new file: README.md

new file:   __init__.py
	new file:   image2prompt_node.py
	new file:   requirements.txt

README.md

@@ -0,0 +1,80 @@
+# ComfyUI NudeJS Image2Prompt 节点
+
+这是一个 ComfyUI 自定义节点，可以将图片转换为文本提示。
+
+## 功能特性
+
+- **图片预处理**：自动调整图片尺寸（最大宽度 1000px，最大高度 800px）
+- **Base64 编码**：将图片转换为 base64 格式
+- **API 调用**：通过 POST 请求调用外部 API
+- **智能重试**：支持配置重试次数，应对网络波动
+- **双模式输出**：支持中性文本和提示词文本两种输出模式
+
+## 安装方法
+
+### 方法一：复制到 ComfyUI 目录
+
+1. 将整个 `ComfyUI-NudeJS-Image2Prompt` 文件夹复制到 ComfyUI 的 `custom_nodes` 目录中：
+   ```
+   ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI-NudeJS-Image2Prompt/
+   ```
+
+2. 重启 ComfyUI
+
+### 方法二：符号链接
+
+在 Linux/macOS 系统中：
+```bash
+ln -s /path/to/ComfyUI-NudeJS-Image2Prompt /path/to/ComfyUI/custom_nodes/
+```
+
+## 使用方法
+
+在 ComfyUI 工作流中添加 "NudeJS/Image2Prompt" 节点：
+
+### 输入参数
+
+- **images** (必需): 输入图片
+- **APIUrl** (必需): API 接口地址，例如：`https://api.example.com`
+- **APIKey** (必需): API 鉴权密钥
+- **RetryCount** (可选): 请求失败后的重试次数，默认值：3
+- **Neutral** (可选): 是否使用中性文本模式，默认值：true
+
+### 输出
+
+- **text**: 转换后的文本提示
+
+## 工作流程示例
+
+1. 添加图片加载节点（如 Load Image、Checkpoint Loader 等）
+2. 添加 "Image2Prompt" 节点
+3. 将图片连接到 Image2Prompt 节点的 "images" 输入
+4. 配置 APIUrl 和 APIKey
+5. 运行工作流
+
+## 技术实现
+
+- **图片处理**：使用 Pillow 进行图片缩放和格式转换
+- **网络请求**：使用 requests 库，支持重试和超时
+- **Base64 编码**：使用标准库 base64 进行编码
+
+## 错误处理
+
+- 网络请求失败时会自动重试（最多 RetryCount 次）
+- 失败时会在控制台输出错误信息
+- 失败时返回 `None`
+
+## 依赖
+
+- ComfyUI
+- Python 3.7+
+- requests
+- Pillow (PIL)
+
+## 许可证
+
+MIT License
+
+## 贡献
+
+欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

__init__.py

@@ -0,0 +1,3 @@
+from .image2prompt_node import NODE_CLASS_MAPPINGS, NODE_DISPLAY_NAME_MAPPINGS
+
+__all__ = ["NODE_CLASS_MAPPINGS", "NODE_DISPLAY_NAME_MAPPINGS"]

image2prompt_node.py

@@ -0,0 +1,247 @@
+import base64
+import io
+from typing import Dict, Any, List, Tuple, Union
+
+import torch
+from PIL import Image
+import requests
+from requests.adapters import HTTPAdapter
+from requests.packages.urllib3.util.retry import Retry
+
+
+class Image2Prompt:
+    """
+    ComfyUI 自定义节点：将图片转换为文本提示
+    """
+
+    @classmethod
+    def INPUT_TYPES(cls) -> Dict[str, Any]:
+        return {
+            "required": {
+                "images": ("IMAGE",),
+                "APIUrl": ("STRING", {"default": "", "multiline": False}),
+                "APIKey": ("STRING", {"default": "", "multiline": False}),
+                "RetryCount": ("INT", {"default": 3, "min": 0, "max": 100}),
+                "Neutral": ("BOOLEAN", {"default": True}),
+            }
+        }
+
+    RETURN_TYPES = ("STRING",)
+    RETURN_NAMES = ("text",)
+    FUNCTION = "execute"
+    CATEGORY = "NudeJS"
+
+    def __init__(self):
+        self.session = requests.Session()
+        # 配置重试策略
+        retry_strategy = Retry(
+            total=3,
+            backoff_factor=1,
+            status_forcelist=[429, 500, 502, 503, 504],
+        )
+        adapter = HTTPAdapter(max_retries=retry_strategy)
+        self.session.mount("http://", adapter)
+        self.session.mount("https://", adapter)
+
+    def execute(
+        self,
+        images: torch.Tensor,
+        APIUrl: str,
+        APIKey: str,
+        RetryCount: int,
+        Neutral: bool,
+    ) -> Tuple[Union[str, None]]:
+        """
+        执行图片转提示词的主逻辑
+
+        Args:
+            images: 输入的图片张量
+            APIUrl: API 接口地址
+            APIKey: API 密钥
+            RetryCount: 重试次数
+            Neutral: 是否使用中性文本
+
+        Returns:
+            转换后的文本提示
+        """
+        if len(images) == 0:
+            return (None,)
+
+        # 获取第一张图片（ComfyUI 通常批量处理，这里取第一张）
+        img_tensor = images[0]
+
+        # 转换为 PIL Image
+        pil_image = self._tensor_to_pil(img_tensor)
+
+        # 检查并缩放图片
+        resized_image = self._resize_image(pil_image)
+
+        # 转换为 base64
+        img_base64 = self._image_to_base64(resized_image)
+
+        # 发送请求获取提示词
+        prompt_text = self._call_api(
+            APIUrl=APIUrl,
+            APIKey=APIKey,
+            imgBase64=img_base64,
+            retry_count=RetryCount,
+            neutral=Neutral,
+        )
+
+        return (prompt_text,)
+
+    def _tensor_to_pil(self, img_tensor: torch.Tensor) -> Image.Image:
+        """
+        将 ComfyUI 的张量转换为 PIL Image
+
+        Args:
+            img_tensor: ComfyUI 中的图片张量 (B, H, W, C) 或 (H, W, C)
+
+        Returns:
+            PIL Image
+        """
+        # 确保张量在 CPU 上
+        if img_tensor.is_cuda:
+            img_tensor = img_tensor.cpu()
+
+        # 处理不同的张量形状
+        if len(img_tensor.shape) == 4:
+            # 批量图片，取第一张
+            img_tensor = img_tensor[0]
+        elif len(img_tensor.shape) == 3:
+            # 单张图片
+            pass
+        else:
+            raise ValueError(f"Unexpected tensor shape: {img_tensor.shape}")
+
+        # 转换为 PIL Image
+        # ComfyUI 的图片张量通常值范围是 [0, 1]，形状是 [H, W, C]
+        if img_tensor.shape[-1] in [3, 4]:  # RGB 或 RGBA
+            array = (img_tensor.numpy() * 255).astype("uint8")
+            pil_image = Image.fromarray(array, mode="RGB")
+        else:
+            raise ValueError(f"Unexpected number of channels: {img_tensor.shape[-1]}")
+
+        return pil_image
+
+    def _resize_image(self, image: Image.Image) -> Image.Image:
+        """
+        缩放图片，确保宽度不超过 1000，高度不超过 800
+
+        Args:
+            image: 输入的 PIL 图片
+
+        Returns:
+            缩放后的图片
+        """
+        width, height = image.size
+        new_width = width
+        new_height = height
+
+        # 检查宽度
+        if width > 1000:
+            new_width = 1000
+            new_height = int((height * 1000) / width)
+
+        # 检查高度
+        if new_height > 800:
+            new_height = 800
+            new_width = int((new_width * 800) / new_height)
+
+        # 如果需要缩放，则调整大小
+        if new_width != width or new_height != height:
+            image = image.resize((new_width, new_height), Image.Resampling.LANCZOS)
+
+        return image
+
+    def _image_to_base64(self, image: Image.Image) -> str:
+        """
+        将 PIL 图片转换为 base64 字符串（不包含 data:image/png;base64, 前缀）
+
+        Args:
+            image: 输入的 PIL 图片
+
+        Returns:
+            base64 编码的字符串
+        """
+        # 转换为 RGB 模式（如果需要）
+        if image.mode != "RGB":
+            image = image.convert("RGB")
+
+        # 保存到内存中的字节流
+        buffer = io.BytesIO()
+        image.save(buffer, format="PNG")
+        img_bytes = buffer.getvalue()
+
+        # 编码为 base64
+        img_base64 = base64.b64encode(img_bytes).decode("utf-8")
+
+        return img_base64
+
+    def _call_api(
+        self,
+        APIUrl: str,
+        APIKey: str,
+        imgBase64: str,
+        retry_count: int,
+        neutral: bool,
+    ) -> Union[str, None]:
+        """
+        调用 API 接口获取提示词
+
+        Args:
+            APIUrl: API 地址
+            APIKey: API 密钥
+            imgBase64: base64 编码的图片
+            retry_count: 最大重试次数
+            neutral: 是否使用中性文本
+
+        Returns:
+            提示词文本，失败返回 None
+        """
+        url = f"{APIUrl}/generate"
+        headers = {"authorization": APIKey}
+        data = {"base64": imgBase64}
+
+        max_retries = max(0, retry_count)
+
+        for attempt in range(max_retries + 1):
+            try:
+                response = self.session.post(url, json=data, headers=headers, timeout=30)
+                response.raise_for_status()
+
+                result = response.json()
+
+                if result.get("code") == 200:
+                    if neutral:
+                        return result.get("neutralText")
+                    else:
+                        return result.get("promptText")
+                else:
+                    # API 返回错误码，记录日志
+                    print(f"API request failed with code: {result.get('code')}, message: {result.get('message', 'unknown error')}")
+
+            except requests.exceptions.RequestException as e:
+                print(f"Attempt {attempt + 1} failed: {str(e)}")
+
+            except Exception as e:
+                print(f"Unexpected error on attempt {attempt + 1}: {str(e)}")
+
+            # 如果不是最后一次尝试，等待一下再重试
+            if attempt < max_retries:
+                import time
+                time.sleep(1)
+
+        # 所有重试都失败了
+        print(f"Failed after {max_retries} retries")
+        return None
+
+
+# 注册节点
+NODE_CLASS_MAPPINGS = {
+    "Image2Prompt": Image2Prompt,
+}
+
+NODE_DISPLAY_NAME_MAPPINGS = {
+    "Image2Prompt": "Image2Prompt",
+}

requirements.txt

@@ -0,0 +1,2 @@
+requests>=2.25.0
+Pillow>=8.0.0