nodes/cyan9977-ComfyUI_PromptQueue
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新增风格节点

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增加了一个三段式提示词工具，开头风格，中间主体，下方质量提示词，会合并成一个。
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Cyan9977
2025-11-07 09:47:55 +08:00
committed by GitHub
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commit 79635ef417
2 changed files with 116 additions and 183 deletions
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README.md
+89 -156
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@@ -1,169 +1,102 @@
## ComfyUI_PromptQueue
这是一个为 [ComfyUI](https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI) 设计的自定义节点，旨在简化和自动化批量生成图像时的工作流。它允许你通过多行文本、外部文件以及可复用的模板来管理和序列化你的提示词。
---
## 节点介绍
### 1. Style Prompt Queue / 风格化提示词队列 🆕
这是一个功能强大的节点，专门用于**序列化生成**。它将“画师/风格”部分和“通用后缀”从核心提示词中分离出来，让你能够轻松地对一个主体列表应用不同的风格组合。
- **核心功能**:
- **画师/风格提示词**: 在此输入艺术家、画风等前缀。
- **提示词序列**: 在此输入你的核心主体，每行一个，例如“一只猫”、“一条狗”。
- **提示词后缀**: 在此输入通用后缀，例如“杰作, 8k”。
- **预设系统**: 将常用的“画师/风格”和“后缀”组合保存为预设，方便一键切换。
- **文件支持**: 可以通过外部 `.txt` 文件加载提示词序列。
- **运行模式**:
- **固定为增量模式**: 每次执行只处理序列中的一个提示词，非常适合长序列的自动化生成。
![Style Prompt Queue 示例](https://raw.githubusercontent.com/cyan9977/ComfyUI_PromptQueue/main/screenshots/style-prompt-queue-cn.png)
### 2. Prompt Queue / 提示词队列
一个通用的正向提示词队列节点，支持文本、文件和模板三种输入方式。
- **核心功能**:
- **多行文本**: 直接在节点中输入多个提示词。
- **文件支持**: 通过 `.txt` 文件加载提示词。
- **模板功能**: 使用 `{p}` 作为占位符，将模板应用于每一行提示词。
- **运行模式**:
- `all`: 一次性处理所有提示词，生成一个批次。
- `incremental`: 每次执行处理一个提示词。
### 3. Negative Prompt Queue / 负面提示词队列
专门用于管理和应用负面提示词的节点。
- **核心功能**:
- **多行文本**: 输入所有负面提示词。
- **模板预设**: 可以将常用的负面提示词组合保存为预设。
### 4. Simple Prompt Queue / 简化提示词队列
一个精简版的正向提示词队列，仅支持从文件加载，并可以选择预设，但不提供预设的保存和删除功能。
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## 安装
将本仓库克隆到 ComfyUI 的 `custom_nodes` 目录，然后重启 ComfyUI。
1. 打开命令行工具。
2. 进入 ComfyUI 的 `custom_nodes` 目录:
```bash
cd <你的ComfyUI根目录>/custom_nodes
```
3. 克隆本仓库:
```bash
git clone https://github.com/cyan9977/ComfyUI_PromptQueue.git
```
4. **重启 ComfyUI**。
```
cd <ComfyUI 根目录>/custom_nodes
git clone https://github.com/cyan9977/ComfyUI_PromptQueue.git
```
---
## 快速上手
## Nodes
### 使用 `Style Prompt Queue`
### Simple Prompt Queue / 简化提示词队列
- 简化版提示词队列节点，支持从文件读取并可选择已存在的模板预设（不提供保存/删除）
- 将多行提示词视为队列，从 txt 文件按行读取，批量输出到 `CONDITIONING`
- 参数
- `clip`: 连接到任意 CLIP 节点
- `文件路径`: 指向 `.txt` 文件，按行读取（UTF-8，忽略无法解码字符）
- `运行模式`: 运行模式
- `all`: 批量处理所有行
- `incremental`: 每次运行消费下一行（按队列顺序）
- `队列标识`: 队列标识符，用于区分不同队列的进度
- `预设模板`: 选择已保存的模板预设（正向预设集合，选择非"None"时自动使用）
- 输出
- `positive`: 已按行批量堆叠好的 conditioning，可直接连接到采样器正向提示
1. **添加节点**: 在 ComfyUI 中添加 `Style Prompt Queue` 节点。
2. **连接 CLIP**: 将上游的 `CLIP` 输出连接到此节点的 `clip` 输入。
3. **填写提示词**:
- 在 **`artist_style_prompt`** 中填入风格，例如 `by Makoto Shinkai, cinematic lighting`。
- 在 **`multiline_text`** 中填入主体，每行一个，例如:
```
a girl on the beach
a boy in the park
a robot on a tree
```
- 在 **`prompt_suffix`** 中填入后缀，例如 `best quality, masterpiece, 8k`。
4. **连接输出**: 将此节点的 `positive` 输出连接到采样器（KSampler）的 `positive` 输入。
5. **运行**: 点击 `Queue Prompt`。每次执行，它会自动处理 `multiline_text` 中的下一行，并与前后缀组合成最终的提示词。
### Negative Prompt Queue / 负面提示词队列
- 负面提示词预设节点（非队列）。用于构建负面提示词 conditioning。
- 支持多行文本输入和模板预设；始终一次性批处理所有行
- 参数
- `clip`: 连接到任意 CLIP 节点
- `多行文本`: 多行输入，每行一个负面提示词
- `预设模板`: 选择已保存的模板预设（负向预设集合，选择非"None"时自动使用，忽略 模板）
- `模板`: 可选模板，使用 `{p}` 作为占位符，例如：`"bad quality, {p}, ugly"`
- `保存预设`: 勾选后保存当前 模板 内容为预设（拥有第二优先级，强制使用 模板 内容）
- `删除预设`: 勾选后删除当前选中的预设（拥有最高优先级）
- 输出
- `negative`: 已按行批量堆叠好的 conditioning，可直接连接到采样器负面提示
### 保存和使用预设 (`Style Prompt Queue`)
### Prompt Queue / 提示词队列
- 将多行提示词视为队列，或从 txt 文件按行读取，批量输出到 `CONDITIONING`。
- 参数
- `clip`: 连接到任意 CLIP 节点
- `multiline_text`: 多行输入，每行一个提示词
- `use_file`: 勾选后从文件读取
- `file_path`: 指向 `.txt` 文件，按行读取（UTF-8，忽略无法解码字符）
- `mode`: 运行模式
- `all`: 批量处理所有行
- `incremental`: 每次运行消费下一行（按队列顺序）
- `label`: 队列标识符，用于区分不同队列的进度
- `preset`: 选择已保存的模板预设（正向预设集合，选择非"None"时自动使用，忽略 template）
- `template`: 可选模板，使用 `{p}` 作为占位符，例如：`"best quality, {p}, 4k"`
- `save_preset`: 勾选后保存当前 template 内容为预设（拥有第二优先级，强制使用 template 内容）
- `delete_preset`: 勾选后删除当前选中的预设（拥有最高优先级）
- 输出
- `positive`: 已按行批量堆叠好的 conditioning，可直接连接到采样器正向提示
1. **填写内容**: 在 `artist_style_prompt` 和 `prompt_suffix` 中填入你想要保存的组合。
2. **命名预设**: 在 `preset_name_for_save` 中为你的预设命名，例如 `电影感-通用`。
3. **保存**: 勾选 `save_preset` 并运行一次工作流。预设即被保存。
4. **使用预设**: 从 `preset` 下拉菜单中选择你刚才保存的预设，节点会自动填入对应的前后缀。
示例：
---
**正向提示词队列：**
```
multiline_text:
A cat on the beach
A dog in the park
A bird on a tree
## 常见问题 (FAQ)
template:
best quality, {p}, 4k
```
- **`队列标识 (label)` 的作用是什么？**
- 它为每个队列实例提供一个独立的ID。如果你在同一个工作流中使用了多个队列节点，请确保它们的 `label` 是不同的，这样它们的执行进度才不会互相干扰。
**负面提示词队列：**
```
多行文本:
blurry, low quality
distorted, ugly
bad anatomy, deformed
- **`incremental` 和 `all` 模式有什么区别？**
- `all`: 一次性处理所有提示词，将它们打包成一个批次输出。适合需要一次性生成所有结果的场景。
- `incremental`: 每次执行只处理队列中的下一个提示词。适合自动化、长序列的生成，例如动画帧。
模板:
bad quality, {p}, ugly
```
## Quick Start
### 简化版节点使用（推荐新手）
1) 放置 `CLIP Text Encode`（或任意提供 `CLIP` 的上游）
2) 放置 `Simple Prompt Queue` 并连接 `clip`
3) 在 `文件路径` 输入 `.txt` 文件路径
4) 选择运行模式：
- `all`: 一次性处理所有行
- `incremental`: 每次运行处理下一行（需要多次运行）
5) 可选：选择 `预设模板`
6) 将 `Simple Prompt Queue` 的 `positive` 输出连接到采样器（正向提示）
7) 运行，即可对每一行提示词批量出图
### 负面提示词节点使用
1) 放置 `CLIP Text Encode`（或任意提供 `CLIP` 的上游）
2) 放置 `Negative Prompt Queue` 并连接 `clip`
3) 在 `多行文本` 输入多行负面提示词
4) 可选：设置 `模板`（例如 `bad quality, {p}, ugly`）或选择 `预设模板`
5) 将 `Negative Prompt Queue` 的 `negative` 输出连接到采样器（负面提示）
6) 运行，即可一次性处理输入的所有负面提示词
### 完整版节点使用
1) 放置 `CLIP Text Encode`（或任意提供 `CLIP` 的上游）
2) 放置 `Prompt Queue` 并连接 `clip`
3) 在 `multiline_text` 输入多行提示词，或勾选 `use_file` 并选择 `file_path`
4) 选择运行模式：
- `all`: 一次性处理所有行
- `incremental`: 每次运行处理下一行（需要多次运行）
5) 可选：设置 `template`（例如 `best quality, {p}, 4k`）或选择预设
6) 将 `Prompt Queue` 的 `positive` 输出连接到采样器（正向提示）
7) 运行，即可对每一行提示词批量出图
## 使用说明与注意事项
- 批量合并：内部对 `cond` 做了 padding，解决不同提示词长度导致的合并错误
- 兼容性：若上游 `clip.encode_from_tokens(..., return_pooled=True)` 不返回 pooled，会自动降级并以空字符串占位，保证下游不出错
- 文件编码：从 `file_path` 读取 `.txt` 时使用 UTF-8 并忽略无法解码字符；读取失败会回退到 `multiline_text`
- 空输入：当没有有效行时会输出占位 `COND`
- 模板占位：`template` 中使用 `{p}` 作为单行替换占位符
- 队列模式：
- `all` 模式：一次性处理所有行，适合批量生成
- `incremental` 模式：每次运行消费下一行，适合逐张生成
- 预设功能：
- 正向与负向预设分开存储：
- 正向预设用于 `PromptQueue` 与 `SimplePromptQueue`
- 负向预设用于 `NegativePromptQueue`
- 保存/删除预设：在支持保存的节点中操作（`PromptQueue`/`NegativePromptQueue`）
- 预设持久化：保存在 `_prompt_queue_state/state.json` 中（正负集合分别存储）
## 示例（从文件读取）
- 准备 `prompts.txt`：
```
A cat on the beach
A dog in the park
A bird on a tree
```
- 节点设置：
- `use_file`: 勾选
- `file_path`: 指向 `prompts.txt`
- `template`: `best quality, {p}, 4k`（可选）
- 连接采样器并运行，即可一次性按行批量生成。
## FAQ
- 为什么只改了模板就全部生效？
- 模板会对每一行 `{p}` 替换后再统一编码，因此能批量生效。
- `incremental` 模式和 `all` 模式的区别？
- `all` 模式：一次运行处理所有行，输出包含所有提示词的批量 conditioning
- `incremental` 模式：每次运行只处理一行，按队列顺序逐行消费，适合逐张生成
- 如何保存、使用和删除预设？
- 保存：在 `template` 输入完整提示词，勾选 `save_preset` 后运行（预设名称为提示词内容）
- 使用：从 `preset` 下拉菜单选择预设（非"None"），自动使用预设内容
- 删除：选择要删除的预设，勾选 `delete_preset` 后运行
- 切换：选择 `preset="None"`，直接使用 `template` 字段内容
- 优先级：`delete_preset` > `save_preset` > `preset`，高优先级操作会忽略低优先级
- `label` 的作用是什么？
- 用于区分不同的队列，每个 `label` 维护独立的计数器，避免不同工作流的队列互相影响
- **预设保存在哪里？**
- 所有的预设数据都保存在 `ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI_PromptQueue/_prompt_queue_state/state.json` 文件中。
nodes.py
+27 -27
View File
@@ -27,7 +27,7 @@ PARAMETER_LABELS = {
"template": "模板",
"save_preset": "保存预设",
"delete_preset": "删除预设",
"artist_style_prompt": "画师/风格提示词",
"artist_style_prompt": "画师风格提示词",
"prompt_suffix": "提示词后缀",
"preset_name_for_save": "保存预设名称"
}
@@ -488,16 +488,16 @@ class StylePromptQueue:
return {
"required": {
"clip": ("CLIP",),
"artist_style_prompt": ("STRING", {"multiline": False, "default": ""}),
"multiline_text": ("STRING", {"multiline": True, "default": "A cat\nA dog"}),
"use_file": ("BOOLEAN", {"default": False}),
"file_path": ("STRING", {"multiline": False, "default": ""}),
"prompt_suffix": ("STRING", {"multiline": False, "default": ""}),
"label": ("STRING", {"multiline": False, "default": "Style Queue 001"}),
"preset": (preset_list, {"default": "None"}),
"preset_name_for_save": ("STRING", {"multiline": False, "default": ""}),
"save_preset": ("BOOLEAN", {"default": False}),
"delete_preset": ("BOOLEAN", {"default": False}),
"画师风格提示词": ("STRING", {"multiline": False, "default": ""}),
"多行文本": ("STRING", {"multiline": True, "default": "A cat\nA dog"}),
"使用文件": ("BOOLEAN", {"default": False}),
"文件路径": ("STRING", {"multiline": False, "default": ""}),
"提示词后缀": ("STRING", {"multiline": False, "default": ""}),
"队列标识": ("STRING", {"multiline": False, "default": "Style Queue 001"}),
"预设模板": (preset_list, {"default": "None"}),
"保存预设名称": ("STRING", {"multiline": False, "default": ""}),
"保存预设": ("BOOLEAN", {"default": False}),
"删除预设": ("BOOLEAN", {"default": False}),
}
}
@@ -506,17 +506,17 @@ class StylePromptQueue:
FUNCTION = "run"
CATEGORY = "PromptQueue"
def run(self, clip, artist_style_prompt, multiline_text, use_file, file_path, prompt_suffix, label, preset, preset_name_for_save, save_preset, delete_preset):
prefix = artist_style_prompt
suffix = prompt_suffix
def run(self, clip, 画师风格提示词, 多行文本, 使用文件, 文件路径, 提示词后缀, 队列标识, 预设模板, 保存预设名称, 保存预设, 删除预设):
prefix = 画师风格提示词
suffix = 提示词后缀
# 处理预设
if delete_preset and preset != "None":
_pq_delete_positive_template_preset(preset)
print(f"[Style Prompt Queue] 已删除预设 '{preset}'")
if 删除预设 and 预设模板 != "None":
_pq_delete_positive_template_preset(预设模板)
print(f"[Style Prompt Queue] 已删除预设 '{预设模板}'")
elif save_preset and preset_name_for_save.strip():
preset_name = preset_name_for_save.strip()
elif 保存预设 and 保存预设名称.strip():
preset_name = 保存预设名称.strip()
parts = []
p = prefix.strip()
@@ -531,10 +531,10 @@ class StylePromptQueue:
_pq_save_positive_template_preset(preset_name, preset_data)
print(f"[Style Prompt Queue] 已保存预设 '{preset_name}': {preset_data}")
elif preset != "None":
elif 预设模板 != "None":
presets = _pq_load_positive_template_presets()
if preset in presets:
preset_content = presets[preset]
if 预设模板 in presets:
preset_content = presets[预设模板]
is_legacy_json = False
try:
@@ -542,7 +542,7 @@ class StylePromptQueue:
if isinstance(data, dict) and ("prefix" in data or "suffix" in data):
prefix = data.get("prefix", "")
suffix = data.get("suffix", "")
print(f"[Style Prompt Queue] 已从旧版JSON格式加载预设 '{preset}'")
print(f"[Style Prompt Queue] 已从旧版JSON格式加载预设 '{预设模板}'")
is_legacy_json = True
except (json.JSONDecodeError, TypeError):
pass
@@ -555,13 +555,13 @@ class StylePromptQueue:
suffix = parts[1].lstrip(',').strip()
else:
suffix = ""
print(f"[Style Prompt Queue] 已加载预设 '{preset}'")
print(f"[Style Prompt Queue] 已加载预设 '{预设模板}'")
else:
prefix = preset_content
suffix = ""
print(f"[Style Prompt Queue] 无法解析预设 '{preset}'，已作为前缀处理")
print(f"[Style Prompt Queue] 无法解析预设 '{预设模板}'，已作为前缀处理")
lines = _read_lines_from_source(multiline_text, file_path, use_file)
lines = _read_lines_from_source(多行文本, 文件路径, 使用文件)
# 应用前缀和后缀
final_lines = []
@@ -576,7 +576,7 @@ class StylePromptQueue:
return ([[dummy, {"pooled_output": dummy_pooled}]],)
# 始终为增量模式
idx = _pq_get_next_index(label, _pq_total=len(final_lines), source_descriptor=_pq_source_descriptor(use_file, file_path, multiline_text))
idx = _pq_get_next_index(队列标识, _pq_total=len(final_lines), source_descriptor=_pq_source_descriptor(使用文件, 文件路径, 多行文本))
line_to_process = final_lines[idx]
ordered = [(0, line_to_process)]