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ComfyUI-nodes-hnmr

这是对hnmr293的ComfyUI - nodes - hnmr的修复版本。它提供了多种工作流示例,如X/Y/Z绘图、合并和潜在空间可视化。节点列表涵盖了潜在空间、采样、模型、图像和其他实用节点等多种类型。每个节点都有明确的输入和输出类型,可实现随机潜在图像生成、VAE编码/解码、模型合并和图像混合等功能,旨在为社区提供无问题使用这些工具的流畅体验。

CYBERLOOM-INC

9 stars
GitHub

Description

声明

这仅是在原始 ComfyUI-nodes-hnmr(由hnmr293开发)基础上实施的修复版本。该仓库存在的原因是hnmr293长期未批准拉取请求,而我认为我们的社区应该能够无问题地使用hnmr293这一卓越工具。所有荣誉归于以下贡献者:

ComfyUI 自定义节点

封面

示例

X/Y/Z-绘图

参数包括种子、步数、CFG比例等。
工作流链接
XYZ绘图1

模型
工作流链接
XYZ绘图2

VAE
工作流链接
XYZ绘图3

合并

简单合并与块加权合并(感谢@bbc-mc)。

BMW

工作流链接
块加权合并

多块加权合并(Multi-BMW)

支持多alpha值的BMW,类似于超级合并器(感谢@hako-mikan)。
工作流链接
多块加权合并

潜在空间可视化

4通道潜在张量的可视化。
工作流链接
潜在空间可视化

节点列表

潜在节点

类别节点名称输入类型输出类型描述
潜在空间随机潜在图像INT, INT, INTLATENT(宽度、高度、批次大小)
潜在空间批量VAE解码LATENT, VAE, INTIMAGE指定批次大小的VAE解码
潜在空间批量VAE编码IMAGE, VAE, INTLATENT指定批次大小的VAE编码
潜在空间潜在转图像LATENT, FLOAT, FLOATIMAGE将4通道潜在张量转换为4张灰度图像
潜在空间潜在直方图LATENT, ...IMAGE生成输入潜在张量的直方图

采样节点

类别节点名称输入类型输出类型描述
采样K采样器设置MODEL, CONDITIONING, CONDITIONING, LATENTDICT将采样器设置聚合为单个字典
采样覆盖式K采样器多种类型LATENT覆盖由K采样器设置定义的采样器设置
采样XYZ式K采样器多种类型LATENT按指定值生成潜在张量

模型节点与加载器节点

类别节点名称输入类型输出类型描述
加载器状态字典加载器(模型名称)DICT加载状态字典
模型字典转模型DICT, (配置文件)MODEL从给定状态字典实例化模型
模型状态字典合并器DICT, DICT, FLOATMODEL, CLIP, VAE合并两个或三个模型
模型块加权状态字典合并器DICT, DICTDICT按块权重合并两个模型
模型多块加权状态字典合并器MODEL, MODEL, STRINGMODEL, CLIP, VAE按块权重合并两个模型
模型保存状态字典MODEL, STRING, STRING-将状态字典保存到输出目录
模型模型迭代器MODEL, MODELMODEL遍历模型
模型CLIP迭代器CLIP, CLIPCLIP遍历CLIP模型
模型VAE迭代器VAE, VAEVAE遍历VAE模型

图像节点

类别节点名称输入类型输出类型描述
图像图像混合2IMAGE, IMAGE, FLOAT, STRINGIMAGE支持更多混合模式的图像混合
图像网格图像IMAGE, INT, INT-按指定列数生成单张网格图像

其他

类别节点名称输入类型输出类型描述
工具保存文本STRING, STRING, STRING-按指定前缀和扩展名保存文本