- Created README-ZH.md for Chinese documentation of QBug-Batch, detailing project vision, quick start guide, node functionalities, installation instructions, and use cases. - Added README.md for English documentation with similar content to support a wider audience. - Introduced example workflow (crossjoin-example.json) to demonstrate the usage of the new nodes in ComfyUI.
4.1 KiB
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QBug-Batch: ComfyUI 自定义节点
一个用于 ComfyUI 的实用节点集合,用于批量处理和工作流自动化。
项目愿景
QBug-Batch 旨在解决 ComfyUI 工作流中的批量处理挑战。我们的愿景是帮助用户:
- 通过组合不同的场景、人物和参数,高效地生成多个输出
- 减少在为每个变体手动调整工作流上花费的时间
- 自动化原本需要多次手动干预的重复任务
- 通过允许系统性地探索参数组合来提高生产力
通过提供专门用于批处理操作的节点,我们帮助 ComfyUI 用户节省时间,并专注于创意方面而非技术调整。
快速开始
请将下列示例工作流导入到Comfyui中进行使用
节点
ListFiles(列出文件)
一个从目录中列出文件的节点,具有可选的排序和过滤功能。该节点输出逗号分隔的文件列表,可供其他节点使用。
功能特点:
- 列出指定目录中的所有文件
- 支持文件扩展名过滤
- 支持按字母顺序和日期排序
- 将文件作为逗号分隔的字符串输出
CrossJoinSelector(交叉连接选择器)
一个强大的选择器节点,实现了嵌套循环行为,用于遍历多个输入。
功能特点:
- 支持最多5个输入列表
- 模拟嵌套循环行为
- 每个输入都有一个可选的限制参数来控制迭代次数
- 在执行之间维持状态
- 非常适合处理参数组合的批量处理
使用示例:
input_1: "pic1,pic2,pic3"
limit_1: 0(无限制)
input_2: "1,2,3,4,5,6,7,8,9,10"
limit_2: 3
此配置将迭代 input_1 中的所有项目,对于每个项目,将遍历 input_2 中的3个项目,然后再移动到 input_1 的下一个项目。
NoPreviewSaveImage(无预览保存图像)
一个保存图像而不显示预览的节点,适用于批量处理。
安装
Custom Nodes Manager
在Custom Nodes Manager中搜索qbug-batch进行安装
仓库克隆
- 将此仓库克隆到您的 ComfyUI custom_nodes 目录中:
cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/your-username/qbug-batch.git
节点参数详细说明
ListFiles(列出文件)
输入参数:
directory:要列出文件的目录路径。如果为空,则使用ComfyUI的默认输入目录。file_types:要筛选的文件类型,以逗号分隔(例如:*.png,*.jpg,*.jpeg,*.webp)。recursive:是否递归搜索子目录(布尔值)。sort_by:文件排序方式,可选值:name:按文件名排序size:按文件大小排序modified_time:按修改时间排序
sort_order:排序顺序,可选值:asc:升序desc:降序
separator:输出文件列表中的分隔符,默认为逗号。
输出:
file_list:以指定分隔符连接的文件全路径字符串。
CrossJoinSelector(交叉连接选择器)
输入参数:
separator:输入列表中的分隔符,用于拆分字符串为项目列表。reset:是否重置迭代状态(布尔值)。input_n:第n个输入列表(必需)。limit_n:第n个输入的迭代限制(0表示无限制)。
输出:
output_n:当前迭代中第n个输入的选中项。
NoPreviewSaveImage(无预览保存图像)
输入参数:
images:要保存的图像。filename_prefix:保存文件的前缀名称,默认为"ComfyUI"。save_metadata:是否保存元数据到PNG文件(布尔值)。
输出:
- 无返回值,但会将图像保存到ComfyUI的输出目录中。
- 保存的文件将使用格式:
{filename_prefix}_{counter:05}_.png。
使用场景
- 人物生成:组合不同的人物与各种背景、姿势或风格
- 风格探索:在多种艺术风格或参数中测试单个图像
- 模型评估:在不同模型上运行相同的提示词以比较结果
- 参数调优:系统地探索不同的参数组合以找到最佳设置
许可证
MIT 许可证