da2el-ai-D2-nodes-ComfyUI/docs/ja/node.md

English | 日本語 | 繁体中文

• Top
• Node / Image Node / Text Node / XYPlot Node / Float Palet
• Workflow

Node

🍅 Sampler Nodes

D2 KSampler / D2 KSampler(Advanced)

標準のKSamplerとの違い

• 画像を直接出力する（VAE Decoderが不要）
• プロンプトを文字列で入力できる
• A1111方式のLoRA読み込みプロンプトに対応
  • 例: <lora:foo.safetensors:1>
  • 書式は D2 Load Lora を参照
  • D2 KSampler Advanced に positive_cond / negative_cond を入力した場合はCLIPにLoRAは適用されません。MODELのみ適用されます。
• Controlnet専用の入力があり、シンプルに適用できる
• 生成パラメーターをまとめた d2_pipe に対応
  • D2 XY Plot D2 XY Plot Easy D2 XY Plot Easy Mini から簡単に受け取れる
  • D2 Checkpoint Loader や D2 Load Diffusion Model Set から model / clip / vae をまとめて受け取れる
  • D2 Save Image Eagle へ簡単にパラメーターを渡せる
• プロンプトの重みアルゴリズムを変更できる（weight_interpretation）

注意点

• d2_pipe が接続されている場合は d2_pipe のパラメーターが優先されます
• 例えば D2 KSampler で steps:20 を指定して、D2 XYPlot Easy で steps:15 を指定。d2_pipe が接続されている状態だと　D2 XYPlot Easy の steps:15 が採用されます。
• ただし model / clip / vae / positive_cond / negative_cond は 直接接続した入力が優先されます（positive / negative と同じ扱い）。直接接続が無いときだけ d2_pipe の値を使います。

Input

• 標準のKSamplerと同じもの
  • model / clip / latent_image / seed / steps / cfg / sampler_name / scheduler / denoise
  • model / clip は d2_pipe から渡せるようになったため、いずれも optional（任意接続）です
• D2 KSampler で追加したもの
  • vae: d2_pipe から渡せるため optional（任意接続）です
  • cnet_stack: D2 Controlnet Loader 接続用
  • d2_pipe: 生成パラメーターをまとめたもの。D2 XY Plot などから受け取る
  • preview_method: 生成時のプレビュー表示方式
  • positive / negative: 文字列形式のプロンプト入力
• D2 KSampler Advanced で追加したもの
  • token_normalization / weight_interpretation
    • プロンプトのウェイト調整方法。D2 KSampler Advancedで利用可能
    • 利用するには Advanced CLIP Text Encode が必要

Output

• 標準のKSamplerと同じもの
  • LATENT
• D2 KSampler で追加したもの
  • IMAGE: 生成画像
  • MODEL / CLIP: LoRA適用済み
  • positive / negative: Inputのものをそのまま出力
  • formatted_positive: A1111方式のLoRA書式を削除したpositiveプロンプト
  • positive_cond / negative_cond: Controlnet適用済みのCONDITIONING
    • Controlnet の画像は画像全体のものなので、FaceDetailer など画像の一部を切り出して再描画するノードに渡すと、切り出した範囲と Controlnet の位置がずれて画像が崩れることがあります
  • d2_pipe: 生成パラメーターをまとめたもの
    • D2 KSampler 内で作成した CONDITIONING は d2_pipe の positive_cond / negative_cond には格納されません。入力された値（未入力なら空）がそのまま入ります

---

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 Save Image Eagle などでパラメーターをまとめて渡すためのもの
• ckpt_name / positive / negative / seed / steps / cfg / sampler_name / scheduler / denoise / width / height に加え、model / clip / vae / positive_cond / negative_cond の入出力にも対応しました
  • これらに直接入力を接続すると d2_pipe の該当項目を上書きできます。接続が無ければ d2_pipe の値をそのまま出力します

---

🍅 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

• d2_pipe
  • このノード自身では使用しないが、受け取った d2_pipe に model などを追加する
• 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。
• d2_pipe
  • model / clip / vae / ckpt_name をまとめたもの。D2 KSampler へ1本で接続できます。

---

D2 Load Diffusion Model

• モデルファイルのフルパスやファイル名を出力する Load Diffusion Model

Input

• d2_pipe
  • このノード自身では使用しないが、受け取った d2_pipe に model などを追加する
• unet_name / weight_dtype: 標準の Load Diffusion Model と同じです

Output

• model
  • 標準の Load Diffusion Model と同じ。
• ckpt_name / ckpt_hash / ckpt_fullpath
  • Checkpoint 名、ハッシュ、フルパス。
  • 正確には unet_name ですが、D2 Checkpoint Loader と揃えるために ckpt_name にしました
• d2_pipe
  • model / ckpt_name をまとめたもの。D2 KSampler へ接続できます。
  • このノードは VAE / CLIP を読み込まないため、d2_pipe には model のみ含まれます（clip / vae は別途接続が必要です）

---

D2 Load Diffusion Model Set

• Load Diffusion Model ＋ Load VAE ＋ Load CLIP を1つにまとめたローダー
• model / clip / vae をまとめて読み込み、d2_pipe として出力できる
• D2 KSampler へ d2_pipe 1本で接続すれば、model / clip / vae の個別接続が不要になります

Input

• d2_pipe
  • このノード自身では使用しないが、受け取った d2_pipe に model などを追加する
• unet_name / weight_dtype: 標準の Load Diffusion Model と同じです
• vae_name: 標準の Load VAE と同じです
• clip_name / clip_type: 標準の Load CLIP と同じです

Output

• model / clip / vae
  • 標準の各ローダーと同じ。
• ckpt_name / ckpt_hash / ckpt_fullpath
  • Diffusion Model 名、ハッシュ、フルパス。
  • 正確には unet_name ですが、D2 Checkpoint Loader と揃えるために ckpt_name にしました
• d2_pipe
  • model / clip / vae / ckpt_name をまとめたもの。D2 KSampler へ1本で接続できます。

---

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
• controlnet_type で StableDiffusion（通常の Controlnet）と Anima（kohya-ss氏の Anima-LLLite）を切り替えられる
  • Anima を使うには ComfyUI-Anima-LLLite をインストールしておく必要がある

Input

• controlnet_type
  • StableDiffusion: 通常の Controlnet
  • Anima: kohya-ss の Anima-LLLite（ComfyUI-Anima-LLLite が必要）
• cnet_stack
  • D2 Controlnet Loader 接続用

Output

• cnet_stack
  • D2 KSampler または D2 Controlnet Loader 接続用

---

D2 Merge Cnet

• 複数の cnet_stack を1つにまとめるノード
• cnet_stack_count の数だけ入力が増減する
• 未接続の入力は無視されるので、一部だけ接続した状態でも使える
• 複数の Controlnet を使ってる状況で、特定の Controlnet だけ無効化したい時などに使う

Input

• cnet_stack_count
  • 入力する cnet_stack の数（1〜10）
• cnet_stack_1 〜 cnet_stack_10
  • D2 Controlnet Loader などの cnet_stack を接続する

Output

• cnet_stack
  • D2 KSampler または D2 Controlnet Loader 接続用

---

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

Output

• MODEL / CLIP: LoRA適用済みのMODEL、CLIP
• prompt: 入力されたテキストをそのまま出力
• formatted_prompt: LoRA指定部分が削除されたテキスト

モードによる書式の違い

mode: a1111 <lora:〜> と表記する。

<lora:lora_name:1>

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

---

🍅 Size Node

D2 Get Image Size

• サイズの出力と表示を両方行う

---

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

---

D2 Image Resize

• 画像とマスクのリサイズおよび回転
• 倍率は小数点３位まで指定可能
• 小数点の四捨五入、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）
• 回転は 90 / 180 / 270 度の3種類から選択可能

---

D2 Resize Calculator

• 四捨五入、切り捨て、切り上げが選択できる

---

🍅 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

---

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

---

D2 Refiner Steps Tester

• steps を確認するためのノード

---

🍅 Other 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

---

D2 Any Delivery

• 複数の要素をまとめて受け渡すことができるノード
• D2 Any Delivery 同士を繋いで、データをパッケージとして受け渡しできる
• 必要な入出力を _label に記入し、動的に追加することができる
• ComfyUI のアップデートで ComfyUI-0246 の Highway が使えなくなってしまったので作りました
  • 本家がアップデートしたらそっちを使うほうがいいと思います

Input

• _package
  • 他の D2 Any Delivery から受け取るパッケージ
• _label
  • 入出力の定義を記入する
  • >width; >height; <width のように指定する
  • > で始まる項目は input として追加される
  • < で始まる項目は output として追加される
  • ; で区切って複数指定可能
• _update
  • _label の内容に従って入出力を更新する

Output

• _package
  • 他の D2_AnyDelivery へ渡すパッケージ
  • input で受け取った値がすべて格納される
• _label で < を付けて指定した項目
  • _package から取り出された値が出力される

_label 記入例

入力に width height を追加

>width; >height

出力に width height を追加

<width; <height

入力に prompt seed、出力に width height を追加

>prompt; >seed; <width; <height

---

D2 Preset Selector

• 複数パラメータのプリセットをテキストで定義し、プルダウンで1つ選ぶとまとめて出力するノード
• Checkpoint ごとの推奨 steps / cfg などをセットで切り替える用途を想定
• preset_text に書式を記入して _update を押すと、出力スロットとプルダウンが再構築される

Input

• preset
  • プルダウン。選択中のプリセット
  • preset_text の3行目以降のタイトルが選択肢になる
• preset_name
  • 外部からプリセット名を文字列で受け取る入力（forceInput）
  • 接続されていて空文字列でなければ、preset（プルダウン選択）より優先される
• preset_text
  • プリセット定義テキスト（書式は後述）
  • 初期状態でサンプルが入っているので、そのまま試せる
• _update
  • preset_text の内容に従って出力スロットとプルダウンを更新する

Output

• preset_text の1行目で定義した名前ごとに出力スロットが作られる
• 選択中のプリセットの値が、2行目で指定した型に変換されて出力される

preset_text の書式

steps;cfg
INT;FLOAT
Anima;15;1.5
Illustrious;20;5.0

• 1行目：出力名（; 区切り）
• 2行目：出力の型（INT / FLOAT / STRING / BOOLEAN）
• 3行目以降：タイトル;値1;値2…（プリセット1つにつき1行）。タイトル（先頭セル）は必須で、空にするとエラーになる

上の例で Anima を選ぶと steps=15、cfg=1.5 が出力される。

制約

• STRING の値に区切り文字 ; は使えない
• preset プルダウンへの Primitive ノード接続は非対応（ComfyUI の仕様により選択肢が表示されない）。リロード・ワークフロー読込・サブグラフ入力は正常に動作する

---

D2 Save Audio Eagle

• オーディオファイルをEagleに送信するノード
• 従来のフォルダにも二重で保存されるのでドライブ残容量に注意

Input

• audio
  • 保存する音声を入力
• filename_prefix
  • 保存ファイル名
• eagle_folder
  • Eagleの保存先フォルダ名
• format
  • FLAC / MP3 / Opus から選択
• mp3_quality
  • format が mp3 の時に使用するビットレート
• opus_quality
  • format が Opus の時に使用するビットレート
• memo_text
  • Eagleのメモ欄に保存するテキスト

Output

• audios
  • 入力された音声をそのまま出力する
• filenames
  • 保存した音声ファイルのフルパス配列（ARRAY）