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

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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🍅 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

Format

例：lora:foo / model_weight:1 / clip_weight:1 model_weight が指定されていない場合は「1」が適用される

foo

例：lora:foo / model_weight:0.5 / clip_weight:0.5 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

foo:1

例：lora:foo / model_weight:2 / clip_weight:1

foo:2:1

例：2種類のLoraを使う(1) 改行で区切る

foo:0.5
bar

例：2種類のLoraを使う(2) 1行に2種類記述するときは「,」で区切る

foo:0.5,bar

(2)の記法は D2 XYPlot Easy などでLoraを検証したい時に役に立つ記法です。 サンプルワークフローを参照してください。

例：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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🍅 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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🍅 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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🍅 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