以下是对comfyui依赖项的逐一注释和说明，详细描述它们的用途和作用。
核心依赖项
-
torch
- PyTorch，是一个广泛使用的深度学习框架，用于构建和训练神经网络。
- 提供了强大的 GPU 加速支持和自动微分功能。
- 官网：pytorch.org/
-
torchsde
- PyTorch 的扩展，用于处理随机微分方程（SDE）。
- 主要用于研究和实现涉及随机过程的模型。
- GitHub：github.com/google-rese…
-
torchvision
- PyTorch 的计算机视觉库，包含常用的数据集、模型和图像处理工具。
- 提供了预训练模型和数据增强的功能。
- GitHub：github.com/pytorch/vis…
-
torchaudio
- PyTorch 的音频处理库，提供音频数据加载、变换和预处理工具。
- 适用于音频信号处理和深度学习应用。
- GitHub：github.com/pytorch/aud…
-
einops
- 一个用于数组操作和重组的库，简化复杂的张量操作。
- 适用于需要频繁进行张量形状转换的深度学习任务。
- GitHub：github.com/arogozhniko…
-
transformers>=4.25.1
- Hugging Face 提供的自然语言处理库，支持多种预训练的转换模型（如 BERT、GPT）。
- 适用于文本生成、分类、翻译等任务。
- 官网：huggingface.co/transformer…
-
safetensors>=0.4.2
- 用于安全和高效地存储和加载张量的库。
- 提供了比常规序列化格式更高的安全性。
- GitHub：github.com/huggingface…
-
aiohttp
- 一个异步 HTTP 客户端/服务器框架，适用于构建高性能的网络应用。
- 适用于需要处理大量并发请求的后端服务。
- 官网：docs.aiohttp.org/en/stable/
-
pyyaml
- 一个 YAML 解析和生成库，用于处理 YAML 格式的配置文件。
- 广泛用于应用程序配置管理。
- GitHub：github.com/yaml/pyyaml
-
Pillow
- Python 图像处理库，PIL 的友好分支，提供各种图像处理功能。
- 支持图像的加载、保存、转换和滤镜等操作。
- 官网：python-pillow.org/
-
scipy
- 科学计算库，提供数值积分、优化、线性代数和统计等功能。
- 广泛应用于科学研究和数据分析。
- 官网：www.scipy.org/
-
tqdm
- 一个用于显示进度条的库，适用于长时间运行的迭代任务。
- 提供简洁的 API，可以轻松集成到各种循环和进程中。
- GitHub：github.com/tqdm/tqdm
-
psutil
- 系统和进程实用工具库，提供对系统资源（如 CPU、内存）的监控功能。
- 适用于构建需要系统资源监控的应用程序。
- 官网：psutil.readthedocs.io/
非必需依赖项
-
kornia>=0.7.1
- 一个基于 PyTorch 的计算机视觉库，提供 GPU 加速的图像处理操作。
- 适用于需要高性能图像处理的深度学习任务。
- GitHub：github.com/kornia/korn…
-
spandrel
- 未知，可能是特定项目的自定义或第三方库，需查阅相关文档或源码了解详细信息。
-
soundfile
- 一个用于读写声音文件的库，支持多种音频格式。
- 适用于音频数据加载和保存操作。
- GitHub：github.com/bastibe/PyS…
