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Node
## :tomato: Sampler Nodes
### D2 KSampler / D2 KSampler(Advanced)
- プロンプトを STRING で入力できる KSampler
#### Input
- `cnet_stack`
- `D2 Controlnet Loader` 接続用
- `model` / `clip` / `vae` / ..etc
- 標準の KSampler と同じ
- `negative` / `positive`
- STRING 形式のプロンプト
#### Output
- `IMAGE`
- 画像出力
- `positive` / `negative`
- Input のパススルー
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### D2 Pipe
- `d2_pipe` の内容を変更・取り出すためのノード
- `d2_pipe` は D2 XY Plot Easy、D2 KSampler、D2 Send Eagle などでパラメーターをまとめて渡すためのもの
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## :tomato: Loader Node
### D2 Checkpoint Loader
- モデルファイルのフルパスを出力する Checkpoint Loader
- ファイル名に「vpred」が入っていたら自動的に v_prediction 設定を適用することが可能
#### Input
- `ckpt_name`
- チェックポイント名
- `auto_vpred`
- `true`: ファイル名に「vpred」が入っていたら自動的に v_prediction 設定を適用する
- `sampling` / `zsnr`
- ModelSamplingDiscrete と同じ設定（詳しくは知りません）
- `multiplier`
- RescaleCFG と同じ設定（詳しくは知りません）
#### Output
- `model` / `clip` / `vae`
- 従来の CheckpointLoader と同じ。
- `ckpt_name` / `ckpt_hash` / `ckpt_fullpath`
- Checkpoint 名、ハッシュ、フルパス。
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### D2 Controlnet Loader
- `D2 KSampler` に接続してシンプルなワークフローが作れる Controlnet Loader
#### Input
- `cnet_stack`
- `D2 Controlnet Loader` 接続用
#### Output
- `cnet_stack`
- `D2 KSampler` または `D2 Controlnet Loader` 接続用
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### D2 Load Lora
- テキストでLoraを指定できるLoraローダー
- model_weight / clip_weight も指定可能
- StableDiffusion webui A1111 と同じ書式を使うモード（a1111）と、LoRA名を並べるだけのモード（simple）がある
- 具体的な使い方はサンプルワークフローを参照
#### Input
- `mode`
- `a1111`: StableDiffusion webui A1111と同じ書式が使用可能なモード
- `simple`: LoRA名を並べるだけのシンプルなモード。このモードでは output の `STRING` は使わない
#### モードによる書式の違い
**mode: a1111**
`` と表記する。
```
```
**mode: simple**
前後の装飾は不要
```
lora_name:1
```
#### Weight指定方法
`{lora_name}:{model_weight}:{clip_weight}` という書式で記述する。
```
foo:0.8:1
```
clip_weight が指定されていない場合は model_weight と同じ値が適用される。
下記は同じ意味になる。
```
foo:0.8
foo:0.8:0.8
```
weight が指定されていない場合は「1」が適用される
下記は同じ意味になる。
```
foo
foo:1:1
```
#### simpleモードで複数のLoRAを指定する方法
改行で区切る
```
foo:0.5
bar
```
1行に2種類記述するときは「,」で区切る
```
foo:0.5,bar
```
#### コメントアウト
「//」または「#」で開始する行は無視されます。
```
//foo:0.5
#bar
```
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## :tomato: Size Node
### D2 Get Image Size
- サイズの出力と表示を両方行う
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### D2 Size Selector
- 画像サイズをプリセットから選択できるノード
- 画像からサイズを取得することも可能
- 数値の丸め方を `Ceil / Float / None` から選択可能
#### Input
- `images`
- 画像からサイズを取得する時に使用
- `preset` を `custom` にする必要がある
- `preset`
- サイズのプリセット
- この下の `width` `height` や `images` のサイズを使う時は `custom` にする必要がある
- プリセットを変更したい時は `/custom_nodes/D2-nodes-ComfyUI/config/sizeselector_config.yaml` を編集
- `width` / `height`
- 縦横サイズ
- `preset` を `custom` にする必要がある
- `swap_dimensions`
- width / height を入れ替える
- `upscale_factor`
- 他のリサイズ系ノードに渡す数値。このノードでは何もしない
- `prescale_factor`
- この倍率でリサイズしてから width / height を出力する
- `round_method`
- `Round` : 四捨五入する
- `Floor` : 切り落とす
- `None` : 何もしない
- `batch_size`
- empty_latent にセットする batch size
#### Output
- `width / height`
- 入力された `width`、`height` に `prescale_factor` を乗算する
- `upscale_factor` / `prescale_factor`
- Input されたものをパススルーする
- `batch_size`
- Input されたものをパススルーする
- `empty_latent`
- 指定されたサイズ、batch size で作成した latent を出力
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### D2 Image Resize
- 画像の単純なリサイズ
- 小数点３位まで指定可能
- 四捨五入、切り捨て、切り上げが選択できる
- アップスケールモデルを使ったアップスケールが可能
- Latent出力も可能（VAEが必要）
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### D2 Resize Calculator
- 四捨五入、切り捨て、切り上げが選択できる
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## :tomato: Refiner Node
### D2 Refiner Steps
- Refiner 用の steps を出力するノード
#### Input
- `steps`
- 総 step 数
- `start`
- 最初の KSampler の開始する steps
- `end`
- 最初の KSampler の終了する steps
#### Output
- `steps` / `start` / `end`
- Input のパススルー
- `refiner_start`
- 2 つめの KSampler の開始する steps
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### D2 Refiner Steps A1111
- img2img で Refiner するために denoise も指定できるノード
#### Input
- `steps`
- 総 step 数
- `denoise`
- img2img の denoise を指定する
- `switch_at`
- 総 steps 数の何割で次の KSampler に切り替えるか
#### Output
- `steps` /
- Input のパススルー
- `start`
- 最初の KSampler の開始 steps
- `end`
- 最初の KSampler の終了 steps
- `refiner_start`
- 2 つめの KSampler の開始する steps
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### D2 Refiner Steps Tester
- steps を確認するためのノード
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## :tomato: Merge Node
### D2 Model and CLIP Merge SDXL
- ModelMergeSDXL と CLIPMergeSimple を合体させたノード
- XYPlot で使いやすいように、各 weight をカンマ区切りで指定可能にした
- この図では `0.85,0.85,1,1,0.4,0.4,1,0.4,0.4,0.4,1,0.4,0.4,0.4,0,0.55,0.85,0.85,0.85,0.85,0.85,0.85,1,1,0.65` を指定している