comfyui-lowvram-setup — скилл для Claude Code: настройка ComfyUI
Скилл задаёт низкопамятную конфигурацию ComfyUI для генерации изометрических ассетов SDXL. Пригодится для настройки RTX 3060 с 12 ГБ видеопамяти и подготовки целого набора тайлов.
npx skills add 0xheycat/isometric-game-skills --skill comfyui-lowvram-setup -a claude-codeЧто делает comfyui-lowvram-setup
Скилл предлагает запускать ComfyUI с флагами --lowvram и --use-split-cross-attention (или --medvram-sdxl вместо первого). Для набора ассетов он фиксирует один чекпойнт SDXL, сэмплер DPM++ 2M Karras, 30 шагов, CFG 6.5 и seed; также рекомендует явно загрузить sdxl_vae.
Генерацию предлагается выполнять в разрешении 1024x1024, а затем уменьшать изображения. Для воспроизводимости скилл просит сохранить workflow в JSON и проверить, что он загружается с теми же настройками. Смешивание чекпойнтов или меняющийся seed сделают тайлы набора несогласованными, а генерация выше бюджета VRAM грозит сбоем.
Какие задачи решает
- настроить ComfyUI для генерации SDXL на видеокарте с 12 ГБ VRAM
- зафиксировать параметры генерации для набора тайлов
- сохранить воспроизводимый workflow ComfyUI в JSON
Примеры запросов агенту
- Настрой ComfyUI для генерации изометрических ассетов SDXL на RTX 3060 с 12 ГБ VRAM.
- Подбери и зафиксируй настройки ComfyUI для целого набора тайлов.
- Проверь, что workflow ComfyUI сохраняет настройки и загружается повторно.
Как установить comfyui-lowvram-setup
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add 0xheycat/isometric-game-skills --skill comfyui-lowvram-setup -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/comfyui-lowvram-setup/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/comfyui-lowvram-setup/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add 0xheycat/isometric-game-skills --skill comfyui-lowvram-setup -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/comfyui-lowvram-setup/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add 0xheycat/isometric-game-skills --skill comfyui-lowvram-setup -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/comfyui-lowvram-setup/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install 0xheycat/isometric-game-skills comfyui-lowvram-setup2Вручную: положить файлы
.github/skills/comfyui-lowvram-setup/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add 0xheycat/isometric-game-skills --skill comfyui-lowvram-setup -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/0xheycat/isometric-game-skills --path skills/comfyui-lowvram-setupВручную: положить файлы
.devin/skills/comfyui-lowvram-setup/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add 0xheycat/isometric-game-skills --skill comfyui-lowvram-setup -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о comfyui-lowvram-setup
Как установить comfyui-lowvram-setup в Claude Code?
Выполните npx skills add 0xheycat/isometric-game-skills --skill comfyui-lowvram-setup -a claude-code. Файл скилла находится по пути ~/.claude/skills/comfyui-lowvram-setup/SKILL.md.
Что делает comfyui-lowvram-setup?
Он задаёт настройки ComfyUI для генерации изометрических ассетов SDXL с ограниченной видеопамятью и помогает сохранять одинаковые параметры для набора тайлов.
Какие настройки генерации предлагает скилл?
Он рекомендует DPM++ 2M Karras, 30 шагов, CFG 6.5, фиксированный seed и разрешение 1024x1024. Также предлагается явно загрузить sdxl_vae.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
--- name: comfyui-lowvram-setup description: Use when configuring ComfyUI to generate SDXL isometric assets on a 12GB GPU (RTX 3060) without out-of-memory crashes. license: MIT --- # ComfyUI Low-VRAM Setup (12GB) ## Overview Most isometric asset failures on consumer GPUs are setup failures, not prompt failures. This skill gives a deterministic, low-VRAM-safe SDXL configuration so generations are reproducible and never OOM on a 12GB card. ## When to Use - Setting up ComfyUI on an RTX 3060 / 12GB or similar. - Generations randomly crash, stall, or produce inconsistent output. - You need reproducible results across a whole tile set. ## Process 1. Launch ComfyUI with low-VRAM flags: `--lowvram` (or `--medvram-sdxl`) and `--use-split-cross-attention`. 2. Use one SDXL checkpoint for the whole project (e.g. juggernautXL). Never mix checkpoints mid-set. 3. Set the sampler to DPM++ 2M Karras, 30 steps, CFG 6.5. Keep these FIXED for every asset. 4. Load the matching SDXL VAE explicitly (sdxl_vae) - do not rely on baked VAE. 5. FIX the seed for a tile set. A changing seed is the #1 cause of mismatched assets. 6. Generate at 1024x1024, then downscale - do not generate above VRAM budget. 7. Save the workflow JSON so the exact graph is reproducible and shareable. ```bash python main.py --lowvram --use-split-cross-attention ``` ## Rationalizations (Stop Lying to Yourself) | Excuse | Reality | |---|---| | "I have enough VRAM, I will skip the flags" | One LoRA stack later you OOM mid-batch and lose the seed. Set flags up front. | | "Changing the seed makes assets more varied" | Varied = inconsistent. A tile set needs the SAME seed and settings. | ## Red Flags - STOP if you catch yourself: - Mixing checkpoints between assets in the same set. - Letting the seed randomize across a tile set. - Generating at 1536+ then wondering why it crashes. ## Verification You are NOT done until every box is checked: - [ ] ComfyUI launches with low-VRAM flags and does not OOM on a full batch. - [ ] Sampler, steps, CFG, VAE and seed are documented and fixed. - [ ] The workflow JSON is saved and re-loads identically.
© 0xheycat · MIT · 0xheycat/isometric-game-skills