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

🍅 Sampler Nodes

D2 KSampler / D2 KSampler(Advanced)

  • プロンプトを STRING で入力できる KSampler
  • A1111方式のLoRA読み込みプロンプトに対応
    • ※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。

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
  • weight_interpretation / token_normalization
    • 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

  • MODEL / CLIP: LoRA適用済み
  • positive / negative: Input のパススルー
  • formatted_positive: A1111方式のLoRA読み込みを削除したpositiveプロンプト
  • d2_pipe: パラメーターをまとめたもの

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

🍅 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。

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

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

🍅 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
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