ComfyUI-Only

ComfyUI自定义节点集合，专注于workflow解析和图像处理功能。

🌟 主要功能

1. Workflow图片文件加载器 (WorkflowImageFileLoader) ⭐推荐

• 📁 直接从文件系统加载图片文件
• 🔍 自动解析图片中的workflow元数据信息
• 🎯 智能提取positive和negative提示词
• 🏷️ 新增：提取CheckpointLoaderSimple节点的模型名称
• 📋 支持手动输入workflow JSON作为备选
• ✅ 解决了IMAGE类型不包含元数据的问题

2. Workflow图片加载器 (WorkflowImageLoader)

• 📸 接收ComfyUI的IMAGE类型输入
• ⚠️ 限制：IMAGE类型不包含原始图片元数据
• 📝 需要手动输入workflow JSON才能工作
• 🏷️ 新增：提取CheckpointLoaderSimple节点的模型名称
• 🔄 主要用于连接其他节点的图片输出

3. Workflow JSON解析器 (WorkflowJSONParser)

• 📝 直接解析workflow JSON文本
• 🔎 查找cnr_id为comfyui_custom_nodes_alekpet的节点
• 🏷️ 新增：查找Node name for S&R为CheckpointLoaderSimple的节点
• 🧠 智能区分positive/negative提示词
• 📊 提供详细的解析信息

🚀 快速开始

安装

1. 将此项目克隆到ComfyUI的custom_nodes目录下
2. 重启ComfyUI
3. 在节点菜单中找到ComfyUI-Only分类

使用方法

方法一：使用图片文件加载器 ⭐推荐

1. 添加Workflow图片文件加载器节点
2. 在image_file下拉菜单中选择要解析的图片文件
3. 或者点击上传按钮直接上传图片
4. 自动获取输出的positive和negative提示词

方法二：使用图片加载器 + 手动JSON

1. 添加Workflow图片加载器节点
2. 连接图片输入（来自其他节点）
3. 必须在workflow_json字段手动输入JSON
4. 获取输出的positive和negative提示词

方法三：使用JSON解析器

1. 添加Workflow JSON解析器节点
2. 将ComfyUI的workflow JSON粘贴到输入框
3. 直接获取解析后的提示词

📋 节点输入输出

WorkflowImageFileLoader ⭐推荐

输入:

• image_file (选择列表) - 从文件系统选择图片文件，支持上传
• workflow_json (STRING, 可选) - 手动输入的workflow JSON（备选）

输出:

• image (IMAGE) - 加载的图片
• positive_prompt (STRING) - 正面提示词
• negative_prompt (STRING) - 负面提示词
• checkpoint_name (STRING) - 新增：CheckpointLoaderSimple节点的模型名称
• workflow_info (STRING) - 解析状态信息

WorkflowImageLoader

输入:

• image (IMAGE) - 要解析的图片（来自其他节点）
• workflow_json (STRING, 必需) - 手动输入的workflow JSON

输出:

• image (IMAGE) - 原始图片
• positive_prompt (STRING) - 正面提示词
• negative_prompt (STRING) - 负面提示词
• checkpoint_name (STRING) - 新增：CheckpointLoaderSimple节点的模型名称
• workflow_info (STRING) - 解析状态信息

WorkflowJSONParser

输入:

• workflow_json (STRING) - ComfyUI workflow JSON

输出:

• positive_prompt (STRING) - 正面提示词
• negative_prompt (STRING) - 负面提示词
• checkpoint_name (STRING) - 新增：CheckpointLoaderSimple节点的模型名称
• parse_info (STRING) - 解析状态信息

🔧 工作原理

1. 节点识别: 在workflow JSON中搜索两种类型的节点：
   • properties.cnr_id为comfyui_custom_nodes_alekpet的节点（提示词）
   • properties["Node name for S&R"]为CheckpointLoaderSimple的节点（模型）
2. 文本提取:
   • 从alekpet节点的widgets_values[0]中获取提示词内容
   • 从CheckpointLoaderSimple节点的widgets_values[0]中获取模型名称
3. 智能分类: 根据关键词分析，判断是positive还是negative提示词：
   • Positive: 包含"masterpiece"、"best quality"、"best"等关键词
   • Negative: 包含"worst"、"bad"等关键词
   • 特征判断: 以<lora:开头通常是positive
   • 扩展判断: 包含"low quality"、"watermark"等词汇为negative
   • 默认策略: 无明确特征时默认为positive

❓ 常见问题

Q: 为什么有两个图片加载节点？

A: 因为ComfyUI中的IMAGE类型是处理后的张量数据，不包含原始图片的元数据信息。

• WorkflowImageFileLoader - 直接读取图片文件，能获取元数据 ⭐推荐
• WorkflowImageLoader - 接收IMAGE类型，需要手动输入JSON

Q: 图片显示"无workflow信息"怎么办？

A: 有几种情况：

1. 图片不是ComfyUI生成的，没有workflow信息 → 使用手动输入JSON
2. 使用了普通的"加载图像"节点 → 改用WorkflowImageFileLoader
3. workflow信息保存格式不标准 → 手动输入JSON

Q: 支持哪些图片格式？

A: 支持PNG、JPG、JPEG、WebP、BMP格式。PNG格式最佳，因为ComfyUI通常将workflow保存在PNG的文本元数据中。

📁 项目结构

├── __init__.py           <-- 主入口文件，用于注册所有节点
├── nodes/                <-- 存放所有 Node 类定义的目录
│   ├── __init__.py       <-- 空文件，表示这是个 Python 包
│   ├── image_processing_nodes.py    <-- 图像处理和workflow解析节点
│   ├── text_utility_nodes.py
│   ├── model_wrapper_nodes.py
│   └── ...
├── assets/               <-- 存放节点相关的资源文件（图片、模型、配置文件等）
│   ├── images/
│   └── configs/
│       └── test_workflow.json    <-- 测试用的workflow JSON
├── utils/                <-- 存放辅助函数、通用类等（不直接是 Node）
│   ├── __init__.py
│   ├── image_helpers.py  <-- 图像处理辅助函数
│   └── data_converters.py
├── LICENSE               <-- 许可证文件
├── README.md             <-- 项目说明文件
├── requirements.txt      <-- 项目依赖（如果你引入了额外的库）
└── pyproject.toml        <-- 项目构建配置

🎯 示例用法

解析workflow获取提示词和模型信息

{
  "nodes": [
    {
      "id": 115,
      "type": "PreviewTextNode", 
      "properties": {
        "cnr_id": "comfyui_custom_nodes_alekpet"
      },
      "widgets_values": [
        "<lora:AddMicroDetails_Illustrious_v4:0.4>, masterpiece, best quality..."
      ]
    },
    {
      "id": 7,
      "type": "CheckpointLoaderSimple",
      "properties": {
        "Node name for S&R": "CheckpointLoaderSimple"
      },
      "widgets_values": [
        "uncannyValley_ilxl10Noob.safetensors"
      ]
    }
  ]
}

输出:

• positive_prompt: <lora:AddMicroDetails_Illustrious_v4:0.4>, masterpiece, best quality...
• negative_prompt: worst quality, bad anatomy, watermark...
• checkpoint_name: uncannyValley_ilxl10Noob.safetensors

⚙️ 依赖要求

• Python 3.8+
• ComfyUI
• PyTorch
• Pillow
• NumPy

📝 更新日志

v1.2.0

• ✅ 新增：CheckpointLoaderSimple节点的模型名称提取
• ✅ 所有节点新增checkpoint_name输出
• ✅ 改进workflow解析算法，支持多种节点类型提取
• ✅ 完善示例和文档说明

v1.1.0

• ✅ 新增WorkflowImageFileLoader节点，支持直接读取图片文件
• ✅ 改进workflow元数据提取算法
• ✅ 完善错误处理和用户提示

v1.0.0

• ✅ 实现Workflow图片加载器
• ✅ 实现Workflow JSON解析器
• ✅ 智能提示词分类算法
• ✅ 完整的错误处理和状态反馈

🤝 贡献

欢迎提交Issue和Pull Request！

📄 许可证

MIT License - 详见 LICENSE 文件