# ComfyUI_MangaNinjia 插件保姆级教程 ## 1. 插件简介 ComfyUI_MangaNinjia 是一个专门用来给线稿图上色的神器插件！这个插件基于MangaNinja方法，能够"用精确参考跟随进行线稿着色"。 **插件原地址：** https://github.com/smthemex/ComfyUI_MangaNinjia **这个插件能干什么？** - 把你的黑白线稿图变成彩色图片 - 可以参考另一张彩色图片来决定用什么颜色 - 特别适合画漫画、动漫风格的图片 - 就像有个专业画师帮你上色一样 **能给我们带来什么效果？** - 节省大量手动上色时间 - 让线稿图变得生动有趣 - 可以尝试不同的色彩搭配 - 制作出专业级的彩色插画 ## 2. 如何安装 ### 方法一：使用Git命令（推荐） 1. 打开电脑的命令行（Windows按Win+R，输入cmd） 2. 进入你的ComfyUI文件夹下的custom_nodes目录 3. 输入以下命令： ```bash git clone https://github.com/smthemex/ComfyUI_MangaNinjia.git ``` ### 方法二：手动下载 1. 访问 https://github.com/smthemex/ComfyUI_MangaNinjia 2. 点击绿色的"Code"按钮，选择"Download ZIP" 3. 把下载的文件解压到ComfyUI的custom_nodes文件夹里 ### 安装必要的库 在插件文件夹里运行： ```bash pip install -r requirements.txt ``` ### 下载必要的模型文件 你需要下载以下模型文件并放到对应位置： **基础模型（必须）：** - SD1.5模型：放到 `ComfyUI/models/checkpoints/` - ControlNet线稿模型：放到 `ComfyUI/models/controlnet/` - CLIP模型：放到 `ComfyUI/models/clip/` - MangaNinja专用模型：放到 `ComfyUI/models/MangaNinjia/` ## 3. 节点详解 ### 3.1 MangaNinjia Loader 节点 这个节点就像一个"模型加载器"，负责把所有需要的模型文件加载到内存里，准备开始工作。 **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 | |:---|:---|:---|:---|:---|:---|:---| | 模型路径 | model_path | 文件路径 | 默认路径 | 告诉电脑去哪里找模型文件 | 指定MangaNinja模型文件的存储位置 | 选择你下载的模型文件位置 | | 设备类型 | device | cpu/cuda | cuda | 选择用CPU还是显卡来运行 | 指定计算设备类型 | 有好显卡选cuda，没有选cpu | | 精度模式 | precision | fp16/fp32 | fp16 | 选择计算精度，就像画画用粗笔还是细笔 | 浮点数精度设置 | fp16更快更省内存，fp32更精确 | ### 3.2 MangaNinjia Sampler 节点 这个节点是整个插件的核心，专门用于"线稿着色与精确参考跟随"，就像一个智能画师。 **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 | |:---|:---|:---|:---|:---|:---|:---| | 线稿图像 | lineart_image | 图像 | - | 你要上色的黑白线稿图 | 输入的线稿图像 | 上传你的线稿图片 | | 参考图像 | reference_image | 图像 | - | 告诉AI用什么颜色的参考图 | 提供色彩参考的图像 | 上传你想要的色彩风格图片 | | 是否线稿 | is_lineart | True/False | True | 告诉AI你的图是不是线稿 | 标识输入图像是否为线稿 | 如果是线稿选True，普通图选False | | 提示词 | prompt | 文本 | - | 用文字描述你想要的效果 | 文本提示词 | 输入"colorful anime girl"等描述 | | 负面提示词 | negative_prompt | 文本 | - | 告诉AI你不想要什么效果 | 负面提示词 | 输入"monochrome, sketch"等 | | 采样步数 | steps | 数字 | 20-50 | 控制生成质量，像煮菜时间 | 采样迭代次数 | 20步够用，50步质量更好但慢 | | 引导强度 | guidance_scale | 数字 | 7.5 | 控制AI听你话的程度 | CFG引导强度 | 7.5是平衡值，太高太死板 | | 种子值 | seed | 数字 | 随机 | 控制随机性，相同种子产生相同结果 | 随机种子 | 想要固定结果就用相同数字 | | 宽度 | width | 数字 | 512 | 生成图片的宽度 | 输出图像宽度 | 512是标准值，可以调整 | | 高度 | height | 数字 | 512 | 生成图片的高度 | 输出图像高度 | 512是标准值，可以调整 | ### 3.3 Point Marker 节点 这个节点就像一个"点标记器"，让你可以在图片上标记对应的点位，告诉AI哪个地方应该参考哪个颜色。 **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 | |:---|:---|:---|:---|:---|:---|:---| | 输入图像 | input_image | 图像 | - | 你要标记点的图片 | 需要标记的输入图像 | 上传线稿图或参考图 | | 标记图像 | markimage_image | 图像 | - | 带有标记点的图片 | 包含标记点的图像 | 在画布上点击标记点位 | | 点坐标 | point_coords | 坐标列表 | - | 标记点的位置信息 | 点坐标数组 | 自动生成，不需要手动输入 | | 标记颜色 | mark_color | 颜色值 | 红色 | 标记点显示的颜色 | 标记点的颜色 | 红色容易看清楚 | | 点大小 | point_size | 数字 | 5 | 标记点的大小 | 标记点的像素大小 | 5像素刚好，太大太小都不好 | ### 3.4 Reference Point Marker 节点 这个节点和上面的很像，但是专门用来标记参考图上的点，就像告诉AI"这里的颜色我喜欢"。 **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 | |:---|:---|:---|:---|:---|:---|:---| | 参考图像 | reference_image | 图像 | - | 你的参考色彩图片 | 参考图像输入 | 上传你喜欢的色彩图片 | | 参考标记图像 | ref_markimage_image | 图像 | - | 在参考图上标记的点 | 参考图像的标记点 | 点击参考图上的颜色位置 | | 参考点坐标 | ref_point_coords | 坐标列表 | - | 参考点的位置信息 | 参考点坐标数组 | 自动生成 | | 标记颜色 | mark_color | 颜色值 | 蓝色 | 参考点显示的颜色 | 参考标记点颜色 | 蓝色和线稿的红色区分开 | | 点大小 | point_size | 数字 | 5 | 参考点的大小 | 参考点像素大小 | 保持和线稿点一样大小 | ### 3.5 ControlNet Processor 节点 这个节点就像一个"线稿处理器"，可以把普通图片变成线稿，或者让线稿更清晰。 **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 | |:---|:---|:---|:---|:---|:---|:---| | 输入图像 | input_image | 图像 | - | 要处理的图片 | 待处理的输入图像 | 上传任何图片 | | 处理类型 | processor_type | 选择项 | lineart | 选择处理方式 | 预处理器类型 | lineart提取线稿，canny边缘检测 | | 阈值1 | threshold1 | 数字 | 100 | 控制线条检测的敏感度 | 边缘检测下阈值 | 100是标准值，越小线条越多 | | 阈值2 | threshold2 | 数字 | 200 | 控制线条检测的精度 | 边缘检测上阈值 | 200是标准值，越大线条越少 | | 分辨率 | resolution | 数字 | 512 | 处理后图片的分辨率 | 输出图像分辨率 | 512标准，可以调整 | ## 4. 使用技巧和建议 ### 基础使用流程 1. **准备材料**：一张线稿图 + 一张参考色彩图 2. **加载模型**：使用MangaNinjia Loader节点 3. **标记对应点**：在线稿和参考图上标记对应位置 4. **生成上色**：使用Sampler节点生成彩色图 ### 高级技巧 - **点位标记要准确**：线稿上的点和参考图上的点要对应相同的部位 - **参考图选择**：选择色彩丰富、风格相近的参考图效果更好 - **提示词优化**：使用描述性的提示词，如"vibrant colors, anime style" - **参数调整**：如果效果不满意，可以调整guidance_scale和steps ### 常见设置组合 - **快速预览**：steps=20, guidance_scale=7.5 - **高质量生成**：steps=50, guidance_scale=10 - **创意实验**：降低guidance_scale到5-6，增加随机性 ## 5. 常见问题解答 ### Q1：为什么我的图片没有上色？ **A1：** 检查以下几点： - 确保is_lineart参数设置正确 - 检查线稿图是否足够清晰 - 确认模型文件是否正确加载 ### Q2：生成的颜色和参考图差别很大怎么办？ **A2：** 尝试以下方法： - 增加标记点的数量 - 确保标记点位置对应准确 - 调整guidance_scale参数 - 使用更相似风格的参考图 ### Q3：生成速度太慢怎么办？ **A3：** 可以这样优化： - 减少steps数量（20-30步通常够用） - 使用fp16精度模式 - 降低输出分辨率 - 确保使用GPU而不是CPU ### Q4：标记点的名称冲突怎么解决？ **A4：** 确保两个节点的canvas_image.png名称不同，比如一个是canvas_image.png，另一个改成canvas_image1.png ### Q5：can't find model file错误？ **A5：** 检查模型文件路径： - SD1.5模型放在checkpoints文件夹 - ControlNet模型放在controlnet文件夹 - MangaNinja专用模型放在MangaNinjia文件夹 ## 6. 进阶应用 ### 批量处理 可以结合其他ComfyUI节点实现批量上色： - 使用Load Images节点加载多张线稿 - 配合Loop节点实现自动化处理 - 使用Save Images节点批量保存结果 ### 风格迁移 通过更换不同的参考图实现风格变换： - 水彩风格：使用水彩画作为参考 - 油画风格：使用油画作品作为参考 - 动漫风格：使用动漫角色图作为参考 ### 创意合成 结合其他AI工具实现更复杂的创作： - 先用AI生成线稿，再用此插件上色 - 结合图像修复节点优化细节 - 使用超分辨率节点提升最终质量 这个插件就像有了一个专业的上色助手，能够根据你的参考图和线稿智能地进行配色。掌握了这些技巧，你就可以轻松制作出专业级的彩色插画了！
ComfyUI图像合并插件comfyui-merge使用教程 2025-07-03 22:44 ComfyUI 图像合并插件教程 (comfyui-merge) 1. 插件简介 这是一个专门用来合并图片的 ComfyUI 插件，就像用 PS 把多张图片叠在一起那样。它的特别之处在于你精确控制每张图片的混合方式。 GitHub 地址：https://github.com/LingSss9/com
%20(1).png)
