tinyterraNodes for ComfyUI

tinyterratinyterra
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comfyuinodes工具comfynode setup
v1.1.1-mainv1.0.0-main

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模型描述

喜欢这个节点包并想支持我？ - 我非常感激你！:)

安装方法：将解压后的 ComfyUI_tinyterraNodes 文件夹复制到 ComfyUI/custom_nodes 文件夹中。

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

特性亮点

全屏图像查看器

默认启用

  • 在节点右键菜单中添加“全屏 (ttN)”

  • 在节点右键菜单中添加“设置默认全屏节点 (ttN)”

  • 在节点右键菜单中添加“清除默认全屏节点 (ttN)”

  • 播放幻灯片模式

    • 开启状态 - 生成新图像时自动跳转至新图（黑色背景）

    • 关闭状态 - 保持当前用户选中的图像（浅色背景）

  • 全屏叠加层

    • 切换显示所有已选节点图像的可导航预览

    • 切换显示默认 Comfy 菜单

  • 快捷键

    • ‘shift + 上箭头’ => 使用选中节点或默认全屏节点打开 ttN-全屏

  • 全屏模式下的快捷键

    • ‘上箭头’ => 切换全屏叠加层

    • ‘下箭头’ => 切换播放幻灯片模式

    • ‘左箭头’ => 选择左侧图像

    • ‘shift + 左箭头’ => 选择左侧第5张图像

    • ‘ctrl + 左箭头’ => 选择第一张图像

    • ‘右箭头’ => 选择右侧图像

    • ‘shift + 右箭头’ => 选择右侧第5张图像

    • ‘ctrl + 右箭头’ => 选择最后一张图像

    • ‘esc’ => 关闭全屏模式

嵌入自动补全

默认启用

  • 在文本框中输入时显示弹出框以自动补全嵌入文件名 - 输入时可输入 embedding 并从列表中选择一个选项

  • 可选禁用（[ttNodes] enable_embed_autocomplete = True | False）

动态控件

默认启用

  • 根据相关性自动隐藏或显示控件

  • 可选禁用（[ttNodes] enable_dynamic_widgets = True | False）

ttNinterface

默认启用

  • 在节点右键菜单中添加“节点尺寸 (ttN)”

  • 支持“ctrl + 方向键”移动节点

  • 在节点右键菜单中添加“重新加载节点 (ttN)”

  • 在链接右键菜单中添加“槽位类型颜色 (ttN)”

  • 在链接右键菜单中添加“链接样式 (ttN)”

保存图像前缀解析

  • 使用 %date:yyyy-MM-dd-hh-mm-ss% 可添加日期/时间信息到文件名

  • 使用 %[widget_name]%（当前节点）或 %[input_name]>[input_name]>[widget_name]%（输入节点）可解析上游设置到文件名中

节点版本控制

  • 所有 tinyterraNodes 现在都有版本属性，以便在将来对控件做出可能破坏工作流的更改时，节点在加载时会被高亮提示

  • 仅适用于 v1.0.0 版本发布后创建或保存的工作流

自动更新

默认禁用

  • 可选自动更新节点包（[ttNodes] auto_update = False | True）

ttN/pipe

pipeLoader

（基于 Efficiency Nodes 和 ADV_CLIP_emb）

高效加载器与高级 CLIP 文本编码器的组合，并增加管道输出

  • 输入 - model, vae, clip skip, (lora1, modelstrength clipstrength), (Lora2, modelstrength clipstrength), (Lora3, modelstrength clipstrength), (正向提示, token normalization, weight interpretation), (负向提示, token normalization, weight interpretation), (潜在图像宽高, batch size), seed

  • 输出 - pipe, model, conditioning, conditioning, samples, vae, clip, seed

pipeKSampler

（基于 Efficiency Nodes 和 QOLS_Omar92）

高效加载器与高级 CLIP 文本编码器组合，并增加管道输出

  • 输入 - pipe, (可选管道重写), script, (Lora, model strength, clip strength), (放大方法, 因子, crop), sampler state, steps, cfg, sampler name, scheduler, denoise, (图像输出 [None, Preview, Save]), Save_Prefix

  • 输出 - pipe, model, conditioning, conditioning, samples, vae, clip, image, seed

pipeIN

将最多8个常用于输入的数据编码为单个管道。

  • 输入 - model, conditioning, conditioning, samples, vae, clip, image, seed

  • 输出 - pipe

pipeOUT

将单个管道解码为8个原始输出，并带管道吞吐量。

  • 输入 - pipe

  • 输出 - model, conditioning, conditioning, samples, vae, clip, image, seed, pipe

pipeEDIT

用新信息更新/覆盖管道中的任意一个原始输入。

  • 输入 - pipe, model, conditioning, conditioning, samples, vae, clip, image, seed

  • 输出 - pipe

pipe > basic_pipe

将 ttN 管道转换为基础管道（与 ImpactPack 兼容），并保留原始管道吞吐量。

  • 输入 - pipe[model, conditioning, conditioning, samples, vae, clip, image, seed]

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

pipe > Detailer Pipe

将 ttN 管道转换为细节处理管道（与 ImpactPack 兼容），并保留原始管道吞吐量。

  • 输入 - pipe[model, conditioning, conditioning, samples, vae, clip, image, seed], bbox_detector, sam_model_opt

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

pipe > xyPlot

管道路由输入，用于使用采样器和加载器参数生成 xy 图表。（xyPlot 未设置的值将从对应的 pipeKSampler 或 pipeLoader 获取）

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

  • 输出 - xyPlot

ttN/image

imageOutput

通过一个节点预览或保存图像，并保持图像通量。

  • 输入 - image, 图像输出[隐藏, 预览, 保存, 隐藏/保存], 输出路径, 保存前缀, 数字填充[无, 2-9], 覆盖现有[是, 否], 嵌入工作流[是, 否]

  • 输出 - image

imageRemBG

（基于 RemBG）

带可选图像预览与保存的背景移除节点。

  • 输入 - image, 图像输出[禁用, 预览, 保存], 保存前缀

  • 输出 - image, mask

使用 pipeNodes、imageRemBG、imageOutput 以及来自 ADV_CLIP_emb 和 ImpactPack 的节点搭建的拍照拼贴工作流示例：

hiresFix

通过模型放大图像，并可选对结果图像进行缩放。

  • 输入 - image, vae, upscale_model, rescale_after_model[是, 否], rescale[按百分比, 缩放到宽度/高度], 缩放方法[nearest-exact, bilinear, area], 因子, 宽度, 高度, 裁剪, image_output[隐藏, 预览, 保存], 保存前缀, output_latent[是, 否]

  • 输出 - image, latent

ttN/text

text

基础文本框加载器。

  • 输出 - text (字符串)

textDebug

文本输入，用于在节点内显示文本，并可选打印到控制台。

  • 输入 - text, print_to_console

  • 输出 - text (字符串)

textConcat

三个文本框输入，输出为单一合并结果。

  • 输入 - text1, text2, text3 (字符串), 分隔符

  • 输出 - text (字符串)

7x TXT Loader Concat

将7个文本框输入用空格连接成单一输出，并分别输出每个输入文本。

  • 输入 - text1, text2, text3, text4, text5, text6, text7 (字符串), 分隔符

  • 输出 - text1, text2, text3, text4, text5, text6, text7, concat (字符串)

3x TXT Loader MultiConcat

三个文本框输入，分别输出每个文本，以及多个合并变体（用空格连接）。

  • 输入 - text1, text2, text3 (字符串), 分隔符

  • 输出 - text1, text2, text3, 1 & 2, 1 & 3, 2 & 3, concat (字符串)

ttN/util

seed

基础种子加载器。

  • 输出 - seed (整数)

float

浮点数加载器与转换器

  • 输入 - float (浮点数)

  • 输出 - float, int, text (浮点数, 整数, 字符串)

int

整数加载器与转换器

  • 输入 - int (整数)

  • 输出 - int, float, text (整数, 浮点数, 字符串)

此模型生成的图像

未找到图像。