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ComfyUI Masquerade节点插件使用教程 从入门到精通

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  • 🧩 插件工坊 (Plugin Workshop)
  • 发布于 2025-06-28
  • 30 次阅读
编程界的小学生
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ComfyUI Masquerade Nodes 插件完全教程

1. 插件简介

插件地址: https://github.com/BadCafeCode/masquerade-nodes-comfyui

Masquerade Nodes 是一个专门处理图片遮罩(蒙版)的 ComfyUI 插件包。简单来说,遮罩就像是一个模板,告诉电脑哪些地方要处理,哪些地方不要动。这个插件就像是一个超级强大的"抠图工具箱",可以帮你:

  • 智能抠图:只要输入文字描述,就能自动识别并抠出图片中的特定物体
  • 精细修图:可以只对图片的某个部分进行处理,比如只给人脸美颜,不动背景
  • 批量处理:一次性处理多张图片,提高工作效率
  • 创意合成:把不同图片的部分组合在一起,创造新的效果

2. 如何安装

方法一:通过 ComfyUI Manager 安装(推荐)

  1. 在 ComfyUI 界面中点击 "Manager" 按钮
  2. 搜索 "masquerade" 或 "mask"
  3. 找到 "Masquerade Nodes" 并点击安装

方法二:手动安装

  1. 打开你的 ComfyUI 安装目录
  2. 进入 custom_nodes 文件夹
  3. 在命令行中运行:
    git clone https://github.com/BadCafeCode/masquerade-nodes-comfyui.git
    
  4. 重启 ComfyUI

3. 节点详细解析

3.1 Mask By Text(文字生成遮罩)

这是插件的核心节点,就像一个"智能识别器",你告诉它要找什么,它就能在图片中找出来并做成遮罩。

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
imageimageIMAGE类型-要处理的原始图片输入的图像数据连接你想要处理的图片
promptprompt文本"cat|dog"要找的东西,用|分隔多个正向提示词,用于识别目标对象输入"人脸"就能找出所有人脸
negative_promptnegative_prompt文本""不要的东西,用|分隔多个负向提示词,排除不需要的对象输入"背景"可以排除背景部分
precisionprecision0.0-1.00.5识别的严格程度,越高越严格阈值,控制遮罩的精确度0.3比较宽松,0.7比较严格
normalizenormalizeyes/nono是否让结果更均匀是否对结果进行归一化处理当识别不稳定时选择yes

3.2 Mask Morphology(遮罩形态处理)

这个节点就像"橡皮擦和画笔",可以让遮罩变大、变小、去掉小点点或填补小洞洞。

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
imageimageIMAGE类型-要处理的遮罩图片输入的遮罩图像连接遮罩
distancedistance0-1285处理的强度,数字越大效果越明显形态学操作的核大小5是轻微调整,20是大幅调整
opopdilate/erode/open/closedilate处理方式:扩大/缩小/去白点/填黑洞形态学操作类型dilate让遮罩变大,erode让遮罩变小

3.3 Combine Masks(遮罩组合)

这个节点就像"图层混合器",可以把两个遮罩按不同方式组合在一起。

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
image1image1IMAGE类型-第一个遮罩第一个输入图像连接第一个遮罩
image2image2IMAGE类型-第二个遮罩第二个输入图像连接第二个遮罩
opop多种选项union (max)组合方式:合并/相交/相减等布尔运算操作类型union合并两个遮罩,intersection取交集
clamp_resultclamp_resultyes/noyes是否限制结果在0-1之间是否将结果值限制在有效范围内通常选yes保证结果正常
round_resultround_resultyes/nono是否把结果变成纯黑白是否将结果四舍五入为整数需要纯黑白遮罩时选yes

3.4 Unary Mask Op(单一遮罩操作)

这个节点就像"遮罩工具箱",可以对一个遮罩做各种简单处理。

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
imageimageIMAGE类型-要处理的遮罩输入的遮罩图像连接遮罩
opopinvert/average/round/clamp/absinvert处理方式:反转/平均/四舍五入/限制/绝对值一元操作类型invert把黑白颠倒,average变成统一灰色

3.5 Unary Image Op(单一图像操作)

这个节点和上面的类似,但是处理的是彩色图片,会对每个颜色通道分别处理。

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
imageimageIMAGE类型-要处理的彩色图片输入的RGB图像连接彩色图片
opopinvert/average/round/clamp/absinvert处理方式:反转/平均/四舍五入/限制/绝对值一元操作类型invert制作负片效果,average变成单色

3.6 Blur(模糊)

这个节点就像"模糊滤镜",可以让图片或遮罩变得柔和模糊。

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
imageimageIMAGE类型-要模糊的图片或遮罩输入的图像数据连接图片或遮罩
radiusradius0-4810模糊程度,数字越大越模糊高斯模糊的半径5是轻微模糊,30是重度模糊
sigma_factorsigma_factor0.01-3.01.0模糊的衰减速度高斯核的标准差系数通常保持1.0即可

3.7 Image To Mask(图片转遮罩)

这个节点就像"黑白转换器",把彩色图片变成黑白遮罩。

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
imageimageIMAGE类型-要转换的图片输入的图像数据连接彩色图片
methodmethodintensity/alphaintensity转换方式:按亮度/按透明度转换为遮罩的方法intensity按灰度转换,alpha按透明度转换

3.8 Mix Images By Mask(按遮罩混合图片)

这个节点就像"智能橡皮擦",可以把两张图片按照遮罩的形状混合在一起。

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
image1image1IMAGE类型-第一张图片(底图)第一个输入图像连接背景图片
image2image2IMAGE类型-第二张图片(要贴上去的)第二个输入图像连接前景图片
maskmaskIMAGE类型-决定怎么混合的遮罩混合权重遮罩白色区域显示image2,黑色区域显示image1

3.9 Mix Color By Mask(按遮罩混合颜色)

这个节点就像"调色板",可以在图片的特定区域涂上指定的颜色。

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
imageimageIMAGE类型-要处理的图片输入的图像数据连接原始图片
rr0-2550红色分量RGB颜色的红色通道值255是纯红,0是无红色
gg0-2550绿色分量RGB颜色的绿色通道值255是纯绿,0是无绿色
bb0-2550蓝色分量RGB颜色的蓝色通道值255是纯蓝,0是无蓝色
maskmaskIMAGE类型-决定在哪里涂色的遮罩颜色混合的权重遮罩白色区域会被涂上指定颜色

3.10 Mask To Region(遮罩转区域)

这个节点就像"智能裁剪框",可以根据遮罩自动计算出一个合适的矩形区域。

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
maskmaskIMAGE类型-要分析的遮罩输入的遮罩图像连接遮罩
paddingpadding0-大数0在遮罩周围加多少空白边界填充像素数10会在遮罩周围加10像素的边框
constraintsconstraints多种选项keep_ratio区域的形状限制区域约束类型keep_ratio保持比例,ignore不限制
constraint_xconstraint_x2-大数64宽度约束值X方向的约束参数配合constraints使用
constraint_yconstraint_y2-大数64高度约束值Y方向的约束参数配合constraints使用
min_widthmin_width0-大数0最小宽度区域的最小宽度限制确保区域不会太小
min_heightmin_height0-大数0最小高度区域的最小高度限制确保区域不会太小
batch_behaviorbatch_behaviormatch_ratio/match_sizematch_ratio多个遮罩时的处理方式批处理行为模式match_size让所有区域大小一致

3.11 Cut By Mask(按遮罩裁剪)

这个节点就像"智能剪刀",可以按照遮罩的形状把图片剪出来。

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
imageimageIMAGE类型-要裁剪的图片输入的图像数据连接原始图片
maskmaskIMAGE类型-裁剪的形状模板裁剪区域遮罩白色区域会被保留
force_resize_widthforce_resize_width0-大数0强制调整到指定宽度强制输出宽度0表示不强制,512表示调整到512像素宽
force_resize_heightforce_resize_height0-大数0强制调整到指定高度强制输出高度0表示不强制,512表示调整到512像素高
mask_mapping_optionalmask_mapping_optionalMASK_MAPPING-遮罩映射(高级功能)可选的遮罩映射关系通常留空,配合分离遮罩组件使用

3.12 Paste By Mask(按遮罩粘贴)

这个节点就像"智能贴纸",可以把一张图片按照遮罩的形状贴到另一张图片上。

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_baseimage_baseIMAGE类型-底图(被贴的图)基础图像连接背景图片
image_to_pasteimage_to_pasteIMAGE类型-要贴上去的图片要粘贴的图像连接前景图片
maskmaskIMAGE类型-决定贴在哪里的遮罩粘贴位置遮罩白色区域是粘贴位置
resize_behaviorresize_behavior多种选项resize图片大小不匹配时的处理方式调整大小的行为模式resize直接拉伸,keep_ratio_fit保持比例
mask_mapping_optionalmask_mapping_optionalMASK_MAPPING-遮罩映射(高级功能)可选的遮罩映射关系通常留空,配合分离遮罩组件使用

3.13 Get Image Size(获取图片尺寸)

这个节点就像"尺子",可以测量图片的宽度和高度。

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
imageimageIMAGE类型-要测量的图片输入的图像数据连接任意图片

3.14 Change Channel Count(改变通道数量)

这个节点就像"格式转换器",可以在黑白图、彩色图、带透明度图之间转换。

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
imageimageIMAGE类型-要转换的图片输入的图像数据连接图片
kindkindmask/RGB/RGBARGB转换成什么格式目标图像格式mask是黑白,RGB是彩色,RGBA带透明度

3.15 Constant Mask(固定遮罩)

这个节点就像"填充工具",可以创建一个纯色的遮罩。

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
valuevalue-8.0到8.00.0填充的颜色深浅遮罩的像素值0是黑色,1是白色,0.5是灰色
explicit_heightexplicit_height0-大数0指定高度明确指定的高度像素数512表示512像素高
explicit_widthexplicit_width0-大数0指定宽度明确指定的宽度像素数512表示512像素宽
copy_image_sizecopy_image_sizeIMAGE类型-复制某张图片的尺寸可选的参考图像连接图片会自动使用其尺寸

3.16 Prune By Mask(按遮罩筛选)

这个节点就像"筛子",可以从一批图片中筛选出符合条件的。

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
imageimageIMAGE类型-要筛选的图片批次输入的图像批次连接多张图片
maskmaskIMAGE类型-筛选条件遮罩筛选条件遮罩遮罩平均值大于0.5的图片会被保留

3.17 Separate Mask Components(分离遮罩组件)

这个节点就像"拆分器",可以把一个包含多个独立区域的遮罩拆分成多个单独的遮罩。

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
maskmaskIMAGE类型-要分离的遮罩输入的复合遮罩连接包含多个独立区域的遮罩

3.18 Create Rect Mask(创建矩形遮罩)

这个节点就像"矩形工具",可以创建一个矩形形状的遮罩。

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
modemodepercent/pixelspercent数值单位:百分比/像素坐标和尺寸的单位模式percent用百分比,pixels用像素值
originorigin四个角选项topleft起始点位置坐标原点位置topleft从左上角开始,bottomright从右下角开始
xx0-大数0水平位置X坐标偏移在percent模式下,50表示图片中央
yy0-大数0垂直位置Y坐标偏移在percent模式下,50表示图片中央
widthwidth0-大数50矩形宽度矩形的宽度在percent模式下,50表示图片宽度的一半
heightheight0-大数50矩形高度矩形的高度在percent模式下,50表示图片高度的一半
image_widthimage_width64-大数512图片总宽度画布的总宽度当没有参考图片时使用
image_heightimage_height64-大数512图片总高度画布的总高度当没有参考图片时使用
copy_image_sizecopy_image_sizeIMAGE类型-复制某张图片的尺寸可选的参考图像连接图片会自动使用其尺寸

3.19 Make Image Batch(制作图片批次)

这个节点就像"打包器",可以把多张单独的图片打包成一个批次。

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
image1image1IMAGE类型-第一张图片(必需)第一个输入图像连接第一张图片
image2image2IMAGE类型-第二张图片(可选)第二个输入图像连接第二张图片
image3image3IMAGE类型-第三张图片(可选)第三个输入图像连接第三张图片
image4image4IMAGE类型-第四张图片(可选)第四个输入图像连接第四张图片
image5image5IMAGE类型-第五张图片(可选)第五个输入图像连接第五张图片
image6image6IMAGE类型-第六张图片(可选)第六个输入图像连接第六张图片

3.20 Create QR Code(创建二维码)

这个节点就像"二维码生成器",可以把文字转换成二维码图片。

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
texttext文本-要编码的文字内容要编码到二维码中的文本输入网址、文字等任何内容
sizesize64-4096512二维码图片大小输出图像的像素尺寸512表示512x512像素的图片
qr_versionqr_version1-401二维码版本(容量)QR码的版本号数字越大能存储的内容越多
error_correctionerror_correctionL/M/Q/HH错误纠正级别错误纠正能力等级H是最高级别,即使部分损坏也能识别
box_sizebox_size1-10010每个小方块的大小二维码模块的像素大小10表示每个小方块是10x10像素
borderborder0-1004边框宽度二维码周围的边框宽度4表示4个模块宽度的边框

3.21 Convert Color Space(颜色空间转换)

这个节点就像"颜色翻译器",可以在不同的颜色表示方法之间转换。

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
imageimageIMAGE类型-要转换的图片输入的图像数据连接图片
in_spacein_spaceRGB/HSV/HSLRGB输入图片的颜色格式输入图像的颜色空间RGB是常见格式,HSV便于调整色相
out_spaceout_spaceRGB/HSV/HSLHSV要转换成的颜色格式输出图像的颜色空间HSV格式便于单独调整亮度、饱和度

3.22 MasqueradeIncrementer(递增器)

这个节点就像"计数器",可以产生递增的数字序列。

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
seedseed-1到大数0起始数字当前计数值从0开始计数
max_valuemax_value1到大数1最大值(到达后重新开始)计数的最大值设为10会在0-9之间循环

4. 使用技巧和建议

4.1 新手入门建议

  1. 从简单开始:先试试 "Mask By Text" 节点,输入简单的词汇如"人"、"猫"、"车"
  2. 调整精度:如果识别不准确,试试调整 precision 参数,0.3比较宽松,0.7比较严格
  3. 组合使用:多个节点组合使用效果更好,比如先用 "Mask By Text" 生成遮罩,再用 "Mask Morphology" 优化

4.2 常用工作流程

  1. 智能抠图流程:
    • Mask By Text → Mask Morphology → Cut By Mask
  2. 局部处理流程:
    • Mask By Text → Mix Images By Mask 或 Mix Color By Mask
  3. 批量处理流程:
    • Make Image Batch → Mask By Text → Separate Mask Components → Cut By Mask

4.3 参数调优技巧

  • precision 参数:从0.5开始,太低会包含不需要的部分,太高会遗漏需要的部分
  • distance 参数:形态学操作时,先用小数值(3-5)测试效果
  • 模糊半径:一般用5-15,太大会失去细节

5. 常见问题解答

Q1:为什么 "Mask By Text" 识别不准确?

A1:

  • 检查 precision 参数,试试0.3-0.7之间的值
  • 使用更具体的描述词,比如用"人脸"而不是"人"
  • 可以在 negative_prompt 中排除不需要的内容

Q2:遮罩边缘太锐利怎么办?

A2:

  • 使用 "Blur" 节点对遮罩进行轻微模糊
  • 或者使用 "Mask Morphology" 的 open 操作去除小的锯齿

Q3:如何处理多个独立的对象?

A3:

  • 使用 "Separate Mask Components" 节点将复合遮罩分离
  • 然后可以对每个对象单独处理

Q4:图片尺寸不匹配怎么办?

A4:

  • 大多数节点会自动处理尺寸问题
  • 如需强制指定尺寸,使用 "Cut By Mask" 的 force_resize 参数

Q5:如何批量处理多张图片?

A5:

  • 使用 "Make Image Batch" 节点将多张图片打包
  • 或者直接连接多张图片到支持批处理的节点

6. 高级应用示例

6.1 人像换背景

  1. 使用 "Mask By Text" 识别人物:prompt="person"
  2. 使用 "Mask Morphology" 优化遮罩边缘
  3. 使用 "Mix Images By Mask" 将人物与新背景合成

6.2 物体颜色替换

  1. 使用 "Mask By Text" 识别目标物体
  2. 使用 "Mix Color By Mask" 将物体替换为指定颜色

6.3 批量人脸处理

  1. 使用 "Make Image Batch" 打包多张照片
  2. 使用 "Mask By Text" 识别所有人脸:prompt="face"
  3. 使用 "Separate Mask Components" 分离每个人脸
  4. 对每个人脸单独处理

这个插件功能强大,掌握了基本用法后,你可以创造出很多有趣的效果。记住多实验、多尝试,每个参数的微调都可能带来意想不到的结果!

标签: #插件 2338
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