ComfyUI-LLM_party：ComfyUI的LLM强大扩展

模型集成：能轻松集成如ChatGPT、DeepSeek等各类在线大模型以及本地的LLM、VLM-GGUF、LLM-GGUF等模型，为用户提供了丰富的模型选择，满足不同场景需求，如自然语言处理任务、多模态任务等。提示词生成与优化：可在ComfyUI工作流中实现提示词的生成与优化，例如从简单提示词生成复杂、高质量的AI绘画提示词，或为图片生视频生成合适的提示词，提升内容创作的质量和效率。多模态交互：支

迈火

1483人浏览 · 2025-09-25 09:00:00

迈火 · 2025-09-25 09:00:00 发布

一、应用介绍

模型集成：能轻松集成如ChatGPT、DeepSeek等各类在线大模型以及本地的LLM、VLM-GGUF、LLM-GGUF等模型，为用户提供了丰富的模型选择，满足不同场景需求，如自然语言处理任务、多模态任务等。
提示词生成与优化：可在ComfyUI工作流中实现提示词的生成与优化，例如从简单提示词生成复杂、高质量的AI绘画提示词，或为图片生视频生成合适的提示词，提升内容创作的质量和效率。
多模态交互：支持图片、语音、文本等多模态数据的处理和交互。比如在构建AI虚拟女友应用中，能结合知识图谱，让LLM控制角色的语言和表情，实现多模态的交互体验。
工作流构建：借助其丰富的节点，开发者可以构建复杂的AI工作流，如将用户输入的信息保存到知识图谱实现长期记忆功能，或是将模型返回的信息进行提取、提纯等操作，实现自动化的数据处理和流程控制。

二、与传统方法对比

对比项目	ComfyUI-LLM_party	传统方法
模型调用便捷性	在ComfyUI界面内即可完成各种模型的调用和配置，通过简单的节点连接和参数设置实现	需要在不同的模型平台或框架中分别进行模型加载、配置等操作，步骤繁琐，且可能存在兼容性问题
工作流构建	以可视化的节点连接方式构建工作流，直观易懂，方便调整和修改，可实现多任务的集成和自动化处理	通常需要编写大量代码来实现工作流逻辑，开发效率低，且不易快速调整和迭代
多模态处理	能很好地支持多模态数据的融合和处理，例如在一个工作流中同时处理文本和图片数据	处理多模态数据时可能需要使用多个不同的工具或框架，整合难度大，开发成本高
提示词处理	可以在工作流中直接利用LLM进行提示词的生成和优化，与其他任务无缝衔接	一般需要手动在语言模型平台中输入和调整提示词，再将结果应用到相关任务中，操作流程长，不便于批量处理

三、插件下载地址和安装方法

下载地址：https://github.com/heshengtao/comfyui_LLM_party
安装方法
- 方法一：通过ComfyUI管理界面安装：在ComfyUI中直接搜索并安装该插件。
- 方法二：手动安装
  - 打开ComfyUI目录里的custom_nodes子目录，在地址栏输入cmd进入命令行。
  - 执行git clone https://github.com/heshengtao/comfyui_LLM_party.git克隆插件项目。
  - 进入comfyui_LLM_party目录，执行pip install -r requirements.txt安装依赖。

四、需要的模型及下载地址

在线模型：如ChatGPT需在OpenAI官网获取API密钥后使用；DeepSeek模型可使用deepseek-ai/DeepSeek-V3等，需在DeepSeek官网申请API密钥。
本地模型：可从Hugging Face等模型仓库下载LLM、VLM-GGUF、LLM-GGUF等格式的模型。如从Hugging Face下载支持的语言模型，具体地址取决于所选择的模型。

五、插件包含的节点名称

API LLM加载器：用于配置和加载在线大模型，如设置模型名称、API密钥、API URL等。
API LLM通用链路：实现与大模型的通用交互链路，可用于提示词生成、信息提纯等操作。
本地LLM节点：支持多种本地模型加载方式，包括LLM、VLM - GGUF、LLM - GGUF等格式模型的加载。
提取字符串：从模型返回的信息中提取特定字符串内容。

六、关键插件参数用途和推荐值

imgbb_api_key：可选参数，控制图片传输方式（URL或base64编码）。若需要将图片以URL方式传输，可留空；若希望以base64编码传输，需设置为有效的imgbb_api_key。
model_name_or_path：对于本地LLM节点，支持本地文件夹路径或在线repo ID。如果使用本地模型，填写本地模型文件所在的文件夹路径；若使用在线模型，填写Hugging Face等平台的repo ID。
在API LLM加载器中
- model_name：输入所使用的大模型名称，如deepseek-ai/DeepSeek-V3。
- api_key：输入对应大模型的API密钥。
- api_url：填写大模型的API地址。

七、节点工作流参考案例

八、总结

ComfyUI-LLM_party插件为ComfyUI用户提供了强大的LLM集成和工作流构建能力。通过丰富的节点功能，用户可以轻松地将各种LLM融入到ComfyUI的工作流中，实现多模态数据处理、提示词生成与优化等复杂任务，大大提升了AI内容创作的效率和质量。无论是开发者构建复杂的AI应用，还是普通用户进行创意内容生成，该插件都能提供便捷、高效的解决方案，是ComfyUI生态中一款非常有价值的插件。