VAE（变分自编码器）节点是 ComfyUI 工作流中处理潜在空间（Latent Space）与像素空间（Pixel Space）转换的核心模块，主要包括解码（Decode）、编码（Encode）及分块处理（Tiled）等功能。以下从功能、操作与配置三部分展开：

一、核心 VAE 节点类型与功能

VAE Decode

• 功能：将采样器（如 KSampler）输出的潜在空间图像解码为可视化的像素图像，输出可直接连接至保存或预览节点。
• 输入参数：
  • samples：去噪后的潜在图像（来自 KSampler）。
  • vae：解码器模型（可来自大模型自带的 VAE 或独立加载的 VAE 文件）。
• 典型场景：生成图像的最后一步，将潜变量转换为 PNG/JPG 等格式。

VAE Encode (for inpainting)

• 功能：将像素图像编码为潜在空间图像，用于图生图或局部重绘工作流。
• 输入参数：
  • pixels：输入图像（需通过 Load Image 节点加载）。
  • vae：编码器模型（通常与大模型绑定）。
• 典型场景：修复或修改现有图像时，需将原图转换为潜变量作为输入。

VAE Decode (Tiled)

• 功能：分块解码潜在图像，缓解高分辨率图像解码时的显存压力。^[1][3]
• 优势：通过分块处理降低单次显存占用，支持生成 4K 以上大图。^[1][3]
• 适用场景：显存不足（如 8GB 以下 GPU）或生成超高清图像时替代标准解码节点。

二、VAE 节点配置与使用

模型来源

• 默认加载：通过 Load Checkpoint 节点加载大模型时，自动绑定其内置的 VAE。
• 独立加载：使用 VAE Loader 节点单独加载优化版 VAE 文件（如 vae-ft-mse-840000-ema-pruned.ckpt）以提升细节解码效果。

参数调优

• 解码精度：部分 VAE 支持调整解码时的数值范围（如 TAESD 轻量化解码器可降低计算开销）。
• 分块大小：在 VAE Decode (Tiled) 中可手动设置分块尺寸（如 512x512），平衡速度与显存占用。

操作示例

• 文生图流程：Load Checkpoint → CLIP 文本编码 → KSampler → VAE Decode → 输出。
• 局部重绘流程：Load Image → VAE Encode → 添加遮罩 → KSampler → VAE Decode。

三、注意事项

模型兼容性

• SD1.5 与 SDXL 的 VAE 结构不同，需确保加载的 VAE 与大模型版本匹配。
• 使用优化版 VAE（如 ema 或 mse 变体）可能需调整生成参数（如 cfg_scale）以避免过曝或模糊。

性能优化

• 显存不足时：优先使用 VAE Decode (Tiled) 节点，并减少分块尺寸。
• 速度优先：启用 TAESD 等轻量化解码器可加速预览，但可能损失细节。

文件路径

• 独立 VAE 文件需存放于 ComfyUI/models/vae 目录，重启后生效。

总结

合理配置 VAE 节点可显著提升生成效率与质量，尤其在处理高分辨率或复杂工作流时需根据硬件条件灵活选择解码策略。