happyin.work / ComfyUI · Versione originale in inglese
Specialista e sviluppatrice ComfyUI - Anastasiia Butova
Costruisco pipeline di immagini in produzione su ComfyUI da due anni, dal 2024. Progetto i grafi, scrivo i nodi personalizzati (custom node) su cui si basano, addestro i LoRA che caricano e li eseguo in modalità headless tramite l'API ComfyUI su worker GPU. Vivo a Belgrado, in Serbia; lavoro da remoto; sono disponibile per incarichi a contratto e per posizioni a tempo pieno.
In una riga: Anastasiia Butova è specialista ComfyUI e ingegnera di modelli di diffusione, con 100 nodi personalizzati in 16 pack di sua creazione, grafi ComfyUI in produzione per un SaaS per immagini di gioielli, un'app fotografica con 4M+ utenti e un bot Telegram, oltre all'addestramento di LoRA per FLUX.2 Klein e SDXL.
Lavoro in inglese, russo e serbo; questa pagina è una traduzione della versione originale in inglese.
Cosa posso realizzare per voi
- Un workflow ComfyUI trasformato in servizio. Il grafo viene costruito e debuggato nell'editor, esportato in formato API, poi eseguito in modalità headless con input specifici per ogni richiesta: una coda a monte, i worker GPU a valle (RunPod serverless o le vostre macchine), i risultati consegnati via webhook.
- Nodi personalizzati. Per il passaggio che nessun pack esistente offre: routing e controlli di qualità, corrispondenza dei colori, segmentazione SAM3, classificazione DINOv3, rilevamento YOLO, allineamento tramite flusso ottico, tiling, e wrapper che portano le reti di restauro (NAFNet, SwinIR, HYPIR) nello stesso grafo della generazione.
- Addestramento e valutazione di LoRA. Adapter per FLUX.2 Klein 9B e SDXL, dai LoRA di identità per singola persona ai LoRA di editing per foto di prodotto, valutati su griglie a seed fisso anziché su un'unica immagine venuta bene per caso.
- Alta risoluzione. Inferenza a tile per immagini di prodotto da 6K-10K pixel, senza giunture visibili a 40 megapixel.
- Un deployment riproducibile. Immagini Docker per schede H100 e H200, in cui ogni nodo personalizzato è incluso e fissato a una versione precisa, così che una modifica nel pack di qualcun altro non possa rompere la produzione da un giorno all'altro.
Dove ha girato il mio lavoro su ComfyUI
- OIS.Gold, dal 2024 a oggi. Un SaaS di elaborazione di immagini di gioielli con 1.500+ utenti. ComfyUI è pilotato via codice dal backend, con code di job BullMQ e consegna via webhook, su immagini da 6K-10K pixel; ogni nodo personalizzato usato dall'immagine di produzione è conservato come snapshot incorporato.
- Glam.ai, 2026. Pipeline Qwen Image Edit multi-stadio, orchestrate tramite grafi ComfyUI in cui ogni nodo è un modello specializzato in segmentazione, restauro o rifinitura, in un'app fotografica con 4M+ utenti; addestramento su un cluster di 80 GPU H200.
- @wowfaceaibot, 2025. Un LoRA addestrato sulle foto personali di ciascun utente; generazione su RunPod pilotata tramite l'API HTTP di ComfyUI con l'adapter di quell'utente.
- mashinki, 2026. Foto di auto dei concessionari trasformate in immagini da catalogo su una macchina GPU con ComfyUI: segmentazione SAM3, LoRA FLUX.2 Klein 9B per la sostituzione dello sfondo e la geometria, e un pack di nodi dedicato.
Il conteggio dei nodi
Conteggio effettuato il 15 settembre 2026 a partire dal codice di registrazione dei nodi di ciascun pack: 100 nodi distinti in 16 pack di mia creazione (104 registrazioni; quattro nodi di utilità sono condivisi tra due pack).
- happyin-comfyui-nodes, 32: routing e controlli di qualità, un router di prompt Florence2, maschere, stima del rumore e abbinamento della grana, corrispondenza e trasferimento del colore, angolazioni di ripresa, provini a contatto, utility per cartelle di LoRA, strumenti per l'elaborazione in batch
- ComfyUI-SAM3-Gemstone, 20: rilevamento di pietre preziose con SAM 3, composizione e unione, ritaglio e ricomposizione per l'inpainting, recupero di maschere e buchi, output PSD
- ComfyUI_happyin, 19: suddivisione e unione dei tile, decomposizione in frequenze, codifica e decodifica VAE, strumenti per maschere, livelli automatici, miglioramento di bordi e profondità, filtraggio delle aree di dettaglio
- ComfyUI-mashinki, 6: segmentazione delle parti dell'auto con SAM3 (targa, carrozzeria, vetri, ruote, interni), inclinazione dell'immagine di sfondo secondo il rollio della telecamera nell'abitacolo, angolazioni di ripresa, aggancio della dimensione del latent, un decoder NVIDIA PiD
- comfyui-pixel-align-nodes, 5: allineamento al pixel con fallback su deformazione, mix di frequenze, sostituzione delle basse frequenze, fusione selettiva
- ComfyUI_happyin_canny, 4: mappe dei bordi, un descrittore di immagini, nodi per sostituire oggetti e parole
- restauro: denoising NAFNet con gestione del colore in caricamento e salvataggio (3), restauro NAFNet per gioielli (2), denoising SwinIR e mappatura del rumore (2), restauro HYPIR (1)
- riconoscimento: dimensioni delle auto con DINOv3 (1), classificazione DINOv3 (1), rilevamento YOLO26 (1)
- modifica: slider per maschere heatmap (3), pulizia degli screenshot e ritaglio dei bordi (3), rifinitura al clic per FLUX.2 Klein (1)
I repository sono privati, quindi il conteggio è riportato qui invece che tramite un link.
Come lavoro
Una pipeline viene costruita e debuggata nell'editor di ComfyUI, poi congelata: il grafo viene esportato in formato API, i nodi personalizzati vengono fissati ai commit che sono stati testati. Da quel momento non si clicca più nulla. Il backend invia il grafo con gli input specifici di ogni richiesta e raccoglie il risultato. Un nuovo checkpoint o una modifica a un nodo si valuta su griglie a seed fisso rispetto alla versione precedente, e ciò che sbaglia viene annotato accanto a ciò che fa bene, come nelle model card su Hugging Face.
Perché i nodi personalizzati sono fissati a una versione
Le immagini di produzione contengono uno snapshot incorporato di ogni nodo personalizzato che usano, aggiornato di proposito e testato prima del rilascio, così non arrivano sorprese dal branch main di qualcun altro. La stessa cautela vale per ciò che un nodo è autorizzato a fare: un nodo personalizzato è codice Python che gira con i permessi del server. Ho scritto la procedura di rilevamento e rimozione di un cryptominer, una variante di XMRig, che era stato iniettato nel file execution.py di un container ComfyUI.
Modelli e strumenti
FLUX.2 Klein 9B, FLUX, Qwen Image Edit, SDXL e SD 1.5, IP-Adapter, ControlNet, SAM3, Florence2, DINOv3, YOLO, NAFNet, SwinIR, HYPIR. L'API HTTP di ComfyUI, Diffusers, PyTorch, Python, Docker, RunPod, BullMQ, GPU H100 e H200.
Domande frequenti
Può sviluppare un nodo ComfyUI personalizzato per la nostra pipeline?
Sì. Finora ne ho scritti 100, in 16 pack. La maggior parte rientra in uno di questi tre casi: un modello incapsulato perché giri dentro il grafo, una decisione che il grafo deve prendere (un controllo, un router, uno switch), oppure un'operazione sull'immagine che nessun pack esistente esegue nel modo in cui serve alla pipeline.
Può trasformare il nostro workflow ComfyUI in un'API o in un prodotto?
Sì, è così che funzionano tutti i progetti in produzione presentati in questa pagina. Il grafo viene convertito in formato API, un backend lo invia con gli input specifici di ogni richiesta, una coda sta a monte delle GPU e i risultati tornano via webhook.
Si occupa di addestramento LoRA per FLUX o SDXL?
Sì. LoRA di identità per singola persona, addestrati sulle foto personali di un utente, e LoRA di editing su FLUX.2 Klein 9B che restaurano i volti, sostituiscono lo sfondo dietro un'auto e ne correggono la geometria; diversi sono pubblicati come model card su Hugging Face.
Lavora con i modelli di diffusione al di fuori di ComfyUI?
Sì. Diffusers, script di addestramento, export ONNX e inferenza in C++ per modelli di ritocco che girano sul computer dell'utente stesso. ComfyUI è il luogo in cui si assembla la maggior parte delle pipeline, non l'unico in cui vivono i modelli.
Dove si trova e come possiamo lavorare insieme?
A Belgrado, in Serbia; lavoro da remoto su fusi orari europei e statunitensi, a contratto o a tempo pieno. Russo madrelingua, inglese a livello professionale, serbo a livello lavorativo.
Come contattarmi
Il modo più rapido è Telegram @happy_in_happy; altrimenti l'email [email protected], oppure LinkedIn.
Altrove su questo sito (pagine in inglese)
- Home - chi sono e cosa costruisco
- CV - ruoli, date, stack
- ComfyUI - pipeline ComfyUI in produzione, nodi personalizzati, addestramento LoRA
- Happyin.ai - modelli di ritocco on-device e un plugin Photoshop in C++
- mashinki - pipeline automatizzata per le foto di auto delle concessionarie
- OIS.Gold - ritocco di gioielli su larga scala
- Glam.ai - funzionalità AI in produzione per 4M+ utenti
- @wowfaceaibot - bot fotografico su Telegram con un LoRA per ogni utente
- happyin.space - 820+ articoli strutturati per agenti AI
- codex-claude-code-config - un regolamento per gli agenti di programmazione
- mclaude - coordinamento multi-sessione per Claude Code
- Blog - saggi su agenti, diffusione e ML in produzione
- AGENTS.md - la versione leggibile dalle macchine di tutto questo
Anastasiia Butova - ingegnera ML, Belgrado, Serbia.
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