YOLOFuse + ComfyUI结合使用？探索可视化AI工作流新可能

YOLOFuse + ComfyUI结合使用？探索可视化AI工作流新可能

在智能监控系统日益复杂的今天，一个现实问题始终困扰着开发者：如何让AI在黑夜、烟雾或强光干扰下依然“看得清”？单纯依赖可见光摄像头的检测模型，在低光照环境中常常失效；而红外图像虽能穿透黑暗，却缺乏颜色和纹理信息，误检率高。这种局限性催生了一个关键方向——多模态融合检测。

YOLOFuse 正是在这一背景下诞生的轻量级双模态目标检测框架。它基于 Ultralytics YOLO 架构，专为融合 RGB（可见光）与 IR（红外）图像设计，通过双流网络提取特征，并支持多种融合策略，在 LLVIP 数据集上实现了高达95.5% 的 mAP@50，显著优于单一模态方案。更关键的是，它的中期融合版本模型大小仅2.61MB，非常适合边缘部署。

但技术的强大不仅在于性能，更在于是否易于落地。这就引出了另一个痛点：即便有了高性能模型，传统命令行式的调用方式对非专业用户仍不够友好，调试效率低、流程不透明、协作困难。有没有一种方式，能让工程师像搭积木一样构建检测流程？

答案是肯定的——将 YOLOFuse 与ComfyUI结合。

ComfyUI 是当前最受欢迎的节点式 AI 工作流工具之一，原生用于 Stable Diffusion 图像生成任务。但它真正的价值在于其高度可扩展的架构：任何模型都可以被封装成“节点”，并通过图形界面进行编排。这意味着我们可以把 YOLOFuse 封装为一个自定义检测节点，实现从图像输入到结果输出的全流程可视化操作。

这不仅是两个工具的简单拼接，而是一种全新的 AI 开发范式：算法能力模块化、交互方式图形化、部署流程自动化。

多模态为何必要？从单模态局限谈起

我们先来看一组典型场景：

• 深夜的园区巡检，RGB 摄像头几乎无法成像，但红外传感器依然能捕捉人体热源。
• 雾霾天气下的交通监控，车辆轮廓模糊，但红外图像可以穿透部分散射光。
• 室内安防中有人遮挡面部，颜色信息失效，但体温特征仍然存在。

这些情况都暴露了单模态系统的脆弱性。而人类感知世界的方式从来不是单一通道的——视觉、听觉、触觉协同工作。AI 系统也应如此。

YOLOFuse 的核心思想正是模拟这种“多感官协同”。它采用双流结构，分别处理 RGB 和 IR 图像：

1. 双流输入：接收一对对齐的 RGB 与 IR 图像（通常文件名相同），送入两个共享权重的骨干网络（如 YOLOv8 主干）进行独立特征提取。
2. 多尺度特征生成：每条支路经过卷积层、SPPF 等模块后，输出不同层级的特征图。
3. 融合决策：根据配置选择融合时机：
   -早期融合：将 IR 作为第四个通道拼接到 RGB 输入（3+1=4），直接进入主干网络。优点是计算开销小，缺点是浅层融合难以充分挖掘跨模态语义关联。
   -中期融合：在 Neck 层（如 PANet）对两路特征图进行加权、拼接或通过注意力机制融合。这是目前推荐的方式，能在保持轻量化的同时获得较高精度（mAP@50 达 94.7%）。
   -决策级融合：两路各自完成检测后，再对边界框做 NMS 或置信度加权合并。灵活性高，适合已有单模态模型的快速改造，但可能错过特征层面的信息互补。

最终，融合后的特征送入检测头，输出统一的目标类别、位置和置信度。

实际测试表明，在 LLVIP 数据集上，中期融合策略综合表现最优——不仅精度高，而且推理速度快，内存占用低，非常适合嵌入式设备部署。

更重要的一点是标注成本控制。YOLOFuse 只需对 RGB 图像进行标准 YOLO 格式标注（.txt文件），IR 分支自动复用同一套标签。这大大减少了人工标注的工作量，尤其适用于需要大规模采集双模态数据的项目。

如何让检测流程“看得见”？ComfyUI 的角色

如果说 YOLOFuse 解决了“能不能检得准”的问题，那么 ComfyUI 则回答了“能不能用得爽”。

想象这样一个场景：你正在调试一个多阶段的安防分析系统，流程包括图像预处理 → 多模态检测 → 行为识别 → 报警触发。传统做法是写一长串脚本，每次修改参数都要重新运行整个流程，中间出错还得逐段排查。

而在 ComfyUI 中，这一切变成了可视化的节点连接：

[Load Image (RGB)] [Load Image (IR)] ↓ ↓ ┌─────────────────────────────┐ │ YOLOFuse Dual Input Node │ │ Fusion Mode: middle │ │ Confidence: 0.5 │ └─────────────────────────────┘ ↓ [Preview Detection Result] ↓ [Save Image / Send Alert]

每个方框是一个功能模块（节点），箭头代表数据流向。你可以实时拖动调整顺序、修改参数并立即看到结果变化，就像使用 Figma 设计 UI 一样直观。

要实现这一点，关键是开发一个自定义节点来集成 YOLOFuse。以下是核心实现逻辑：

# comfyui_yolofuse_node.py import torch from YOLOFuse.infer_dual import run_inference # 假设已封装好推理函数 class YOLOFuseDualInputNode: @classmethod def INPUT_TYPES(cls): return { "required": { "rgb_image": ("IMAGE",), # 接收ComfyUI传递的张量图像 "ir_image": ("IMAGE",), "fusion_mode": (["early", "middle", "decision"], {"default": "middle"}), "conf_threshold": ("FLOAT", { "default": 0.5, "min": 0.1, "max": 1.0, "step": 0.05 }) } } RETURN_TYPES = ("IMAGE", "JSON") FUNCTION = "detect" CATEGORY = "detection" def detect(self, rgb_image, ir_image, fusion_mode, conf_threshold): # 将ComfyUI的归一化张量转换为HWC格式numpy数组 rgb_np = (rgb_image.cpu().numpy()[0] * 255).astype('uint8') ir_np = (ir_image.cpu().numpy()[0] * 255).astype('uint8') # 调用YOLOFuse推理接口 result_image, detections = run_inference( rgb_img=rgb_np, ir_img=ir_np, mode=fusion_mode, conf=conf_threshold, device='cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' ) # 返回带框图像（归一化至0~1供ComfyUI显示）和JSON结果 result_tensor = torch.from_numpy(result_image / 255.0).unsqueeze(0) return (result_tensor, detections)

注册该节点后，重启 ComfyUI 即可在节点列表中找到YOLOFuse Dual Input，并将其接入任意工作流。

这个过程看似只是“包装了一层”，实则带来了质变：

• 零代码实验：产品经理或运维人员也能参与测试，只需调节滑块即可验证不同置信度阈值的效果。
• 流程复用：一旦构建好完整检测流水线，可保存为模板供团队共享。
• 调试透明：中间结果可随时查看，比如单独预览红外分支的原始图像或检测热力图。
• 扩展性强：后续可轻松接入 OCR、跟踪、分类等其他节点，形成完整的多模态感知系统。

实战应用：构建一个夜间行人检测系统

让我们以“夜间园区安防”为例，展示这套组合的实际价值。

系统架构

整个系统分为三层：

• 前端交互层：ComfyUI 提供 Web 界面，支持上传图像对、配置参数、查看结果。
• 推理执行层：YOLOFuse 加载预训练模型，执行双模态推理。
• 数据管理层：存储原始数据、检测日志及模型快照。

运行时流程如下：

1. 用户在 ComfyUI 中加载一对同名的night_scene_rgb.jpg和night_scene_ir.jpg。
2. 添加 YOLOFuse 节点，设置融合模式为“middle”，置信度阈值 0.6。
3. 连接“Image Viewer”节点，点击运行。
4. 后端自动调用run_inference()函数，返回绘制了边界框的图像和 JSON 检测列表。
5. 结果实时展现在浏览器中，同时可导出用于进一步分析。

关键优势体现

特别是在边缘设备上，这种轻量组合更具优势。例如在 Jetson Nano 上部署时，选用中期融合模型（2.61MB），输入分辨率设为 640x640，启用 FP16 推理，平均帧率可达 18 FPS，完全满足实时监控需求。

当然，也有一些工程细节需要注意：

• 图像配准要求严格：RGB 与 IR 图像必须空间对齐且命名一致，否则会导致误匹配。建议使用硬件同步采集设备，或在预处理阶段加入仿射变换校正。
• 显存管理：若批量处理大量图像，建议限制并发数量或使用 CPU 推理以避免 OOM。
• 安全性考虑：若将 API 对外暴露，应添加 JWT 认证或 IP 白名单机制，防止未授权访问。

为什么这种组合值得关注？

YOLOFuse 本身并不是第一个多模态检测框架，ComfyUI 也不是唯一的可视化工具。但它们的结合揭示了一个更重要的趋势：AI 工程正在从“写代码”转向“搭系统”。

过去，一个 AI 功能的上线往往需要经历漫长的开发周期：环境配置 → 数据准备 → 模型训练 → 脚本编写 → 接口封装 → 前端对接。而现在，借助像 ComfyUI 这样的平台，许多环节可以被压缩甚至跳过。

更重要的是，这种模式降低了 AI 技术的使用门槛。不再是只有熟悉 Python 和 PyTorch 的工程师才能调试模型，设计师、产品经理、现场运维都可以参与到流程优化中来。这对于推动 AI 在工业、农业、医疗等领域的落地具有深远意义。

从技术角度看，YOLOFuse 的成功也印证了“专用化 + 轻量化”的可行性。与其追求通用大模型，不如针对特定任务做深度优化。它没有引入复杂的 Transformer 结构或庞大的参数量，而是专注于解决“双模态融合”这一具体问题，并在精度与效率之间找到了极佳平衡点。

写在最后

YOLOFuse 与 ComfyUI 的结合，不只是两个开源项目的联动，更是 AI 开发范式演进的一个缩影。

它告诉我们：未来的 AI 系统将不再是一堆隐藏在服务器背后的黑盒模型，而是由一个个可观察、可配置、可重组的功能模块构成的“智能乐高”。开发者不必重复造轮子，只需关注如何更好地组合现有能力来解决问题。

对于想要尝试这一组合的读者，建议从以下步骤入手：

1. 使用预配置镜像启动包含 YOLOFuse 和 ComfyUI 的环境；
2. 将infer_dual.py封装为可调用函数；
3. 编写自定义节点类并注册到 ComfyUI；
4. 构建基础检测流程并测试效果；
5. 逐步扩展至多阶段任务（如检测+跟踪+报警）。

这条路并不遥远。当你第一次在浏览器里拖动节点、实时看到检测框随着参数变化而增减时，你会意识到：AI 的未来，真的可以“看得见”。