happyin.work / ComfyUI · Original em inglês

Especialista em ComfyUI - Anastasiia Butova

Construo pipelines de imagem com modelos de difusão sobre ComfyUI para produção, e faço-o há dois anos, desde 2024. Concebo os grafos, escrevo os nós personalizados (custom nodes) em que assentam, treino os LoRAs que carregam e executo-os em modo headless através da API do ComfyUI em workers de GPU. Vivo em Belgrado, na Sérvia, e trabalho remotamente; estou disponível como programadora em regime freelance ou a tempo inteiro.

Numa linha: Anastasiia Butova é especialista em ComfyUI e engenheira de modelos de difusão, com 100 nós personalizados em 16 packs próprios, grafos de ComfyUI em produção para um SaaS de imagens de joalharia, uma aplicação de fotografia com 4M+ utilizadores e um bot de Telegram, e treino de LoRA para FLUX.2 Klein e SDXL.

Trabalho em inglês, russo e sérvio; esta página é uma tradução do original em inglês.

O que posso construir para si

Onde o meu trabalho com ComfyUI já correu

Contagem de nós

Contagem feita a 15 de setembro de 2026 a partir do código de registo de nós de cada pack: 100 nós distintos em 16 packs próprios (104 registos; quatro nós utilitários são partilhados por dois packs).

Os repositórios são privados, por isso a contagem fica indicada aqui em vez de uma ligação.

Como trabalho

Um pipeline é construído e depurado no editor do ComfyUI e depois congelado: o grafo exportado em formato API, os nós personalizados fixados nos commits que foram testados. A partir daí ninguém clica em nada. O backend submete o grafo com as entradas de cada pedido e recolhe o resultado. Um checkpoint novo ou uma alteração num nó é avaliado face ao anterior em folhas com seed fixa, e o que falha fica registado ao lado do que acerta, tal como nas fichas de modelo no Hugging Face.

Porque é que os nós personalizados estão fixados

As imagens de contentor de produção levam uma cópia congelada de cada nó personalizado que usam, atualizada de propósito e testada antes de ser lançada, para que não haja surpresas vindas da branch main de outra pessoa. A mesma cautela aplica-se ao que um nó pode fazer: um nó personalizado é código Python a correr com as permissões do servidor. Escrevi o runbook de deteção e remoção de um minerador de criptomoedas, uma variante do XMRig, que tinha sido injetado no execution.py de um contentor de ComfyUI.

Modelos e ferramentas

FLUX.2 Klein 9B, FLUX, Qwen Image Edit, SDXL e SD 1.5, IP-Adapter, ControlNet, SAM3, Florence2, DINOv3, YOLO, NAFNet, SwinIR, HYPIR. A API HTTP do ComfyUI, Diffusers, PyTorch, Python, Docker, RunPod, BullMQ, GPUs H100 e H200.

Perguntas frequentes

Pode criar um nó personalizado de ComfyUI para o nosso pipeline?

Sim. Até agora escrevi 100, em 16 packs. A maioria é uma de três coisas: um modelo encapsulado para correr dentro do grafo, uma decisão que o grafo tem de tomar (um filtro, um encaminhador, um interruptor) ou uma operação de imagem que nenhum pack existente faz da forma de que o pipeline precisa.

Pode transformar o nosso workflow de ComfyUI numa API ou num produto?

Sim, é assim que funcionam todos os projetos em produção desta página. O grafo passa para formato API, um backend submete-o com as entradas de cada pedido, uma fila fica à frente das GPUs e os resultados regressam por webhook.

Treina LoRAs para FLUX ou SDXL?

Sim. LoRAs de identidade de uma pessoa, treinados com as fotografias do próprio utilizador, e LoRAs de edição sobre FLUX.2 Klein 9B que restauram rostos, trocam o fundo atrás de um automóvel e corrigem a sua geometria; vários deles estão publicados como fichas de modelo no Hugging Face.

Trabalha com modelos de difusão fora do ComfyUI?

Sim. Diffusers, scripts de treino, exportação para ONNX e inferência em C++ para modelos de retoque que correm no próprio computador do utilizador. O ComfyUI é onde se monta a maioria dos pipelines, não o único sítio onde os modelos vivem.

De onde trabalha e como podemos colaborar?

De Belgrado, na Sérvia, remotamente, com fusos horários da Europa e dos EUA, em regime freelance ou a tempo inteiro. Russo: língua materna; inglês: nível profissional; sérvio: nível de trabalho.

Como contactar-me

O mais rápido é o Telegram @happy_in_happy; também por e-mail [email protected] ou pelo LinkedIn.

Noutras partes deste site (páginas em inglês)

Anastasiia Butova - Engenheira de ML, Belgrado, Sérvia. E-mail [email protected] · LinkedIn · GitHub · Telegram · Hugging Face