MOSS SoundEffect v2 加载：从 ComfyUI/models/moss-soundeffect-v2/ 选择模型。输出一根自定义连线 pipeline。这里不加载权重。
MOSS SoundEffect v2 生成：把提示词交给推理进程，输出 ComfyUI 的 AUDIO。后面接 Preview Audio 或 Save Audio。
MOSS SoundEffect v2 卸载：把生成节点的音频输出接到这里，图跑完后停掉推理进程，把大约 11GB 显存还回去。这根线是必填的，用来把卸载排在生成之后；不接的话这个节点无法运行。生成节点的音频同时还可以接到 Preview Audio。

模型是 1.3B DiT，权重大约 11GB，输出 48 kHz 单声道。界面上的秒数最长 30 秒。短于 30 秒时，模型仍按 30 秒去噪，再裁到设定的长度，耗时和 30 秒接近。同一时间只有一个推理进程；一张图里两套不同的加载参数，会在两次生成之间卸掉再加载。第一次生成会编译 DiT，可能要几分钟，进度会先停在 0。点中断会停掉推理进程。

安装

把本目录放进 ComfyUI/custom_nodes/。用 Manager 安装时会探测推理环境；手动复制时，第一次运行加载节点也会探测。

探测顺序：

加载节点上填写的 python，或环境变量 MOSS_SFX_PYTHON。留空就跳过。
ComfyUI 自己的解释器。能导入推理代码就直接用。
节点目录里已有的 .venv。
都不可用时，在节点目录创建 Python 3.12 环境并安装依赖。这一步只做一次，不改 ComfyUI 的包。驱动支持 CUDA 12.8 及以上时装 Torch 2.9 cu128，12.6 和 12.7 装 cu126。更低的 CUDA、ROCm、macOS 或没有 NVIDIA 驱动时不会安装，避免装进不能用的轮子。这种情况请填写已经能运行推理的 python。

准备权重

节点不下载权重。把 Hugging Face 仓库放到：

ComfyUI/models/moss-soundeffect-v2/MOSS-SoundEffect-v2.0

huggingface-cli download OpenMOSS-Team/MOSS-SoundEffect-v2.0 \
  --local-dir ComfyUI/models/moss-soundeffect-v2/MOSS-SoundEffect-v2.0

重启或刷新 ComfyUI 后，加载节点的 model 下拉框会列出这个目录。目录里需要有 model_index.json。

加载节点上的 device 是下拉框，默认 auto。主进程的 PyTorch 能看见 CUDA 时用它的设备列表；看不见时用 nvidia-smi 的数量，并按 CUDA_VISIBLE_DEVICES 重排。只露出一张卡时，列表里只有 cuda:0。python 是可选项，已有可用环境时才填。

发布到 Comfy Registry

本目录需要单独成为一个 Git 仓库，__init__.py 在仓库根目录。建好仓库不会出现在 Manager 里。

发布前在 pyproject.toml 里填上这些。name 和 PublisherId 第一次发布后不能改。name 不要包含 ComfyUI。PublisherId 在 registry.comfy.org 注册，个人页上显示成 @你的id，文件里不要带 @。

[project].name
[project].version，格式 X.Y.Z
[project.urls] Repository
[tool.comfy] PublisherId

DisplayName 和 LICENSE 官方标为可选，这里已经写了。许可证是 license = { file = "LICENSE" }，沿用上游的 Apache-2.0。

然后任选一种：

安装 comfy-cli，在仓库根目录执行 comfy node publish，粘贴这个 Publisher 的 API key。
把同一个 key 存成 GitHub 仓库密钥 REGISTRY_ACCESS_TOKEN。.github/workflows/publish_action.yml 会在推送改过版本号的 pyproject.toml 时发布。工作分支如果不是 main，改 workflow 里的分支名。