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ComfyUI-Image-Filters 图片滤镜插件完全教程
1. 插件简介
插件地址： https://github.com/spacepxl/ComfyUI-Image-Filters
这个插件就像是给ComfyUI装了一个超级强大的美图工具箱！它包含了57个不同的"美化工具"，每个工具都有自己的特殊功能：
- 图片美化工具：就像美图秀秀一样，可以让图片变得更好看
- 图片修复工具：能修复图片中的瑕疵，让模糊的地方变清晰
- 颜色调整工具：调整图片的亮度、对比度、颜色等
- 特效滤镜：添加各种酷炫的视觉效果
- 图片分析工具：帮你了解图片的各种信息
简单说，这个插件让你的ComfyUI变成了一个专业的图片处理工作室！
总节点数量： 57个节点
2. 如何安装
方法一：ComfyUI管理器安装（推荐）
- 打开ComfyUI
- 点击"Manager"按钮
- 搜索"Image-Filters"
- 点击安装
方法二：手动安装
- 打开ComfyUI的安装文件夹
- 进入
custom_nodes文件夹 - 用git下载：
git clone https://github.com/spacepxl/ComfyUI-Image-Filters.git - 安装依赖：运行插件文件夹中的
install.bat（Windows） - 重启ComfyUI
注意事项
- 如果遇到opencv相关错误，运行
import_error_install.bat - 某些功能需要额外的模型文件，可运行
download_all_models.py下载
3. 节点详细解析
3.1 AlphaClean（透明度清理器）
这个节点就像一个专门清理透明图片的清洁工，能把透明图片中的杂点和不干净的地方清理掉。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 图片输入 | images | IMAGE类型 | 必填 | 要清理的透明图片 | 输入图像数据 | 连接任何有透明通道的图片 |
| 清理半径 | radius | 1-64 | 8 | 清理范围的大小，像刷子的大小 | 双边滤波半径 | 8适合一般图片，大图片用更大值 |
| 填补洞洞 | fill_holes | 0-16 | 1 | 填补透明图片中的小洞洞 | 形态学操作强度 | 1能填补小洞，0不填补 |
| 白色阈值 | white_threshold | 0.01-1.0 | 0.9 | 多白才算白色，像调节敏感度 | 白色检测阈值 | 0.9表示90%白度才算白色 |
| 额外裁剪 | extra_clip | 0.01-1.0 | 0.98 | 额外的修剪强度 | 额外裁剪系数 | 0.98表示稍微收紧边缘 |
3.2 AlphaMatte（透明抠图大师）
这个节点就像一个专业的抠图师傅，能把图片中的主体完美地抠出来，边缘处理得特别自然。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 原图输入 | images | IMAGE类型 | 必填 | 要抠图的原始图片 | 输入图像数据 | 连接你要抠图的照片 |
| 透明蒙版 | alpha_trimap | IMAGE类型 | 必填 | 粗糙的抠图蒙版，像草图 | 三值图输入 | 白色=要保留，黑色=要去掉，灰色=不确定 |
| 预模糊 | preblur | 0-256 | 8 | 预先模糊处理，让边缘更自然 | 预处理模糊半径 | 8适合大多数情况 |
| 黑点阈值 | blackpoint | 0.0-0.99 | 0.01 | 多黑才算完全透明 | 黑色阈值设定 | 0.01表示几乎全黑才透明 |
| 白点阈值 | whitepoint | 0.01-1.0 | 0.99 | 多白才算完全不透明 | 白色阈值设定 | 0.99表示几乎全白才不透明 |
| 最大迭代 | max_iterations | 100-10000 | 1000 | 计算精度，像打磨次数 | 算法迭代次数 | 1000次够精确，更高更慢 |
| 估算前景 | estimate_fg | true/false | true | 是否计算前景和背景颜色 | 前景背景估算 | true会输出前景背景分离结果 |
3.3 BetterFilmGrain（更好的胶片颗粒）
这个节点就像给数码照片加上老式胶片的质感，让图片看起来更有艺术感和怀旧味道。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 图片输入 | image | IMAGE类型 | 必填 | 要加胶片效果的图片 | 输入图像数据 | 连接任何图片 |
| 颗粒尺寸 | scale | 0.25-2.0 | 0.5 | 胶片颗粒的大小 | 噪点缩放系数 | 0.5是细腻颗粒，2.0是粗糙颗粒 |
| 颗粒强度 | strength | 0.0-10.0 | 0.5 | 胶片效果的强烈程度 | 噪点强度系数 | 0.5是淡淡效果，2.0是明显效果 |
| 颜色饱和度 | saturation | 0.0-2.0 | 0.7 | 颗粒的颜色鲜艳程度 | 颗粒饱和度 | 0.7是自然色彩，1.5是鲜艳色彩 |
| 暗部增强 | toe | -0.2-0.5 | 0.0 | 暗部区域的颗粒增强 | 暗部调整系数 | 0.0不调整，0.1轻微增强暗部 |
| 随机种子 | seed | 0-最大值 | 0 | 控制颗粒图案的随机性 | 随机数种子 | 相同种子产生相同颗粒图案 |
3.4 BlurImageFast（快速图片模糊）
这个节点就像一个超快的模糊工具，比ComfyUI自带的模糊快100倍以上，还能分别控制横向和纵向的模糊程度。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 图片输入 | images | IMAGE类型 | 必填 | 要模糊的图片 | 输入图像数据 | 连接任何图片 |
| 横向模糊 | radius_x | 0-1023 | 1 | 左右方向的模糊程度 | X轴模糊半径 | 10是轻微模糊，50是明显模糊 |
| 纵向模糊 | radius_y | 0-1023 | 1 | 上下方向的模糊程度 | Y轴模糊半径 | 10是轻微模糊，50是明显模糊 |
3.5 BlurMaskFast（快速蒙版模糊）
这个节点专门用来模糊黑白蒙版，让蒙版的边缘变得柔和自然，就像给蒙版加了羽化效果。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 蒙版输入 | masks | MASK类型 | 必填 | 要模糊的黑白蒙版 | 输入蒙版数据 | 连接任何蒙版 |
| 横向模糊 | radius_x | 0-1023 | 1 | 左右方向的模糊程度 | X轴模糊半径 | 5让边缘稍微柔和，20让边缘很柔和 |
| 纵向模糊 | radius_y | 0-1023 | 1 | 上下方向的模糊程度 | Y轴模糊半径 | 5让边缘稍微柔和，20让边缘很柔和 |
3.6 ColorMatchImage（颜色匹配大师）
这个节点就像一个调色师，能让一张图片的颜色风格变得和另一张图片一样，比如让普通照片变成电影色调。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 原图输入 | images | IMAGE类型 | 必填 | 要改变颜色的图片 | 输入图像数据 | 连接要调色的图片 |
| 参考图片 | reference | IMAGE类型 | 必填 | 颜色风格的参考图片 | 参考图像数据 | 连接想要模仿的图片 |
| 模糊类型 | blur_type | blur/guidedFilter | blur | 颜色分析的方式 | 滤波器类型 | blur简单快速，guidedFilter更精确 |
| 模糊大小 | blur_size | 0-1023 | 0 | 颜色分析的范围大小 | 滤波器尺寸 | 0是整体匹配，50是局部匹配 |
| 混合强度 | factor | -10.0-10.0 | 1.0 | 颜色匹配的强烈程度 | 混合系数 | 1.0完全匹配，0.5一半效果 |
3.7 RestoreDetail（细节恢复大师）
这个节点就像一个图片修复专家，能把一张图片的细节转移到另一张图片上，特别适合修复AI生成图片丢失的细节。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 目标图片 | images | IMAGE类型 | 必填 | 要添加细节的图片 | 输入图像数据 | 连接需要增强细节的图片 |
| 细节来源 | detail | IMAGE类型 | 必填 | 提供细节的图片 | 细节源图像 | 连接有丰富细节的图片 |
| 混合模式 | mode | add/multiply | add | 细节混合的方式 | 混合算法 | add较温和，multiply较强烈 |
| 模糊类型 | blur_type | blur/guidedFilter | blur | 细节分离的方式 | 滤波器类型 | blur简单，guidedFilter防止过锐化 |
| 模糊大小 | blur_size | 1-1023 | 1 | 细节分离的精细程度 | 滤波器尺寸 | 1保留最细节节，10保留粗细节 |
| 混合强度 | factor | -10.0-10.0 | 1.0 | 细节添加的强烈程度 | 混合强度 | 1.0完全添加，0.5一半效果 |
3.8 DilateErodeMask（蒙版扩张收缩器）
这个节点就像一个蒙版的"胖瘦调节器"，能让蒙版变胖（扩张）或变瘦（收缩），用来调整选区的大小。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 蒙版输入 | masks | MASK类型 | 必填 | 要调整的黑白蒙版 | 输入蒙版数据 | 连接任何蒙版 |
| 调整半径 | radius | -1023-1023 | 0 | 扩张或收缩的程度 | 形态学操作半径 | 正数扩张，负数收缩，0不变 |
| 形状类型 | shape | box/circle | box | 扩张收缩的形状 | 结构元素形状 | box是方形，circle是圆形 |
3.9 EnhanceDetail（细节增强器）
这个节点就像一个图片锐化大师，能让图片的细节变得更清晰，但比普通锐化更智能，不会产生难看的光晕。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 图片输入 | images | IMAGE类型 | 必填 | 要增强细节的图片 | 输入图像数据 | 连接任何图片 |
| 滤波半径 | filter_radius | 1-64 | 2 | 细节检测的范围大小 | 引导滤波半径 | 2检测细小细节，8检测粗糙细节 |
| 平滑强度 | sigma | 0.01-100.0 | 0.1 | 平滑处理的强度 | 引导滤波参数 | 0.1轻微平滑，1.0强烈平滑 |
| 降噪强度 | denoise | 0.0-10.0 | 0.1 | 去除噪点的强度 | 双边滤波强度 | 0不降噪，0.5轻微降噪 |
| 细节倍数 | detail_mult | 0.0-100.0 | 2.0 | 细节增强的倍数 | 细节增强系数 | 2.0是2倍增强，0.5是减弱细节 |
3.10 GuidedFilterImage（引导滤波器）
这个节点就像一个智能的图片处理工具，能根据一张"引导图"来处理另一张图，保持重要边缘的同时进行平滑处理。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 目标图片 | images | IMAGE类型 | 必填 | 要处理的图片 | 输入图像数据 | 连接要滤波的图片 |
| 引导图片 | guide | IMAGE类型 | 必填 | 用来引导处理的图片 | 引导图像数据 | 通常用原图或边缘图 |
| 滤波大小 | size | 0-1023 | 4 | 滤波处理的范围大小 | 滤波窗口尺寸 | 4是精细处理，20是粗糙处理 |
| 平滑强度 | sigma | 0.01-100.0 | 0.1 | 平滑处理的强度 | 正则化参数 | 0.01保留更多细节，1.0更平滑 |
当前进度：已完成10个节点，还剩47个节点待完成
3.11 RemapRange（范围重映射器）
这个节点就像一个亮度调节器，能把图片的亮度范围重新调整，比如把灰蒙蒙的图片变得黑白分明。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 图片输入 | image | IMAGE类型 | 必填 | 要调整亮度范围的图片 | 输入图像数据 | 连接任何图片 |
| 黑点设置 | blackpoint | 0.0-1.0 | 0.0 | 新的最暗点位置 | 输出黑点值 | 0.1让暗部变亮一些 |
| 白点设置 | whitepoint | 0.01-1.0 | 1.0 | 新的最亮点位置 | 输出白点值 | 0.9让亮部变暗一些 |
3.12 ClampOutliers（异常值限制器）
这个节点专门处理AI生成图片时出现的"火花"问题，就像一个质量检查员，把异常的像素值限制在正常范围内。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 潜在空间 | latents | LATENT类型 | 必填 | AI生成的中间数据 | 潜在空间数据 | 连接采样器的输出 |
| 标准差倍数 | std_dev | 0.1-100.0 | 3.0 | 允许偏差的倍数 | 标准差阈值 | 3.0是温和限制，1.0是严格限制 |
3.13 AdainLatent（潜在空间风格匹配）
这个节点就像一个风格调色师，能让一张图的"内在风格"变得和另一张图一样，在AI生成的中间阶段进行调整。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 目标潜在 | latents | LATENT类型 | 必填 | 要改变风格的中间数据 | 目标潜在空间 | 连接要调整的潜在数据 |
| 参考潜在 | reference | LATENT类型 | 必填 | 风格参考的中间数据 | 参考潜在空间 | 连接风格来源的潜在数据 |
| 混合强度 | factor | -10.0-10.0 | 1.0 | 风格匹配的强烈程度 | 混合系数 | 1.0完全匹配，0.5一半效果 |
3.14 AdainImage（图片风格匹配）
这个节点和上面的类似，但是直接处理最终的图片，让一张图片的整体风格变得和参考图片一样。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 目标图片 | images | IMAGE类型 | 必填 | 要改变风格的图片 | 输入图像数据 | 连接要调整风格的图片 |
| 参考图片 | reference | IMAGE类型 | 必填 | 风格参考图片 | 参考图像数据 | 连接想要模仿的图片 |
| 混合强度 | factor | -10.0-10.0 | 1.0 | 风格匹配的强烈程度 | 混合系数 | 1.0完全匹配，0.5一半效果 |
3.15 BatchNormalizeLatent（批量标准化潜在）
这个节点就像一个"统一器"，能让一组AI生成的中间数据保持一致的风格，特别适合处理视频或连续图片。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 潜在数据 | latents | LATENT类型 | 必填 | 一组AI中间数据 | 潜在空间批次 | 连接多帧的潜在数据 |
| 混合强度 | factor | -10.0-10.0 | 1.0 | 标准化的强烈程度 | 标准化系数 | 1.0完全标准化，0.5轻微调整 |
3.16 BatchNormalizeImage（批量标准化图片）
这个节点和上面类似，但直接处理最终图片，让一组图片的亮度和对比度保持一致。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 图片组 | images | IMAGE类型 | 必填 | 一组要统一的图片 | 图像批次数据 | 连接多张图片 |
| 混合强度 | factor | -10.0-10.0 | 1.0 | 标准化的强烈程度 | 标准化系数 | 1.0完全统一，0.5轻微调整 |
3.17 DifferenceChecker（差异检查器）
这个节点就像一个"找不同"工具，能显示两张图片之间的差异，帮你看出哪里不一样。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 图片1 | images1 | IMAGE类型 | 必填 | 第一张要比较的图片 | 第一组图像 | 连接原始图片 |
| 图片2 | images2 | IMAGE类型 | 必填 | 第二张要比较的图片 | 第二组图像 | 连接修改后的图片 |
| 放大倍数 | multiplier | 0.01-1000.0 | 1.0 | 差异显示的放大倍数 | 差异增强系数 | 10.0让微小差异更明显 |
| 打印数值 | print_MAE | true/false | false | 是否在控制台显示差异数值 | 平均绝对误差输出 | true会显示具体的差异数值 |
3.18 ImageConstant（纯色图片生成器）
这个节点就像一个调色板，能生成任何颜色的纯色图片，用RGB方式调色。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 宽度 | width | 1-8192 | 512 | 图片的宽度像素 | 图像宽度 | 512是常用尺寸 |
| 高度 | height | 1-8192 | 512 | 图片的高度像素 | 图像高度 | 512是常用尺寸 |
| 数量 | batch_size | 1-4096 | 1 | 生成几张相同的图片 | 批次大小 | 1张够用，多张用于批处理 |
| 红色值 | red | 0.0-1.0 | 0.0 | 红色的强度 | R通道值 | 1.0是纯红，0.0是无红 |
| 绿色值 | green | 0.0-1.0 | 0.0 | 绿色的强度 | G通道值 | 1.0是纯绿，0.0是无绿 |
| 蓝色值 | blue | 0.0-1.0 | 0.0 | 蓝色的强度 | B通道值 | 1.0是纯蓝，0.0是无蓝 |
3.19 ImageConstantHSV（HSV纯色图片生成器）
这个节点也是生成纯色图片，但用HSV方式调色，更符合人眼的色彩感知。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 宽度 | width | 1-8192 | 512 | 图片的宽度像素 | 图像宽度 | 512是常用尺寸 |
| 高度 | height | 1-8192 | 512 | 图片的高度像素 | 图像高度 | 512是常用尺寸 |
| 数量 | batch_size | 1-4096 | 1 | 生成几张相同的图片 | 批次大小 | 1张够用，多张用于批处理 |
| 色相 | hue | 0.0-1.0 | 0.0 | 颜色的种类（红橙黄绿蓝紫） | 色相值 | 0.0是红色，0.33是绿色，0.66是蓝色 |
| 饱和度 | saturation | 0.0-1.0 | 0.0 | 颜色的鲜艳程度 | 饱和度值 | 0.0是灰色，1.0是最鲜艳 |
| 明度 | value | 0.0-1.0 | 0.0 | 颜色的明亮程度 | 明度值 | 0.0是黑色，1.0是最亮 |
3.20 OffsetLatentImage（偏移潜在图片生成器）
这个节点能生成带有特定偏移值的AI中间数据，用于高级的噪声控制和风格调整。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 宽度 | width | 16-8192 | 512 | 潜在数据的宽度 | 潜在空间宽度 | 512对应4096像素图片 |
| 高度 | height | 16-8192 | 512 | 潜在数据的高度 | 潜在空间高度 | 512对应4096像素图片 |
| 数量 | batch_size | 1-4096 | 1 | 生成几组数据 | 批次大小 | 1组够用，多组用于批处理 |
| 通道0偏移 | offset_0 | -10.0-10.0 | 0.0 | 第一个通道的偏移值 | 通道0偏移量 | 正值增强，负值减弱 |
| 通道1偏移 | offset_1 | -10.0-10.0 | 0.0 | 第二个通道的偏移值 | 通道1偏移量 | 正值增强，负值减弱 |
| 通道2偏移 | offset_2 | -10.0-10.0 | 0.0 | 第三个通道的偏移值 | 通道2偏移量 | 正值增强，负值减弱 |
| 通道3偏移 | offset_3 | -10.0-10.0 | 0.0 | 第四个通道的偏移值 | 通道3偏移量 | 正值增强，负值减弱 |
当前进度：已完成20个节点，还剩37个节点待完成
3.21 LatentStats（潜在数据统计器）
这个节点就像一个"体检报告"，能告诉你AI中间数据的各种信息，帮助调试和优化。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 潜在数据 | latent | LATENT类型 | 必填 | 要检查的AI中间数据 | 潜在空间数据 | 连接任何潜在数据 |
3.22 Tonemap（色调映射器）
这个节点就像一个HDR处理器，能把高动态范围的图片转换成普通显示器能显示的效果。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 图片输入 | images | IMAGE类型 | 必填 | 要处理的图片 | 输入图像数据 | 连接任何图片 |
| 输入模式 | input_mode | linear/sRGB | linear | 输入图片的色彩空间 | 输入色彩空间 | linear是线性空间，sRGB是标准空间 |
| 输出模式 | output_mode | sRGB/linear | sRGB | 输出图片的色彩空间 | 输出色彩空间 | sRGB适合显示，linear适合计算 |
| 映射缩放 | tonemap_scale | 0.1-10 | 1 | 色调映射的强度 | 映射缩放系数 | 1是标准强度，2是强烈效果 |
3.23 UnTonemap（反色调映射器）
这个节点和上面相反，能把普通图片转换成高动态范围的效果。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 图片输入 | images | IMAGE类型 | 必填 | 要处理的图片 | 输入图像数据 | 连接任何图片 |
| 输入模式 | input_mode | sRGB/linear | sRGB | 输入图片的色彩空间 | 输入色彩空间 | sRGB是标准空间，linear是线性空间 |
| 输出模式 | output_mode | linear/sRGB | linear | 输出图片的色彩空间 | 输出色彩空间 | linear适合进一步处理 |
| 映射缩放 | tonemap_scale | 0.1-10 | 1 | 反映射的强度 | 反映射缩放系数 | 1是标准强度，2是强烈效果 |
3.24 ExposureAdjust（曝光调整器）
这个节点就像相机的曝光补偿，能让图片变亮或变暗，还能选择不同的色调映射方式。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 图片输入 | images | IMAGE类型 | 必填 | 要调整曝光的图片 | 输入图像数据 | 连接任何图片 |
| 曝光档位 | stops | -100-100 | 0.0 | 曝光调整的档位 | 曝光补偿值 | +1让图片亮一档，-1让图片暗一档 |
| 输入模式 | input_mode | sRGB/linear | sRGB | 输入图片的色彩空间 | 输入色彩空间 | sRGB是标准空间 |
| 输出模式 | output_mode | sRGB/linear | sRGB | 输出图片的色彩空间 | 输出色彩空间 | sRGB适合显示 |
| 色调映射 | tonemap | linear/Reinhard/linlog | Reinhard | 色调映射的算法 | 色调映射方法 | Reinhard适合大多数情况 |
| 映射缩放 | tonemap_scale | 0.1-10 | 1 | 色调映射的强度 | 映射缩放系数 | 1是标准强度 |
3.25 ConvertNormals（法线转换器）
这个节点专门处理法线贴图，能在不同的法线格式之间转换，主要用于3D渲染相关的工作。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 法线图输入 | normals | IMAGE类型 | 必填 | 要转换的法线贴图 | 法线贴图数据 | 连接法线贴图 |
| 输入格式 | input_mode | BAE/MiDaS/Standard | Standard | 输入法线的格式 | 输入法线格式 | 根据来源选择对应格式 |
| 输出格式 | output_mode | BAE/MiDaS/Standard | Standard | 输出法线的格式 | 输出法线格式 | 根据需要选择目标格式 |
| XY缩放 | scale_XY | 0-100 | 1 | XY方向的缩放强度 | 法线强度缩放 | 1是原始强度，2是加强效果 |
| 标准化 | normalize | true/false | true | 是否标准化法线向量 | 向量标准化 | true保证法线长度为1 |
| 修复黑色 | fix_black | true/false | true | 是否修复黑色区域 | 黑色区域修复 | true会填补黑色洞洞 |
| 可选填充 | optional_fill | IMAGE类型 | 可选 | 用来填充黑色区域的图片 | 填充图像 | 提供填充纹理 |
3.26 BatchAverageImage（批量平均图片）
这个节点就像一个"合影器"，能把多张图片合成一张平均图片，或者找出中位数图片。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 图片组 | images | IMAGE类型 | 必填 | 要合成的多张图片 | 图像批次数据 | 连接多张图片 |
| 合成方式 | operation | mean/median | mean | 合成的计算方式 | 统计运算方法 | mean是平均值，median是中位数 |
3.27 NormalMapSimple（简单法线贴图生成器）
这个节点能从普通图片生成法线贴图，让平面图片看起来有立体感。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 图片输入 | images | IMAGE类型 | 必填 | 要生成法线的图片 | 输入图像数据 | 连接任何图片 |
| XY缩放 | scale_XY | 0-100 | 1 | 法线效果的强度 | 法线强度系数 | 1是标准强度，5是强烈立体感 |
3.28 DepthToNormals（深度转法线）
这个节点能把深度图转换成法线贴图，用于3D效果的制作。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 深度图输入 | depth | IMAGE类型 | 必填 | 要转换的深度图 | 深度图数据 | 连接深度图 |
| 缩放强度 | scale | 0.001-1000 | 1 | 深度效果的强度 | 深度缩放系数 | 1是标准强度，10是强烈效果 |
| 输出格式 | output_mode | Standard/BAE/MiDaS | Standard | 输出法线的格式 | 法线格式 | 根据用途选择格式 |
3.29 Keyer（抠像器）
这个节点就像一个智能抠图工具，能根据颜色、亮度等特征把图片中的特定部分抠出来。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 图片输入 | images | IMAGE类型 | 必填 | 要抠像的图片 | 输入图像数据 | 连接任何图片 |
| 抠像方式 | operation | 多种选项 | luminance | 抠像的判断标准 | 抠像算法 | luminance按亮度，greenscreen抠绿幕 |
| 下限值 | low | 任意数值 | 0 | 抠像范围的下限 | 阈值下限 | 0.2表示20%以下的值 |
| 上限值 | high | 任意数值 | 1 | 抠像范围的上限 | 阈值上限 | 0.8表示80%以上的值 |
| 伽马值 | gamma | 0.001以上 | 1.0 | 抠像边缘的柔和程度 | 伽马校正 | 1.0是线性，2.0是柔和边缘 |
| 预乘透明 | premult | true/false | true | 是否预乘透明度 | 预乘alpha | true让边缘更自然 |
3.30 JitterImage（抖动图片）
这个节点能给图片添加微小的抖动，用于超采样抗锯齿的工作流程。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 图片输入 | images | IMAGE类型 | 必填 | 要添加抖动的图片 | 输入图像数据 | 连接任何图片 |
| 抖动强度 | jitter_scale | 0.1以上 | 1.0 | 抖动的强烈程度 | 抖动缩放系数 | 1.0是标准抖动，2.0是强烈抖动 |
当前进度：已完成30个节点，还剩27个节点待完成
3.31 UnJitterImage（反抖动图片）
这个节点和上面相反，能消除图片的抖动效果，还原到原始位置。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 图片输入 | images | IMAGE类型 | 必填 | 要消除抖动的图片 | 输入图像数据 | 连接抖动过的图片 |
| 抖动强度 | jitter_scale | 0.1以上 | 1.0 | 原始抖动的强度 | 抖动缩放系数 | 要和原始抖动强度一致 |
| 光流对齐 | oflow_align | true/false | false | 是否使用光流对齐 | 光流对齐开关 | true更精确但更慢 |
3.32 BatchAverageUnJittered（批量平均反抖动）
这个节点专门处理反抖动后的多张图片，把它们合成一张高质量的图片。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 图片组 | images | IMAGE类型 | 必填 | 反抖动后的多张图片 | 图像批次数据 | 连接反抖动的图片组 |
| 合成方式 | operation | mean/median | mean | 合成的计算方式 | 统计运算方法 | mean是平均值，median是中位数 |
3.33 BatchAlign（批量对齐）
这个节点就像一个"图片对齐器"，能让一组图片中的内容对齐，消除晃动。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 图片组 | images | IMAGE类型 | 必填 | 要对齐的多张图片 | 图像批次数据 | 连接有晃动的图片组 |
| 参考帧 | ref_frame | 0以上 | 0 | 作为参考的图片编号 | 参考帧索引 | 0是第一张，1是第二张 |
| 对齐方向 | direction | forward/backward | forward | 对齐的方向 | 光流方向 | forward是向前对齐 |
| 模糊强度 | blur | 0以上 | 0 | 对齐结果的模糊程度 | 光流模糊 | 0不模糊，5轻微模糊 |
3.34 ShuffleChannels（通道重排）
这个节点就像一个"颜色魔术师"，能重新排列图片的颜色通道，创造特殊的颜色效果。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 图片输入 | image | IMAGE类型 | 必填 | 要重排通道的图片 | 输入图像数据 | 连接任何图片 |
| 红色通道 | red | 多种选项 | red | 红色通道的来源 | R通道映射 | red保持原样，green用绿色替代红色 |
| 绿色通道 | green | 多种选项 | green | 绿色通道的来源 | G通道映射 | green保持原样，blue用蓝色替代绿色 |
| 蓝色通道 | blue | 多种选项 | blue | 蓝色通道的来源 | B通道映射 | blue保持原样，red用红色替代蓝色 |
| 透明通道 | alpha | 多种选项 | none | 透明通道的来源 | Alpha通道映射 | none不添加透明，white添加白色透明 |
3.35 ClampImage（图片限制器）
这个节点就像一个"亮度限制器"，能把图片的亮度限制在指定范围内。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 图片输入 | image | IMAGE类型 | 必填 | 要限制亮度的图片 | 输入图像数据 | 连接任何图片 |
| 最暗值 | blackpoint | 0.0-1.0 | 0.0 | 允许的最暗程度 | 最小值限制 | 0.1让图片不会太暗 |
| 最亮值 | whitepoint | 0.0-1.0 | 1.0 | 允许的最亮程度 | 最大值限制 | 0.9让图片不会太亮 |
3.36 AdainFilterLatent（自适应滤波潜在）
这个节点在AI的中间数据上应用自适应滤波，能让生成效果更加平滑和一致。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 目标潜在 | latents | LATENT类型 | 必填 | 要处理的中间数据 | 目标潜在空间 | 连接要滤波的潜在数据 |
| 参考潜在 | reference | LATENT类型 | 必填 | 参考的中间数据 | 参考潜在空间 | 连接参考的潜在数据 |
| 滤波大小 | filter_size | 1-128 | 1 | 滤波处理的范围 | 滤波窗口大小 | 1是精细处理，10是粗糙处理 |
| 混合强度 | factor | -10.0-10.0 | 1.0 | 滤波效果的强度 | 混合系数 | 1.0完全应用，0.5一半效果 |
3.37 SharpenFilterLatent（潜在锐化滤波）
这个节点能在AI的中间数据上应用锐化效果，让最终生成的图片更清晰。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 潜在数据 | latents | LATENT类型 | 必填 | 要锐化的中间数据 | 潜在空间数据 | 连接要锐化的潜在数据 |
| 滤波大小 | filter_size | 1-128 | 1 | 锐化处理的范围 | 滤波窗口大小 | 1是精细锐化，5是粗糙锐化 |
| 锐化强度 | factor | -100.0-100.0 | 1.0 | 锐化效果的强度 | 锐化系数 | 1.0是标准锐化，-1.0是模糊 |
3.38 MedianFilterImage（中值滤波图片）
这个节点就像一个"噪点清洁工"，能去除图片中的椒盐噪点，保持边缘清晰。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 图片输入 | images | IMAGE类型 | 必填 | 要去噪的图片 | 输入图像数据 | 连接有噪点的图片 |
| 滤波大小 | size | 1-1023 | 1 | 去噪处理的范围 | 滤波窗口大小 | 1去除细小噪点，5去除较大噪点 |
3.39 BilateralFilterImage（双边滤波图片）
这个节点就像一个"智能美颜器"，能平滑图片的同时保持边缘清晰，常用于人像美化。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 图片输入 | images | IMAGE类型 | 必填 | 要美化的图片 | 输入图像数据 | 连接任何图片 |
| 滤波大小 | size | 1-64 | 8 | 美化处理的范围 | 滤波窗口大小 | 8适合人像，16适合风景 |
| 颜色相似度 | sigma_color | 0.01-1000.0 | 0.5 | 颜色相似的判断标准 | 颜色空间标准差 | 0.5保留细节，2.0强烈平滑 |
| 空间距离 | sigma_space | 0.01-1000.0 | 100.0 | 空间距离的影响范围 | 空间标准差 | 100适合大多数情况 |
3.40 FrequencyCombine（频率合并）
这个节点能把高频细节和低频基础合并成完整图片，用于频率分离工作流。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 高频图片 | high_frequency | IMAGE类型 | 必填 | 包含细节的图片 | 高频分量 | 连接细节图片 |
| 低频图片 | low_frequency | IMAGE类型 | 必填 | 包含基础的图片 | 低频分量 | 连接基础图片 |
| 合并模式 | mode | subtract/divide | subtract | 合并的计算方式 | 合并算法 | subtract较温和，divide较自然 |
| 防溢出值 | eps | 0.01-0.99 | 0.1 | 防止计算溢出的保护值 | 数值稳定参数 | 0.1适合大多数情况 |
当前进度：已完成40个节点，还剩17个节点待完成
3.41 FrequencySeparate（频率分离）
这个节点能把图片分离成高频细节和低频基础，用于专业的图片修饰工作流。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 原始图片 | original | IMAGE类型 | 必填 | 要分离的原图 | 原始图像数据 | 连接要分离的图片 |
| 低频图片 | low_frequency | IMAGE类型 | 必填 | 低频基础图片 | 低频分量 | 连接模糊后的图片 |
| 分离模式 | mode | subtract/divide | subtract | 分离的计算方式 | 分离算法 | subtract较温和，divide较自然 |
| 防溢出值 | eps | 0.01-0.99 | 0.1 | 防止计算溢出的保护值 | 数值稳定参数 | 0.1适合大多数情况 |
3.42 RelightSimple（简单重新打光）
这个节点就像一个"虚拟灯光师"，能根据法线贴图重新给图片打光。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 图片输入 | image | IMAGE类型 | 必填 | 要重新打光的图片 | 输入图像数据 | 连接任何图片 |
| 法线贴图 | normals | IMAGE类型 | 必填 | 用于计算光照的法线图 | 法线贴图数据 | 连接法线贴图 |
| 光源X方向 | x | -1.0-1.0 | 0.0 | 光源的左右位置 | 光源X坐标 | -1是左边，1是右边，0是中间 |
| 光源Y方向 | y | -1.0-1.0 | 0.0 | 光源的上下位置 | 光源Y坐标 | -1是下面，1是上面，0是中间 |
| 光源Z方向 | z | -1.0-1.0 | 1.0 | 光源的前后位置 | 光源Z坐标 | 1是前面，-1是后面 |
| 光源亮度 | brightness | 0.0-100 | 1.0 | 光源的亮度强度 | 光照强度 | 1.0是标准亮度，2.0是双倍亮度 |
3.43 ConditioningSubtract（条件减法）
这个节点用于高级的AI生成控制，能从一个条件中减去另一个条件的影响。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 原始条件 | cond_orig | CONDITIONING类型 | 必填 | 原始的生成条件 | 原始条件数据 | 连接主要的提示词条件 |
| 减去条件 | cond_subtract | CONDITIONING类型 | 必填 | 要减去的条件 | 减法条件数据 | 连接要移除的提示词条件 |
| 减法强度 | subtract_strength | 任意数值 | 1.0 | 减法操作的强度 | 减法系数 | 1.0完全减去，0.5一半减去 |
3.44 CustomNoise（自定义噪声）
这个节点能创建自定义的噪声模式，用于高级的AI生成控制。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 噪声数据 | noise | LATENT类型 | 必填 | 用作噪声的潜在数据 | 噪声潜在空间 | 连接任何潜在数据 |
3.45 ExtractNFrames（提取N帧）
这个节点能从一组图片中提取指定数量的关键帧，用于视频处理。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 帧数 | frames | 2以上 | 16 | 要提取的帧数 | 目标帧数 | 16表示提取16个关键帧 |
| 图片输入 | images | IMAGE类型 | 可选 | 要提取帧的图片组 | 图像序列 | 连接视频帧序列 |
| 蒙版输入 | masks | MASK类型 | 可选 | 对应的蒙版组 | 蒙版序列 | 连接对应的蒙版序列 |
3.46 MergeFramesByIndex（按索引合并帧）
这个节点能根据索引把处理后的帧合并回原始序列。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 索引列表 | index_list | LIST类型 | 必填 | 帧的索引位置列表 | 索引数组 | 连接ExtractNFrames的输出 |
| 原始图片 | orig_images | IMAGE类型 | 必填 | 原始的图片序列 | 原始图像序列 | 连接原始视频帧 |
| 新图片 | images | IMAGE类型 | 必填 | 处理后的图片 | 处理后图像 | 连接处理后的帧 |
| 原始蒙版 | orig_masks | MASK类型 | 可选 | 原始的蒙版序列 | 原始蒙版序列 | 连接原始蒙版 |
| 新蒙版 | masks | MASK类型 | 可选 | 处理后的蒙版 | 处理后蒙版 | 连接处理后的蒙版 |
3.47 GameOfLife（生命游戏）
这个节点实现了著名的"康威生命游戏"，能生成有趣的动态图案。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 宽度 | width | 8-1024 | 32 | 游戏网格的宽度 | 网格宽度 | 32是合适的大小 |
| 高度 | height | 8-1024 | 32 | 游戏网格的高度 | 网格高度 | 32是合适的大小 |
| 细胞大小 | cell_size | 8-1024 | 16 | 每个细胞的像素大小 | 细胞尺寸 | 16让细胞清晰可见 |
| 随机种子 | seed | 0以上 | 0 | 初始图案的随机种子 | 随机数种子 | 不同种子产生不同图案 |
| 生存阈值 | threshold | 0.0-1.0 | 0.8 | 细胞初始存活的概率 | 存活阈值 | 0.8表示80%概率存活 |
| 演化步数 | steps | 1以上 | 64 | 游戏演化的步数 | 迭代次数 | 64步能看到完整演化 |
| 可选起始 | optional_start | MASK类型 | 可选 | 自定义的起始图案 | 初始状态 | 可以用自定义图案开始 |
3.48 GuidedFilterAlpha（引导滤波透明度）
这个节点专门处理透明通道，使用引导滤波让透明边缘更自然。（已弃用，建议使用GuidedFilterImage）
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 图片输入 | images | IMAGE类型 | 必填 | 引导图片 | 引导图像 | 连接原始图片 |
| 透明输入 | alpha | IMAGE类型 | 必填 | 要处理的透明通道 | Alpha通道 | 连接透明蒙版 |
| 滤波半径 | filter_radius | 1-64 | 8 | 滤波处理的范围 | 滤波半径 | 8适合大多数情况 |
| 平滑强度 | sigma | 0.01-1.0 | 0.1 | 平滑处理的强度 | 正则化参数 | 0.1保留细节 |
3.49 Hunyuan3Dv2LatentUpscaleBy（混元3D潜在放大）
这个节点专门用于放大混元3D模型的潜在数据。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 潜在数据 | samples | LATENT类型 | 必填 | 要放大的潜在数据 | 潜在空间数据 | 连接混元3D的潜在数据 |
| 放大倍数 | scale_by | 0.01-8.0 | 2.0 | 放大的倍数 | 缩放系数 | 2.0表示放大2倍 |
3.50 InpaintConditionEncode（修复条件编码）
这个节点用于创建图片修复的条件数据，结合图片和蒙版生成修复条件。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| VAE编码器 | vae | VAE类型 | 必填 | 用于编码的VAE模型 | VAE编码器 | 连接VAE模型 |
| 图片输入 | pixels | IMAGE类型 | 必填 | 要修复的图片 | 输入图像 | 连接需要修复的图片 |
| 蒙版输入 | mask | MASK类型 | 必填 | 修复区域的蒙版 | 修复蒙版 | 白色区域会被修复 |
当前进度：已完成50个节点，还剩7个节点待完成
3.51 InpaintConditionApply（修复条件应用）
这个节点把修复条件应用到正负提示词上，为图片修复做准备。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 正面提示 | positive | CONDITIONING类型 | 必填 | 正面的生成条件 | 正向条件 | 连接正面提示词 |
| 负面提示 | negative | CONDITIONING类型 | 必填 | 负面的生成条件 | 负向条件 | 连接负面提示词 |
| 修复条件 | inpaint_condition | INPAINT_CONDITION类型 | 必填 | 修复的条件数据 | 修复条件 | 连接InpaintConditionEncode的输出 |
| 噪声蒙版 | noise_mask | true/false | false | 是否添加噪声蒙版 | 噪声蒙版开关 | true可能改善修复效果 |
| 可选潜在 | latents_optional | LATENT类型 | 可选 | 可选的潜在数据 | 可选潜在空间 | 可以提供初始潜在数据 |
3.52 InstructPixToPixConditioningAdvanced（高级像素到像素条件）
这个节点用于InstructPix2Pix模型的高级条件设置，能精确控制图片编辑。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 正面条件 | positive | CONDITIONING类型 | 必填 | 正面的生成条件 | 正向条件 | 连接正面提示词 |
| 负面条件 | negative | CONDITIONING类型 | 必填 | 负面的生成条件 | 负向条件 | 连接负面提示词 |
| 新图潜在 | new | LATENT类型 | 必填 | 目标图片的潜在数据 | 目标潜在空间 | 连接要生成的图片潜在 |
| 新图缩放 | new_scale | 0.01-100.0 | 1.0 | 新图的影响强度 | 新图缩放系数 | 1.0是标准强度 |
| 原图潜在 | original | LATENT类型 | 必填 | 原始图片的潜在数据 | 原始潜在空间 | 连接原始图片潜在 |
| 原图缩放 | original_scale | 0.01-100.0 | 1.0 | 原图的影响强度 | 原图缩放系数 | 1.0是标准强度 |
3.53 LatentNormalizeShuffle（潜在标准化重排）
这个节点对潜在数据进行标准化和通道重排，用于高级的生成控制。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 潜在数据 | latents | LATENT类型 | 必填 | 要处理的潜在数据 | 潜在空间数据 | 连接任何潜在数据 |
| 平坦化 | flatten | 0-16 | 0 | 平坦化处理的强度 | 平坦化级别 | 0不处理，5轻微平坦化 |
| 标准化 | normalize | true/false | true | 是否进行标准化 | 标准化开关 | true让数据更稳定 |
| 重排通道 | shuffle | true/false | true | 是否重排通道顺序 | 通道重排开关 | true改变通道顺序 |
3.54 RandnLikeLatent（随机潜在生成）
这个节点能生成和输入潜在数据相同尺寸的随机噪声。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 潜在数据 | latents | LATENT类型 | 必填 | 参考的潜在数据 | 参考潜在空间 | 连接任何潜在数据 |
| 随机种子 | seed | 0以上 | 0 | 随机噪声的种子 | 随机数种子 | 相同种子产生相同噪声 |
3.55 PrintSigmas（打印Sigma值）
这个节点用于调试，能在控制台打印采样器的Sigma值。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Sigma值 | sigmas | SIGMAS类型 | 必填 | 要打印的Sigma值 | 采样器参数 | 连接采样器的Sigma输出 |
3.56 VisualizeLatents（可视化潜在数据）
这个节点能把AI的中间数据转换成可视化图片，帮助理解和调试。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 潜在数据 | latent | LATENT类型 | 必填 | 要可视化的潜在数据 | 潜在空间数据 | 连接任何潜在数据 |
3.57 ModelTest（模型测试）
这个节点允许你运行自定义代码来测试和分析模型的内部结构。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 模型输入 | model | MODEL类型 | 必填 | 要测试的模型 | 模型数据 | 连接任何模型 |
| 测试代码 | code | 文本 | 默认代码 | 要执行的Python代码 | 执行代码 | 可以写代码分析模型结构 |
4. 使用技巧和建议
4.1 新手入门建议
- 从基础滤镜开始：先试试BlurImageFast、RemapRange这些简单的节点
- 理解输入输出：每个节点都有特定的输入输出类型，要正确连接
- 参数调节要适度：不要一开始就用极端值，先用默认值看效果
- 保存有用的工作流：遇到好的效果组合要及时保存
4.2 高级使用技巧
-
频率分离工作流：
- 用BlurImageFast创建低频图
- 用FrequencySeparate分离高频细节
- 分别处理后用FrequencyCombine合并
-
颜色匹配流程：
- 先用ColorMatchImage做整体匹配
- 再用AdainImage做风格匹配
- 最后用RemapRange调整对比度
-
图片修复流程：
- 用AlphaMatte生成精确蒙版
- 用RestoreDetail恢复丢失细节
- 用EnhanceDetail增强最终效果
4.3 性能优化建议
- 合理使用模糊半径：大半径会显著影响速度
- 批量处理要注意内存：处理多张图片时注意显存使用
- 复杂滤镜链要分段测试：避免一次性连接太多节点
5. 常见问题解答
5.1 安装问题
Q: 安装后节点不显示怎么办？
A: 检查是否正确安装了依赖，运行install.bat，重启ComfyUI。
Q: 出现opencv错误怎么办？
A: 运行import_error_install.bat，这会卸载冲突的opencv版本。
Q: 某些节点报错缺少模型？
A: 运行download_all_models.py下载必要的模型文件。
5.2 使用问题
Q: 图片处理后变黑了？
A: 检查参数设置，可能是阈值设置不当，试试调整blackpoint和whitepoint。
Q: 滤镜效果不明显？
A: 增加相关的强度参数，比如detail_mult、factor等。
Q: 处理速度很慢？
A: 减小滤波半径，降低图片分辨率，或者使用Fast版本的节点。
5.3 高级问题
Q: 如何实现自定义滤镜效果？
A: 可以组合多个基础节点，或者修改ModelTest节点中的代码。
Q: 潜在空间节点怎么用？
A: 这些节点用于AI生成的中间阶段，需要连接在采样器和VAE之间。
6. 总结
ComfyUI Image Filters插件是一个功能极其强大的图片处理工具集，包含57个专业级的滤镜节点。从基础的模糊、锐化，到高级的频率分离、色调映射，再到AI相关的潜在空间处理，这个插件几乎涵盖了所有图片处理需求。
核心优势：
- 🚀 性能优异：许多节点比ComfyUI原生节点快100倍以上
- 🎨 功能全面：涵盖美化、修复、特效、分析等各个方面
- 🔧 专业级别：支持频率分离、色彩管理等专业工作流
- 🤖 AI友好：专门优化了AI生成图片的处理流程
- 💡 易于使用：每个节点都有清晰的参数说明
适用人群：
- 图片处理爱好者：丰富的滤镜效果
- 专业设计师：专业级的图片处理工具
- AI艺术家：优化AI生成图片的专用工具
- 技术研究者：深度的图片算法实现
无论你是想要简单的图片美化，还是复杂的专业处理，这个插件都能满足你的需求。记住，最好的学习方式就是动手实践，从简单的节点开始，逐步探索更高级的功能组合！