[心得] ComfyUI RX 9070XT便攜包分享

[trfmk1 (TRF小兵)]

ComfyUI for AMD RX 9070XT便攜包更新

ComfyUI_Win_portable_RX9070 TRFv0.3-Lite

https://drive.google.com/file/d/1PasVAW889I1uzwtDBcWIP3IoeC-aIogi/view?usp=sharing

更新的軌跡

https://forum.gamer.com.tw/C.php?page=1&bsn=60030&snA=679332&gothis=2554285#2554285

ComfyUI更新到 0.25.0

第一次使用請先點擊Update ROCm.bat

安裝ROCm 與 PyTorch
https://i.imgur.com/Mcndnz5.png
選擇 1. 多架構 ROCm 與 PyTorch (gfx1201)
即可安裝最新版本ROCm/TheRock

安裝完可以選擇
4. 清除 UV 套件快取

接著點擊Start.bat會開始載入ComfyUI
跑完後將 http://127.0.0.1:8188 貼到瀏覽器啟動ComfyUI


1.此版本改用 SageAttention 2.2.0
https://github.com/thu-ml/SageAttention/pull/368

這是AMD的工程師jammm
針對RDNA4架構的特殊版本
QK 使用 int8 WMMA，對 PV 使用 fp8 WMMA
使用C++ 配合 AMD 的 HIP 框架來編寫底層 Kernel
最近的更新還支援了head_dim 256

https://i.imgur.com/CNynjM0.png
WAN2.2 480X832 81幀 57.45秒

https://i.imgur.com/ACDjIAi.png
WAN2.2 720X1088 81幀 153.03秒

https://i.imgur.com/TOzyPck.png
WAN2.2 720X1280 81幀 199.5秒

https://i.imgur.com/UeTNIMz.png
Z-image-turbo 1024*1204 6步 4.15秒

2.Flash_attn-2.8.4 RDNA4 CK（Composable Kernel 後端）支持
有些情況跑圖如果想要更高的精度
或者SageAttention出問題的情況
可以考慮換用Flash Attention

基本上SageAttention 2.2.0
RDNA4特化的版本速度是全面提升
PyTorch Version: 2.12.0+rocm7.14.0a20260620
ROCm Version (from PyTorch): 7.14.60850
https://i.imgur.com/04OiC7Z.png

https://i.imgur.com/YwJYmDQ.png

安裝好ROCm
點擊Start.bat啟動

https://i.imgur.com/dDXDxuL.png
步驟1~3建議選擇1即可

步驟 4: 選擇 VRAM 模式
https://i.imgur.com/z8NfqnK.png

系統記憶體比較小者
可以選擇2. 開啟動態 VRAM (--enable-dynamic-vram)


ComfyUI 0.25.0 多了很多自定義參數

動態顯存管理

舊的
-reserve-vram [GB]：手動預留一部分顯存（單位 GB）給操作系統或其它軟件，防
止 ComfyUI 把VRAM全部吃光導致系統卡死。

新的
-vram-headroom [GB]：為動態顯存（DynamicVRAM）設置額外的安全緩沖空間。
ComfyUI 會盡量保持這部分VRAM完全空閒。


節點的緩存管理參數

-cache-ram：【默認模式】基於系統RAM壓力進行緩存。可傳入 1 或 2 個值（如
--cache-ram 4 2），分別代表活動緩存和非活動緩存的RAM保留閾值。

-cache-classic：使用舊版的激進緩存機制（只要RAM夠就拼命緩存）。

-cache-none：完全不緩存任何中間結果。每次點生成，所有節點全部重新執行。極度
省VRAM/RAM，但連續生成速度會變慢。

-high-ram：高性能內存模式，如果系統內存極大或者比起頻繁加載模型更願意吃虛擬
RAM，開啟此項可微幅提升性能（內部會激活經典緩存）。

-fast-disk：當VRAM不夠時，優先把模型緩存到高速SSD（如 NVME SSD）上，而不是
系統RAM。

上面參數有其相關性
--high-ram與--fast-disk兩個互相沖突
一個是積極使用系統RAM
一個是優先使用硬碟當緩存

用--high-ram會強制連動使用--cache-classic模式
--cache-ram與--high-ram也沖突
因為會強制用--cache-classic

我做了一些調整讓這功能在A卡上穩定一些
許多變數與參數都寫在Start.bat裡面

https://i.imgur.com/W9YFMMf.png

預設我是使用--high-ram --vram-headroom 2

系統記憶體較小者可以嘗試
-fast-disk --vram-headroom 2

甚至
-fast-disk --cache-none --vram-headroom 2


步驟 5: 選擇智慧記憶體模式

單純跑圖 選擇1. 預設模式會比較快

如果要跑Wan2.2或LTX-2.3
選擇2. 關閉智慧記憶體 (--disable-smart-memory)會比較穩定


裡面內建了一些工作流
也可以從ComfyUI內建的工作流開始學起
目前ComfyUI壓根不想對GGUF量化做優化支持
動態顯存也不支持GGUF量化
建議模型都用FP8

我這裡提供一些基礎模型
https://drive.google.com/drive/folders/1A9YgUdtGQiTltQTz-kJxdR6A323ihS6Y

civitai也都抓的到
https://civitai.red/?sync-account=green

ComfyUI目前建議不要隨便更新
他們常常想幹嘛就幹嘛
常常破壞性更新
除非你有自行除錯的能力
就算你用N卡也有可能一更新就發現怎麼性能下降
甚至工作流直接報錯

非RDNA4架構的使用者
可以嘗試使用這個版本
https://www.bilibili.com/video/BV1LijF6iE8J/?spm_id_from=333.1387.list.card_archive.click

這個UP主我在QQ群有跟他交流分享
他本身是7900XT的用戶
基本上理念是不賣課免費分享
我將優化過的SageAttention1 Triton分享給他
跟怎麼調整參數也一併說明
讓7900XTX基本上提速30～40％
算是造福不少老卡用戶

https://www.bilibili.com/video/BV1PjEW6sEfD/?share_source=copy_web&vd_source=eb2

他比較傾向照顧所有A卡使用者
RDNA1～4全部支持跑ComfyUI
甚至照顧一群小白把屎把尿的
更新就沒有我的便攜包激進
我只單獨針對RDNA4調整比較沒包袱
我實在沒什麼耐心面對那麼多小白

不過也能去看他影片學習工作流怎麼使用
他都是跟A卡做試配的


最後一些圖片分享
https://i.imgur.com/mTsLAzH.jpeg

https://i.imgur.com/NLTJknJ.jpeg

https://i.imgur.com/7Rt8I8H.jpeg

https://i.imgur.com/lzC3lOo.jpeg

https://i.imgur.com/CsdkAOx.jpeg

https://i.imgur.com/HpAeniO.jpeg

https://i.imgur.com/HateKwx.jpeg
ANIMA基本上只要你想
怎麼玩都可以

https://i.imgur.com/jHPklY8.jpeg
多角色PLAY也不是問題

ROCm這半年加強舊卡支援
https://i.imgur.com/WHWnnao.png
也算是戰未來？
即將ROCm迎來8.0
AMD下半年如何
等7/22 Advancing Al 2026吧

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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 125.229.59.186 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/PC_Shopping/M.1782047488.A.7C9.html
※ 編輯: trfmk1 (125.229.59.186 臺灣), 06/21/2026 21:12:36
推 pxhome: 治天七看來是沒機會了
※ 編輯: trfmk1 (125.229.59.186 臺灣), 06/21/2026 21:15:45
→ freeunixer: 它對 inter arc Bx0 的支援好嗎?
推 WeasoN: 未看先推
推 sporocyst: 感謝你對魔法研究的貢獻
推 dw7931425: 可是ComfyUI的工作流複雜到我不知該如
→ dw7931425: 何下手...
→ spfy: 要從簡單的開始 可以直接問AI 有模型有編解
→ spfy: 碼和prompt就好了 我隨便玩玩就從三四個node
→ spfy: 慢慢試的 覺得不太滿足了再加節點
推 fu1vu03: 洛西加太大了吧（x
推 nrsair: AI
→ a27588679: 看到便攜包我以為是方便帶著顯卡走的包
→ a27588679: 包
→ crimsonmoon9: 先叫GPT幫你生一個最基礎三四個節點
→ crimsonmoon9: 能出圖的接法 之後想要更進一步就會
→ crimsonmoon9: 嘗試去自己找資料了XD
推 MiluPeko: 如果我想做類似推特上特定畫師的畫風
→ MiluPeko: 是有辦法特別去找模型嗎？還是要自己訓
→ MiluPeko: 練呢？
嘛...我臨時弄了個工作流
https://forum.gamer.com.tw/Co.php?bsn=60030&sn=2555454

增加Anima繪師、角色、服裝選擇工具
應該能滿足大多人需求
→ gbcg9725: 可以去civitai找模型或lora 還有問ai
→ gbcg9725: controlnet怎麼用 不得已再訓練
→ oread168: 6~7已經巨大提升噴到該有的性能 8是不太
→ oread168: 期待了==
其實RDNA4理論還能提速20%
推 MiluPeko: 收到 乾蝦
推 v86861062: 推推
→ tazi: RDNA2也能用的話，我6800xt不就可以拿來玩XD
推 proton63: ,推
推 sdbb: 謝謝
→ spfy: 其實也可以下載這包 拿裡面的模型就好了
→ spfy: 原po有蒐集一些很常見的模型 光是用檔名就能
→ spfy: 找到一堆資料的那種 我懶直接Nova Anime XL
推 mizumutsuki: 推推!
推 Justapig: 推推好厲害
推 grtfor: 分享推
推 pcfox: 好東西 推 蘇媽的好朋友
推 htps0763: 接觸一年ROCM，捲積演算法搜尋終於能跳
→ htps0763: 過最慢了，不懂這麼簡單的實作放了這麼
→ htps0763: 多年
因為之前ROCm只注重CDNA架構
更別說在Win上面跑
今年才回頭支援消費級顯卡
為了多架構CI整個倉庫炸了三個月
一堆PR卡住進不來
到6月才把炸掉的坑補起來
推 hangtenboy: 推推，目前用得很開心
→ ganei: 未下先推，佛心分享
推 CrackedVoice: 先推再說！
※ 編輯: trfmk1 (125.229.59.186 臺灣), 06/22/2026 00:38:54
推 Rafale: 推
推 skyshadow83: 推
推 ss70012: 推問個anima 1024*1024 30步要多久？
我自己弄的工作量流15秒左右
掛加速LORA 10秒左右
※ 編輯: trfmk1 (125.229.59.186 臺灣), 06/22/2026 01:55:02
推 silveryiris: 先推再看
推 ganei: 忘記先前推文太近，補推一下
推 Laviathan: 不分享到ai_art群組嗎？之前為了讓ma
→ Laviathan: x+395生成動畫，搞sageattention弄的
→ Laviathan: 我頭很大
只能說RDNA4是個質變
支援FP8 AI算力又大幅提升
現狀除非要玩LLM語言模型
需要很大的VRAM
生圖的擴散模型反而需要的是算力
推 aacj2642: 你們都很偉大
推 tn601374: 推
推 lolicat: 來了 昨天才剛看完小屋 結果我一換新版本
→ lolicat: 就跳了一個沒遇過的錯誤 還沒研究清楚 先
→ lolicat: 推
→ lolicat: 我只會簡單的文生圖 圖轉影片這種 太複雜
→ lolicat: 的工作流也是一陣一陣玩一下
推 dice456: 真有心 推個
推 ss70012: 感謝，amd還是很棒啊
推 vsbrm: A卡推廣大使~
※ 編輯: trfmk1 (125.229.59.186 臺灣), 06/22/2026 10:00:37
※ 編輯: trfmk1 (125.229.59.186 臺灣), 06/22/2026 10:13:41
※ 編輯: trfmk1 (125.229.59.186 臺灣), 06/22/2026 10:15:41
推 Tosca: 推推~~~~~
推 taobnug: 有人試過2個不同的portable版comfyui有
→ taobnug: 什麼互相隔離的好方法嗎？
推 Sousake: AMD YES
推 blueballer: 推 感謝大神
推 bunjie: 補幀王出品 先推
→ bunjie: 現在應該是生圖王了
推 NorAku: 露露卡真香(？
→ spfy: 兩個不同的ortable放不同資料夾就隔離了吧?
→ tokikaze: comfyui這種東西擺不同資料夾就隔離了
→ tokikaze: 。被工作流快取搞到可以去改設定或幹脆
→ tokikaze: 不同任務用不同瀏覽器開
→ tokikaze: 幹脆(x 乾脆(o
推 APC: 現在 DIY 市場有的玩就感恩蛤
推 a83a83cjcj: 推推
推 taobnug: 用不同的瀏覽器來做隔離了，感謝。
推 ssds: 感謝大大分享
推 ch410773: 我用這個只會生澀圖跟影片
→ losmith: 想請問9070XT能跑LTX2.3嗎?
→ losmith: 之前我9070XT那台想試 但都跑不起來 QQ
推 losmith: 大大真的是AMD AI推廣大神 繪師工具太神
LTX2.3能跑啊
A卡還很適合跑
只是現狀我覺得沒有研究的價值
※ 編輯: trfmk1 (125.229.59.186 臺灣), 06/23/2026 14:31:28
→ losmith: 居然!那應該是我工作流沒挑好 各種跳錯QQ
→ losmith: 晚上下班回家更新大大這版後再試試~ XD
→ losmith: 想試LTX2.3是因為他在我N卡機器上跑超快
→ pentw: 不知道能否在linux上跑
→ pentw: 載下來參考安裝的套件可以跑了
→ losmith: 9070XT跑LTX2.3跑Q5KM.GGUF生成5秒影片
→ losmith: 第一次需時41分...第二次1小時40分鐘...
→ losmith: 第三次需時高達2小時45分鐘 XD
→ losmith: 難怪大大說沒有研究的價值 真的太沒效益