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

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- <a href="node.md">Node</a> / <a href="node_image.md">Image Node</a> / <a href="node_text.md">Text Node</a> / <a href="node_xy.md">XYPlot Node</a> / <a href="node_float.md">Float Palet</a>
- <a href="workflow.md">Workflow</a>



<h1>
Node
</h1>


## :tomato: Sampler Nodes



### D2 KSampler / D2 KSampler(Advanced)

<figure>
<img src="../img/ksampler_3.png">
</figure>

#### 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 <a href="node.md#d2-load-lora">`D2 Load Lora`</a> 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](https://github.com/BlenderNeko/ComfyUI_ADV_CLIP_emb/) 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

<figure>
<img src="../img/pipe.png">
</figure>

- `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


---


## :tomato: Loader Node


### D2 Checkpoint Loader

<img src="../img/checkpoint_loader_2.png">

- 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

<img src="../img/load_diffusion_model.png">

- 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

<img src="../img/load_diffusion_model_set.png?2">

- `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

<figure>
<img src="../img/controlnet_2.png">
</figure>

- `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](https://github.com/kohya-ss/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](https://github.com/kohya-ss/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

<figure>
<img src="../img/merge-cnet.png">
</figure>

- 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

<figure>
<img src="../img/loadlora.png?2">
</figure>

- 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

<figure>
<img src="../img/loadlora_a1111.png">
</figure>

- 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<a href="workflow.md">サンプルワークフロー</a>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
```


---


## :tomato: Size Node


### D2 Get Image Size

<figure>
<img src="../img/get_image_size.png">
</figure>

- サイズの出力と表示を両方行う


---


### D2 Size Selector

<figure>
<img src="../img/sizeselector_2.png">
</figure>

- 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

<figure>
<img src="../img/image_resize_3.png">
</figure>

- 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

<figure>
<img src="../img/resize_calc.png">
</figure>

- 四捨五入、切り捨て、切り上げが選択できる

---





## :tomato: Refiner Node




### D2 Refiner Steps

<figure>
<img src="../img/refiner_steps.png">
</figure>

- 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

<figure>
<img src="../img/refiner_a1111.png">
</figure>

- 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


---


## :tomato: Other Node


### D2 Model and CLIP Merge SDXL

<figure>
  <img src="../img/merge_sdxl.png">
</figure>

- 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

<figure>
  <img src="../img/any-delivery.png">
</figure>

- 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 <a href="https://github.com/Trung0246/ComfyUI-0246" target="_blank">ComfyUI-0246</a> 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

<figure>
  <img src="../img/preset_selector.png">
</figure>

- 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

<figure>
  <img src="../img/save_audio_eagle.png">
</figure>

- 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`）