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ComfyUI-bleh 插件完全教程
1. 插件简介
插件地址： https://github.com/blepping/ComfyUI-bleh
这个插件就像是一个超级工具箱，里面装满了各种实用的小工具，专门用来增强和优化你的ComfyUI使用体验。它包含了很多功能：
主要功能：
- 更好的预览：让你在生成过程中看到更清晰、更多样的预览图
- 模型加速：通过各种技术让AI模型跑得更快
- 高级采样：提供更多采样选项和控制方式
- 图像处理：各种图像缩放、混合、滤镜功能
- 实用工具：解决ComfyUI使用中的各种小问题
简单来说，这个插件就像是给ComfyUI装上了一套"升级包"，让它变得更强大、更好用！
2. 如何安装
方法一：通过 ComfyUI Manager 安装（推荐）
- 打开 ComfyUI
- 点击右下角的 "Manager" 按钮
- 在搜索框输入 "bleh"
- 找到插件后点击 "Install" 安装
- 重启 ComfyUI
方法二：手动安装
- 打开终端或命令提示符
- 进入你的 ComfyUI 安装目录下的
custom_nodes文件夹 - 运行命令：
git clone https://github.com/blepping/ComfyUI-bleh.git - 重启 ComfyUI
3. 节点详细解析
3.1 BlehBlockCFG 节点 - 区块级引导控制器
这个节点就像是一个精密的方向盘，可以在AI生成过程中精确控制正面提示词和负面提示词的影响力，让生成结果更符合你的要求。
节点作用： 在模型的特定区块中应用类似CFG的效果，推动正面或负面提示词远离其相反方向
参数详解
| 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| model | model | 模型输入 | 无默认值 | 把你要处理的AI模型接到这里 | 输入需要应用区块CFG效果的模型 | 连接你的SD1.5或SDXL模型 |
| commasep_block_numbers | commasep_block_numbers | 文本输入 | "i4,m0,o4" | 指定要影响的模型区块，就像选择要调节的音响频段 | 逗号分隔的区块编号列表，i=输入，m=中间，o=输出 | "i4,m0,o4"表示输入区块4、中间区块0、输出区块4 |
| scale | scale | 小数 -100.0到100.0 | 0.25 | 效果强度，就像音量旋钮，数值越大效果越明显 | CFG效果的缩放因子 | 0.25是温和效果，1.0是强烈效果 |
| start_percent | start_percent | 小数 0.0到1.0 | 0.2 | 从生成过程的什么时候开始生效，就像定时器 | 采样开始时间百分比 | 0.2表示从20%进度开始生效 |
| end_percent | end_percent | 小数 0.0到1.0 | 0.8 | 到生成过程的什么时候停止生效 | 采样结束时间百分比 | 0.8表示到80%进度停止 |
| skip_mode | skip_mode | 布尔值 | False | 是否影响跳跃连接，就像选择影响主线还是支线 | 控制是否应用到跳跃连接 | True会影响跳跃连接，False影响主要路径 |
| apply_to | apply_to | 下拉选择 | "uncond" | 选择推动正面还是负面提示词 | 指定引导目标：cond=正面，uncond=负面 | "cond"推动正面提示词，"uncond"推动负面提示词 |
3.2 BlehDeepShrink 节点 - 深度收缩处理器
这个节点就像是一个智能的图像压缩器，可以在生成过程中临时缩小图像来节省计算资源，然后再放大回来，让你能生成更大分辨率的图像。
节点作用： 通过在生成早期阶段缩小图像来实现高分辨率生成，类似Kohya Deep Shrink技术
参数详解
| 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| model | model | 模型输入 | 无默认值 | 把你要处理的AI模型接到这里 | 输入需要应用深度收缩的模型 | 连接你的AI生成模型 |
| commasep_block_numbers | commasep_block_numbers | 文本输入 | "3" | 指定要缩小的区块编号，就像选择要压缩的楼层 | 逗号分隔的输入区块编号列表 | "3"表示第3个区块，"2,3,4"表示多个区块 |
| downscale_factor | downscale_factor | 小数 1.0到32.0 | 2.0 | 缩小倍数，就像调节缩放比例 | 控制区块缩小的程度 | 2.0表示缩小到一半，3.0表示缩小到三分之一 |
| start_percent | start_percent | 小数 0.0到1.0 | 0.0 | 从什么时候开始缩小 | 效果开始的采样百分比 | 0.0表示从开始就缩小 |
| start_fadeout_percent | start_fadeout_percent | 小数 0.0到1.0 | 1.0 | 从什么时候开始逐渐减弱缩小效果 | 开始淡出缩小效果的时间点 | 0.5表示从50%开始逐渐恢复原尺寸 |
| end_percent | end_percent | 小数 0.0到1.0 | 0.35 | 到什么时候完全停止缩小 | 效果结束的采样百分比 | 0.35表示到35%进度停止缩小 |
| downscale_after_skip | downscale_after_skip | 布尔值 | True | 是否在跳跃连接后缩小 | 控制缩小操作的应用位置 | True通常效果更好 |
| downscale_method | downscale_method | 下拉选择 | "bicubic" | 缩小时使用的算法 | 下采样使用的插值方法 | bicubic质量好，nearest速度快 |
| upscale_method | upscale_method | 下拉选择 | "bicubic" | 放大时使用的算法 | 上采样使用的插值方法 | 同缩小方法，保持一致性 |
| antialias_downscale | antialias_downscale | 布尔值 | False | 缩小时是否抗锯齿 | 下采样时的抗锯齿处理 | True可以减少锯齿但速度慢 |
| antialias_upscale | antialias_upscale | 布尔值 | False | 放大时是否抗锯齿 | 上采样时的抗锯齿处理 | True可以让放大更平滑 |
3.3 BlehHyperTile 节点 - 超级瓦片加速器
这个节点就像是一个智能的拼图工具，把大图像分成小块来处理，从而加快生成速度，特别适合生成大分辨率图像。
节点作用： 通过将注意力机制分块处理来加速模型运行，在一定程度上牺牲质量换取速度
参数详解
| 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| model | model | 模型输入 | 无默认值 | 把你要加速的AI模型接到这里 | 输入需要应用HyperTile加速的模型 | 连接你的生成模型 |
| seed | seed | 整数 0到很大的数 | 0 | 随机种子，控制分块的随机性 | 用于HyperTile随机化的种子值 | 固定种子可以得到一致的加速效果 |
| tile_size | tile_size | 整数 1到2048 | 256 | 瓦片大小，就像拼图块的大小 | 注意力瓦片的基础尺寸 | 256适合大多数情况，512用于超高分辨率 |
| swap_size | swap_size | 整数 1到128 | 2 | 交换大小，控制分块的灵活性 | 瓦片交换的最大选项数 | 2是平衡选择，更大值增加随机性 |
| max_depth | max_depth | 整数 0到10 | 0 | 最大深度，控制影响的层数 | 应用HyperTile的最大深度层级 | 0表示自动，1-3适合大多数模型 |
| scale_depth | scale_depth | 布尔值 | False | 是否根据深度缩放瓦片大小 | 控制瓦片大小是否随深度调整 | True可以在不同层使用不同瓦片大小 |
| interval | interval | 整数 -999到999 | 1 | 应用间隔，控制多久生效一次 | 步骤间隔控制 | 1表示每步都用，2表示每两步用一次 |
| start_step | start_step | 整数 0到1000 | 1000 | 开始步骤，从什么时候开始生效 | 开始应用的时间步 | 1000表示从开始就用，500表示中途开始 |
| end_step | end_step | 整数 0到1000 | 0 | 结束步骤，到什么时候停止 | 停止应用的时间步 | 0表示用到最后，100表示早期停止 |
3.4 BlehDiscardPenultimateSigma 节点 - 倒数第二步丢弃器
这个节点就像是一个智能的噪声过滤器，可以去掉采样过程中倒数第二步的噪声，解决某些采样器在最后阶段添加过多噪声的问题。
节点作用： 丢弃采样序列中的倒数第二个sigma值，防止某些采样器在最后阶段破坏图像
参数详解
| 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| enabled | enabled | 布尔值 | True | 是否启用这个功能 | 控制是否丢弃倒数第二个sigma | True启用，False禁用 |
| sigmas | sigmas | SIGMAS输入 | 无默认值 | 输入的采样步骤序列 | 需要处理的sigma序列 | 连接从调度器来的sigmas |
3.5 BlehDisableNoise 节点 - 噪声禁用器
这个节点就像是一个种子保护器，即使在禁用噪声的情况下也能确保设置正确的随机种子，解决ComfyUI的一个已知问题。
节点作用： 在禁用噪声时仍能设置种子，用于SamplerCustomAdvanced等需要NOISE输入的节点
参数详解
| 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| noise_seed | noise_seed | 整数 0到很大的数 | 0 | 噪声种子，控制随机性 | 用于生成噪声的随机种子 | 固定种子可以重现相同结果 |
| seed_offset | seed_offset | 整数 0到200 | 1 | 种子偏移，避免与初始噪声相同 | 随机数生成器的偏移量 | 1可以避免与采样噪声冲突 |
3.6 BlehPlug 节点 - 万能插头
这个节点就像是一个万能的插头盖，可以堵住任何不想连接的输入口，特别适合配合Use Everywhere等插件使用。
节点作用： 充当输入插头，让输入表现得像没有连接一样，用于阻止不需要的连接
参数详解
| 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 无参数 | 无参数 | 无参数 | 无参数 | 这个节点不需要任何参数 | 节点本身就是功能 | 直接连接到不想要输入的地方 |
3.7 BlehCast 节点 - 类型转换器
这个节点就像是一个万能转换器，可以让ComfyUI认为某个数据是另一种类型，但要小心使用，只有在你确定数据兼容时才用。
节点作用： 强制类型转换，让ComfyUI允许连接本来不兼容的输入输出类型
参数详解
| 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| any_input | any_input | 任意输入 | 无默认值 | 可以连接任何类型的数据 | 通配符输入，接受任何数据类型 | 连接你想要转换类型的数据 |
3.8 BlehSetSigmas 节点 - 采样步骤编辑器
这个节点就像是一个精密的时间表编辑器，可以手动调整、插入或修改采样过程中的步骤序列。
节点作用： 高级sigma操作工具，可以手动编辑、插入、替换采样步骤序列
参数详解
| 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| start_index | start_index | 整数 | 0 | 从哪个位置开始修改 | 修改sigma序列的起始索引 | 0表示从开头，-1表示最后一个 |
| mode | mode | 下拉选择 | "replace" | 修改模式：替换、插入、数学运算等 | 对sigma序列的操作类型 | replace替换，insert插入，add相加 |
| order | order | 下拉选择 | "AB" | 数学运算的顺序 | 二元操作的参数顺序 | AB表示A op B，BA表示B op A |
| commasep_sigmas_b | commasep_sigmas_b | 文本输入 | "" | 手动输入的sigma值列表 | 逗号分隔的sigma数值字符串 | "1.0,0.5,0.1"表示三个sigma值 |
| sigmas_a | sigmas_a | SIGMAS输入(可选) | 无默认值 | 原始的sigma序列 | 可选的输入sigma序列 | 连接现有的sigma序列 |
| sigmas_b | sigmas_b | SIGMAS输入(可选) | 无默认值 | 用于操作的sigma序列 | 可选的第二个sigma序列 | 与sigmas_a进行运算 |
3.9 BlehEnsurePreviewer 节点 - 预览器保护器
这个节点就像是一个预览系统的守护者，确保使用Bleh的增强预览功能，防止被其他插件覆盖。
节点作用： 确保使用Bleh的预览器，防止其他自定义节点包覆盖预览功能
参数详解
| 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| any_input | any_input | 任意输入 | 无默认值 | 可以连接任何类型的数据，会原样传递 | 通配符输入，数据会原样输出 | 连接模型或潜在空间数据 |
3.10 BlehModelPatchConditional 节点 - 条件模型补丁器
这个节点就像是一个智能开关，可以根据生成进度和步骤间隔来控制何时应用不同的模型补丁。
节点作用： 实验性节点，允许根据时间和间隔条件控制模型补丁的激活
参数详解
| 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| model_default | model_default | 模型输入 | 无默认值 | 默认使用的模型，当条件不匹配时使用 | 条件不满足时的后备模型 | 连接基础模型 |
| model_matched | model_matched | 模型输入 | 无默认值 | 条件匹配时使用的模型 | 条件满足时激活的模型 | 连接带有特殊效果的模型 |
| start_percent | start_percent | 小数 0.0到1.0 | 0.0 | 从什么时候开始应用条件 | 效果开始的采样百分比 | 0.0表示从开始，0.5表示从中途 |
| end_percent | end_percent | 小数 0.0到1.0 | 1.0 | 到什么时候停止应用条件 | 效果结束的采样百分比 | 1.0表示到最后，0.8表示提前结束 |
| interval | interval | 整数 -999到999 | 1 | 应用间隔，控制多久生效一次 | 步骤间隔控制 | 1表示每步，3表示每三步一次 |
| base_on_default | base_on_default | 布尔值 | True | 以哪个模型为基础应用补丁 | 控制补丁应用的基础模型 | True以默认模型为基础 |
3.11 BlehRefinerAfter 节点 - 精炼模型切换器
这个节点就像是一个智能的接力棒，可以在生成过程中的特定时间点从基础模型切换到精炼模型，让图像质量更上一层楼。
节点作用： 在采样过程中的指定时间点切换到精炼模型，用于提升最终图像质量
参数详解
| 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| time_mode | time_mode | 下拉选择 | "timestep" | 选择时间计算方式，就像选择时钟类型 | 控制start_time参数的解释方式 | timestep用999-0，percent用0.0-1.0 |
| start_time | start_time | 小数 0.0到999.0 | 199.0 | 切换时间点，就像设定闹钟 | 精炼模型激活的时间点 | 199表示在timestep 199时切换 |
| model | model | 模型输入 | 无默认值 | 基础模型，负责前期生成 | 初始使用的基础模型 | 连接你的主要生成模型 |
| refiner_model | refiner_model | 模型输入 | 无默认值 | 精炼模型，负责后期优化 | 切换后使用的精炼模型 | 连接专门的精炼模型 |
3.12 BlehSageAttentionSampler 节点 - 智能注意力采样器
这个节点就像是给AI装上了更聪明的大脑，通过SageAttention技术来加速注意力计算，特别适合高分辨率生成。
节点作用： 使用SageAttention优化技术包装采样器，提供性能增强
参数详解
| 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| sampler | sampler | 采样器输入 | 无默认值 | 要包装的基础采样器 | 需要应用SageAttention的采样器 | 连接KSampler或其他采样器 |
| start_percent | start_percent | 小数 0.0到1.0 | 0.0 | 从什么时候开始使用优化 | 效果激活的采样百分比 | 0.0表示全程使用，0.3表示后70%使用 |
| end_percent | end_percent | 小数 0.0到1.0 | 1.0 | 到什么时候停止使用优化 | 效果结束的采样百分比 | 1.0表示用到最后 |
| yaml_parameters | yaml_parameters | 文本输入(可选) | "" | 高级参数配置，用YAML格式 | 传递给SageAttention的自定义参数 | 留空使用默认设置 |
3.13 BlehGlobalSageAttention 节点 - 全局智能注意力
这个节点就像是一个全局开关，可以为整个ComfyUI启用SageAttention优化，但建议优先使用采样器版本。
节点作用： 全局启用SageAttention优化，替换ComfyUI的默认注意力机制
参数详解
| 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| model | model | 模型输入 | 无默认值 | 输入模型，会原样输出 | 模型输入，用于确保节点执行 | 连接你的生成模型 |
| enabled | enabled | 布尔值 | True | 是否启用全局SageAttention | 控制SageAttention的全局开关 | True启用优化，False禁用 |
| yaml_parameters | yaml_parameters | 文本输入(可选) | "" | 高级参数配置 | 自定义SageAttention参数 | 留空使用默认配置 |
3.14 BlehInsaneChainSampler 节点 - 疯狂链式采样器
这个节点就像是一个采样器的接力赛组织者，可以让多个不同的采样器按顺序工作，每个负责一部分步骤。
节点作用： 允许在采样过程中按步骤切换不同的采样器，实现复杂的采样策略
参数详解
| 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| sampler | sampler | 采样器输入 | 无默认值 | 当前链条中的采样器 | 链式采样中的一个采样器节点 | 连接euler、dpm等采样器 |
| steps | steps | 整数 0到9999 | 0 | 这个采样器要运行多少步 | 当前采样器执行的步数 | 5表示运行5步，0表示跳过 |
| sampler_chain_opt | sampler_chain_opt | 链条输入(可选) | 无默认值 | 前面的采样器链条 | 可选的前置采样器链 | 连接前一个链式采样器的输出 |
3.15 BlehForceSeedSampler 节点 - 强制种子采样器
这个节点就像是一个种子保险箱，确保即使在特殊情况下也能正确设置随机种子，解决ComfyUI的种子设置bug。
节点作用： 包装采样器以确保种子总是被正确设置，解决禁用噪声时种子失效的问题
参数详解
| 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| sampler | sampler | 采样器输入 | 无默认值 | 要包装的采样器 | 需要强制种子设置的采样器 | 连接任何采样器 |
| seed_offset | seed_offset | 整数 0到200 | 1 | 种子偏移量，避免冲突 | 随机数生成器的偏移步数 | 1可以避免与初始噪声相同 |
3.16 BlehSetSamplerPreset 节点 - 采样器预设设置器
这个节点就像是一个采样器的快捷方式管理器，可以把自定义采样器保存为预设，在不支持自定义采样的地方使用。
节点作用： 将自定义采样器设置为预设，供不支持自定义采样的节点使用
参数详解
| 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| sampler | sampler | 采样器输入 | 无默认值 | 要设为预设的采样器 | 需要保存为预设的采样器 | 连接自定义采样器 |
| any_input | any_input | 任意输入 | 无默认值 | 任意数据，会原样传递 | 通配符输入，确保节点执行顺序 | 连接模型或潜在空间 |
| preset | preset | 整数 -1到预设数量 | 0 | 预设编号，-1表示不设置 | 预设槽位的索引号 | 0表示第一个预设槽 |
| discard_penultimate_sigma | discard_penultimate_sigma | 布尔值 | False | 是否丢弃倒数第二个sigma | 控制是否应用sigma丢弃 | True可以解决某些采样器的噪声问题 |
| override_sigmas_opt | override_sigmas_opt | SIGMAS输入(可选) | 无默认值 | 覆盖采样步骤序列 | 可选的自定义sigma序列 | 用于高级采样控制 |
| dummy_opt | dummy_opt | 任意输入(可选) | 无默认值 | 虚拟输入，用于强制重新执行 | 可选输入，改变值可强制节点重新运行 | 连接整数或字符串 |
3.17 BlehBlockOps 节点 - 区块操作器
这个节点就像是一个超级程序员，可以通过YAML代码来定义复杂的模型修改操作，实现各种高级效果。
节点作用： 使用YAML定义的规则对模型进行复杂的区块级操作和修改
参数详解
| 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| model | model | 模型输入 | 无默认值 | 要修改的模型 | 需要应用区块操作的模型 | 连接你的生成模型 |
| rules | rules | 多行文本 | "" | YAML格式的操作规则 | 定义区块操作的YAML规则集 | 参考文档中的YAML示例 |
| sigmas_opt | sigmas_opt | SIGMAS输入(可选) | 无默认值 | 可选的sigma序列 | 用于步骤相关条件判断的sigma | 连接调度器的sigma输出 |
3.18 BlehLatentOps 节点 - 潜在空间操作器
这个节点就像是一个潜在空间的图像编辑器，可以对潜在空间数据进行各种变换和处理操作。
节点作用： 对潜在空间数据应用YAML定义的操作，如缩放、混合、滤镜等
参数详解
| 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| samples | samples | 潜在空间输入 | 无默认值 | 要处理的潜在空间数据 | 需要应用操作的潜在空间 | 连接VAE编码器的输出 |
| rules | rules | 多行文本 | "" | YAML格式的操作规则 | 定义潜在空间操作的YAML规则 | 定义缩放、旋转、混合等操作 |
| samples_hsp | samples_hsp | 潜在空间输入(可选) | 无默认值 | 可选的第二个潜在空间 | 用于某些需要两个输入的操作 | 连接另一个潜在空间数据 |
3.19 BlehLatentScaleBy 节点 - 潜在空间缩放器
这个节点就像是一个智能的图像缩放器，可以独立控制宽度和高度的缩放，并提供多种缩放算法选择。
节点作用： 对潜在空间进行高级缩放操作，支持独立的水平和垂直缩放方法
参数详解
| 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| samples | samples | 潜在空间输入 | 无默认值 | 要缩放的潜在空间数据 | 需要缩放的潜在空间 | 连接潜在空间数据 |
| method_horizontal | method_horizontal | 下拉选择 | "bicubic" | 水平方向的缩放方法 | 水平缩放使用的插值算法 | bicubic质量好，nearest速度快 |
| method_vertical | method_vertical | 下拉选择 | "same" | 垂直方向的缩放方法 | 垂直缩放使用的插值算法 | same表示与水平方法相同 |
| scale_width | scale_width | 小数 0.01到8.0 | 1.5 | 宽度缩放倍数 | 水平方向的缩放因子 | 1.5表示放大到1.5倍宽度 |
| scale_height | scale_height | 小数 0.01到8.0 | 1.5 | 高度缩放倍数 | 垂直方向的缩放因子 | 1.5表示放大到1.5倍高度 |
| antialias_size | antialias_size | 整数 | 0 | 抗锯齿大小，0表示不使用 | 抗锯齿滤波器的大小 | 3-7可以减少锯齿效果 |
3.20 BlehLatentBlend 节点 - 潜在空间混合器
这个节点就像是一个调色师的调色板，可以将两个潜在空间数据按照不同的混合模式进行融合。
节点作用： 使用各种混合模式将两个潜在空间数据进行混合
参数详解
| 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| samples1 | samples1 | 潜在空间输入 | 无默认值 | 第一个潜在空间数据 | 混合操作的第一个输入 | 连接主要的潜在空间 |
| samples2 | samples2 | 潜在空间输入 | 无默认值 | 第二个潜在空间数据 | 混合操作的第二个输入 | 连接要混合的潜在空间 |
| samples2_percent | samples2_percent | 小数 | 0.5 | 第二个数据的混合比例 | 第二个潜在空间的混合权重 | 0.5表示各占一半，0.8表示第二个占80% |
| blend_mode | blend_mode | 下拉选择 | "lerp" | 混合模式，如线性、球面等 | 潜在空间混合使用的算法 | lerp是线性混合，slerp是球面混合 |
3.21 BlehTAEVideoDecode 节点 - 快速视频解码器
这个节点就像是一个超快的视频播放器，可以快速将视频潜在空间数据解码为图像，支持多种视频模型。
节点作用： 使用TAE视频模型快速解码视频潜在空间为图像序列
参数详解
| 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| latent | latent | 潜在空间输入 | 无默认值 | 要解码的视频潜在空间 | 需要解码的视频潜在空间数据 | 连接视频模型的潜在空间输出 |
| latent_type | latent_type | 下拉选择 | "wan21" | 视频模型类型 | 指定潜在空间对应的视频模型 | wan21、hunyuanvideo、mochi |
| parallel_mode | parallel_mode | 布尔值 | False | 是否使用并行模式 | 控制解码时的并行处理 | True更快但占用更多内存 |
3.22 BlehTAEVideoEncode 节点 - 快速视频编码器
这个节点就像是一个超快的视频压缩器，可以快速将图像序列编码为视频潜在空间数据。
节点作用： 使用TAE视频模型快速将图像序列编码为视频潜在空间
参数详解
| 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| image | image | 图像输入 | 无默认值 | 要编码的图像序列 | 需要编码为视频潜在空间的图像 | 连接图像序列或视频帧 |
| latent_type | latent_type | 下拉选择 | "wan21" | 目标视频模型类型 | 指定编码目标的视频模型格式 | 选择对应的视频模型类型 |
| parallel_mode | parallel_mode | 布尔值 | False | 是否使用并行模式 | 控制编码时的并行处理 | True更快但占用更多内存 |
4. 使用技巧和建议
4.1 预览增强设置
- 在配置文件中设置
max_size: 768可以获得更大的预览图 - 设置
throttle_secs: 2可以减少预览更新频率，节省资源 - 对于高分辨率生成，建议设置
skip_upscale_layers: 1
4.2 模型加速技巧
- HyperTile：适合高分辨率生成，tile_size设置为256-512
- DeepShrink：适合超高分辨率，downscale_factor设置为2.0-3.0
- SageAttention：需要单独安装，对高分辨率效果明显
4.3 采样器优化
- 使用
BlehDiscardPenultimateSigma解决dpm2 a采样器的噪声问题 BlehForceSeedSampler确保禁用噪声时种子正常工作BlehInsaneChainSampler可以组合多个采样器
4.4 实用工具使用
BlehPlug配合Use Everywhere插件使用效果更好BlehCast只在确定数据兼容时使用BlehEnsurePreviewer放在工作流开始位置
5. 常见问题解答
Q1: 为什么预览图没有变化？
A: 检查是否有其他插件覆盖了预览功能，使用BlehEnsurePreviewer节点可以解决。
Q2: HyperTile加速后质量下降怎么办？
A: 减小tile_size值或增加max_depth值，找到速度和质量的平衡点。
Q3: DeepShrink在某些调度器下效果不好？
A: 避免使用exponential或Karras调度器，推荐使用ddim_uniform或sgm_uniform。
Q4: SageAttention无法使用？
A: 需要手动安装SageAttention到Python环境：pip install sageattention
Q5: BlehCast节点连接后出错？
A: 确保输入和输出的数据类型实际兼容，这个节点只是绕过类型检查。
Q6: 采样器预设无法使用？
A: 确保BlehSetSamplerPreset节点在采样开始前运行，可以连接模型或潜在空间确保执行顺序。
6. 总结
ComfyUI-bleh插件包含22个实用节点，涵盖了预览增强、模型加速、采样优化、图像处理、视频处理等多个方面。这些工具可以显著改善你的ComfyUI使用体验，让生成过程更快、更稳定、更可控。
核心节点推荐：
- 新手必用：BlehEnsurePreviewer、BlehDiscardPenultimateSigma、BlehPlug
- 性能优化：BlehHyperTile、BlehDeepShrink、BlehSageAttentionSampler
- 高级控制：BlehBlockCFG、BlehModelPatchConditional、BlehBlockOps
- 采样增强：BlehInsaneChainSampler、BlehForceSeedSampler、BlehRefinerAfter
- 潜在空间处理：BlehLatentScaleBy、BlehLatentBlend、BlehLatentOps
- 视频处理：BlehTAEVideoDecode、BlehTAEVideoEncode
- 实用工具：BlehCast、BlehSetSigmas、BlehSetSamplerPreset
使用建议：
- 配置文件：复制blehconfig.example.yaml并根据需要修改
- 预览优化：设置合适的max_size和throttle_secs值
- 性能调优：根据硬件配置选择合适的加速节点
- 实验性功能：先在简单工作流中测试再应用到复杂项目
- 视频功能：需要下载对应的TAE模型文件
记住，这个插件的很多功能都是实验性的，建议先在简单的工作流中测试，熟悉后再应用到复杂项目中。插件作者持续更新功能，建议关注GitHub页面获取最新信息。