SenseNova-U1.5-8B-MoT BF16 / Legacy Final / SFT ComfyUI 单文件版
这里提供 SenseNova U1.5 的
Final 和
SFT ComfyUI 单文件权重版，配合
SenseNova U1.5 ComfyUI 节点 使用。
本仓库是社区转换版本，并非 SenseNova 官方仓库。权重没有经过训练、微调或量化，只把官方固定版本的分片权重重新打包为一个 safetensors 文件，方便 ComfyUI 用户下载和管理。
支持什么
- 文生图
- 单张参考图编辑
- 1～10 张多参考图编辑
- 同一提示词/参考图一次生成 1～16 个不同结果
- ComfyUI 原生
KSampler
- Final / SFT 的 50 步文生图和图像编辑
- 官方 U1.5 8-step LoRA（只搭配 Final，底层走 ComfyUI 原生 LoRA/ModelPatcher）
- 自定义
img_cfg 的三路图像引导
- CFG Norm、CFG 生效区间和结构化编辑提示词
- ComfyUI 显存卸载和低显存加载
- 批量生成时按分支复用文本/参考图 prefix KV cache，每张结果仍使用独立随机噪声
这不是普通 SD/SDXL checkpoint，也不是 Diffusers 目录。请使用配套的 ComfyUI 节点加载。
快速开始
1. 安装节点
在 ComfyUI-Manager 中搜索：
也可以使用 Comfy CLI：
comfy node install sensenova-u15-t8或手动安装最新版：
1cd ComfyUI/custom_nodes
2git clone https://github.com/T8mars/Comfyui-SenseNova-U1.5-Wrapper-T8.git
节点地址：
建议使用配套节点 1.3.5 或更高版本。1.3.5 支持官方全 BF16 Final、新旧 Final 双版本严格校验、官方分辨率预设，以及 ComfyUI v0.34.0 / Python 3.10～3.14 CI。
2. 下载模型
按需要下载底模：
SenseNova-U1.5-8B-MoT-BF16-T8.safetensors：新版全 BF16 Final，约 35 GB，推荐SenseNova-U1.5-8B-MoT-T8.safetensors：旧版混合精度 Final，约 50 GB，继续兼容SenseNova-U1.5-8B-MoT-SFT-T8.safetensors：SFT，约 35 GB
放到：
ComfyUI/models/diffusion_models/使用 Hugging Face CLI 下载：
1hf download t8star/SenseNova-U1.5-Comfy \
2 SenseNova-U1.5-8B-MoT-BF16-T8.safetensors \
3 --local-dir ComfyUI/models/diffusion_models
下载 SFT 时把文件名改为 SenseNova-U1.5-8B-MoT-SFT-T8.safetensors。已有旧版 Final 的用户无需重新下载，节点 1.3.5 继续支持 SenseNova-U1.5-8B-MoT-T8.safetensors。
需要 8 步快速文生图时，再下载：
SenseNova-U1.5-8B-MoT-LoRA-8step-ComfyUI.safetensors放到：
1hf download t8star/SenseNova-U1.5-Comfy \
2 SenseNova-U1.5-8B-MoT-LoRA-8step-ComfyUI.safetensors \
3 --local-dir ComfyUI/models/loras
新版 BF16 Final 是官方对同一 Final 模型进行的全 BF16 转换与重新分片；旧版混合精度 Final 仍受支持。两个 Final 都支持 50 步生成/编辑和官方 8-step LoRA。SFT 是独立训练阶段，只使用 50 步，不叠加 LoRA。Preview 不受支持。
| 文件/组合 | 配套节点支持 | 说明 |
|---|
| U1.5 Final BF16，50 步生成/编辑 | ✅ | 当前推荐模型，约 35 GB |
| U1.5 Final 旧版混合精度，50 步生成/编辑 | ✅ | 兼容已有下载，约 50 GB |
U1.5 Final + -ComfyUI 8-step LoRA | ✅ | 仅用于 8 步文生图 |
| U1.5 SFT，50 步生成/编辑 | ✅ | 独立底模，不叠加 8-step LoRA |
| U1.5 Preview | ❌ | 旧预览权重 |
| 官方未转换的 raw LoRA | ❌ | 请下载本仓库带 -ComfyUI 的版本 |
出现 checkpoint key mismatch 怎么办
先更新配套节点到 1.3.5 或更高版本，然后彻底关闭并重启 ComfyUI。不要修改 loader、关闭动态加载或删除报错键来绕过校验；错误权重加载方式可能造成画面模糊、偏色或不遵循提示词。
如果更新后仍报错，请检查 ComfyUI/custom_nodes/ 下是否存在两份同名节点，并对照下方文件大小和 SHA256。新版报错会显示实际 model= 和 loader= 路径，可用来确认 ComfyUI 到底加载了哪一份文件。
3. 下载工作流
下面工作流可以直接下载并拖进 ComfyUI：
SenseNova 多参考编辑工作流推荐参数
第一次使用建议保持：
1steps: 50
2CFG: 4
3img_cfg: 1
4shift: 3
5sampler: euler
6scheduler: normal
7denoise: 1
官方建议的分辨率预设：
| 比例 | 分辨率 |
|---|
| 1:1 | 2048 × 2048 |
| 16:9 | 2720 × 1536 |
| 9:16 | 1536 × 2720 |
| 2:3 | 1664 × 2496 |
| 3:2 | 2496 × 1664 |
选择 Custom 时继续使用节点上的 width / height。
8-step LoRA 使用：
1LoRA strength: 1
2steps: 8
3CFG: 1
4cfg_norm: none
5shift: 3
6sampler: euler
7scheduler: normal
8denoise: 1
连接方式：
SenseNova Loader (Final / SFT，选择 Final) → SenseNova U1.5 8-Step LoRA → Sampling Options → KSampler官方 8-step LoRA 主要用于快速文生图；图像编辑建议继续使用不加 LoRA 的 50 步工作流。
普通文生图和 img_cfg=1 的编辑可以使用 KSampler。
当 img_cfg 不是 1 时，请使用 SenseNova Edit Guider 和 ComfyUI 自带的 SamplerCustomAdvanced。SenseNova Sampling Options 输出的同一个 MODEL 必须同时连接到 Edit Guider 和 BasicScheduler。
多参考图会按照官方规则标记为 Image-1、Image-2 等。提示词示例：
Use Image-1 as the illustration style and Image-2 as the food subject.普通的 SenseNova Reference Image 节点提供 Image-1 和可选的 Image-2；需要 3～10 张图时使用 SenseNova Reference Images (1-10)。图像职责按顺序写进提示词即可。人物换装时，Image-1 放人物主图，Image-2 放服装图。
实际结果
U1.5 SFT：2048×2048、50 步中文文字密集文生图
参数：SFT 单文件底模、2048×2048、50 步、CFG 4、shift 3、Euler/normal、seed 42。标题、材料数量、3 个步骤和 170°C 提示均为模型直接生成，没有后期修字。
SenseNova U1.5 SFT 中文炸鸡信息图2048×2048、8 步中文文字密集文生图
参数：2048×2048、8 步、CFG 1、shift 3、LoRA strength 1、Euler/normal、seed 42。标题、副标题、材料、步骤和温度提示均为模型直接生成，没有后期修字。
SenseNova U1.5 8-step 中文炸鸡信息图2048×2048 文生图
参数：2048×2048、50 步、CFG 4、shift 3、Euler/normal、seed 42。
SenseNova 2048 文生图结果2048×2048 双参考图编辑
参数：2048×2048、50 步、CFG 4、img_cfg 1、shift 3、Euler/normal、seed 42。第一张图提供手账版式和文字密度，第二张图提供炸鸡主体。大标题、材料和主要步骤可读，局部小字仍有错字和重叠，本图没有后期修字。
SenseNova 2048 双参考图编辑结果文件信息
Final BF16 单文件（推荐）
| 项目 | 内容 |
|---|
| 文件名 | SenseNova-U1.5-8B-MoT-BF16-T8.safetensors |
| 文件大小 | 35,065,860,328 bytes（约 32.66 GiB） |
| SHA256 | a32b117f40ad4575c6709b3ad6efb1c6b743ef1c1c3d75360f14090b997f1d29 |
| tensor 数量 | 1116 |
| 存储 dtype | 全部 BF16 |
| 官方源版本 | 19bc874ef6ffc97fda9837b40fc1d1301806158a |
Final 旧版混合精度单文件（继续兼容）
| 项目 | 内容 |
|---|
| 文件名 | SenseNova-U1.5-8B-MoT-T8.safetensors |
| 文件大小 | 50,222,155,152 bytes（约 46.78 GiB） |
| SHA256 | 2e5c4451969a8af9d7bcbf9d00a0fe463b15ed44149d8d79f31409e671587615 |
| tensor 数量 | 1116 |
| 存储 dtype | BF16 / F32 混合，保持官方权重格式 |
| 官方源版本 | 1f6ec60423d29939dde4202fd82ae340b144e280 |
三份底模转换都保留了对应官方 revision 的 tensor 名称、shape、存储 dtype 和原始数据。节点会按新版 Final、旧版 Final、SFT 三个 profile 检查 metadata、文件大小、全部 tensor 名称、shape 和 dtype；损坏或版本不匹配会直接报错。
SFT 单文件
| 项目 | 内容 |
|---|
| 文件名 | SenseNova-U1.5-8B-MoT-SFT-T8.safetensors |
| 文件大小 | 35,065,860,320 bytes（约 32.66 GiB） |
| SHA256 | 9c105bb4baaf244bbd99f814c36f190228c5878f8889295e3dba285441442f2f |
| tensor 数量 | 1116 |
| 存储 dtype | BF16，保持官方权重格式 |
| 官方源版本 | 661834c5b5aee0f89958353511d6ac0ccaacb646 |
8-step LoRA 文件
| 项目 | 内容 |
|---|
| 文件名 | SenseNova-U1.5-8B-MoT-LoRA-8step-ComfyUI.safetensors |
| 文件大小 | 约 815 MB |
| SHA256 | dd5320f06986688dd41b0a4a2cb6ebd0036308f8a8a2d0c349ca22875a805aa1 |
| module / tensor | 294 / 882 |
| 官方源文件 SHA256 | 3ef32180cdf1e30a870a83f4f136e897ea50b7ee467f863d75633464ebb25708 |
| 官方源版本 | e909f4636d119d65fe4cba8770c19daff2ac102e |
这个版本只给官方 LoRA 键名添加 ComfyUI 需要的 diffusion_model. 前缀，882 个张量的数据逐字节不变。
模型说明
SenseNova-U1.5 是统一的多模态 Transformer。图像生成部分直接在 RGB 像素 patch 空间中进行 flow matching，不使用传统的 VAE latent。因此：
- 模型文件比常见 diffusion checkpoint 大很多；
- 不能用普通 Checkpoint Loader、UNet Loader 或 Diffusers Loader 直接加载；
- 请使用配套节点提供的 pixel-space latent、调度和采样配置。
实测环境
- 本地实测 ComfyUI 0.33.x
- CI：最低支持的 ComfyUI 0.31，以及当前稳定版 ComfyUI v0.34.0
- Python 3.10、3.12、3.13、3.14
- NVIDIA CUDA + BF16
- RTX 5090 Laptop 24 GB
- 64 GB 系统内存
2048×2048、50 步文生图和图像编辑已在 24 GB 显存下完成。模型加载和卸载会占用较多系统内存，建议准备 64 GB RAM 和足够的虚拟内存。
当前限制
- 目前只正式验证 NVIDIA CUDA + BF16
- 不支持运行时自动下载模型
- 不包含量化、bbox/marker 或 think mode
- 单个参考图节点最多接 10 张图；批量结果数量可设为 1～16
- 复杂主体替换、多区域或多约束编辑可能出现内容漂移
- FP16、ROCm、MPS、DirectML、XPU、NPU 尚未验证
- 不支持 Hugging Face Inference Providers 直接调用
来源与许可
模型与官方参考实现使用 Apache License 2.0。本仓库仅提供权重重打包，不改变原模型许可。使用模型时请同时遵守适用法律、原始模型许可和平台规则。
相关链接
