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【closerAI ComfyUI】本地推理的轻量级标杆视觉模型：腾讯优图发布 Youtu-VL，40 亿参数开启“全能视觉”轻量化新时代
大家好，我是Jimmy。
在多模态大模型（VLM）领域，性能与体量往往难以兼得。然而，腾讯优图实验室（Tencent Youtu Lab）近期推出的 Youtu-VL 正在打破这一僵局。作为一个仅拥有 40 亿（4B）参数的轻量级模型，它凭借创新的架构设计，在视觉感知和通用理解上展现出了挑战巨头模型的实力。
项目地址：https://huggingface.co/tencent/Youtu-VL-4B-Instruct
🚀 核心突破：视觉与语言的“深度融合”
传统的视觉语言模型往往将视觉信号视为“被动”的输入条件，这导致模型在处理细节时容易产生偏见。Youtu-VL 的强大源于其核心技术：视觉语言统一自回归监督（VLUAS）。
- 统一词汇表：它不仅学习文字，还通过视觉码本将视觉信号转化成“词汇”，纳入统一的多模态词汇表中。
- 自回归预测：模型在训练时会像生成文字一样“重构”视觉标记。这种机制让模型不再只是走马观花，而是能够显式地保留和理解细粒度的视觉信息。
✨ 全能表现：不仅是聊天，更是视觉专家
Youtu-VL 最令人惊艳的地方在于它的通用性。无需为特定任务添加额外的功能模块，它就能在标准架构下完成多种高难度动作：
1. 极强的视觉中心能力
不同于只能“看图说话”的普通模型，Youtu-VL 具备深度的空间感知能力，支持：
- 目标检测与定位（Detection & Grounding）
- 图像分割（参考分割、语义分割）
- 深度估计与目标计数
- 人体姿态估计
2. 卓越的多模态理解
在通用任务中，它同样表现稳健：
- OCR 识别：精准读取图像中的文本。
- 复杂推理：处理数学问题及多图关联理解。
- GUI 代理：具备理解图形用户界面并执行操作的潜力。
- 低幻觉：显著降低了多模态模型常见的“胡言乱语”现象。
comfyUI中的实现与体验
目前已有社区作者开发了对应的comfyUI插件
comfyUI插件：https://github.com/1038lab/ComfyUI-Youtu-VL
一、手动安装
- 打开终端，进入你的 ComfyUI 插件目录：cd ComfyUI/custom_nodes/
- 克隆仓库：git clone https://github.com/1038lab/ComfyUI-Youtu-VL.git
- 安装依赖：cd ComfyUI-Youtu-VL pip install -r requirements.txt
拖出示例工作流，直接执行，会自动下载，当然你的设备如果在8G以下，可使用GGUF节点：
启用 GGUF 支持（显存优化）
如果你希望在消费级显卡（6GB+）上获得更快的速度，建议安装 llama-cpp-python：
# 请根据你的 CUDA 版本替换 cu121 (例如 cu118) pip install llama-cpp-python --extra-index-url https://abetlen.github.io/llama-cpp-python/whl/cu121
下载GGUF模型的话，可以在以下链接下载：
https://huggingface.co/mradermacher/Youtu-VL-4B-Instruct-GGUF/tree/main
二、GGUF模型的选择与下载
根据您的显存大小，下载以下两个文件（主模型 + 视觉投影器）：
1. 主模型（大脑 - 负责处理文本和逻辑）：
- 推荐（平衡速度与质量）： Youtu-VL-4B-Instruct.Q4_K_M.gguf (约 3.09 GB) ——适合 6GB-8GB 显存。
- 高性能（质量稍好）： Youtu-VL-4B-Instruct.Q5_K_M.gguf (约 3.54 GB) ——适合 8GB+ 显存。
- 极致速度（质量较低）： Youtu-VL-4B-Instruct.Q3_K_M.gguf (约 2.6 GB) ——适合低显存设备。
2. 视觉投影器（眼睛 - 负责看图）：
- 必须下载：Youtu-VL-4B-Instruct.mmproj-f16.gguf(892 MB) 或者 mmproj-Q8_0.gguf(603 MB)。
- 注意：通常视觉大模型（VLM）的 GGUF 版本需要这个 mmproj 文件来处理图像输入。如果节点无法自动识别，请确保它与主模型在同一目录下。
第三步：文件放置位置
将下载好的 .gguf 文件移动到 ComfyUI 的模型目录下。
- 目标路径： ComfyUI/models/LLM/(如果 LLM 文件夹不存在，请手动创建一个)
然后重启comfyUI
我用的是Youtu-VL (GGUF)，因为目前这个插件在使用其它版本GGUF模型时有问题，不能自动扫描本地模型。我修改了下节点代码，使之能正常使用其它版本的GGUF，如果大家行就直接自动下载它的Q8模型使用。我们的会员小伙伴直接在网站下载修改后的插件使用。
comfyUI中的体验
直接输入节点名称，然后搭建如下工作流：
目前节点预设以下功能：
在节点设置中，你可以通过内置的 Preset Modes（预设模式） 快速执行任务：
| 预设模式 | 功能描述 |
|---|---|
| 📝 详细描述 | 生成长段落，涵盖光线、构图及主体细节（适合反推提示词）。 |
| 🏷️ 生成标签 | 创建逗号分隔的标签（Danbooru 风格，适合 LoRA 训练打标）。 |
| 📄 OCR 文本 | 自动读取并提取图像中的可见文字。 |
| 🎨 艺术风格 | 识别并描述作品的媒介、技法和艺术家风格。 |
| ❓ 视觉问答 | 通过自定义问题与图片“聊天”（如：问“图中人物穿什么颜色？”）。 |
1）详细描述
2）生成标签
3）视觉问答
4）OCR文字
对于本地而言，这是除了qwen3-VL的另一个全能型多模态模型！作为端侧推理模型，在comfyUI中绝对够用且稳定。是一个非常不错的选择！
本地算力不够怎么办？
如果本地设备算力不好的小伙伴，推荐使用线上comfyUI来运行体验：runninghub.cn
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最后几句：
如果对你有帮助，请一键三连支持下我，感谢
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以上是closerAI团队制作的stable diffusion comfyUI closerAI youtu-VL工作流0204的介绍，当然，也可以在我们closerAI会员站上获取(查看原文)。
以上，既然看到这里了，如果觉得不错，随手点个赞、在看、转发三连吧，如果想第一时间收到推送，也可以给我个星标⭐～谢谢你看我的文章，我们，下次再见。
>/ 作者：JimmyMo
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