workflow
2. Pantalla de tiempo transcurrido que aparece cuando tu workflow termina
3. Función de clic para revelar: al hacer clic en la barra de progreso se muestra qué nodo se está ejecutando

Puedes ver el progreso de tu workflow con una barra de progreso en el menú. Además, muestra el tiempo transcurrido al final del workflow, y puedes hacer clic en ella para ver el nodo en ejecución actual.

La barra de progreso se puede desactivar desde los ajustes si prefieres la interfaz por defecto.

Monitorización de recursos

Crystools también incluye un monitor de hardware en tiempo real que muestra el uso de CPU, GPU, RAM, VRAM y la temperatura. Este overlay aparece en el menú y se actualiza en intervalos configurables.

El monitor tiene una sobrecarga mínima (0,1 a 0,5% de utilización) y funciona con GPUs NVIDIA vía CUDA.

Qué ajustes cambiar en la primera instalación

Versión de Python

Usa Python 3.13 para la mejor compatibilidad (fuente). Python 3.14 funciona, pero algunos custom nodes pueden tener problemas. Python 3.12 es una buena alternativa si encuentras problemas de dependencias.

Puerto por defecto

ComfyUI se ejecuta en el puerto 8188 por defecto. Si otro servicio usa este puerto, inicia ComfyUI con --port 8189 (o cualquier puerto disponible).

Métodos de instalación

ComfyUI ofrece tres rutas de instalación (fuente): Método | Soporte de SO | Notas

|--------|------------|-------

Comfy Desktop | Windows, macOS ARM | El más fácil para principiantes, incluye Python Paquete portable | Windows | Independiente, incluye Python embebido Instalación manual | Todos los SO | Máximo control, requiere Python aparte Para control total, usa la herramienta comfy-cli con comfy install. Usa comfy install --fast-deps para aprovechar uv y resolver dependencias más rápido (fuente).

Flags de arranque esenciales

Para la configuración del primer día, considera estos flags en tu comando de lanzamiento (fuente): Flag | Propósito | Por defecto

|------|---------|---------

--port 8188 | Puerto del servidor | 8188 --listen | Acceso por LAN | 127.0.0.1 --preview-method latent2rgb | Mostrar previews latentes | ninguno --cache-ram | Caché de resultados de nodos | activado --async-offload | Descarga de pesos a GPU | activado (Nvidia)

Estructura de carpetas de modelos

ComfyUI espera los modelos en subdirectorios específicos (fuente):

ComfyUI/models/
├── checkpoints/     # Main diffusion models (.ckpt/.safetensors)
├── diffusion_models/ # Alternative model location
├── loras/           # LoRA adapters
├── vae/             # VAE models
├── clip/            # CLIP text encoders
├── controlnet/      # ControlNet models
└── embeddings/      # Textual inversions

Se pueden añadir rutas personalizadas vía extra_model_paths.yaml.

Directorio de salida

Por defecto, las imágenes generadas se guardan en output/. Sobrescribe esto con --output-directory /path/to/outputs (fuente).

Ajustes de rendimiento del primer día para VRAM baja

ComfyUI incluye gestión inteligente de memoria que puede ejecutar modelos grandes en GPUs con tan solo 1GB de VRAM (fuente).

Flags esenciales para VRAM limitada

Flag | Cuándo usarlo

|------|-------------

--lowvram | Cuando la VRAM es escasa, ejecuta los text encoders en CPU --novram | Uso mínimo de VRAM, puede ser más lento --cpu | Sin GPU disponible, la opción más lenta --force-fp16 | Reduce a la mitad el uso de memoria del modelo --fast | Activa optimizaciones experimentales (puede afectar la calidad)

Gestión dinámica de VRAM

Por defecto, ComfyUI activa la VRAM dinámica en GPUs NVIDIA. Esto carga y descarga partes del modelo según la presión de memoria. Puedes activarla explícitamente con --enable-dynamic-vram.

Descarga asíncrona (async offloading)

La descarga asíncrona de pesos está activada por defecto en tarjetas NVIDIA. Esto mueve los pesos del modelo a la CPU cuando no se usan activamente, liberando VRAM para la operación actual.

Carga respaldada en disco

Con almacenamiento NVMe rápido, usa --fast-disk para preferir la carga dinámica respaldada en disco en lugar de búferes de RAM.

Trabajar con modelos Qwen Image

Qwen Image es un modelo de difusión de 20B soportado de forma nativa en ComfyUI (fuente).

Archivos de modelo requeridos

Descarga y coloca estos archivos en sus carpetas respectivas (fuente): Archivo | Ubicación

|------|----------

qwen_image_fp8_e4m3fn.safetensors | models/diffusion_models/ qwen_image_vae.safetensors | models/vae/ qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors | models/text_encoders/ Para workflows de edición de imágenes, usa qwen_image_edit_2509_fp8_e4m3fn.safetensors en lugar del modelo base.

Una variante destilada más rápida, Qwen-Image-Lightning, está disponible como LoRA para inferencia acelerada (fuente).

Generación de la siguiente escena con LoRAs

Para generación secuencial de escenas (storyboards, cómics), el LoRA next-scene funciona con Qwen Image Edit (fuente).

Versiones del modelo

El LoRA existe en dos versiones: Versión | Estado | Notas

|---------|--------|-------

V1 | Legado | Lanzamiento original V2 | Recomendada | Corrige artefactos de barras negras, mejor seguimiento del prompt

Instalación

Descarga el LoRA V2 de HuggingFace y colócalo en models/loras/.

Uso

1. Carga Qwen Image Edit 2509 como modelo base
2. Añade un nodo LoRA Loader con fuerza 0.7–0.8 (fuente)
3. Estructura los prompts con el prefijo "Next Scene:" para continuidad cinematográfica (fuente)

Errores comunes y soluciones

El monitor de GPU no muestra datos

Causa: Ejecución en AMD/Intel/Apple Silicon

Solución: El monitor de recursos de Crystools solo funciona con GPUs NVIDIA CUDA. Desactiva el monitor si no estás en hardware NVIDIA.

El monitor de Crystools no aparece

Causa: Versión de ComfyUI demasiado antigua

Solución: Crystools requiere ComfyUI 1915 o superior. Actualiza ComfyUI vía ComfyUI Manager o git pull.

Glitches visuales en Chrome

Causa: Uso de Chrome versión 142 o inferior

Solución: Actualiza a Chrome 143 o posterior para la mejor experiencia con ComfyUI.

Problemas de versión de Python con custom nodes

Causa: Uso de Python 3.14 con dependencias incompatibles

Solución: Vuelve a Python 3.12 si encuentras problemas.

"Failed to load checkpoint"

Causa: Archivo de modelo corrupto o arquitectura incompatible

Solución: Vuelve a descargar el checkpoint y asegúrate de que todos los componentes coincidan (p. ej., no mezcles modelos SDXL con componentes 1.5).

CUDA sin memoria (Out of Memory)

Solución: Reduce la resolución de imagen, baja el batch size, activa --lowvram o --novram, o reinicia ComfyUI para liberar memoria.

FAQ

¿Cómo veo el progreso durante la generación en ComfyUI?

Instala la extensión Crystools vía ComfyUI Manager (fuente). Añade una barra de progreso al menú que muestra el porcentaje de finalización y el tiempo transcurrido. Haz clic en la barra para ver qué nodo se está ejecutando.

¿Cómo sé qué nodo se está ejecutando en ComfyUI?

Con Crystools instalado, haz clic en la barra de progreso del menú. Resaltará el nodo en ejecución. Alternativamente, observa la salida de la consola o activa las imágenes de preview en los nodos sampler.

¿Qué ajustes debo cambiar en ComfyUI en la primera instalación?

Configura Python 3.13 como tu versión de Python, verifica tu puerto (por defecto 8188), considera activar --preview-method latent2rgb para previews latentes, y configura la caché con --cache-ram. Para sistemas con VRAM baja, añade --lowvram o --novram.

¿Cómo optimizo ComfyUI para VRAM baja?

Usa el flag --lowvram para ejecutar los text encoders en CPU, --novram para un uso mínimo de VRAM, --force-fp16 para reducir a la mitad la memoria del modelo, y --async-offload para la descarga de pesos. Activa la VRAM dinámica con --enable-dynamic-vram.

¿Cuál es el puerto por defecto de ComfyUI?

ComfyUI usa el puerto 8188 por defecto. Cámbialo con --port 8189 o cualquier puerto disponible.

¿Cómo instalo las dependencias de ComfyUI más rápido?

Usa comfy install --fast-deps con comfy-cli, que aprovecha uv para resolver dependencias más rápido en comparación con pip (fuente).

¿Funciona ComfyUI en Macs con Apple Silicon?

Sí, ComfyUI soporta Apple Silicon (M1/M2/M3/M4) vía el backend MPS (Metal Performance Shaders). Usa la aplicación Comfy Desktop para la configuración más fácil en macOS ARM.

¿Puedo ejecutar ComfyUI solo en CPU?

Sí, usa el flag --cpu al lanzar ComfyUI. Espera tiempos de generación bastante más lentos en comparación con la aceleración por GPU.

¿Cómo activo las imágenes de preview durante la generación?

Activa las imágenes de preview durante la generación con --preview-method latent2rgb para previews latentes o --preview-method taesd para previews basados en TAESD. También puedes hacer clic derecho en los nodos sampler y seleccionar "Preview" durante la ejecución.