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ComfyUI_TGate 插件完全教程 - 让你的AI绘画速度飞起来！
1. 插件简介
插件地址： https://github.com/JettHu/ComfyUI_TGate
这个插件就像给你的AI绘画引擎装了个"涡轮增压器"！它能让你的图片生成速度提升10%-50%，而且几乎不会影响图片质量。
想象一下，原本需要10秒才能生成一张图，现在只需要5-7秒就搞定了！这就是T-GATE技术的魅力。它的原理就像是"偷懒但不被发现"——在生成过程中，它会记住一些重复的计算结果，下次遇到类似情况就直接用缓存，不用重新算一遍。
能给你带来什么好处：
- 🚀 生成速度大幅提升（10%-50%）
- 🎨 图片质量几乎不受影响
- 💰 节省电费和时间成本
- 🔧 无需训练，直接使用
2. 如何安装
方法一：手动安装（推荐）
- 打开你的ComfyUI安装目录
- 进入
custom_nodes文件夹 - 在这里打开命令行（终端）
- 输入以下命令：
git clone https://github.com/JettHu/ComfyUI_TGate.git
- 重启ComfyUI就能看到新节点了
方法二：ComfyUI Manager安装
- 在ComfyUI界面点击"Manager"
- 搜索"TGate"
- 点击安装
- 重启ComfyUI
3. 节点详细解析
3.1 TGate Apply 节点（简化版）
这是最简单好用的版本，就像"一键加速"按钮，适合新手使用。
参数详解
| 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| model | model | MODEL类型 | - | 这是你要加速的AI模型，就像要改装的汽车引擎 | 输入的扩散模型对象 | 把"Load Checkpoint"节点的输出连到这里 |
| start_at | start_at | 0.0-1.0的小数 | 0.5 | 从什么时候开始偷懒，数字越小偷懒越早，速度越快但质量可能略降 | 开始使用缓存的步数百分比 | 0.5表示从一半进度开始加速，0.3表示从30%进度开始 |
| use_cpu_cache | use_cpu_cache | True/False | False | 把缓存放在内存里而不是显卡里，显卡内存不够时用 | 是否使用CPU内存存储缓存数据 | 如果生成动画时显卡爆内存就改成True |
3.2 TGate Apply Advanced 节点（高级版）
这是专业版本，就像汽车的"运动模式"，可以精细调节各种参数。
参数详解
| 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| model | model | MODEL类型 | - | 这是你要加速的AI模型，就像要改装的汽车引擎 | 输入的扩散模型对象 | 把"Load Checkpoint"节点的输出连到这里 |
| start_at | start_at | 0.0-1.0的小数 | 0.5 | 从什么时候开始偷懒，数字越小偷懒越早，速度越快但质量可能略降 | 开始使用缓存的步数百分比 | 0.5表示从一半进度开始加速，0.3表示从30%进度开始 |
| self_attn_start_at | self_attn_start_at | 0.0-1.0的小数 | 1.0 | 控制另一种偷懒方式的开始时间，一般不用改 | 自注意力机制开始缓存的步数百分比 | 只有关闭"only_cross_attention"时才生效 |
| only_cross_attention | only_cross_attention | True/False | True | 是否只对"交叉注意力"偷懒，建议保持开启 | 是否仅缓存交叉注意力计算结果 | True时质量损失最小，False时速度更快但质量损失更多 |
| use_cpu_cache | use_cpu_cache | True/False | False | 把缓存放在内存里而不是显卡里，显卡内存不够时用 | 是否使用CPU内存存储缓存数据 | 如果生成动画时显卡爆内存就改成True |
3.3 TGate Apply(Deprecated) 节点（已弃用版）
这是旧版本，就像老款手机，虽然还能用但不推荐了。
参数详解
| 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| model | model | MODEL类型 | - | 这是你要加速的AI模型，就像要改装的汽车引擎 | 输入的扩散模型对象 | 把"Load Checkpoint"节点的输出连到这里 |
| start_at | start_at | 0.0-1.0的小数 | 0.5 | 从什么时候开始偷懒，数字越小偷懒越早，速度越快但质量可能略降 | 开始使用缓存的步数百分比 | 0.5表示从一半进度开始加速，0.3表示从30%进度开始 |
| only_cross_attention | only_cross_attention | True/False | True | 是否只对"交叉注意力"偷懒，建议保持开启 | 是否仅缓存交叉注意力计算结果 | True时质量损失最小，False时速度更快但质量损失更多 |
| self_attn_start_at | self_attn_start_at | 0.0-1.0的小数 | 1.0 | 控制另一种偷懒方式的开始时间，一般不用改 | 自注意力机制开始缓存的步数百分比 | 只有关闭"only_cross_attention"时才生效 |
| use_cpu_cache | use_cpu_cache | True/False | False | 把缓存放在内存里而不是显卡里，显卡内存不够时用 | 是否使用CPU内存存储缓存数据 | 如果生成动画时显卡爆内存就改成True |
4. 使用技巧和建议
4.1 新手推荐设置
- 使用节点： TGate Apply（简化版）
- start_at设置： 0.5（从一半开始加速）
- use_cpu_cache： False（除非显卡内存不够）
4.2 进阶用户设置
- 使用节点： TGate Apply Advanced（高级版）
- start_at设置： 0.3-0.5（根据质量要求调整）
- only_cross_attention： True（保持最佳质量）
4.3 不同场景的最佳实践
快速预览模式：
- start_at: 0.2（很早就开始加速）
- 适合快速测试想法
高质量出图模式：
- start_at: 0.6（较晚开始加速）
- 适合最终成品
动画生成模式：
- use_cpu_cache: True（避免显卡内存爆炸）
- start_at: 0.4（平衡速度和质量）
4.4 参数调优指南
start_at参数的选择：
- 0.1-0.3：极速模式，质量损失较明显
- 0.4-0.6：平衡模式，推荐日常使用
- 0.7-0.9：保守模式，质量优先
5. 常见问题解答
Q1: 为什么我的图片质量变差了？
A: start_at参数设置得太小了。试试把数值调大一点，比如从0.3改成0.5。
Q2: 显卡内存不够用怎么办？
A: 把use_cpu_cache改成True，虽然会稍微慢一点，但不会爆内存。
Q3: 哪个节点最好用？
A: 新手用"TGate Apply"，老手用"TGate Apply Advanced"，别用那个标着"Deprecated"的。
Q4: 能和其他加速插件一起用吗？
A: 可以！比如可以和DeepCache一起使用，效果叠加。
Q5: 苹果M系列芯片用户注意什么？
A: 可能会遇到兼容性问题，如果出错了试试更新PyTorch版本。
6. 实际效果对比
根据官方测试数据：
| 模型 | 原始速度 | 使用T-GATE后 | 提升幅度 |
|---|---|---|---|
| SD-1.5 | 7.03秒 | 4.31秒 | 快了39% |
| SD-XL | 53.19秒 | 27.93秒 | 快了47% |
| LCM | 3.81秒 | 3.53秒 | 快了7% |
7. 工作流程示例
- 加载模型： Load Checkpoint → 选择你的模型
- 应用加速： TGate Apply → 连接模型输出
- 设置参数： start_at设为0.5
- 正常使用： 把加速后的模型连到KSampler
- 生成图片： 享受飞一般的速度！
8. 注意事项
- 🚨 不要把start_at设得太小（比如0.1），会严重影响质量
- 💡 第一次使用建议先用默认参数测试
- 🔄 如果遇到错误，试试重启ComfyUI
- 📱 移动端用户可能需要开启use_cpu_cache
- 🎯 动画制作时建议开启use_cpu_cache避免内存溢出
9. 总结
T-GATE插件就像给你的AI绘画装了个"涡轮增压器"，让生成速度大幅提升的同时几乎不影响质量。对于经常需要生成大量图片的用户来说，这个插件绝对是神器级别的存在！
记住核心要点：
- 新手用简化版，老手用高级版
- start_at参数控制加速强度
- 显卡内存不够就开启CPU缓存
- 从保守参数开始，逐步调优
现在就去试试吧，让你的AI绘画速度飞起来！🚀