t8star/SenseNova-U1.5-Comfy

SenseNova-U1.5-8B-MoT ComfyUI 单文件版

这是 SenseNova-U1.5-8B-MoT 的 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
• ComfyUI 原生 KSampler
• 自定义 img_cfg 的三路图像引导
• ComfyUI 显存卸载和低显存加载
• 单次采样任务内的文本/参考图 prefix KV cache

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：

SenseNova U1.5 (T8)

也可以使用 Comfy CLI：

comfy node install sensenova-u15-t8

或手动安装最新版：

cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/T8mars/SenseNova-U1.5-Wrapper-T8.git

节点地址：

• GitHub
• Comfy Registry

2. 下载模型

下载：

SenseNova-U1.5-8B-MoT-T8.safetensors

放到：

ComfyUI/models/diffusion_models/

使用 Hugging Face CLI 下载：

hf download t8star/SenseNova-U1.5-Comfy \
  SenseNova-U1.5-8B-MoT-T8.safetensors \
  --local-dir ComfyUI/models/diffusion_models

3. 下载工作流

下面三个工作流可以直接下载并拖进 ComfyUI：

• 文生图工作流
• 普通编辑工作流（img_cfg=1）
• 多参考三路编辑工作流

推荐参数

第一次使用建议保持：

steps: 50
CFG: 4
img_cfg: 1
shift: 3
sampler: euler
scheduler: normal
denoise: 1

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.

实际结果

2048×2048 文生图

参数：2048×2048、50 步、CFG 4、shift 3、Euler/normal、seed 42。

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。

文件信息

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

转换过程保留了官方 tensor 的名称、shape、存储 dtype 和原始数据。节点加载时会检查 metadata、全部 tensor 名称、shape 和 dtype，下载损坏或版本不匹配会直接报错。

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

• ComfyUI v0.31.0-8，commit cbbc9dab1f03d0d9a6caa8a8be7d77a7e37e1e44
• 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

• batch size 只支持 1
• 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、8-step LoRA、CFG norm、bbox/marker 或 think mode
• 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

• 基础模型：sensenova/SenseNova-U1.5-8B-MoT
• 官方代码：OpenSenseNova/SenseNova-U1
• 论文：SenseNova-U1.5
• ComfyUI 节点：T8mars/SenseNova-U1.5-Wrapper-T8

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

• T8star Hugging Face
• B站
• YouTube
• ComfyUI 整合包
• 模型网盘