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爸爸要求「面板里那个就是终端里的我」。CodeBuddy 按工作目录分记忆库和 会话，面板 cwd 在 scripts/、终端在 /home/ls，导致两个耳耳蛋记忆互不可见 （实测面板知道暗号词但不知道显卡型号，终端反之）。 - eed_web.py: 新增 EED_CWD/SESSION_DIR，三处拉起 codebuddy 的子进程 (_stream_cmd Popen / agent Popen / maybe_compact run) 统一 cwd - eed_web.py: import os 提到文件顶部（原在 874 行，提前引用会 NameError） - 顺带根治真 bug：maybe_compact 原去 home-ls/ 找会话文件，实际落在 home-ls-cang-ying-scripts/，导致 180KB 自动压缩从未触发、会话滚到 70MB - eed_web.py: 带上此前未提交的 _send_media（HTTP Range 视频流式播放） - memory/eed: 三库合一 17+15+3 → 30 条，MEMORY.md 重写为分类索引 两处冲突手工合并未覆盖：feedback_search_first 同名取并集、 feedback_memory_push 与 feedback_save_memory 语义重复合一
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name: z_image_controlnet
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description: Z-Image-Turbo ControlNet（Fun-Controlnet-Union）已验证配置：节点/加载器/模型位置/2.1下载/管线，纠正"要装包/要controlnet_aux库"两条错路
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type: project
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为 Z-Image-Turbo 加 ControlNet 精确控制（Canny/Depth/Pose），本地已验证全链路可用（2026-08-02 实查+跑通）。
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**关键事实（已逐一验证，别再走错路）：**
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1. 应用节点 `QwenImageDiffsynthControlnet` 与 `ZImageFunControlnet` **本地 ComfyUI 已自带**（comfy_extras/nodes_model_patch.py:547 / :584），**无需安装任何自定义节点包**。
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2. 加载器 `ModelPatchLoader`（分类 model/loaders）会**按权重 key 自动识别** Z-Image 控制模型（检测到 `control_all_x_embedder.2-1.weight` 即实例化 `comfy.ldm.lumina.controlnet.ZImage_Control`，支持到 15 控制层 + refiner）。模型放 `models/model_patches/` 即被扫描到。
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3. `comfyui_controlnet_aux` 节点**自带全套预处理**（`src/custom_controlnet_aux/`：canny/depth_anything/open_pose/dwpose/lineart/hed…），**不需要外挂 `controlnet_aux` PyPI 库**。
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4. 唯一缺的：模型文件 `Z-Image-Turbo-Fun-Controlnet-Union`。官方最新 **2.1** 版在 `alibaba-pai/Z-Image-Turbo-Fun-Controlnet-Union-2.1`（2.0 / ModelScope 原版也兼容加载器）。
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**下载（需开沙箱联网）：**
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`huggingface-cli download alibaba-pai/Z-Image-Turbo-Fun-Controlnet-Union-2.1 --include "*.safetensors" --local-dir /home/ls/comfy/ComfyUI/models/model_patches/`
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（下载前先列清单确认精确 safetensors 文件名与体积）
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**工作流节点链（加进现有 Z-Image img2img 草图→上色）：**
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参考图 →[comfyui_controlnet_aux 预处理: Canny/Depth/OpenPose 任选]→ hint图
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model(Z-Image Turbo) + ModelPatchLoader(Union模型)→MODEL_PATCH
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└─[QwenImageDiffsynthControlnet: model, model_patch, vae, image=hint, strength=1.0]→ 受控MODEL
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受控MODEL → KSampler(denoise=0.75, steps=8, cfg=1.0, res_multistep, simple)
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+ VAEEncode(草图)作latent + CLIPTextEncode(qwen_3_4b)正 + ConditioningZeroOut负
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→ VAEDecode → SaveImage
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**Why:** 之前 summary 记了两条错路（"要装 QwenImageDiffsynthControlnet 自定义包"、"缺 controlnet_aux 库要 pip 装"），实查都是错的，白费时间。ControlNet 让 Z-Image 草图生图能锁定构图/姿态/深度，是爸爸要的"功能要全"。
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**How to apply:** 再遇到 Z-Image 加 ControlNet，直接按本文件走，先查 eed 复用，别重新瞎找节点包或装库。模型下载属联网操作，按 EED-PROTO-005（申请→爸爸验证码→固定动作→回执）走，且沙箱禁联网需 dad 批准开 dangerouslyDisableSandbox。
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