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ComfyUI LayerDivider 插件保姆级教程
1. 插件简介
插件地址： https://github.com/jtydhr88/ComfyUI-LayerDivider
ComfyUI LayerDivider 是一个超级厉害的插件，就像一个智能的图片分层师傅！它能把你的图片自动分成很多层，然后保存成 PSD 文件（就是 Photoshop 能打开的那种文件）。
这个插件能给我们带来什么效果？
- 🎨 自动分层：就像有个小助手帮你把图片里不同颜色的部分分开放到不同的图层里
- 📁 生成PSD文件：直接输出可以在 Photoshop 里编辑的分层文件
- 🔧 两种分层方式：
- 按颜色分层（相似颜色的东西放一层）
- 按物体分层（用AI识别不同物体然后分层）
- ✨ 多种图层效果：普通模式和合成模式，就像给每一层加了不同的滤镜效果
2. 如何安装
方法一：使用 ComfyUI Manager（推荐新手）
- 打开 ComfyUI Manager
- 搜索 "LayerDivider"
- 点击安装
- 重启 ComfyUI
方法二：手动安装
- 进入你的 ComfyUI 安装目录下的
custom_nodes文件夹 - 打开命令行，输入：
git clone https://github.com/jtydhr88/ComfyUI-LayerDivider.git - 进入插件文件夹，安装依赖：
cd ComfyUI-LayerDivider pip install -r requirements.txt
注意： 这个插件需要下载一个很大的AI模型文件（大约2.5GB），第一次使用时会自动下载，请耐心等待。
3. 节点详细解析
3.1 LayerDivider - Color Base 节点
这个节点是干嘛的？
这个节点就像一个颜色分拣机，它会看你图片里有哪些相似的颜色，然后把相同颜色的部分归为一类。比如把所有红色的东西放一起，蓝色的东西放一起。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| image1 | image1 | IMAGE类型 | - | 这是你要处理的图片，就像把照片放进机器里 | 输入的图像数据，作为分层处理的源材料 | 连接你的图片输出到这里，比如从Load Image节点连过来 |
| loops | loops | 1-20的整数 | 1 | 这是重复处理的次数，就像洗衣服洗几遍一样，次数越多效果越精细 | 迭代优化次数，每次迭代会进一步优化颜色聚类结果 | 如果图片颜色复杂，可以设置2-3次；简单图片用1次就够了 |
| init_cluster | init_cluster | 1-50的整数 | 10 | 这是初始分组数量，就像准备了多少个颜色盒子来装不同颜色 | 初始聚类中心数量，决定了颜色分组的初始数量 | 颜色丰富的图片可以设置15-20，颜色简单的设置5-10 |
| ciede_threshold | ciede_threshold | 1-50的整数 | 5 | 这是颜色相似度门槛，数字越小要求颜色越相似才合并 | CIEDE2000色差阈值，用于判断颜色是否足够相似可以合并 | 想要更精细的分层就设置小一点（3-5），想要简单的分层就设置大一点（8-15） |
| blur_size | blur_size | 1-20的整数 | 5 | 这是模糊程度，就像给图片加了一层毛玻璃，让边界更平滑 | 高斯模糊核大小，用于平滑处理减少噪点 | 一般用默认值5就行，如果图片很清晰可以用3，如果很粗糙可以用7-10 |
3.2 LayerDivider - Load SAM Mask Generator 节点
这个节点是干嘛的？
这个节点就像一个超级智能的眼睛，它能识别图片里的每个物体。SAM是一个很厉害的AI模型，能把图片里的每样东西都圈出来，为后面的分层做准备。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| pred_iou_thresh | pred_iou_thresh | 0-1的小数 | 0.8 | 这是识别准确度要求，就像考试要考多少分才算及格 | 预测IoU阈值，用于过滤低质量的mask预测结果 | 想要更准确的识别就设置0.9，不太在意准确度可以设置0.7 |
| stability_score_thresh | stability_score_thresh | 0-1的小数 | 0.8 | 这是稳定性要求，就像要求识别结果要多稳定才可信 | 稳定性分数阈值，确保生成的mask具有足够的稳定性 | 一般用默认值0.8，如果结果不稳定可以提高到0.9 |
| min_mask_region_area | min_mask_region_area | 1-1000的整数 | 100 | 这是最小识别区域大小，太小的东西就不识别了，避免识别出一堆小点点 | 最小mask区域面积，过滤掉过小的无意义区域 | 如果图片很大可以设置200-500，图片小就用50-100 |
3.3 LayerDivider - Segment Mask 节点
这个节点是干嘛的？
这个节点接收上面那个智能眼睛的识别结果，然后根据识别出的物体来分层。它会把每个被识别出的物体单独放到一个图层里。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| image1 | image1 | IMAGE类型 | - | 这是你要处理的图片，和前面的Color Base一样 | 输入的图像数据，用于基于分割mask进行分层 | 连接你的图片输出到这里 |
| mask_generator | mask_generator | MASK_GENERATOR类型 | - | 这是从上个节点来的智能识别器，就像一个训练好的识别专家 | 预训练的SAM mask生成器，用于生成分割mask | 必须连接Load SAM Mask Generator节点的输出 |
| area_th | area_th | 1-100000的整数 | 20000 | 这是区域大小门槛，比这个小的区域就不要了，数字越大分层越少 | 区域面积阈值，用于过滤小区域，控制最终分层数量 | 想要更多细节就设置小一点（5000-10000），想要简单分层就设置大一点（30000-50000） |
3.4 LayerDivider - Divide Layer 节点
这个节点是干嘛的？
这是最后一个节点，就像一个图层制作工厂。它接收前面节点处理好的分层信息，然后制作出最终的PSD文件和各种图层效果。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| input_image | input_image | LD_INPUT_IMAGE类型 | - | 这是处理过的图片数据，从前面的节点传过来 | 经过预处理的图像数据，包含分层信息 | 连接Color Base或Segment Mask节点的input_image输出 |
| df | df | LD_DF类型 | - | 这是分层数据，就像一张记录了每个像素属于哪一层的表格 | 包含像素分类信息的数据框，记录每个像素的层级归属 | 连接Color Base或Segment Mask节点的df输出 |
| divide_mode | divide_mode | LD_DIVIDE_MODE类型 | - | 这是分层模式标记，告诉节点用的是颜色分层还是物体分层 | 分层模式标识符，区分不同的分层算法 | 连接Color Base或Segment Mask节点的divide_mode输出 |
| layer_mode | layer_mode | composite/normal | normal | 这是图层效果模式，normal是普通效果，composite是高级合成效果 | 图层混合模式，决定生成图层的类型和混合方式 | 新手建议用normal，想要更多效果可以试试composite |
4. 使用技巧和建议
4.1 选择合适的分层方式
- 颜色分层（Color Base）：适合颜色对比明显的图片，比如卡通图、插画
- 物体分层（Segment Mask）：适合真实照片，能识别出具体的物体
4.2 参数调优建议
- 新手建议：所有参数都用默认值，先看看效果
- 进阶调优：
- 如果分层太多：增大
ciede_threshold或area_th - 如果分层太少：减小
ciede_threshold或area_th - 如果边界不平滑：增大
blur_size
- 如果分层太多：增大
4.3 工作流程建议
- 颜色分层流程：Load Image → Color Base → Divide Layer
- 物体分层流程：Load Image → Load SAM Mask Generator → Segment Mask → Divide Layer
4.4 图层模式选择
- normal模式：生成3种图层
- base（基础层）：就像原图的底色
- bright（高光层）：图片中比较亮的部分
- shadow（阴影层）：图片中比较暗的部分
- composite模式：生成5种图层
- base（基础层）：原图的底色
- screen（滤色层）：让图片更亮的效果
- multiply（正片叠底层）：让图片更暗的效果
- subtract（减去层）：减少颜色的效果
- addition（加法层）：增加颜色的效果
5. 常见问题解答
Q1: 为什么第一次使用很慢？
A: 插件需要下载SAM模型文件（约2.5GB），只有第一次会慢，之后就快了。下载时请保持网络连接稳定。
Q2: 生成的PSD文件在哪里？
A: 在插件目录的 output 文件夹里，文件名会显示在节点的输出中。你也可以通过节点的filepath输出看到完整路径。
Q3: 为什么有些图片处理失败？
A: 可能的原因：
- 图片太大（建议调整到1024x1024以下）
- 图片格式不支持（建议用JPG或PNG）
- 内存不足（关闭其他程序释放内存）
Q4: composite模式和normal模式有什么区别？
A:
- normal模式：生成3种图层，适合新手，处理速度快
- composite模式：生成5种图层，效果更丰富，但处理时间更长
Q5: 如何在Photoshop中使用生成的PSD文件？
A: 直接用Photoshop打开生成的PSD文件，你会看到所有分好的图层，可以：
- 单独编辑每一层
- 调整图层透明度
- 改变图层混合模式
- 添加图层效果
Q6: 为什么分层效果不理想？
A: 可能需要调整参数：
- 颜色分层：调整
ciede_threshold（颜色相似度） - 物体分层：调整
area_th（区域大小门槛） - 增加
loops（处理次数）可以提高精度
Q7: 可以处理什么类型的图片？
A:
- 最适合：颜色对比明显的图片、卡通图、插画
- 也可以：真实照片、风景图
- 不太适合：颜色过于复杂或模糊的图片
6. 实用小贴士
6.1 提高处理效果的技巧
- 预处理图片：使用前先用其他节点调整图片对比度和清晰度
- 合理设置参数：根据图片复杂度调整分组数量
- 分步骤处理：复杂图片可以先用简单参数测试，再精细调整
6.2 节省时间的方法
- 保存常用设置：把好用的参数组合保存成预设
- 批量处理：相似的图片可以用相同参数
- 合理选择模式：不需要复杂效果时用normal模式
6.3 故障排除
- 内存不足：减小图片尺寸或关闭其他程序
- 处理太慢：降低参数复杂度，减少loops次数
- 效果不满意：尝试不同的分层方式或调整关键参数
7. 总结
ComfyUI LayerDivider 是一个非常实用的插件，特别适合需要对图片进行精细编辑的用户。通过自动分层，可以大大节省手动抠图的时间。
适用场景：
- 图片后期处理
- 素材制作
- 设计工作
- 学习Photoshop图层概念
学习建议：
- 先用默认参数试试效果
- 逐步调整参数看变化
- 多试试不同类型的图片
- 学会在Photoshop中使用生成的PSD文件
希望这个教程能帮助你快速上手这个强大的插件！记住，多练习是掌握任何工具的关键。从简单的图片开始，慢慢尝试更复杂的效果，你会发现这个插件的强大之处。