Rabbit Hole

Rabbit Hole 是一个受 ComfyUI 启发、专为企业级图像生成任务打造的代码优先型工作流管理工具。它以 Python 为核心，简化了 ComfyUI 工作流的构建、管理和自动化流程，特别适用于希望将图像生成集成到实际项目或服务中的开发者和团队。

🧑‍💻 开发者寄语

Rabbit Hole 的创作者pupba表示：

在使用 ComfyUI 的过程中，我逐渐意识到它在真实项目中存在一些局限性。例如：

• 添加新功能需要编写复杂的自定义节点；
• 不同配置之间难以保持一致性和可重现性；
• 很难在同一台机器上运行多个独立流程；
• 难以集成外部 Python 库或将其嵌入到现有系统中。

于是，我开始思考一种更灵活、更工程友好的方式来重构整个工作流体系 —— 这就是 Rabbit Hole 的诞生初衷。

🔍 核心理念：用代码驱动图像生成工作流

Rabbit Hole 深受 ComfyUI 的启发，但在实现方式上进行了彻底重构：

将“可视化节点”转化为“模块化代码步骤”，从而更易于扩展、调试、部署和维护。

它采用Executor类作为核心执行单元，将整个图像生成流程封装为可编程的 Python 类，使你可以在不切换界面的情况下处理多个任务，甚至可以像调用函数一样运行复杂流水线。

🌟 主要特性

✅ 单一实例工作流（Unified Pipeline）

将整个图像生成流程封装在一个 Python 类中（Executor），支持一次性执行完整流程，并可并行运行多个任务，无需额外进程或 UI 切换。

✅ 模块化“隧道”步骤（Modular Tunnel Steps）

通过连接多个“隧道步骤”构建图像生成流水线。每个步骤代表一个操作（如文本到图像、上采样、图像编辑等），可复用、可替换、可定制。

✅ 支持批量与自动化

Rabbit Hole 天生为脚本化而生：

• 可通过 CLI 命令行直接调用
• 也可在 Python 脚本中导入并运行
• 非常适合用于批量生成、MLOps 流水线或嵌入到 Web 服务中

✅ 生产级架构设计

Rabbit Hole 专注于长期稳定运行和大规模部署：

• 提供详细的日志记录机制
• 支持内存优化与 CUDA 设置
• 计划集成基于 FastAPI 的异步服务接口，将图像生成能力转化为 Web API

🛠️ 为什么选择 Rabbit Hole？

虽然 ComfyUI 在图形化交互方面表现出色，但其在生产环境中的灵活性和可维护性存在一定限制：

Rabbit Hole 的目标是让图像生成流程更程序化、模块化、工程友好化，成为 ComfyUI 的有力补充。

📦 功能概览

📚 使用场景

Rabbit Hole 适用于以下典型应用场景：

📦 技术亮点总结