本工作流通过 ACE-Step 1.5 XL Base（4B）模型，在 ComfyUI 内将文本提示转为音乐。它将 UNETLoader 与 acestep_v1.5_xl_base_bf16.safetensors 扩散模型配合使用，VAELoader 加载 ace_1.5_vae.safetensors 解码器。你的提示由 TextEncodeAceStepAudio1.5 编码，EmptyAceStep1.5LatentAudio 节点根据设定时长创建空白潜在音频片段，KSampler 进行去噪合成音乐。VAEDecodeAudio 从潜变量重建波形，SaveAudioMP3 将最终音轨写入磁盘。
底层实现中，ConditioningZeroOut 在负面提示为空时提供稳定回退，ModelSamplingAuraFlow 配置采样器 schedule，确保 KSampler 输出风格稳定。PrimitiveNode 和 PrimitiveInt 节点提供时长、步数、CFG 和种子的简单控制。工作流分为模型、时长、提示三大组，便于快速加载权重、设置片段长度、输入提示，并通过调整步数、CFG 和种子快速迭代。
API
通过代码使用此工作流
每个 Comfy 工作流都是一个 JSON 图。下面的内容就是此工作流的完整数据，ComfyUI 运行时也是如此——你可以从该 URL 获取、放入版本控制，或在 ComfyUI 中加载并逐节点运行。
使用 Comfy SDK 从 TypeScript 或 Python 运行。相同代码可用于 Comfy Cloud 或你自托管的 ComfyUI——只需更改基础 URL。
// Install (beta)
npm i @comfyorg/sdk
// Run "ACE-Step 1.5XL 基础版：文本转音乐" (TypeScript)
import { Comfy } from "@comfyorg/sdk";
const client = new Comfy({ apiKey: "comfyui-..." });
// This workflow, exported in API format (see note below)
const wf = await client.workflows.fromFile("audio_ace_step1_5_xl_base_api.json");
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("107")[0].toFile("output.png"); // SaveAudioMP3SDK 需要 API 格式的工作流：在 ComfyUI 中打开此工作流，使用 文件 → 导出工作流（API）。
常见问题
