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ComfyUI Visual Select (视图选择器) v1.0

ComfyUI Visual Select 是一款旨在提升模型选择体验的 ComfyUI 前端扩展插件。它通过拦截原生的模型下拉列表,提供了一个直观、支持预览图和详细信息的模型可视化浏览器,帮助用户更高效地管理和选择模型。

✨ 主要特性

  • 🎨 可视化模型浏览:用直观的卡片网格代替了繁琐的文字下拉菜单,支持显示模型封面图。
  • 📂 目录树导航:支持按照文件夹结构对模型进行分类浏览。
  • 🔍 高级筛选与搜索:
    • 支持按文件名或模型名称进行文本搜索。
    • 支持按基础模型 (Base Model) 过滤。
    • 支持按模型精度 (FP Format) 过滤。
    • 支持按内容安全级别 (SFW/NSFW) 过滤。
  • 📄 HTML 详情预览:支持直接在弹窗中渲染模型同名配套的 HTML 详细信息页面,并完美修复了本地图片资源的加载问题。
  • 🌐 国际化支持:内置中英双语界面,可在设置中无缝切换。
  • ⚙️ 高度可定制 (持久化配置):
    • 支持自定义拦截关键字。
    • 支持自定义排除关键字(默认放过内置独立模型浏览器的model_type)。
    • 配置修改后自动保存,即使在无痕模式下也不会丢失设置。
  • 🧩 独立模型浏览器节点:提供了一个专门的 🎨 Visual Select Model Browser 节点,用于独立浏览和选择任何类型的模型。

📦 安装说明

  1. 进入你的 ComfyUI 插件目录 (ComfyUI/custom_nodes/)。
  2. 将此项目克隆或解压至该目录下,确保文件夹名称为 Comfyui-Visual-Select。
  3. 重启 ComfyUI 即可自动加载。

🛠️ 使用方法

悬浮选择按钮

当插件启用时,点击任意一个支持的模型选择输入框(例如 Load Checkpoint 里的 ckpt_name),鼠标左侧会弹出一个淡绿色的 🎨 视图选择 (Visual Select) 悬浮按钮。点击该按钮即可打开可视化面板。

注:如果不点击它,该悬浮按钮会在 5 秒后自动消失,不会干扰你的正常操作。

🎨 Visual Select Model Browser 节点

你也可以在画布中添加专用的浏览器节点:

  1. 双击画布或右键,在 🎨 Visual Select 分类下找到 🎨 模型浏览器 (Visual Select Model Browser) 节点。
  2. 首先在 model_type 中选择你想浏览的模型大类(如 checkpoints, loras 等)。
  3. 然后点击 selected_model,即可弹出对应的可视化界面进行挑选。
  4. 将该节点的输出连接到任何接受模型路径字符串的节点即可使用。

⚙️ 设置选项

点击 ComfyUI 界面右上角的齿轮图标进入设置 (Settings),在列表中可以找到以下配置项:

  • 🎨 Visual Select - 1. 开启可视化选择器: 插件总开关,开启后生效。
  • 🎨 Visual Select - 2. 拦截关键字配置: 只有当节点的属性名包含这些关键字时(如 ckpt, lora 等),才会弹出悬浮按钮。使用英文逗号分隔。
  • 🎨 Visual Select - 3. 排除关键字配置: 当节点属性名包含这些关键字时,强制不拦截(直接显示原生下拉框)。默认包含 model_type。
  • 🎨 Visual Select - 4. 语言 (Language): 切换可视化界面的语言(中文 / English)。

提示:所有的设置都会自动保存在插件目录下的 config.json 文件中,支持持久化。

📁 支持的模型封面和详情格式

插件会自动扫描与模型文件同名的特定后缀文件来显示信息:

  • 封面图:支持 .png, .jpg, .jpeg, .webp, .gif。例如模型为 model.safetensors,则会自动读取 model.png。
  • 模型信息:支持读取 Civitai 助手生成的 .civitai.info 文件,用于提取模型全名、Base Model、精度和 NSFW 标签。
  • HTML 详情:支持 .html 文件,将在点击“详情”按钮时以弹窗形式完整渲染。

🤝 兼容性

  • 完全兼容传统的 LiteGraph 渲染模式 (V1 Canvas)。
  • 兼容 ComfyUI 最新的 Vue 组件架构 (Node 2.0 Canvas)。
S
Description
No description provided
Readme
4.8 MiB
Languages
JavaScript 65.7%
Python 20%
CSS 14.3%