nodes/da2el-ai-D2-nodes-ComfyUI
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da2el-ai-D2-nodes-ComfyUI/docs/zh/node.md
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Node

🍅 Sampler Nodes

D2 KSampler / D2 KSampler(Advanced)

與標準KSampler的差異

  • 直接輸出圖像（不需要VAE Decoder）
  • 可以用STRING格式輸入提示詞
  • 支援A1111方式的LoRA載入提示詞
    • 例如：<lora:foo.safetensors:1>
    • 格式請參考 D2 Load Lora
    • 註：當在D2 KSampler Advanced中輸入positive_cond / negative_cond時，LoRA將不會套用到CLIP。只會套用到MODEL。
  • 有專用的Controlnet輸入，可以簡單地應用
  • 支援整合生成參數的 d2_pipe
    • 可以從 D2 XY Plot、D2 XY Plot Easy、D2 XY Plot Easy Mini 簡單接收
    • 可以簡單地將參數傳遞給 D2 Send Eagle
  • 可以更改提示詞權重算法（weight_interpretation）

注意事項

  • 當連接 d2_pipe 時，d2_pipe 的參數優先
  • 例如，如果在 D2 KSampler 中指定 steps:20，在 D2 XYPlot Easy 中指定 steps:15，在連接 d2_pipe 的情況下，將採用 D2 XYPlot Easy 的 steps:15。

Input

  • 與標準KSampler相同
    • model / clip / latent_image / seed / steps / cfg / sampler_name / scheduler / denoise
  • D2 KSampler中新增
    • vae
    • cnet_stack：用於連接 D2 Controlnet Loader
    • d2_pipe：整合的生成參數。從 D2 XY Plot 等節點接收
    • preview_method：生成時的預覽顯示方式
    • positive / negative：STRING格式的提示詞
  • D2 KSampler Advanced中新增
    • token_normalization / weight_interpretation

Output

  • 與標準KSampler相同
    • LATENT
  • D2 KSampler中新增
    • IMAGE：生成的圖像
    • MODEL / CLIP：已套用LoRA
    • positive / negative：輸入的直接傳遞
    • formatted_positive：已刪除A1111方式LoRA格式的positive提示詞
    • positive_cond / negative_cond：已套用Controlnet的CONDITIONING
    • d2_pipe：整合的生成參數

D2 Pipe

  • 用於修改和提取 d2_pipe 內容的節點
  • d2_pipe 用於在 D2 XY Plot Easy、D2 KSampler、D2 Send Eagle 等節點中批量傳遞參數

🍅 Loader Node

D2 Checkpoint Loader

  • 輸出模型檔案完整路徑的 Checkpoint Loader
  • 當檔案名稱包含「vpred」時，可以自動套用 v_prediction 設定

Input

  • ckpt_name
    • 檢查點名稱
  • auto_vpred
    • true: 當檔案名稱包含「vpred」時，自動套用 v_prediction 設定
  • sampling / zsnr
    • 與 ModelSamplingDiscrete 相同的設定（詳細不明）
  • multiplier
    • 與 RescaleCFG 相同的設定（詳細不明）

Output

  • model / clip / vae
    • 與一般的 CheckpointLoader 相同。
  • ckpt_name / ckpt_hash / ckpt_fullpath
    • 檢查點名稱、雜湊值和完整路徑。

D2 Controlnet Loader

  • 連接到 D2 KSampler 可建立簡單工作流程的 Controlnet Loader

Input

  • cnet_stack
    • 用於連接 D2 Controlnet Loader

Output

  • cnet_stack
    • 用於連接 D2 KSampler 或 D2 Controlnet Loader

D2 Load Lora

  • 可以通過文本指定Lora的Lora加載器
  • 也可以指定model_weight / clip_weight
  • 有兩種模式：使用與StableDiffusion webui A1111相同格式的模式（a1111）和僅列出LoRA名稱的模式（simple）
  • 具體使用方法請參考範例工作流程

Input

  • mode
    • a1111: 可以使用與StableDiffusion webui A1111相同格式的模式
    • simple: 僅列出LoRA名稱的簡單模式。在此模式下，不使用輸出中的STRING

Output

  • MODEL / CLIP: 已套用LoRA的MODEL、CLIP
  • prompt: 直接輸出輸入的文字
  • formatted_prompt: 已刪除LoRA指定部分的文字

不同模式下的格式差異

mode: a1111 表示為<lora:~>。

<lora:lora_name:1>

mode: simple 前後不需要裝飾

lora_name:1

如何指定Weight

按照{lora_name}:{model_weight}:{clip_weight}的格式書寫。

foo:0.8:1

如果未指定clip_weight，則應用與model_weight相同的值。 以下具有相同含義。

foo:0.8
foo:0.8:0.8

如果未指定weight，則應用"1" 以下具有相同含義。

foo
foo:1:1

如何在simple模式下指定多個LoRA

用換行分隔

foo:0.5
bar

當在一行中寫入兩種類型時，用","分隔

foo:0.5,bar

註釋

以"//"或"#"開頭的行將被忽略。

//foo:0.5
#bar

🍅 Size Node

D2 Get Image Size

  • 同時執行尺寸的輸出和顯示

D2 Size Selector

  • 可從預設中選擇圖像尺寸的節點
  • 也可從圖像獲取尺寸
  • 可從 Ceil / Float / None 中選擇數值的捨入方式

Input

  • images
    • 用於從圖像獲取尺寸
    • 需要將 preset 設為 custom
  • preset
    • 尺寸預設
    • 使用下方的 width height 或 images 的尺寸時需要設為 custom
    • 要修改預設時請編輯 /custom_nodes/D2-nodes-ComfyUI/config/sizeselector_config.yaml
  • width / height
    • 寬高尺寸
    • 需要將 preset 設為 custom
  • swap_dimensions
    • 交換 width / height
  • upscale_factor
    • 傳遞給其他調整尺寸節點的數值，此節點不做任何處理
  • prescale_factor
    • 以此倍率調整尺寸後輸出 width / height
  • round_method
    • Round: 四捨五入
    • Floor: 無條件捨去
    • None: 不處理
  • batch_size
    • 設定給 empty_latent 的批次大小

Output

  • width / height
    • 將輸入的 width、height 乘以 prescale_factor
  • upscale_factor / prescale_factor
    • 直通輸入值
  • batch_size
    • 直通輸入值
  • empty_latent
    • 輸出以指定尺寸和批次大小創建的 latent

D2 Image Resize

  • 圖像和遮罩的縮放和旋轉
  • 縮放可指定到小數點後3位
  • 可選擇四捨五入、無條件捨去、無條件進位處理小數點
  • 可使用放大模型進行放大
  • 可輸出 Latent（需要 VAE）
  • 旋轉選項：90 / 180 / 270 度

D2 Resize Calculator

  • 可選擇四捨五入、無條件捨去、無條件進位

🍅 Refiner Node

D2 Refiner Steps

  • 輸出用於 Refiner 的 steps 的節點

Input

  • steps
    • 總步數
  • start
    • 第一個 KSampler 的開始步數
  • end
    • 第一個 KSampler 的結束步數

Output

  • steps / start / end
    • Input 的直通
  • refiner_start
    • 第二個 KSampler 的開始步數

D2 Refiner Steps A1111

  • 用於 img2img 的 Refiner，可指定 denoise 的節點

Input

  • steps
    • 總步數
  • denoise
    • 指定 img2img 的 denoise
  • switch_at
    • 在總步數的多少比例時切換到下一個 KSampler

Output

  • steps
    • Input 的直通
  • start
    • 第一個 KSampler 的開始步數
  • end
    • 第一個 KSampler 的結束步數
  • refiner_start
    • 第二個 KSampler 的開始步數

D2 Refiner Steps Tester

  • 用於確認步數的節點

🍅 Merge Node

D2 Model and CLIP Merge SDXL

  • 將 ModelMergeSDXL 和 CLIPMergeSimple 結合的節點
  • 為了便於在 XYPlot 中使用，可以用逗號分隔指定各個權重
  • 在此圖中指定了 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
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