模型兼容性增强
- HunyuanVAE 支持：新增对 HunyuanVAE 的支持，扩展了高级图像生成工作流的模型兼容性
- Epsilon Scaling 节点：新增 Epsilon Scaling 节点，通过缩放预测噪声来减少扩散模型的曝光偏差，提升生成质量（基于论文 Elucidating the Exposure Bias in Diffusion Models）
内存和性能优化
- VAE 内存泄漏修复：修复了 VAE OOM 异常处理中 Python 调用栈持有张量引用导致的 VRAM 泄漏，显著提升低显存设备上瓦片回退的可靠性
- AMD 相关支持：默认启用 TORCH_ROCM_AOTRITON_ENABLE_EXPERIMENTAL
API 节点更新
- Kling 2.5 Turbo：在 txt2video 和 img2video 节点中新增对 kling-2-5-turbo 的支持，并修复了模式配置问题
- API 节点修复：改进了 Gemini 节点的 base64 处理，并修复了 Recraft API 节点函数中的缩进问题
节点架构迁移（V3）
- 大规模 V3 转换：将众多节点类别迁移到 V3 架构，包括音频编码器、GITS、差分扩散、最优步数、PAG、LT、IP2P、形态学、torch compile、EPS、Pixverse、TomeSD、编辑模型、Rodin 和 Stable3D 节点，提高了工作流兼容性
音频系统更新
- 依赖清理：移除了 soundfile 依赖并取消了 torchaudio 加载/保存操作，简化了音频处理管道
开发者体验改进
- 代码质量：为 comfy_api_nodes 文件夹添加了 pylint 支持，并更新 example_node.py 使用 V3 架构，使自定义节点开发更加一致
- 文档更新：为 Windows 用户增加了 AMD 安装说明，添加了 nightly PyTorch 命令
前端更新
- 子图发布工功能： 允许将子图发布到节点库
- 选择工具箱重设计：重新设计了节点选择工具箱
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