Mikey Nodes - ComfyUI 插件完整教程
插件简介
插件地址: https://github.com/bash-j/mikey_nodes
Mikey Nodes 是一个功能强大的 ComfyUI 自定义节点包,包含 75个节点,专门为 SDXL 模型优化设计。这个插件就像一个超级工具箱,里面装满了各种好用的小工具,让你的 AI 绘画工作流程变得更加简单高效。
主要功能特色:
- 智能提示词处理 - 支持通配符、样式、LoRA 语法
- 专业采样器 - 针对 SDXL 优化的多种采样方式
- 图像处理工具 - 批量处理、尺寸调整、面部修复等
- 文件管理 - 智能保存、元数据处理
- 模型合并 - 高级模型融合功能
如何安装
方法一:Git 克隆(推荐)
cd ComfyUI/custom_nodes/
git clone https://github.com/bash-j/mikey_nodes
方法二:手动下载
- 访问 https://github.com/bash-j/mikey_nodes
- 点击 "Code" -> "Download ZIP"
- 解压到
ComfyUI/custom_nodes/目录
安装完成后重启 ComfyUI 即可使用。
节点详细解析
1. WildcardProcessor(通配符处理器)
这个节点是干嘛的?
就像一个智能的随机词汇生成器,可以从你预设的词汇库中随机选择词汇来丰富你的提示词。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 提示词 | prompt | 字符串 | 包含通配符的文本 | 你要处理的文字内容 | 包含通配符语法的提示词文本 | 输入 "一个__颜色__的__动物__" |
| 随机种子 | seed | 整数 | 0-999999 | 控制随机结果的数字 | 用于确定随机选择的种子值 | 相同种子产生相同结果 |
2. HaldCLUT(色彩查找表)
这个节点是干嘛的?
就像给照片加滤镜一样,可以改变图片的整体色调和风格,让图片看起来更有电影感或特定的艺术风格。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 输入图像 | image | 图像 | - | 要处理的图片 | 输入的图像张量 | 连接上一个节点的图像输出 |
| 色彩滤镜 | hald_clut | 下拉选择 | Cinematic | 选择想要的滤镜效果 | HaldCLUT 色彩查找表文件 | 选择 "Anime" 让图片更动漫风 |
| 伽马校正 | gamma_correction | True/False | True | 是否进行颜色校正 | 是否应用伽马校正处理 | 一般保持 True 即可 |
3. EmptyLatentRatioSelector(空白潜在空间比例选择器)
这个节点是干嘛的?
就像选择画布尺寸一样,帮你快速选择常用的图片比例,比如正方形、宽屏、竖屏等。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 选择比例 | ratio_selected | 下拉选择 | 1024x1024 | 选择图片的长宽比例 | 预设的图像尺寸比例 | 选择 "16:9" 生成宽屏图片 |
| 批次大小 | batch_size | 整数 | 1 | 一次生成几张图 | 批处理的图像数量 | 设为 4 一次生成 4 张图 |
4. EmptyLatentRatioCustom(自定义空白潜在空间比例)
这个节点是干嘛的?
当预设比例不够用时,这个节点让你自己设定想要的图片尺寸。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 宽度 | width | 整数 | 1024 | 图片的宽度像素 | 图像宽度尺寸 | 设为 1536 生成更宽的图 |
| 高度 | height | 整数 | 1024 | 图片的高度像素 | 图像高度尺寸 | 设为 768 生成更矮的图 |
| 批次大小 | batch_size | 整数 | 1 | 一次生成几张图 | 批处理的图像数量 | 设为 2 一次生成 2 张图 |
5. RatioAdvanced(高级比例设置)
这个节点是干嘛的?
这是一个超级强大的尺寸控制器,不仅能设置图片大小,还能精确控制 AI 生成过程中各个阶段的参数。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 预设选择 | preset | 下拉选择 | none | 选择预设的配置方案 | 预定义的比例配置 | 选择预设快速应用参数 |
| 交换轴向 | swap_axis | true/false | false | 是否旋转 90 度 | 是否交换宽高尺寸 | true 时横图变竖图 |
| 潜在空间比例 | select_latent_ratio | 下拉选择 | 1024x1024 | 基础生成尺寸 | 潜在空间的图像比例 | 选择生成的基础尺寸 |
| 自定义潜在宽度 | custom_latent_w | 整数 | 0 | 自定义宽度 | 自定义潜在空间宽度 | 设为 1536 自定义宽度 |
| 自定义潜在高度 | custom_latent_h | 整数 | 0 | 自定义高度 | 自定义潜在空间高度 | 设为 768 自定义高度 |
6. PresetRatioSelector(预设比例选择器)
这个节点是干嘛的?
就像一个智能的画布选择器,提供了很多专业摄影师和艺术家常用的画面比例。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 选择预设 | select_preset | 下拉选择 | none | 选择预设的比例方案 | 预定义的比例配置 | 选择适合的预设比例 |
| 交换轴向 | swap_axis | true/false | false | 是否旋转 90 度 | 是否交换宽高尺寸 | true 时横图变竖图 |
| 使用预设种子 | use_preset_seed | true/false | false | 是否随机选择预设 | 是否基于种子选择预设 | true 时随机选择比例 |
| 随机种子 | seed | 整数 | 0 | 控制随机选择的数字 | 用于随机选择的种子值 | 不同数字选择不同预设 |
7. INTtoSTRING(整数转字符串)
这个节点是干嘛的?
就像一个数字翻译器,把数字变成文字,方便在其他地方使用。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 整数 | int_ | 整数 | 0 | 要转换的数字 | 输入的整数值 | 输入 123 转换为 "123" |
| 使用逗号 | use_commas | true/false | false | 是否添加千位分隔符 | 是否在数字中添加逗号 | true 时 1000 变成 "1,000" |
8. FLOATtoSTRING(浮点数转字符串)
这个节点是干嘛的?
和上面类似,但专门处理带小数点的数字。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 浮点数 | float_ | 浮点数 | 0.0 | 要转换的小数 | 输入的浮点数值 | 输入 3.14 转换为 "3.14" |
| 使用逗号 | use_commas | true/false | false | 是否添加千位分隔符 | 是否在数字中添加逗号 | true 时大数字更易读 |
9. RangeFloat(浮点数范围生成器)
这个节点是干嘛的?
就像一个智能的数字选择器,可以在指定范围内按步长生成数字序列。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 起始值 | start | 浮点数 | 0 | 数字范围的开始 | 范围的起始值 | 设为 0.1 从 0.1 开始 |
| 结束值 | end | 浮点数 | 0 | 数字范围的结束 | 范围的结束值 | 设为 2.0 到 2.0 结束 |
| 步长 | step | 浮点数 | 0 | 每次增加多少 | 递增的步长值 | 设为 0.1 每次增加 0.1 |
| 随机种子 | seed | 整数 | 0 | 选择哪个数字的控制 | 用于选择特定值的种子 | 不同种子选择不同数字 |
10. RangeInteger(整数范围生成器)
这个节点是干嘛的?
和上面类似,但专门处理整数范围。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 起始值 | start | 整数 | 0 | 数字范围的开始 | 范围的起始值 | 设为 1 从 1 开始 |
| 结束值 | end | 整数 | 0 | 数字范围的结束 | 范围的结束值 | 设为 10 到 10 结束 |
| 步长 | step | 整数 | 0 | 每次增加多少 | 递增的步长值 | 设为 2 每次增加 2 |
| 随机种子 | seed | 整数 | 0 | 选择哪个数字的控制 | 用于选择特定值的种子 | 不同种子选择不同数字 |
11. ResizeImageSDXL(SDXL图像尺寸调整)
这个节点是干嘛的?
就像一个智能的图片缩放器,专门为SDXL模型优化,能把任意尺寸的图片调整到最适合的大小。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 输入图像 | image | 图像 | - | 要调整大小的图片 | 输入的图像张量 | 连接上一个节点的图像 |
| 缩放方法 | upscale_method | 下拉选择 | bilinear | 选择缩放算法 | 图像插值算法 | bilinear 适合大多数情况 |
| 裁剪方式 | crop | disabled/center | center | 如何处理多余部分 | 图像裁剪方式 | center 居中裁剪效果好 |
12. BatchResizeImageSDXL(批量SDXL图像调整)
这个节点是干嘛的?
就像一个批量图片处理工厂,能一次性处理整个文件夹里的所有图片。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 图片目录 | image_directory | 字符串 | 文件夹路径 | 图片所在的文件夹 | 包含图像文件的目录路径 | 输入 "/path/to/images" |
| 缩放方法 | upscale_method | 下拉选择 | bilinear | 选择缩放算法 | 图像插值算法 | bilinear 质量和速度平衡 |
| 裁剪方式 | crop | disabled/center | center | 如何处理多余部分 | 图像裁剪方式 | center 保持主体居中 |
13. BatchCropImage(批量图像裁剪)
这个节点是干嘛的?
就像一个自动裁剪师,能批量给图片去掉边缘部分,让构图更紧凑。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 图片目录 | image_directory | 字符串 | 文件夹路径 | 图片所在的文件夹 | 包含图像文件的目录路径 | 输入图片文件夹路径 |
| 裁剪比例 | crop_amount | 浮点数 | 0.05 | 裁剪掉多少边缘 | 裁剪的比例系数 | 0.05 表示裁剪5%的边缘 |
14. BatchCropResizeInplace(批量裁剪调整就地处理)
这个节点是干嘛的?
就像一个图片批处理专家,能同时裁剪和调整大小,还能直接覆盖原文件或保存新文件。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 图片目录 | image_directory | 字符串 | 文件夹路径 | 图片所在的文件夹 | 包含图像文件的目录路径 | 输入要处理的文件夹 |
| 包含子目录 | subdirectories | true/false | false | 是否处理子文件夹 | 是否递归处理子目录 | true 时处理所有子文件夹 |
| 替换原文件 | replace_original | true/false | false | 是否覆盖原图 | 是否直接替换原始文件 | false 时保留原图 |
| 替换后缀 | replace_suffix | 字符串 | _processed | 新文件名后缀 | 处理后文件的后缀名 | 添加标识避免混淆 |
| 缩放方法 | upscale_method | 下拉选择 | bilinear | 选择缩放算法 | 图像插值算法 | 根据需求选择算法 |
| 裁剪方式 | crop | disabled/center | center | 如何处理多余部分 | 图像裁剪方式 | center 效果最自然 |
| 裁剪比例 | crop_amount | 浮点数 | 0.05 | 裁剪掉多少边缘 | 裁剪的比例系数 | 0.05 裁剪5%边缘 |
15. BatchLoadImages(批量加载图像)
这个节点是干嘛的?
就像一个图片收集器,能把文件夹里的所有图片一次性加载到工作流中。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 图片目录 | image_directory | 字符串 | 文件夹路径 | 图片所在的文件夹 | 包含图像文件的目录路径 | 输入图片文件夹完整路径 |
| 包含子目录 | subdirectories | true/false | false | 是否包含子文件夹 | 是否递归加载子目录 | true 时加载所有子文件夹图片 |
16. LoadImgFromDirectoryBasedOnIndex(基于索引加载图像)
这个节点是干嘛的?
就像一个智能图片选择器,能根据数字从文件夹中精确选择某一张图片。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 图片目录 | image_directory | 字符串 | 文件夹路径 | 图片所在的文件夹 | 包含图像文件的目录路径 | 输入图片文件夹路径 |
| 随机种子 | seed | 整数 | 0 | 选择哪张图的数字 | 用于选择图像的索引种子 | 0选第1张,1选第2张 |
17. BatchLoadTxtPrompts(批量加载文本提示词)
这个节点是干嘛的?
就像一个提示词库管理器,能把文件夹里所有的txt文件内容读取出来作为提示词使用。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 文本目录 | text_directory | 字符串 | 文件夹路径 | txt文件所在文件夹 | 包含文本文件的目录路径 | 输入存放提示词txt的文件夹 |
| 包含子目录 | subdirectories | true/false | false | 是否包含子文件夹 | 是否递归读取子目录 | true 时读取所有子文件夹 |
18. SaveImagesMikey(Mikey图像保存器)
这个节点是干嘛的?
就像一个智能相册管理器,不仅能保存图片,还能自动添加提示词等信息到文件名和图片数据中。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 输入图像 | images | 图像 | - | 要保存的图片 | 输入的图像张量 | 连接生成的图像 |
| 正面提示词 | positive_prompt | 字符串 | Positive Prompt | 生成图片用的提示词 | 正向提示词文本 | 输入用于生成的提示词 |
| 负面提示词 | negative_prompt | 字符串 | Negative Prompt | 不想要的内容描述 | 负向提示词文本 | 输入要避免的内容 |
| 文件名前缀 | filename_prefix | 字符串 | 空 | 文件名开头部分 | 保存文件的前缀名 | 输入 "my_art" 等标识 |
| 参数信息 | parameters | 字符串 | 空 | 额外的参数信息 | 附加的元数据参数 | 记录生成参数等信息 |
19. SaveImagesMikeyML(Mikey多层图像保存器)
这个节点是干嘛的?
就像一个专业的文件管理系统,能精确控制文件名的每个部分,支持时间戳、计数器等多种命名方式。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 输入图像 | images | 图像 | - | 要保存的图片 | 输入的图像张量 | 连接要保存的图像 |
| 子目录 | sub_directory | 字符串 | 空 | 保存到哪个子文件夹 | 子目录路径 | 输入 "portraits" 等分类 |
| 文件名文本1 | filename_text_1 | 字符串 | Filename Text 1 | 文件名第一部分 | 文件名的第一个组成部分 | 输入项目名或主题 |
| 文件名文本2 | filename_text_2 | 字符串 | Filename Text 2 | 文件名第二部分 | 文件名的第二个组成部分 | 输入风格或类型 |
| 文件名文本3 | filename_text_3 | 字符串 | Filename Text 3 | 文件名第三部分 | 文件名的第三个组成部分 | 输入版本或备注 |
| 文件名分隔符 | filename_separator | 字符串 | _ | 各部分之间的连接符 | 文件名组件间的分隔符 | 用 "_" 或 "-" 连接 |
| 时间戳 | timestamp | true/false | true | 是否添加时间信息 | 是否在文件名中包含时间戳 | true 时文件名包含日期时间 |
| 计数器类型 | counter_type | 下拉选择 | folder | 编号方式 | 计数器的类型 | folder 按文件夹计数 |
20. SaveImageNoDisplay(无显示保存图像)
这个节点是干嘛的?
就像一个后台保存器,能保存图片但不在界面上显示,适合批量处理时减少界面负担。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 输入图像 | images | 图像 | - | 要保存的图片 | 输入的图像张量 | 连接要保存的图像 |
| 保存参数 | (继承自上面) | - | - | 其他参数同上 | 继承SaveImagesMikeyML参数 | 参数设置方式相同 |
21. SaveImageIfTrue(条件保存图像)
这个节点是干嘛的?
就像一个智能开关,只有在满足特定条件时才会保存图片,可以避免保存不需要的图片。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 输入图像 | image | 图像 | - | 要保存的图片 | 输入的图像张量 | 连接要保存的图像 |
| 保存条件 | save_condition | 整数 | 0 | 是否保存的开关 | 保存条件的数值判断 | 1时保存,0时不保存 |
| 文件名前缀 | filename_prefix | 字符串 | 空 | 文件名开头部分 | 保存文件的前缀名 | 输入 "final_" 等标识 |
22. AddMetaData(添加元数据)
这个节点是干嘛的?
就像给图片贴标签一样,能在图片文件中添加各种信息,比如创作时间、使用的参数等。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 输入图像 | image | 图像 | - | 要添加信息的图片 | 输入的图像张量 | 连接要处理的图像 |
| 标签名称 | label | 字符串 | Label | 信息的标签名 | 元数据的键名 | 输入 "作者" 或 "风格" |
| 文本内容 | text_value | 字符串 | Text | 要添加的具体信息 | 元数据的值内容 | 输入具体的信息内容 |
23. SearchAndReplace(搜索替换)
这个节点是干嘛的?
就像文档编辑器的查找替换功能,能在文本中找到特定内容并替换成新内容。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 输入文本 | text | 字符串 | 空 | 要处理的文字内容 | 需要搜索替换的文本 | 输入包含占位符的文本 |
| 随机种子 | seed | 整数 | 0 | 控制随机结果的数字 | 用于随机处理的种子值 | 不同数字产生不同结果 |
24. SaveMetaData(保存元数据)
这个节点是干嘛的?
就像一个信息记录员,能把图片的所有相关信息单独保存成文本文件,方便查看和管理。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 输入图像 | image | 图像 | - | 要提取信息的图片 | 输入的图像张量 | 连接包含元数据的图像 |
| 文件名前缀 | filename_prefix | 字符串 | 空 | 保存文件的名称开头 | 元数据文件的前缀名 | 输入 "info_" 等标识 |
| 时间戳前缀 | timestamp_prefix | true/false | true | 是否添加时间信息 | 是否在文件名前加时间戳 | true时文件名包含日期时间 |
| 计数器 | counter | true/false | true | 是否添加编号 | 是否在文件名中包含计数器 | true时避免文件名重复 |
25. FileNamePrefix(文件名前缀生成器)
这个节点是干嘛的?
就像一个智能文件命名助手,能根据日期、自定义文本等自动生成规范的文件名前缀。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 日期 | date | true/false | true | 是否包含日期 | 是否在前缀中包含日期 | true时文件名包含日期 |
| 日期目录 | date_directory | true/false | true | 是否创建日期文件夹 | 是否按日期创建子目录 | true时按日期分类保存 |
| 自定义目录 | custom_directory | 字符串 | 空 | 自定义文件夹名 | 自定义的子目录名称 | 输入 "portraits" 等分类 |
| 自定义文本 | custom_text | 字符串 | 空 | 自定义文件名部分 | 自定义的文件名文本 | 输入项目名或主题 |
26. FileNamePrefixDateDirFirst(日期优先文件名前缀)
这个节点是干嘛的?
和上面类似,但会优先创建日期文件夹,然后再创建自定义文件夹,适合按时间整理文件。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 日期 | date | true/false | true | 是否包含日期 | 是否在前缀中包含日期 | true时文件名包含日期 |
| 日期目录 | date_directory | true/false | true | 是否创建日期文件夹 | 是否按日期创建子目录 | true时先创建日期文件夹 |
| 自定义目录 | custom_directory | 字符串 | 空 | 自定义文件夹名 | 自定义的子目录名称 | 在日期文件夹下创建 |
| 自定义文本 | custom_text | 字符串 | 空 | 自定义文件名部分 | 自定义的文件名文本 | 输入项目名或主题 |
27. PromptWithStyle(带样式的提示词)
这个节点是干嘛的?
就像一个智能提示词助手,能自动应用预设的艺术风格,还支持通配符和LoRA语法,让提示词更丰富。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 正面提示词 | positive_prompt | 字符串 | Positive Prompt | 描述想要的内容 | 正向提示词文本 | 输入 "美丽的风景" |
| 负面提示词 | negative_prompt | 字符串 | Negative Prompt | 描述不想要的内容 | 负向提示词文本 | 输入 "模糊,低质量" |
| 艺术风格 | style | 下拉选择 | none | 选择艺术风格 | 预设的艺术风格 | 选择 "anime" 动漫风格 |
| 图片比例 | ratio_selected | 下拉选择 | 1024x1024 | 选择图片尺寸比例 | 图像的宽高比例 | 选择合适的画面比例 |
| 批次大小 | batch_size | 整数 | 1 | 一次生成几张图 | 批处理的图像数量 | 设为4一次生成4张 |
| 随机种子 | seed | 整数 | 0 | 控制随机结果 | 生成的随机种子 | 不同数字产生不同结果 |
28. PromptWithStyleV2(带样式的提示词V2)
这个节点是干嘛的?
是上面节点的升级版,不仅能处理提示词和样式,还能直接输出编码后的条件信息,减少工作流节点数量。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 正面提示词 | positive_prompt | 字符串 | Positive Prompt | 描述想要的内容 | 正向提示词文本 | 输入想要生成的内容 |
| 负面提示词 | negative_prompt | 字符串 | Negative Prompt | 描述不想要的内容 | 负向提示词文本 | 输入要避免的内容 |
| 艺术风格 | style | 下拉选择 | none | 选择艺术风格 | 预设的艺术风格 | 选择合适的风格 |
| 图片比例 | ratio_selected | 下拉选择 | 1024x1024 | 选择图片尺寸比例 | 图像的宽高比例 | 选择画面比例 |
| 批次大小 | batch_size | 整数 | 1 | 一次生成几张图 | 批处理的图像数量 | 根据需要设置 |
| 随机种子 | seed | 整数 | 0 | 控制随机结果 | 生成的随机种子 | 控制生成的随机性 |
| 基础CLIP | clip_base | CLIP | - | 基础模型的文本编码器 | 基础模型的CLIP编码器 | 连接基础模型的CLIP |
| 精炼CLIP | clip_refiner | CLIP | - | 精炼模型的文本编码器 | 精炼模型的CLIP编码器 | 连接精炼模型的CLIP |
29. PromptWithSDXL(SDXL提示词处理器)
这个节点是干嘛的?
专门为SDXL模型设计的提示词处理器,能分别处理全局和局部提示词,支持通配符和随机语法。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 正面提示词 | positive_prompt | 字符串 | Positive Prompt | 主要的描述内容 | 正向提示词文本 | 输入主要想要的内容 |
| 负面提示词 | negative_prompt | 字符串 | Negative Prompt | 不想要的内容 | 负向提示词文本 | 输入要避免的内容 |
| 正面风格 | positive_style | 字符串 | Positive Style | 正面的风格描述 | 正向风格提示词 | 输入风格相关描述 |
| 负面风格 | negative_style | 字符串 | Negative Style | 负面的风格描述 | 负向风格提示词 | 输入要避免的风格 |
| 图片比例 | ratio_selected | 下拉选择 | 1024x1024 | 选择图片尺寸比例 | 图像的宽高比例 | 选择合适的比例 |
| 批次大小 | batch_size | 整数 | 1 | 一次生成几张图 | 批处理的图像数量 | 根据需要设置 |
| 随机种子 | seed | 整数 | 0 | 控制随机结果 | 生成的随机种子 | 控制随机性 |
30. PromptWithStyleV3(带样式的提示词V3)
这个节点是干嘛的?
最强大的提示词处理器,集成了LoRA加载、样式应用、尺寸控制等多种功能,是一个全能的提示词工作站。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 正面提示词 | positive_prompt | 字符串 | Positive Prompt | 主要的描述内容 | 正向提示词文本 | 输入详细的内容描述 |
| 负面提示词 | negative_prompt | 字符串 | Negative Prompt | 不想要的内容 | 负向提示词文本 | 输入要避免的内容 |
| 图片比例 | ratio_selected | 下拉选择 | 1024x1024 | 选择图片尺寸比例 | 图像的宽高比例 | 选择合适的比例 |
| 自定义尺寸 | custom_size | true/false | false | 是否使用自定义尺寸 | 是否启用自定义尺寸模式 | true时可自定义宽高 |
| 适配自定义尺寸 | fit_custom_size | true/false | false | 是否适配到标准尺寸 | 是否将自定义尺寸适配到标准比例 | true时自动调整尺寸 |
| 自定义宽度 | custom_width | 整数 | 1024 | 自定义图片宽度 | 自定义的图像宽度 | 设置想要的宽度像素 |
| 自定义高度 | custom_height | 整数 | 1024 | 自定义图片高度 | 自定义的图像高度 | 设置想要的高度像素 |
| 批次大小 | batch_size | 整数 | 1 | 一次生成几张图 | 批处理的图像数量 | 根据需要设置 |
| 随机种子 | seed | 整数 | 0 | 控制随机结果 | 生成的随机种子 | 控制随机性 |
| 目标模式 | target_mode | 下拉选择 | 4x | 目标分辨率模式 | 目标图像的分辨率模式 | 选择合适的分辨率倍数 |
| 基础模型 | base_model | MODEL | - | 基础生成模型 | 用于生成的基础模型 | 连接SDXL基础模型 |
| 基础CLIP | clip_base | CLIP | - | 基础模型的文本编码器 | 基础模型的CLIP编码器 | 连接基础CLIP |
| 精炼CLIP | clip_refiner | CLIP | - | 精炼模型的文本编码器 | 精炼模型的CLIP编码器 | 连接精炼CLIP |
31. LoraSyntaxProcessor(LoRA语法处理器)
这个节点是干嘛的?
就像一个LoRA模型加载助手,能自动识别提示词中的LoRA语法并加载对应的模型,让你不用手动连接LoRA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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 基础模型 | model | MODEL | - | 要加载LoRA的基础模型 | 输入的基础模型 | 连接SDXL基础模型 |
| CLIP编码器 | clip | CLIP | - | 文本编码器 | CLIP文本编码器 | 连接对应的CLIP |
| 文本内容 | text | 字符串 | lora:filename:weight | 包含LoRA语法的文本 | 包含LoRA语法的提示词文本 | 输入 "lora:style:0.8美女" |
| 随机种子 | seed | 整数 | 0 | 控制随机结果 | 用于随机处理的种子值 | 不同数字产生不同结果 |
32. WildcardAndLoraSyntaxProcessor(通配符和LoRA语法处理器)
这个节点是干嘛的?
就像一个全能的文本处理工厂,既能处理通配符又能加载LoRA,是提示词处理的终极解决方案。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 基础模型 | model | MODEL | - | 要加载LoRA的基础模型 | 输入的基础模型 | 连接SDXL基础模型 |
| CLIP编码器 | clip | CLIP | - | 文本编码器 | CLIP文本编码器 | 连接对应的CLIP |
| 文本内容 | text | 字符串 | 复合语法文本 | 包含通配符和LoRA的文本 | 包含多种语法的提示词文本 | 输入 "lora:style:0.8__颜色__的花" |
| 随机种子 | seed | 整数 | 0 | 控制随机结果 | 用于随机处理的种子值 | 控制通配符和随机语法 |
33. StyleConditioner(样式条件器)
这个节点是干嘛的?
就像一个艺术风格调色师,能把预设的艺术风格融合到你的条件信息中,让生成的图片更有艺术感。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 艺术风格 | style | 下拉选择 | none | 选择要应用的艺术风格 | 预设的艺术风格 | 选择 "cinematic" 电影风格 |
| 风格强度 | strength | 浮点数 | 0.5 | 风格影响的强弱程度 | 风格混合的权重系数 | 0.5表示一半原始一半风格 |
| 基础正面条件 | positive_cond_base | CONDITIONING | - | 原始的正面条件信息 | 基础模型的正向条件 | 连接原始的正面条件 |
| 基础负面条件 | negative_cond_base | CONDITIONING | - | 原始的负面条件信息 | 基础模型的负向条件 | 连接原始的负面条件 |
| 精炼正面条件 | positive_cond_refiner | CONDITIONING | - | 精炼模型的正面条件 | 精炼模型的正向条件 | 连接精炼模型正面条件 |
| 精炼负面条件 | negative_cond_refiner | CONDITIONING | - | 精炼模型的负面条件 | 精炼模型的负向条件 | 连接精炼模型负面条件 |
| 基础CLIP | base_clip | CLIP | - | 基础模型的文本编码器 | 基础模型的CLIP编码器 | 连接基础CLIP |
| 精炼CLIP | refiner_clip | CLIP | - | 精炼模型的文本编码器 | 精炼模型的CLIP编码器 | 连接精炼CLIP |
| 使用种子 | use_seed | true/false | false | 是否随机选择风格 | 是否基于种子随机选择风格 | true时随机选择风格 |
| 随机种子 | seed | 整数 | 0 | 控制随机选择 | 用于随机选择风格的种子 | 不同数字选择不同风格 |
34. StyleConditionerBaseOnly(仅基础样式条件器)
这个节点是干嘛的?
和上面类似,但只处理基础模型的条件信息,适合不使用精炼模型的工作流。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 艺术风格 | style | 下拉选择 | none | 选择要应用的艺术风格 | 预设的艺术风格 | 选择合适的艺术风格 |
| 风格强度 | strength | 浮点数 | 0.5 | 风格影响的强弱程度 | 风格混合的权重系数 | 0.01精度调节强度 |
| 基础正面条件 | positive_cond_base | CONDITIONING | - | 原始的正面条件信息 | 基础模型的正向条件 | 连接正面条件 |
| 基础负面条件 | negative_cond_base | CONDITIONING | - | 原始的负面条件信息 | 基础模型的负向条件 | 连接负面条件 |
| 基础CLIP | base_clip | CLIP | - | 基础模型的文本编码器 | 基础模型的CLIP编码器 | 连接基础CLIP |
| 使用种子 | use_seed | true/false | false | 是否随机选择风格 | 是否基于种子随机选择风格 | true时随机选择 |
| 随机种子 | seed | 整数 | 0 | 控制随机选择 | 用于随机选择风格的种子 | 控制风格随机性 |
35. MikeySampler(Mikey采样器)
这个节点是干嘛的?
就像一个专业的图像生成流水线,集成了基础生成、精炼处理、智能放大等多个步骤,一个节点完成整个生成过程。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 基础模型 | base_model | MODEL | - | 用于初始生成的模型 | 基础生成模型 | 连接SDXL基础模型 |
| 精炼模型 | refiner_model | MODEL | - | 用于细节优化的模型 | 精炼优化模型 | 连接SDXL精炼模型 |
| 潜在空间 | samples | LATENT | - | 初始的潜在空间数据 | 输入的潜在空间张量 | 连接空白潜在空间 |
| VAE编码器 | vae | VAE | - | 图像编解码器 | 变分自编码器 | 连接对应的VAE |
| 基础正面条件 | positive_cond_base | CONDITIONING | - | 基础模型正面条件 | 基础模型的正向条件 | 连接正面提示词条件 |
| 基础负面条件 | negative_cond_base | CONDITIONING | - | 基础模型负面条件 | 基础模型的负向条件 | 连接负面提示词条件 |
| 精炼正面条件 | positive_cond_refiner | CONDITIONING | - | 精炼模型正面条件 | 精炼模型的正向条件 | 连接精炼正面条件 |
| 精炼负面条件 | negative_cond_refiner | CONDITIONING | - | 精炼模型负面条件 | 精炼模型的负向条件 | 连接精炼负面条件 |
| 放大模型名 | model_name | 下拉选择 | 4x-UltraSharp | 选择放大模型 | 图像超分辨率模型 | 选择合适的放大模型 |
| 随机种子 | seed | 整数 | 0 | 控制生成的随机性 | 生成过程的随机种子 | 固定种子得到相同结果 |
| 放大倍数 | upscale_by | 浮点数 | 1.0 | 图像放大的倍数 | 图像尺寸放大系数 | 2.0表示放大到2倍尺寸 |
| 高分辨率强度 | hires_strength | 浮点数 | 1.0 | 高分辨率处理强度 | 高分辨率优化的强度 | 1.0为标准强度 |
36. MikeySamplerBaseOnly(Mikey仅基础采样器)
这个节点是干嘛的?
专门为只使用基础模型的用户设计,不需要精炼模型也能获得高质量的生成结果。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 基础模型 | base_model | MODEL | - | 用于生成的基础模型 | 基础生成模型 | 连接SDXL基础模型 |
| 潜在空间 | samples | LATENT | - | 初始的潜在空间数据 | 输入的潜在空间张量 | 连接空白潜在空间 |
| 基础正面条件 | positive_cond_base | CONDITIONING | - | 正面条件信息 | 基础模型的正向条件 | 连接正面提示词条件 |
| 基础负面条件 | negative_cond_base | CONDITIONING | - | 负面条件信息 | 基础模型的负向条件 | 连接负面提示词条件 |
| VAE编码器 | vae | VAE | - | 图像编解码器 | 变分自编码器 | 连接对应的VAE |
| 放大模型名 | model_name | 下拉选择 | 4x-UltraSharp | 选择放大模型 | 图像超分辨率模型 | 选择质量好的放大模型 |
| 随机种子 | seed | 整数 | 0 | 控制生成的随机性 | 生成过程的随机种子 | 固定种子重现结果 |
| 放大倍数 | upscale_by | 浮点数 | 1.0 | 图像放大的倍数 | 图像尺寸放大系数 | 根据需要设置倍数 |
| 高分辨率强度 | hires_strength | 浮点数 | 1.0 | 高分辨率处理强度 | 高分辨率优化的强度 | 调节细节增强程度 |
| 平滑步数 | smooth_step | 整数 | 0 | 额外的平滑处理步数 | 额外的优化步骤数量 | 1-2步可改善质量 |
37. MikeySamplerBaseOnlyAdvanced(Mikey高级仅基础采样器)
这个节点是干嘛的?
高级版的基础采样器,提供更多精细控制选项,让专业用户能够精确调节每个生成参数。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 基础模型 | base_model | MODEL | - | 用于生成的基础模型 | 基础生成模型 | 连接SDXL基础模型 |
| 正面条件 | positive_cond_base | CONDITIONING | - | 正面条件信息 | 基础模型的正向条件 | 连接正面提示词条件 |
| 负面条件 | negative_cond_base | CONDITIONING | - | 负面条件信息 | 基础模型的负向条件 | 连接负面提示词条件 |
| 潜在空间 | samples | LATENT | - | 初始的潜在空间数据 | 输入的潜在空间张量 | 连接空白潜在空间 |
| VAE编码器 | vae | VAE | - | 图像编解码器 | 变分自编码器 | 连接对应的VAE |
| 添加噪声 | add_noise | enable/disable | enable | 是否添加噪声 | 是否在生成过程中添加噪声 | enable为正常生成 |
| 去噪强度 | denoise | 浮点数 | 1.0 | 去噪处理的强度 | 去噪过程的强度系数 | 1.0为完全去噪 |
| 采样步数 | steps | 整数 | 31 | 采样的总步数 | 扩散模型的采样步骤数 | 更多步数质量更好 |
| 平滑步数 | smooth_step | 整数 | 0 | 额外的平滑步数 | 额外的优化步骤数量 | 用于改善细节 |
| CFG第一阶段 | cfg_1 | 浮点数 | 5.0 | 第一阶段的CFG值 | 第一阶段的分类器自由引导 | 较低值更自然 |
| CFG第二阶段 | cfg_2 | 浮点数 | 9.5 | 第二阶段的CFG值 | 第二阶段的分类器自由引导 | 较高值更符合提示词 |
| 采样器名称 | sampler_name | 下拉选择 | dpmpp_3m_sde_gpu | 选择采样算法 | 扩散模型的采样算法 | 选择质量好的采样器 |
| 调度器 | scheduler | 下拉选择 | exponential | 选择噪声调度器 | 噪声调度算法 | exponential效果较好 |
| 放大模型 | upscale_model | 下拉选择 | lanczos | 选择放大方法 | 图像放大算法或模型 | 选择合适的放大方法 |
| 随机种子 | seed | 整数 | 0 | 控制生成的随机性 | 生成过程的随机种子 | 固定种子重现结果 |
| 放大倍数 | upscale_by | 浮点数 | 1.0 | 图像放大的倍数 | 图像尺寸放大系数 | 根据需要设置 |
| 高分辨率去噪 | hires_denoise | 浮点数 | 0.4 | 高分辨率阶段去噪强度 | 高分辨率处理的去噪强度 | 0.4为适中强度 |
| 高分辨率步数 | hires_steps | 整数 | 31 | 高分辨率处理步数 | 高分辨率阶段的采样步数 | 与主步数保持一致 |
38. MikeySamplerTiled(Mikey瓦片采样器)
这个节点是干嘛的?
就像一个智能拼图师,能把大图分成小块分别处理,然后无缝拼接,适合生成超高分辨率图像。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 基础模型 | base_model | MODEL | - | 用于生成的基础模型 | 基础生成模型 | 连接SDXL基础模型 |
| 精炼模型 | refiner_model | MODEL | - | 用于优化的精炼模型 | 精炼优化模型 | 连接SDXL精炼模型 |
| 潜在空间 | samples | LATENT | - | 初始的潜在空间数据 | 输入的潜在空间张量 | 连接空白潜在空间 |
| VAE编码器 | vae | VAE | - | 图像编解码器 | 变分自编码器 | 连接对应的VAE |
| 基础正面条件 | positive_cond_base | CONDITIONING | - | 基础模型正面条件 | 基础模型的正向条件 | 连接正面条件 |
| 基础负面条件 | negative_cond_base | CONDITIONING | - | 基础模型负面条件 | 基础模型的负向条件 | 连接负面条件 |
| 精炼正面条件 | positive_cond_refiner | CONDITIONING | - | 精炼模型正面条件 | 精炼模型的正向条件 | 连接精炼正面条件 |
| 精炼负面条件 | negative_cond_refiner | CONDITIONING | - | 精炼模型负面条件 | 精炼模型的负向条件 | 连接精炼负面条件 |
| 放大模型名 | model_name | 下拉选择 | 4x-UltraSharp | 选择放大模型 | 图像超分辨率模型 | 选择高质量放大模型 |
| 随机种子 | seed | 整数 | 0 | 控制生成的随机性 | 生成过程的随机种子 | 固定种子重现结果 |
| 放大倍数 | upscale_by | 浮点数 | 1.0 | 图像放大的倍数 | 图像尺寸放大系数 | 建议1.5-2.0倍 |
| 瓦片去噪强度 | tiler_denoise | 浮点数 | 0.25 | 瓦片处理的去噪强度 | 瓦片重采样的去噪强度 | 0.25为适中强度 |
| 瓦片模型 | tiler_model | base/refiner | base | 选择用于瓦片处理的模型 | 瓦片处理使用的模型类型 | base通常效果更好 |
39. MikeySamplerTiledAdvanced(Mikey高级瓦片采样器)
这个节点是干嘛的?
瓦片采样器的高级版本,提供更多控制参数,能精确调节每个处理阶段的参数。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 基础模型 | base_model | MODEL | - | 用于生成的基础模型 | 基础生成模型 | 连接SDXL基础模型 |
| 精炼模型 | refiner_model | MODEL | - | 用于优化的精炼模型 | 精炼优化模型 | 连接SDXL精炼模型 |
| 潜在空间 | samples | LATENT | - | 初始的潜在空间数据 | 输入的潜在空间张量 | 连接空白潜在空间 |
| VAE编码器 | vae | VAE | - | 图像编解码器 | 变分自编码器 | 连接对应的VAE |
| 基础正面条件 | positive_cond_base | CONDITIONING | - | 基础模型正面条件 | 基础模型的正向条件 | 连接正面条件 |
| 基础负面条件 | negative_cond_base | CONDITIONING | - | 基础模型负面条件 | 基础模型的负向条件 | 连接负面条件 |
| 精炼正面条件 | positive_cond_refiner | CONDITIONING | - | 精炼模型正面条件 | 精炼模型的正向条件 | 连接精炼正面条件 |
| 精炼负面条件 | negative_cond_refiner | CONDITIONING | - | 精炼模型负面条件 | 精炼模型的负向条件 | 连接精炼负面条件 |
| 放大模型名 | model_name | 下拉选择 | 4x-UltraSharp | 选择放大模型 | 图像超分辨率模型 | 选择合适的放大模型 |
| 随机种子 | seed | 整数 | 0 | 控制生成的随机性 | 生成过程的随机种子 | 固定种子重现结果 |
| 图像去噪强度 | denoise_image | 浮点数 | 1.0 | 初始图像的去噪强度 | 初始生成阶段的去噪强度 | 1.0为完全去噪 |
| 采样步数 | steps | 整数 | 30 | 采样的总步数 | 扩散模型的采样步骤数 | 30步通常足够 |
| 平滑步数 | smooth_step | 整数 | 1 | 额外的平滑步数 | 额外的优化步骤数量 | 1步改善过渡 |
| CFG值 | cfg | 浮点数 | 6.5 | 分类器自由引导强度 | 分类器自由引导系数 | 6.5为平衡值 |
| 采样器名称 | sampler_name | 下拉选择 | dpmpp_3m_sde_gpu | 选择采样算法 | 扩散模型的采样算法 | 选择高效采样器 |
| 调度器 | scheduler | 下拉选择 | exponential | 选择噪声调度器 | 噪声调度算法 | exponential效果好 |
| 放大倍数 | upscale_by | 浮点数 | 1.0 | 图像放大的倍数 | 图像尺寸放大系数 | 根据需要设置 |
| 瓦片去噪强度 | tiler_denoise | 浮点数 | 0.25 | 瓦片处理的去噪强度 | 瓦片重采样的去噪强度 | 0.25适中 |
| 瓦片模型 | tiler_model | base/refiner | base | 选择瓦片处理模型 | 瓦片处理使用的模型类型 | base效果通常更好 |
| 使用复杂度评分 | use_complexity_score | true/false | true | 是否使用图像复杂度评分 | 是否基于图像复杂度调整参数 | true时自动优化 |
| 可选图像输入 | image_optional | IMAGE | - | 可选的输入图像 | 可选的初始图像输入 | 用于图生图模式 |
40. MikeySamplerTiledAdvancedBaseOnly(Mikey高级瓦片仅基础采样器)
这个节点是干嘛的?
专为只使用基础模型的用户设计的高级瓦片采样器,不需要精炼模型也能处理超高分辨率图像。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 基础模型 | base_model | MODEL | - | 用于生成的基础模型 | 基础生成模型 | 连接SDXL基础模型 |
| 潜在空间 | samples | LATENT | - | 初始的潜在空间数据 | 输入的潜在空间张量 | 连接空白潜在空间 |
| VAE编码器 | vae | VAE | - | 图像编解码器 | 变分自编码器 | 连接对应的VAE |
| 正面条件 | positive_cond_base | CONDITIONING | - | 正面条件信息 | 基础模型的正向条件 | 连接正面条件 |
| 负面条件 | negative_cond_base | CONDITIONING | - | 负面条件信息 | 基础模型的负向条件 | 连接负面条件 |
| 放大模型名 | model_name | 下拉选择 | 4x-UltraSharp | 选择放大模型 | 图像超分辨率模型 | 选择质量好的模型 |
| 随机种子 | seed | 整数 | 0 | 控制生成的随机性 | 生成过程的随机种子 | 固定种子重现结果 |
| 图像去噪强度 | denoise_image | 浮点数 | 1.0 | 初始图像的去噪强度 | 初始生成阶段的去噪强度 | 1.0为完全去噪 |
| 采样步数 | steps | 整数 | 30 | 采样的总步数 | 扩散模型的采样步骤数 | 30步通常足够 |
| CFG值 | cfg | 浮点数 | 6.5 | 分类器自由引导强度 | 分类器自由引导系数 | 6.5为平衡值 |
| 采样器名称 | sampler_name | 下拉选择 | dpmpp_sde_gpu | 选择采样算法 | 扩散模型的采样算法 | 选择高效采样器 |
| 调度器 | scheduler | 下拉选择 | karras | 选择噪声调度器 | 噪声调度算法 | karras效果不错 |
| 放大倍数 | upscale_by | 浮点数 | 2.0 | 图像放大的倍数 | 图像尺寸放大系数 | 2.0倍较常用 |
| 瓦片去噪强度 | tiler_denoise | 浮点数 | 0.4 | 瓦片处理的去噪强度 | 瓦片重采样的去噪强度 | 0.4适中强度 |
| 瓦片尺寸 | tile_size | 整数 | 1024 | 瓦片的尺寸大小 | 单个瓦片的像素尺寸 | 1024适合大多数显卡 |
| 可选图像输入 | image_optional | IMAGE | - | 可选的输入图像 | 可选的初始图像输入 | 用于图生图模式 |
41. MikeySamplerTiledBaseOnly(Mikey瓦片仅基础采样器)
这个节点是干嘛的?
专门为只使用基础模型的用户设计的瓦片采样器,能够处理大尺寸图像而不需要精炼模型。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 基础模型 | base_model | MODEL | - | 用于生成的基础模型 | 基础生成模型 | 连接SDXL基础模型 |
| 潜在空间 | samples | LATENT | - | 初始的潜在空间数据 | 输入的潜在空间张量 | 连接空白潜在空间 |
| 正面条件 | positive_cond_base | CONDITIONING | - | 正面条件信息 | 基础模型的正向条件 | 连接正面条件 |
| 负面条件 | negative_cond_base | CONDITIONING | - | 负面条件信息 | 基础模型的负向条件 | 连接负面条件 |
| VAE编码器 | vae | VAE | - | 图像编解码器 | 变分自编码器 | 连接对应的VAE |
| 放大模型名 | model_name | 下拉选择 | 4x-UltraSharp | 选择放大模型 | 图像超分辨率模型 | 选择质量好的放大模型 |
| 随机种子 | seed | 整数 | 0 | 控制生成的随机性 | 生成过程的随机种子 | 固定种子重现结果 |
| 放大倍数 | upscale_by | 浮点数 | 1.0 | 图像放大的倍数 | 图像尺寸放大系数 | 根据需要设置倍数 |
| 瓦片去噪强度 | tiler_denoise | 浮点数 | 0.25 | 瓦片处理的去噪强度 | 瓦片重采样的去噪强度 | 0.25适中强度 |
42. MikeyLatentTileSampler(Mikey潜在空间瓦片采样器)
这个节点是干嘛的?
就像一个潜在空间的拼图专家,能在潜在空间层面进行瓦片处理,比图像层面的瓦片处理更高效。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 基础模型 | base_model | MODEL | - | 用于生成的基础模型 | 基础生成模型 | 连接SDXL基础模型 |
| 潜在空间 | samples | LATENT | - | 要处理的潜在空间数据 | 输入的潜在空间张量 | 连接大尺寸潜在空间 |
| 正面条件 | positive | CONDITIONING | - | 正面条件信息 | 正向条件张量 | 连接正面提示词条件 |
| 负面条件 | negative | CONDITIONING | - | 负面条件信息 | 负向条件张量 | 连接负面提示词条件 |
| 随机种子 | seed | 整数 | 0 | 控制生成的随机性 | 生成过程的随机种子 | 固定种子重现结果 |
| 去噪强度 | denoise | 浮点数 | 0.25 | 去噪处理的强度 | 去噪过程的强度系数 | 0.25为适中强度 |
| 采样步数 | steps | 整数 | 30 | 采样的总步数 | 扩散模型的采样步骤数 | 30步通常足够 |
| CFG值 | cfg | 浮点数 | 5 | 分类器自由引导强度 | 分类器自由引导系数 | 5为平衡值 |
| 采样器名称 | sampler_name | 下拉选择 | dpmpp_2m_sde_gpu | 选择采样算法 | 扩散模型的采样算法 | 选择高效采样器 |
| 调度器 | scheduler | 下拉选择 | karras | 选择噪声调度器 | 噪声调度算法 | karras效果不错 |
| 瓦片尺寸 | tile_size | 整数 | 1024 | 瓦片的尺寸大小 | 单个瓦片的像素尺寸 | 1024适合大多数显卡 |
43. MikeyLatentTileSamplerCustom(Mikey自定义潜在空间瓦片采样器)
这个节点是干嘛的?
潜在空间瓦片采样器的自定义版本,提供更多控制选项,适合高级用户精确调节。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 模型 | model | MODEL | - | 用于生成的模型 | 扩散生成模型 | 连接要使用的模型 |
| 添加噪声 | add_noise | 布尔值 | True | 是否添加噪声 | 是否在生成过程中添加噪声 | True为正常生成 |
| 噪声种子 | noise_seed | 整数 | 0 | 噪声的随机种子 | 噪声生成的随机种子 | 控制噪声的随机性 |
| CFG值 | cfg | 浮点数 | 8.0 | 分类器自由引导强度 | 分类器自由引导系数 | 8.0为标准值 |
| 正面条件 | positive | CONDITIONING | - | 正面条件信息 | 正向条件张量 | 连接正面提示词条件 |
| 负面条件 | negative | CONDITIONING | - | 负面条件信息 | 负向条件张量 | 连接负面提示词条件 |
| 采样器 | sampler | SAMPLER | - | 自定义采样器对象 | 自定义的采样器实例 | 连接自定义采样器 |
| 噪声调度 | sigmas | SIGMAS | - | 噪声调度序列 | 噪声强度调度序列 | 连接噪声调度器 |
| 潜在图像 | latent_image | LATENT | - | 输入的潜在图像 | 输入的潜在空间张量 | 连接要处理的潜在空间 |
| 瓦片尺寸 | tile_size | 整数 | 1024 | 瓦片的尺寸大小 | 单个瓦片的像素尺寸 | 根据显存调整 |
44. FaceFixerOpenCV(OpenCV面部修复器)
这个节点是干嘛的?
就像一个智能的面部美容师,能自动检测图片中的人脸并进行修复优化,让人脸更清晰自然。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 输入图像 | image | IMAGE | - | 要修复的图片 | 输入的图像张量 | 连接包含人脸的图像 |
| 基础模型 | base_model | MODEL | - | 用于修复的模型 | 基础生成模型 | 连接SDXL基础模型 |
| VAE编码器 | vae | VAE | - | 图像编解码器 | 变分自编码器 | 连接对应的VAE |
| 正面条件 | positive_cond_base | CONDITIONING | - | 正面条件信息 | 基础模型的正向条件 | 连接正面条件 |
| 负面条件 | negative_cond_base | CONDITIONING | - | 负面条件信息 | 基础模型的负向条件 | 连接负面条件 |
| 随机种子 | seed | 整数 | 0 | 控制修复的随机性 | 生成过程的随机种子 | 固定种子重现结果 |
| 面部图像分辨率 | face_img_resolution | 整数 | 1024 | 面部处理的分辨率 | 面部区域的处理分辨率 | 1024适合大多数情况 |
| 边距 | padding | 整数 | 32 | 面部区域的边距 | 面部检测区域的扩展边距 | 32像素边距较合适 |
| 缩放因子 | scale_factor | 浮点数 | 1.2 | 面部检测的缩放因子 | 面部检测算法的缩放参数 | 1.2为标准值 |
| 最小邻居数 | min_neighbors | 整数 | 8 | 面部检测的最小邻居数 | 面部检测算法的邻居参数 | 8为平衡值 |
| 去噪强度 | denoise | 浮点数 | 0.5 | 面部修复的去噪强度 | 面部重绘的去噪强度 | 0.5为适中强度 |
| 分类器 | classifier | 下拉选择 | combined | 选择面部检测分类器 | 面部检测算法类型 | combined检测效果最好 |
| 采样器名称 | sampler_name | 下拉选择 | dpmpp_2m_sde | 选择采样算法 | 扩散模型的采样算法 | 选择质量好的采样器 |
| 调度器 | scheduler | 下拉选择 | karras | 选择噪声调度器 | 噪声调度算法 | karras效果稳定 |
| CFG值 | cfg | 浮点数 | 7.0 | 分类器自由引导强度 | 分类器自由引导系数 | 7.0为平衡值 |
| 采样步数 | steps | 整数 | 30 | 采样的总步数 | 扩散模型的采样步骤数 | 30步通常足够 |
45. UpscaleTileCalculator(放大瓦片计算器)
这个节点是干嘛的?
就像一个智能的瓦片尺寸顾问,能根据图片大小和目标分辨率自动计算最合适的瓦片尺寸。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 输入图像 | image | IMAGE | - | 要计算的图片 | 输入的图像张量 | 连接要处理的图像 |
| 瓦片分辨率 | tile_resolution | 整数 | 512 | 瓦片的目标分辨率 | 单个瓦片的像素分辨率 | 512适合1.5模型,1024适合SDXL |
46. IntegerAndString(整数和字符串)
这个节点是干嘛的?
就像一个数字双面镜,能同时输出数字和文字两种格式,方便在不同地方使用。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 种子值 | seed | 整数 | 0 | 输入的数字 | 输入的整数值 | 输入任意数字如123 |
47. ImageCaption(图像标题)
这个节点是干嘛的?
就像给照片加相框标签一样,能在图片底部添加文字说明,记录提示词或其他信息。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 输入图像 | image | IMAGE | - | 要添加标题的图片 | 输入的图像张量 | 连接要处理的图像 |
| 字体 | font | 下拉选择/字符串 | 字体文件名 | 选择文字字体 | 字体文件路径或名称 | 选择合适的字体文件 |
| 标题内容 | caption | 字符串 | Caption | 要添加的文字内容 | 图像标题文本内容 | 输入提示词或说明文字 |
48. ImageBorder(图像边框)
这个节点是干嘛的?
就像给照片加相框一样,能为图片添加各种样式的边框,让图片看起来更精美。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 输入图像 | image | IMAGE | - | 要添加边框的图片 | 输入的图像张量 | 连接要处理的图像 |
| 边框宽度 | border_width | 整数 | 10 | 边框的厚度 | 边框的像素宽度 | 10像素为适中厚度 |
| 边框颜色 | border_color | 字符串 | black | 边框的颜色 | 边框颜色值或特殊效果 | 输入"white"或"(255,0,0)" |
49. ImagePaste(图像粘贴)
这个节点是干嘛的?
就像PS的图层合并功能,能把一张图片贴到另一张图片上,支持透明度处理。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 背景图像 | background_image | IMAGE | - | 作为背景的图片 | 背景图像张量 | 连接底层图像 |
| 前景图像 | foreground_image | IMAGE | - | 要贴上去的图片 | 前景图像张量 | 连接要粘贴的图像 |
| X位置 | x_position | 整数 | 0 | 水平方向的位置 | 前景图像的X坐标位置 | 0为左对齐,负数向左偏移 |
| Y位置 | y_position | 整数 | 0 | 垂直方向的位置 | 前景图像的Y坐标位置 | 0为顶部对齐,负数向上偏移 |
50. TextCombinations2(文本组合2)
这个节点是干嘛的?
就像一个智能的文字搭配师,能把两段文字按不同方式组合,创造出多种文本变化。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 文本1 | text1 | 字符串 | Text 1 | 第一段文字内容 | 第一个文本输入 | 输入"美丽的" |
| 文本2 | text2 | 字符串 | Text 2 | 第二段文字内容 | 第二个文本输入 | 输入"风景" |
| 操作方式 | operation | 下拉选择 | 组合方式 | 选择文字组合方式 | 文本组合操作类型 | 选择合适的组合方式 |
| 分隔符 | delimiter | 字符串 | 空格 | 文字之间的连接符 | 文本分隔符 | 用空格或逗号连接 |
| 使用种子 | use_seed | true/false | false | 是否随机选择组合方式 | 是否基于种子随机选择操作 | true时随机组合 |
| 随机种子 | seed | 整数 | 0 | 控制随机选择 | 用于随机选择的种子值 | 不同数字不同组合 |
51. TextCombinations3(文本组合3)
这个节点是干嘛的?
升级版的文字搭配师,能同时处理三段文字,创造更复杂的文本组合效果。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 文本1 | text1 | 字符串 | Text 1 | 第一段文字内容 | 第一个文本输入 | 输入"美丽的" |
| 文本2 | text2 | 字符串 | Text 2 | 第二段文字内容 | 第二个文本输入 | 输入"山水" |
| 文本3 | text3 | 字符串 | Text 3 | 第三段文字内容 | 第三个文本输入 | 输入"风景" |
| 操作方式 | operation | 下拉选择 | 组合方式 | 选择三段文字组合方式 | 文本组合操作类型 | 选择合适的组合方式 |
| 分隔符 | delimiter | 字符串 | 空格 | 文字之间的连接符 | 文本分隔符 | 用空格或逗号连接 |
| 使用种子 | use_seed | true/false | false | 是否随机选择组合方式 | 是否基于种子随机选择操作 | true时随机组合 |
| 随机种子 | seed | 整数 | 0 | 控制随机选择 | 用于随机选择的种子值 | 不同数字不同组合 |
52. Text2InputOr3rdOption(两输入或第三选项)
这个节点是干嘛的?
就像一个智能的文字选择器,能在两个输入中选择,或者使用第三个备用选项。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 输入1 | input1 | 字符串 | Input 1 | 第一个选项内容 | 第一个文本输入 | 输入主要选项 |
| 输入2 | input2 | 字符串 | Input 2 | 第二个选项内容 | 第二个文本输入 | 输入备用选项 |
| 第三选项 | third_option | 字符串 | Third Option | 第三个备用选项 | 第三个文本输入 | 输入默认选项 |
| 选择模式 | selection_mode | 下拉选择 | 选择方式 | 选择使用哪个输入 | 输入选择的逻辑模式 | 选择合适的选择策略 |
53. CheckpointLoaderSimpleMikey(Mikey简单检查点加载器)
这个节点是干嘛的?
就像一个智能的模型管理员,能加载模型文件并自动记录模型信息,方便管理和追踪。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 检查点名称 | ckpt_name | 下拉选择 | 模型文件名 | 选择要加载的模型 | 检查点模型文件 | 选择SDXL模型文件 |
54. CheckpointHash(检查点哈希值)
这个节点是干嘛的?
就像一个文件指纹识别器,能计算模型文件的唯一标识码,用于验证模型的完整性。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 检查点名称 | ckpt_name | 下拉选择 | 模型文件名 | 选择要计算哈希的模型 | 检查点模型文件 | 选择需要验证的模型 |
55. SRStringPromptInput(SR字符串提示输入)
这个节点是干嘛的?
就像一个智能的文本输入框,能接收字符串输入并进行搜索替换处理。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 输入字符串 | input_str | 字符串 | Input String | 要处理的文本内容 | 输入的字符串数据 | 输入需要处理的文本 |
56. SRIntPromptInput(SR整数提示输入)
这个节点是干嘛的?
就像一个数字输入器,能接收整数输入并进行搜索替换处理。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 输入整数 | input_int | 整数 | 0 | 要处理的数字 | 输入的整数数据 | 输入需要处理的数字 |
57. SRFloatPromptInput(SR浮点数提示输入)
这个节点是干嘛的?
就像一个小数输入器,能接收浮点数输入并进行搜索替换处理。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 输入浮点数 | input_float | 浮点数 | 0.0 | 要处理的小数 | 输入的浮点数数据 | 输入需要处理的小数 |
58. TextPreserve(文本保留)
这个节点是干嘛的?
就像一个文本保护器,能保留文本中的特定部分,删除或修改其他部分。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 输入文本 | text | 字符串 | 原始文本 | 要处理的原始文本 | 输入的文本内容 | 输入需要处理的文本 |
| 保留模式 | preserve_mode | 下拉选择 | 保留方式 | 选择保留文本的方式 | 文本保留的逻辑模式 | 选择合适的保留策略 |
| 保留标记 | preserve_markers | 字符串 | 标记符号 | 标记要保留部分的符号 | 用于标记保留区域的符号 | 使用"[]"或"{}"标记 |
59. TextConcat(文本连接)
这个节点是干嘛的?
就像一个文字粘合剂,能把多段文字按指定方式连接成一段完整的文本。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 文本列表 | text_inputs | 字符串列表 | 多段文本 | 要连接的多段文字 | 多个文本输入 | 输入多个文本段落 |
| 连接符 | separator | 字符串 | 空格 | 文字之间的连接符 | 文本间的分隔符 | 使用空格、逗号或换行 |
| 连接模式 | concat_mode | 下拉选择 | 顺序连接 | 选择文本连接方式 | 文本连接的逻辑模式 | 选择合适的连接策略 |
60. RemoveTextBetween(删除中间文本)
这个节点是干嘛的?
就像一个精准的文本删除器,能删除文本中两个标记之间的内容,保留其他部分。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 输入文本 | text | 字符串 | 原始文本 | 要处理的原始文本 | 输入的文本内容 | 输入包含标记的文本 |
| 开始标记 | start_marker | 字符串 | [ | 删除区域的开始标记 | 标记删除区域开始的符号 | 使用"["或"<"等符号 |
| 结束标记 | end_marker | 字符串 | ] | 删除区域的结束标记 | 标记删除区域结束的符号 | 使用"]"或">"等符号 |
| 包含标记 | include_markers | true/false | true | 是否一起删除标记符号 | 是否在删除时包含标记符号 | true时连标记一起删 |
61. OobaPrompt(Ooba提示器)
这个节点是干嘛的?
就像一个智能的AI对话助手,能连接外部的语言模型服务,生成更丰富的提示词内容。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 提示输入 | prompt | 字符串 | 提示内容 | 要发送给AI的问题 | 输入的提示文本 | 输入“描述一个美丽的风景” |
| 服务器地址 | server_url | 字符串 | http://localhost:5000 | AI服务的网址 | 语言模型服务器地址 | 输入本地或远程服务地址 |
| 最大长度 | max_length | 整数 | 200 | 生成文本的最大长度 | 输出文本的最大字符数 | 200字符通常足够 |
62. WildcardOobaPrompt(通配符Ooba提示器)
这个节点是干嘛的?
结合了通配符和AI对话的双重智能,能先处理通配符再发送给AI生成更丰富的内容。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 提示输入 | prompt | 字符串 | 包含通配符的提示 | 包含通配符的问题 | 包含通配符语法的提示文本 | 输入“描述__颜色__的花” |
| 服务器地址 | server_url | 字符串 | http://localhost:5000 | AI服务的网址 | 语言模型服务器地址 | 输入服务器地址 |
| 随机种子 | seed | 整数 | 0 | 控制通配符随机性 | 通配符处理的随机种子 | 不同数字产生不同结果 |
| 最大长度 | max_length | 整数 | 200 | 生成文本的最大长度 | 输出文本的最大字符数 | 根据需要调整长度 |
63. LMStudioPrompt(LM Studio提示器)
这个节点是干嘛的?
专门为LM Studio软件设计的AI对话接口,能连接本地运行的语言模型。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 提示输入 | prompt | 字符串 | 提示内容 | 要发送给AI的问题 | 输入的提示文本 | 输入具体的问题或要求 |
| API地址 | api_url | 字符串 | http://localhost:1234 | LM Studio的API地址 | LM Studio服务的API端点 | 使用LM Studio默认地址 |
| 模型名称 | model_name | 字符串 | 模型名 | 使用的语言模型名称 | 加载在LM Studio中的模型名 | 输入已加载的模型名 |
| 最大令牌数 | max_tokens | 整数 | 150 | 生成文本的最大令牌数 | 输出文本的最大令牌数量 | 150个令牌通常足够 |
| 温度 | temperature | 浮点数 | 0.7 | 控制生成的随机性 | 生成文本的创造性参数 | 0.7为平衡值 |
64. EvalFloats(浮点数计算)
这个节点是干嘛的?
就像一个数学计算器,能对两个小数进行各种数学运算。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 数字1 | float1 | 浮点数 | 0.0 | 第一个参与计算的数 | 第一个浮点数操作数 | 输入3.14 |
| 数字2 | float2 | 浮点数 | 0.0 | 第二个参与计算的数 | 第二个浮点数操作数 | 输入2.0 |
| 运算符 | operation | 下拉选择 | + | 选择计算方式 | 数学运算符号 | 选择+、-、*、/等 |
65. ImageOverlay(图像叠加)
这个节点是干嘛的?
就像PS的图层混合模式,能把两张图片按不同方式叠加在一起,创造特殊效果。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 背景图像 | background | IMAGE | - | 作为底层的图片 | 背景图像张量 | 连接底层图像 |
| 叠加图像 | overlay | IMAGE | - | 要叠加的图片 | 叠加图像张量 | 连接要叠加的图像 |
| 混合模式 | blend_mode | 下拉选择 | normal | 选择图层混合方式 | 图像混合的模式 | 选择multiply、screen等 |
| 透明度 | opacity | 浮点数 | 1.0 | 叠加图像的透明度 | 叠加层的透明度系数 | 0.5为半透明 |
66. CinematicLook(电影感效果)
这个节点是干嘛的?
就像一个电影调色师,能给图片添加电影感的视觉效果,让普通图片看起来像电影画面。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 输入图像 | image | IMAGE | - | 要处理的图片 | 输入的图像张量 | 连接要处理的图像 |
| 电影风格 | style | 下拉选择 | 经典 | 选择电影风格类型 | 电影色调风格预设 | 选择暖色调或冷色调 |
| 强度 | intensity | 浮点数 | 0.5 | 效果的强烈程度 | 电影效果的强度系数 | 0.5为适中效果 |
| 暗角比例 | vignette | 浮点数 | 0.3 | 图像边缘变暗的程度 | 暗角效果的强度 | 0.3为轻微暗角 |
67. MosaicExpandImage(马赛克扩展图像)
这个节点是干嘛的?
就像一个智能的拼图工具,能把小图片扩展成大图片,通过马赛克拼接的方式填充空白区域。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 输入图像 | image | IMAGE | - | 要扩展的原始图片 | 输入的图像张量 | 连接要扩展的小图 |
| 目标宽度 | target_width | 整数 | 1024 | 扩展后的图片宽度 | 目标图像的像素宽度 | 设为想要的最终宽度 |
| 目标高度 | target_height | 整数 | 1024 | 扩展后的图片高度 | 目标图像的像素高度 | 设为想要的最终高度 |
| 拼接模式 | tile_mode | 下拉选择 | repeat | 选择拼接方式 | 图像拼接的模式 | repeat重复拼接效果好 |
| 缩放模式 | scale_mode | 下拉选择 | fit | 选择缩放方式 | 图像缩放的模式 | fit保持比例不变形 |
68. GetSubdirectories(获取子目录)
这个节点是干嘛的?
就像一个文件夹探索器,能列出指定目录下的所有子文件夹,方便批量处理。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 目录路径 | directory_path | 字符串 | 文件夹路径 | 要搜索的文件夹位置 | 目标目录的完整路径 | 输入如"/path/to/folder" |
| 递归搜索 | recursive | true/false | false | 是否搜索子文件夹的子文件夹 | 是否递归遍历子目录 | true时搜索所有层级 |
69. TextPadderMikey(Mikey文本填充器)
这个节点是干嘛的?
就像一个文本格式化工具,能把短文本填充到指定长度,让文本格式更整齐。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 输入文本 | text | 字符串 | 原始文本 | 要填充的原始文本 | 输入的文本内容 | 输入需要填充的文本 |
| 目标长度 | target_length | 整数 | 100 | 填充后的目标长度 | 文本填充后的字符数 | 设为想要的最终长度 |
| 填充字符 | pad_char | 字符串 | 空格 | 用于填充的字符 | 填充使用的字符 | 使用空格或其他字符 |
| 填充方式 | pad_side | 下拉选择 | right | 选择填充位置 | 文本填充的位置 | left左填充,right右填充 |
70. SD3TextConditioningWithOptionsOnePrompt(SD3文本条件化)
这个节点是干嘛的?
专门为SD3模型设计的文本处理器,能处理SD3特有的文本编码方式。
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 | 专业解释 | 怎么用/举个例子 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| CLIP编码器 | clip | CLIP | - | SD3的文本编码器 | SD3模型的CLIP编码器 | 连接SD3的CLIP |
| 提示词 | prompt | 字符串 | 提示内容 | 要编码的提示词 | 输入的提示文本 | 输入SD3适用的提示词 |
| 编码选项 | encoding_options | 下拉选择 | 标准 | 选择编码方式 | SD3文本编码的选项 | 选择合适的编码模式 |
| 权重 | weight | 浮点数 | 1.0 | 提示词的权重 | 条件化的权重系数 | 1.0为标准权重 |
使用技巧和建议
1. 通配符使用技巧
- 在 ComfyUI 根目录创建
wildcards文件夹 - 创建
.txt文件,每行一个词汇 - 使用
__文件名__语法调用 - 使用
2$$__文件名__选择多行
2. 样式文件配置
创建 user_styles.json 文件:
{
"styles": {
"我的风格": {
"positive": "高质量, 精美细节",
"negative": "模糊, 低质量"
}
}
}
3. 自定义比例配置
创建 user_ratios.json 文件:
{
"ratios": {
"我的比例": {"width": 1536, "height": 864}
}
}
常见问题解答
Q: 安装后找不到节点怎么办?
A: 重启 ComfyUI,确保插件文件夹在正确位置。
Q: 通配符不工作怎么办?
A: 检查 wildcards 文件夹是否在 ComfyUI 根目录,文件是否为 UTF-8 编码。
Q: 生成的图片尺寸不对怎么办?
A: 确保使用的比例适合你的模型,SDXL 建议使用 1024x1024 或相近尺寸。
Q: 节点报错怎么办?
A: 检查 ComfyUI 版本是否兼容,查看控制台错误信息。
总结
Mikey Nodes 是一个功能全面的 ComfyUI 插件包,包含 75 个实用节点,特别适合:
- SDXL 模型用户
- 需要批量处理图片的用户
- 想要精确控制生成参数的高级用户
- 需要自动化工作流程的用户
通过合理使用这些节点,你可以大大提升 AI 绘画的效率和质量。建议从基础节点开始学习,逐步掌握高级功能。