happyin.work / ComfyUI · Engelstalig origineel

ComfyUI-specialist - Anastasiia Butova

Ik bouw beeldpipelines met ComfyUI die in productie draaien, en dat al twee jaar, sinds 2024. Ik ontwerp de graphs, schrijf de custom nodes waarop ze gebouwd zijn, train de LoRA's die ze laden en draai ze headless via de ComfyUI-API op GPU-workers. Gevestigd in Belgrado, Servië; ik werk remote en sta open voor opdrachten op contractbasis en fulltime werk.

In één zin: Anastasiia Butova is ComfyUI-specialist en engineer voor diffusiemodellen, met 100 custom nodes in 16 eigen packs, ComfyUI-graphs in productie bij een SaaS-platform voor sieradenfoto's, een foto-app met 4M+ gebruikers en een Telegram-bot, en LoRA-training voor FLUX.2 Klein en SDXL.

Ik werk in het Engels, Russisch en Servisch; deze pagina is een vertaling van het Engelse origineel.

Wat ik voor je kan bouwen

• Een ComfyUI-workflow omgezet in een service. De graph wordt in de editor gebouwd en gedebugd, in API-formaat geëxporteerd en daarna headless uitgevoerd met invoer per request: ervoor een queue, erachter GPU-workers (RunPod Serverless of je eigen machines), en de resultaten worden via een webhook afgeleverd.
• Custom nodes. Voor de stap die bestaande packs niet bieden: routing en quality gates, kleurafstemming, SAM3-segmentatie, DINOv3-classificatie, YOLO-detectie, uitlijning via optical flow, tiling, en wrappers die restauratienetwerken (NAFNet, SwinIR, HYPIR) in dezelfde graph zetten als de generatie.
• LoRA-training en evaluatie. Adapters voor FLUX.2 Klein 9B en SDXL, van identiteits-LoRA's per persoon tot edit-LoRA's voor productfoto's, beoordeeld op sheets met vaste seeds in plaats van op één gelukstreffer.
• Hoge resolutie. Inferentie in tegels voor productbeelden van 6K-10K pixels, zonder naden die je bij 40 megapixel kunt zien.
• Reproduceerbare deployment. Docker-images voor H100- en H200-kaarten, waarin elke custom node als kopie is opgenomen en per image is vastgepind, zodat een wijziging in andermans pack de productie niet van de ene op de andere dag onderuit kan halen.

Waar mijn ComfyUI-werk tot nu toe heeft gedraaid

• OIS.Gold, 2024 tot nu. Een SaaS-platform voor het bewerken van sieradenfoto's, met 1.500+ gebruikers. ComfyUI wordt programmatisch vanuit de backend aangestuurd, met BullMQ-jobqueues en aflevering via webhooks, op beelden van 6K-10K pixels; elke custom node die in productie-images wordt gebruikt, wordt als meegeleverde snapshot bewaard.
• Glam.ai, 2026. In een foto-app met 4M+ gebruikers: pipelines in meerdere stappen met Qwen Image Edit, georkestreerd via ComfyUI-graphs waarin elke node een gespecialiseerd model is voor segmentatie, restauratie of verfijning; training op een H200-cluster met 80 GPU's.
• @wowfaceaibot, 2025. Voor elke gebruiker een LoRA, getraind op diens eigen foto's; generatie op RunPod, aangestuurd via de HTTP-API van ComfyUI met de adapter van die gebruiker.
• mashinki, 2026. Autofoto's van dealers, op een GPU-machine met ComfyUI omgezet in catalogusbeelden: SAM3-segmentatie, LoRA's op FLUX.2 Klein 9B voor het vervangen van de achtergrond en voor de geometrie, en een eigen node-pack.

De nodes, nageteld

Geteld op 15 september 2026 aan de hand van de code waarmee elk van de packs zijn nodes registreert: 100 verschillende nodes in 16 eigen packs (104 registraties; twee packs delen vier utility-nodes).

• happyin-comfyui-nodes, 32: routing en quality gates, een Florence2-promptrouter, maskers, ruisschatting en korrelafstemming, kleurafstemming en -overdracht, camerahoeken, contactsheets, tools voor LoRA-mappen, batchhelpers
• ComfyUI-SAM3-Gemstone, 20: edelsteendetectie met SAM 3, compositie en stitching, crop en stitch voor inpainting, herstel van maskers en gaten, PSD-uitvoer
• ComfyUI_happyin, 19: tegels splitsen en samenvoegen, frequentiedecompositie, VAE-encode en -decode, maskertools, automatische niveaus, versterking van randen en diepte, filteren op detailgebieden
• ComfyUI-mashinki, 6: SAM3-segmentatie van auto-onderdelen (kenteken, carrosserie, ruiten, wielen, interieur), het achtergrondbeeld kantelen naar de rolhoek van de interieurcamera, camerahoeken, latent-afmetingen laten snappen, een decoder voor NVIDIA PiD
• comfyui-pixel-align-nodes, 5: pixeluitlijning met vervorming als fallback, frequentiemix, vervanging van lage frequenties, selectief overvloeien
• ComfyUI_happyin_canny, 4: edge maps, beeldbeschrijving, nodes die objecten en woorden vervangen
• restauratie: NAFNet-ruisonderdrukking met kleurbeheer bij laden en opslaan (3), NAFNet-restauratie voor sieraden (2), SwinIR-ruisonderdrukking en ruiskaarten (2), HYPIR-restauratie (1)
• herkenning: auto-afmetingen met DINOv3 (1), DINOv3-classificatie (1), YOLO26-detectie (1)
• bewerking: schuifregelaars voor heatmap-maskers (3), screenshots opschonen en randen bijsnijden (3), verfijnen per klik voor FLUX.2 Klein (1)

De repositories zijn privé, dus het aantal staat hier vermeld in plaats van gelinkt.

Zo werk ik

Een pipeline wordt in de ComfyUI-editor gebouwd en gedebugd en daarna bevroren: de graph in API-formaat geëxporteerd, de custom nodes vastgepind op de geteste commits. Daarna wordt er niets meer aangeklikt. De backend verstuurt de graph met invoer per request en haalt het resultaat op. Nieuwe checkpoints en wijzigingen aan nodes worden op sheets met vaste seeds beoordeeld tegen de vorige versie, en wat ze fout doen wordt genoteerd naast wat ze goed doen, zoals in de model cards op Hugging Face.

Waarom de custom nodes vastgepind zijn

Productie-images bevatten een meegeleverde snapshot van elke custom node die ze gebruiken, bewust bijgewerkt en getest voordat die wordt uitgerold, zodat er geen verrassingen uit andermans main-branch komen. Dezelfde voorzichtigheid geldt voor wat een node mag doen: een custom node is Python-code die met de rechten van de server draait. Ik schreef het runbook voor het opsporen en verwijderen van een cryptominer, een XMRig-variant, die in execution.py van een ComfyUI-container was geïnjecteerd.

Modellen en tools

FLUX.2 Klein 9B, FLUX, Qwen Image Edit, SDXL en SD 1.5, IP-Adapter, ControlNet, SAM3, Florence2, DINOv3, YOLO, NAFNet, SwinIR, HYPIR. De HTTP-API van ComfyUI, Diffusers, PyTorch, Python, Docker, RunPod, BullMQ, H100- en H200-GPU's.

Veelgestelde vragen

Kun je een custom node voor onze ComfyUI-pipeline bouwen?

Ja. Ik heb er tot nu toe 100 geschreven, in 16 packs. De meeste zijn een van drie dingen: een model dat zo is ingepakt dat het binnen de graph draait, een beslissing die de graph moet nemen (een gate, een router, een switch), of een beeldbewerking die bestaande packs niet uitvoeren zoals de pipeline die nodig heeft.

Kun je van onze ComfyUI-workflow een API of een product maken?

Ja, zo draait elk productieproject op deze pagina. De graph gaat naar API-formaat, een backend verstuurt hem met invoer per request, er staat een queue vóór de GPU's en de resultaten komen terug via een webhook.

Train je LoRA's voor FLUX of SDXL?

Ja. Identiteits-LoRA's per persoon, getraind op de eigen foto's van een gebruiker, en edit-LoRA's op FLUX.2 Klein 9B die gezichten herstellen, de achtergrond achter een auto vervangen en de geometrie ervan corrigeren; meerdere daarvan zijn gepubliceerd als model cards op Hugging Face.

Werk je ook buiten ComfyUI met diffusiemodellen?

Ja. Diffusers, trainingsscripts, ONNX-export en C++-inferentie voor retouchemodellen die op de eigen computer van de gebruiker draaien. ComfyUI is de plek waar de meeste pipelines worden samengesteld, niet de enige plek waar de modellen draaien.

Waar ben je gevestigd en hoe werken we samen?

Belgrado, Servië; ik werk remote over Europese en Amerikaanse tijdzones heen, op contractbasis of fulltime. Russisch als moedertaal, Engels op professioneel niveau, Servisch op werkniveau.

Zo bereik je me

Het snelst via Telegram @happy_in_happy; verder per e-mail naar [email protected] of via LinkedIn.

Elders op deze site (in het Engels)

• Home - wie ik ben en wat ik bouw
• CV - rollen, periodes, stack
• ComfyUI - ComfyUI-pipelines in productie, custom nodes, LoRA-training
• Happyin.ai - retouchemodellen die op het apparaat zelf draaien, en een Photoshop-plug-in in C++
• mashinki - geautomatiseerde pipeline voor autofoto's van dealers
• OIS.Gold - sieradenretouche op grote schaal
• Glam.ai - AI-functies in productie voor 4M+ gebruikers
• @wowfaceaibot - fotobot op Telegram met een LoRA per gebruiker
• happyin.space - 820+ artikelen, gestructureerd voor AI-agents
• codex-claude-code-config - een regelboek voor coding agents
• mclaude - coördinatie tussen meerdere sessies voor Claude Code
• Blog - essays over agents, diffusie en ML in productie
• AGENTS.md - de machineleesbare versie van dit alles

Anastasiia Butova - ML-engineer, Belgrado, Servië. E-mail [email protected] · LinkedIn · GitHub · Telegram · Hugging Face