tinyterraNodes for ComfyUI

세부 정보

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모델 설명

노드 팩과 비슷하고 저를 지원하고 싶으신가요? - 감사합니다! :)

설치 방법: 압축을 해제한 ComfyUI_tinyterraNodes 폴더를 ComfyUI/custom_nodes 폴더로 복사하세요.

GitHub 저장소: https://github.com/TinyTerra/ComfyUI_tinyterraNodes

특별 기능

전체 화면 이미지 뷰어

기본적으로 활성화됨

  • 노드 오른쪽 클릭 컨텍스트 메뉴에 '전체 화면 (ttN)' 추가

  • 노드 오른쪽 클릭 컨텍스트 메뉴에 '기본 전체 화면 노드 설정 (ttN)' 추가

  • 노드 오른쪽 클릭 컨텍스트 메뉴에 '기본 전체 화면 노드 해제 (ttN)' 추가

  • 슬라이드쇼 모드

    • 켬 - 생성되는 새 이미지로 자동 전환 (검은 배경)

    • 끔 - 현재 사용자 선택 이미지 유지 (밝은 배경)

  • 전체 화면 오버레이

    • 선택된 노드의 모든 이미지 미리보기 탐색 가능하게 표시 전환

    • 기본 comfy 메뉴 표시 전환

  • 단축키

    • 'Shift + 위쪽 화살표' => 선택된 노드 또는 기본 전체 화면 노드를 사용하여 ttN-전체 화면 열기
  • 전체 화면에서의 단축키

    • '위쪽 화살표' => 전체 화면 오버레이 토글

    • '아래쪽 화살표' => 슬라이드쇼 모드 토글

    • '왼쪽 화살표' => 왼쪽 이미지 선택

    • 'Shift + 왼쪽 화살표' => 5개 왼쪽 이미지 선택

    • 'Ctrl + 왼쪽 화살표' => 첫 번째 이미지 선택

    • '오른쪽 화살표' => 오른쪽 이미지 선택

    • 'Shift + 오른쪽 화살표' => 5개 오른쪽 이미지 선택

    • 'Ctrl + 오른쪽 화살표' => 마지막 이미지 선택

    • 'Esc' => 전체 화면 모드 닫기

임베딩 자동 완성

기본적으로 활성화됨

  • 텍스트 위젯에서 임베딩 파일 이름을 자동 완성하는 팝업 표시 - 사용 시 embedding 입력을 시작하고 목록에서 선택

  • 비활성화 옵션 ([ttNodes] enable_embed_autocomplete = True | False)

동적 위젯

기본적으로 활성화됨

  • 관련성에 따라 위젯을 자동으로 숨기거나 표시

  • 비활성화 옵션 ([ttNodes] enable_dynamic_widgets = True | False)

ttNinterface

기본적으로 활성화됨

  • 노드 오른쪽 클릭 컨텍스트 메뉴에 '노드 치수 (ttN)' 추가

  • 'Ctrl + 화살표 키'로 노드 이동 지원 추가

  • 노드 오른쪽 클릭 컨텍스트 메뉴에 '노드 다시 불러오기 (ttN)' 추가

  • 링크 오른쪽 클릭 컨텍스트 메뉴에 '슬롯 유형 색상 (ttN)' 추가

  • 링크 오른쪽 클릭 컨텍스트 메뉴에 '링크 스타일 (ttN)' 추가

이미지 저장 시 접두사 파싱

  • %date:yyyy-MM-dd-hh-mm-ss% 를 사용하여 파일명에 날짜/시간 정보 추가

  • %[위젯_이름]% (현재 노드에 대해) 또는 %[입력_이름] > [입력_이름] > [위젯_이름]% (입력 노드에 대해) 을 사용하여 상류 설정 파싱

노드 버전 관리

  • 모든 tinyterraNodes에 버전 속성 추가로 향후 위젯 변경으로 워크플로우가 손상되는 경우 로드 시 노드가 강조 표시됨

  • v1.0.0 릴리스 이후에 생성/저장된 워크플로우에서만 작동

자동 업데이트

기본적으로 비활성화됨

  • 노드 팩 자동 업데이트 옵션 ([ttNodes] auto_update = False | True)

ttN/pipe

pipeLoader

(Efficiency NodesADV_CLIP_emb 수정)

효율 로더와 고급 CLIP 텍스트 인코더의 조합으로 추가 파이프 출력 제공

  • 입력 - model, vae, clip skip, (lora1, modelstrength clipstrength), (Lora2, modelstrength clipstrength), (Lora3, modelstrength clipstrength), (긍정 프롬프트, 토큰 정규화, 가중치 해석), (부정 프롬프트, 토큰 정규화, 가중치 해석), (잠재 너비, 높이), 배치 크기, 시드

  • 출력 - pipe, model, conditioning, conditioning, samples, vae, clip, 시드

pipeKSampler

(Efficiency NodesQOLS_Omar92 수정)

효율 로더와 고급 CLIP 텍스트 인코더의 조합으로 추가 파이프 출력 제공

  • 입력 - pipe, (선택적 파이프 오버라이드), 스크립트, (Lora, 모델 강도, CLIP 강도), (확대 방법, 요인, 크롭), 샘플러 상태, 단계, cfg, 샘플러 이름, 스케줄러, 노이즈, (이미지 출력 [None, 미리보기, 저장]), Save_Prefix

  • 출력 - pipe, model, conditioning, conditioning, samples, vae, clip, 이미지, 시드

pipeIN

최대 8개의 자주 사용되는 입력을 하나의 파이프 라인으로 인코딩

  • 입력 - model, conditioning, conditioning, samples, vae, clip, 이미지, 시드

  • 출력 - pipe

pipeOUT

단일 파이프 라인을 8개의 원래 출력으로 디코딩하고 파이프 스루풋도 제공

  • 입력 - pipe

  • 출력 - model, conditioning, conditioning, samples, vae, clip, 이미지, 시드, pipe

pipeEDIT

파이프 라인 내 8개의 원본 입력 중 하나를 새 정보로 업데이트/재정의

  • 입력 - pipe, model, conditioning, conditioning, samples, vae, clip, 이미지, 시드

  • 출력 - pipe

pipe > basic_pipe

ttN 파이프 라인을 기본 파이프(basic_pipe)로 변환 (ImpactPack 호환을 위해), 원래 파이프 스루풋 유지

  • 입력 - pipe[model, conditioning, conditioning, samples, vae, clip, 이미지, 시드]

  • 출력 - basic_pipe[model, clip, vae, conditioning, conditioning], pipe

pipe > Detailer Pipe

ttN 파이프 라인을 디테일러 파이프(detailer_pipe)로 변환 (ImpactPack 호환을 위해), 원래 파이프 스루풋 유지

  • 입력 - pipe[model, conditioning, conditioning, samples, vae, clip, 이미지, 시드], bbox_detector, sam_model_opt

  • 출력 - detailer_pipe[model, vae, conditioning, conditioning, bbox_detector, sam_model_opt], pipe

pipe > xyPlot

파이프KSampler 입력으로 샘플러와 로더 값 사용하여 xy 플롯 생성. (xyPlot이 설정하지 않은 값은 해당 파이프KSampler 또는 파이프로더에서 가져옴)

  • 입력 - grid_spacing, latent_id, flip_xy, x_axis, x_values, y_axis, y_values

  • 출력 - xyPlot

ttN/image

imageOutput

한 개의 노드로 이미지 미리보기 또는 저장, 이미지 스루풋 제공

  • 입력 - 이미지, 이미지 출력[숨김, 미리보기, 저장, 숨김/저장], 출력 경로, 저장 접두사, 번호 패딩[None, 2-9], 기존 파일 덮어쓰기[True, False], 워크플로우 내장[True, False]

  • 출력 - 이미지

imageRemBG

(RemBG 사용)

선택적 이미지 미리보기 및 저장 기능이 있는 배경 제거 노드

  • 입력 - 이미지, 이미지 출력[사용 안 함, 미리보기, 저장], 저장 접두사

  • 출력 - 이미지, 마스크

ADV_CLIP_embImpactPack 노드를 사용한 이미지 재창작 워크플로우 예제와 함께 pipeNodes, imageRemBG, imageOutput 사용:

hiresFix

모델로 이미지 확대, 결과 이미지 옵션 스케일 조정

  • 입력 - 이미지, vae, 확대 모델, 모델 후 재스케일[true, false], 재스케일[백분율 기반, 너비/높이 지정], 재스케일 방법[nearest-exact, bilinear, area], 요인, 너비, 높이, 크롭, 이미지 출력[숨김, 미리보기, 저장], 저장 접두사, 잠재 출력[true, false]

  • 출력 - 이미지, 잠재

ttN/text

text

기본 텍스트 박스 로더

  • 출력 - 텍스트 (문자열)

textDebug

텍스트 입력, 노드 내 텍스트 표시 및 선택적 콘솔 출력

  • 입력 - 텍스트, 콘솔에 출력

  • 출력 - 텍스트 (문자열)

textConcat

3개의 텍스트 박스 입력을 하나의 연결된 출력으로

  • 입력 - text1, text2, text3 (문자열), 구분자

  • 출력 - 텍스트 (문자열)

7x TXT 로더 연결

7개의 텍스트 박스 입력을 공백으로 연결하여 단일 출력 생성, 각 입력 별 별도 텍스트 출력도 제공

  • 입력 - text1, text2, text3, text4, text5, text6, text7 (문자열), 구분자

  • 출력 - text1, text2, text3, text4, text5, text6, text7, 통합 (문자열)

3x TXT 로더 다중 연결

3개의 텍스트 박스 입력을 별도 텍스트 출력과 함께 제공하며, 여러 가지 연결 방식(공백으로 연결)

  • 입력 - text1, text2, text3 (문자열), 구분자

  • 출력 - text1, text2, text3, 1&2, 1&3, 2&3, 통합 (문자열)

ttN/util

seed

기본 시드 로더

  • 출력 - 시드 (정수)

float

실수 로더 및 변환기

  • 입력 - 실수 (실수)

  • 출력 - 실수, 정수, 문자열 (실수, 정수, 문자열)

int

정수 로더 및 변환기

  • 입력 - 정수 (정수)

  • 출력 - 정수, 실수, 문자열 (정수, 실수, 문자열)

이 모델로 만든 이미지

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