nodes/havvk-ComfyUI_AIIA
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Packages Projects Releases Wiki Activity

fix: restore missing use_cuda parameter in INPUT_TYPES (v1.4.80)

Browse Source
This commit is contained in:
Hawk Lee
2025-12-28 22:44:09 +08:00
parent ff1b91bfd9
commit a0c8a7fa32
3 changed files with 254 additions and 218 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files
README.md
+252 -217
View File
@@ -17,32 +17,36 @@
### ✨ 为何选择 AIIA 浏览器？
* **告别猜测：** 无需离开 ComfyUI 即可即时预览图片、视频和音频。
* **为性能而生：** 专为处理包含数千乃至数万个文件的海量输出文件夹而设计，极致流畅，拒绝卡顿。
* **精美且直观：** 拥有现代化的用户界面，与 ComfyUI 原生主题无缝融合，宛若天生。
* **告别猜测：** 无需离开 ComfyUI 即可即时预览图片、视频和音频。
* **为性能而生：** 专为处理包含数千乃至数万个文件的海量输出文件夹而设计，极致流畅，拒绝卡顿。
* **精美且直观：** 拥有现代化的用户界面，与 ComfyUI 原生主题无缝融合，宛若天生。
### 核心亮点
#### 1. 强大的核心功能
* **一键加载工作流**: 直接从浏览器中加载任何图片、视频或工作流文件，瞬间恢复你的创作环境。
* **直接下载文件**: 无需再打开系统文件夹，一键下载你需要的任何文件。
* **内容丰富的工具提示 (Tooltip)**: 将鼠标悬停在任何文件或文件夹上，即可看到包含详细元数据（尺寸、时长、日期等）的浮窗，甚至还能 **直接在浮窗里预览图片、视频和音频**！
* **高级排序与筛选**: 按 **名称、日期、大小、类型、尺寸或时长** 对文件进行排序，并可选择隐藏文件夹，总能快速找到你想要的。
* **一键加载工作流**: 直接从浏览器中加载任何图片、视频或工作流文件，瞬间恢复你的创作环境。
* **直接下载文件**: 无需再打开系统文件夹，一键下载你需要的任何文件。
* **内容丰富的工具提示 (Tooltip)**: 将鼠标悬停在任何文件或文件夹上，即可看到包含详细元数据（尺寸、时长、日期等）的浮窗，甚至还能 **直接在浮窗里预览图片、视频和音频**！
* **高级排序与筛选**: 按 **名称、日期、大小、类型、尺寸或时长** 对文件进行排序，并可选择隐藏文件夹，总能快速找到你想要的。
#### 2. 顶级的界面与用户体验
* **双视图模式：** 可在经典的 **图标视图**（支持缩放）和信息详尽的 **列表视图** 之间一键切换。
* **沉浸式全屏查看器：** 双击文件即可进入一个独立的媒体查看器。支持视频/音频播放、用于快速导航的胶片缩略图，并提供多种导航方式（鼠标滑动、滚轮、键盘方向键和长按按钮）。
* **全键盘导航：** 为高级用户设计，你可以完全通过键盘在文件夹之间穿梭、选择文件、打开预览、显示/隐藏工具提示，实现真正的“效率流”操作。
* **交互式路径与面包屑导航：** 通过可点击的面包屑轻松跳转目录，或直接输入路径进行导航。
* **双视图模式：** 可在经典的 **图标视图**（支持缩放）和信息详尽的 **列表视图** 之间一键切换。
* **沉浸式全屏查看器：** 双击文件即可进入一个独立的媒体查看器。支持视频/音频播放、用于快速导航的胶片缩略图，并提供多种导航方式（鼠标滑动、滚轮、键盘方向键和长按按钮）。
* **全键盘导航：** 为高级用户设计，你可以完全通过键盘在文件夹之间穿梭、选择文件、打开预览、显示/隐藏工具提示，实现真正的“效率流”操作。
* **交互式路径与面包屑导航：** 通过可点击的面包屑轻松跳转目录，或直接输入路径进行导航。
#### 3. 无与伦比的性能与技术
* **高性能后端：** 基于 Python 的异步后端，利用 `ffmpeg` 和 `Pillow` 进行即时的缩略图与视频海报生成。
* **智能缓存：** 所有缩略图和元数据都会被智能缓存。浏览器仅在文件发生变化时才重新生成，确保后续加载瞬间完成。
* **懒加载与虚拟滚动：** 我们在图标视图中使用 `IntersectionObserver`，在列表视图中实现 **完全虚拟滚动**。这意味着浏览器永远只渲染屏幕上可见的内容，即使面对上万个文件也能保持极低的内存占用和零延迟。
* **无阻塞元数据分析：** 在列表视图中，浏览器会在后台批量分析视频时长、尺寸等元数据，并以进度条显示，完全不阻塞UI操作。
* **高性能后端：** 基于 Python 的异步后端，利用 `ffmpeg` 和 `Pillow` 进行即时的缩略图与视频海报生成。
* **智能缓存：** 所有缩略图和元数据都会被智能缓存。浏览器仅在文件发生变化时才重新生成，确保后续加载瞬间完成。
* **懒加载与虚拟滚动：** 我们在图标视图中使用 `IntersectionObserver`，在列表视图中实现 **完全虚拟滚动**。这意味着浏览器永远只渲染屏幕上可见的内容，即使面对上万个文件也能保持极低的内存占用和零延迟。
* **无阻塞元数据分析：** 在列表视图中，浏览器会在后台批量分析视频时长、尺寸等元数据，并以进度条显示，完全不阻塞UI操作。
#### 4. 灵活的自定义选项
* 在设置面板中，你可以根据习惯隐藏文件夹侧边栏，或开关视频预览功能。所有设置都会被自动保存。
* 在设置面板中，你可以根据习惯隐藏文件夹侧边栏，或开关视频预览功能。所有设置都会被自动保存。
---
@@ -51,16 +55,20 @@
本节点套件的另一个核心设计初衷，是为了攻克困扰许多用户的技术难题，**特别是解决在生成长视频或处理大量图像帧时常见的内存不足（OOM）问题**。
### 🌟 告别OOM：为处理海量帧而生
处理成百上千张高清图像帧时，轻易就会耗尽 VRAM 和系统内存，导致工作流中断。AIIA 节点通过 **增量式处理（Incremental Processing）** 的策略从根本上解决了这个问题。
无论是从磁盘流式读取帧进行视频合并，还是将生成结果逐帧保存到磁盘，我们的节点都**永远不需要将所有图像一次性加载到内存中**。这意味着您可以轻松生成数千帧的视频，而无需再为内存限制而烦恼。
### ✨ 无缝与高效的平衡
我们提供了两种工作模式，以适应不同场景：
- **内存模式**: 对于短序列或测试，可以直接将上游节点的 `IMAGE` 张量输入，实现无缝、快速的内存内处理。
- **磁盘模式**: 对于长序列的最终生成，节点会高效地从磁盘流式读取/写入帧，保证了稳定性和极低的内存占用。
- **内存模式**: 对于短序列或测试，可以直接将上游节点的 `IMAGE` 张量输入，实现无缝、快速的内存内处理。
- **磁盘模式**: 对于长序列的最终生成，节点会高效地从磁盘流式读取/写入帧，保证了稳定性和极低的内存占用。
### 🔧 强大且可扩展的预设系统
通过简单的 **JSON 文件**，您可以完全自定义视频和音频的编码参数，并将其保存为可复用的格式预设。这使得高级用户可以轻松实现复杂的 FFmpeg 配置，而无需修改任何代码。
---
@@ -68,22 +76,26 @@
## 🛠️ 安装与先决条件
### 1. 安装 FFmpeg (视频与浏览器节点强依赖)
视频合并节点和媒体浏览器的视频功能依赖 `ffmpeg` 和 `ffprobe`。
- 访问 [FFmpeg 官网](https://ffmpeg.org/download.html) 下载并安装。
- **强烈建议**将 FFmpeg 的 `bin` 目录添加到您系统的 `PATH` 环境变量中。
- 在终端中运行 `ffmpeg -version` 和 `ffprobe -version` 来验证安装。
- 访问 [FFmpeg 官网](https://ffmpeg.org/download.html) 下载并安装。
- **强烈建议**将 FFmpeg 的 `bin` 目录添加到您系统的 `PATH` 环境变量中。
- 在终端中运行 `ffmpeg -version` 和 `ffprobe -version` 来验证安装。
### 2. 安装 NeMo 模型 (音频AI节点必须)
音频处理节点（如说话人日志）依赖 NeMo 模型。
- 在 ComfyUI 的 `models` 目录下，创建一个名为 `nemo_models` 的子目录。最终路径应为 `ComfyUI/models/nemo_models/`。
- 从 [NVIDIA NeMo 目录](https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/teams/nemo/models/diar_sortformer_telephonic_tele_ft_marblenet) 下载所需的 `.nemo` 模型文件。
- 基础模型: `diar_sortformer_4spk-v1.nemo`
- 流式模型 (v2.1): `diar_streaming_sortformer_4spk-v2.1.nemo`
- 将下载的 `.nemo` 文件放入 `ComfyUI/models/nemo_models/` 目录中。
- 在 ComfyUI 的 `models` 目录下，创建一个名为 `nemo_models` 的子目录。最终路径应为 `ComfyUI/models/nemo_models/`。
- 从 [NVIDIA NeMo 目录](https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/teams/nemo/models/diar_sortformer_telephonic_tele_ft_marblenet) 下载所需的 `.nemo` 模型文件。
- 基础模型: `diar_sortformer_4spk-v1.nemo`
- 流式模型 (v2.1): `diar_streaming_sortformer_4spk-v2.1.nemo`
- 将下载的 `.nemo` 文件放入 `ComfyUI/models/nemo_models/` 目录中。
**使用 huggingface-cli 下载 (推荐)**:
`nvidia/nemo-models` 仓库很大，建议直接下载指定文件：
```bash
# 进入 ComfyUI/models 目录
cd ComfyUI/models
@@ -97,11 +109,14 @@ hf download nvidia/nemo-models diar_streaming_sortformer_4spk-v2.1.nemo --local-
```
### 3. 安装本节点套件
进入 ComfyUI 的自定义节点目录，然后克隆本仓库：
```bash
cd ComfyUI/custom_nodes/
git clone https://github.com/havvk/ComfyUI_AIIA.git
```
最后，**重启 ComfyUI**。
---
@@ -111,9 +126,10 @@ git clone https://github.com/havvk/ComfyUI_AIIA.git
### 1. 媒体管理 (Media Management)
#### AIIA 媒体浏览器
1. 安装并重启后，一个 **"AIIA Browser"** 按钮会出现在 ComfyUI 主菜单中。
2. 点击即可启动浏览器。
3. 尽情探索你的 `output` 目录吧！
1. 安装并重启后，一个 **"AIIA Browser"** 按钮会出现在 ComfyUI 主菜单中。
2. 点击即可启动浏览器。
3. 尽情探索你的 `output` 目录吧！
---
@@ -127,10 +143,10 @@ git clone https://github.com/havvk/ComfyUI_AIIA.git
**核心亮点**:
- **内存高效**: 通过 `frames_directory` 输入，可以处理几乎无限数量的图像帧，完美解决了 OOM 问题。
- **直接张量输入**: 接受上游节点的 `IMAGE` 张量，方便快速迭代和测试。
- **全面的音频控制**: 支持 `AUDIO` 张量和外部文件，并提供对编解码器和码率的精细控制。
- **智能自动配置**: `auto` 模式能自动应用格式预设中的音频参数，并能自动检测源文件的码率。
- **内存高效**: 通过 `frames_directory` 输入，可以处理几乎无限数量的图像帧，完美解决了 OOM 问题。
- **直接张量输入**: 接受上游节点的 `IMAGE` 张量，方便快速迭代和测试。
- **全面的音频控制**: 支持 `AUDIO` 张量和外部文件，并提供对编解码器和码率的精细控制。
- **智能自动配置**: `auto` 模式能自动应用格式预设中的音频参数，并能自动检测源文件的码率。
#### FLOAT 影片生成 (内存与磁盘模式)
@@ -138,35 +154,38 @@ git clone https://github.com/havvk/ComfyUI_AIIA.git
**1. Float Process (AIIA In-Memory)**
- **用途**: 用于生成**短片**、快速预览或直接与其他内存节点（如视频合并的 `images` 输入）连接。
- **输出**: `IMAGE` 张量。
- **优势**: 速度快，流程无缝。
- **限制**: 受限于您的 VRAM 和系统内存大小，不适合生成长视频。
- **用途**: 用于生成**短片**、快速预览或直接与其他内存节点（如视频合并的 `images` 输入）连接。
- **输出**: `IMAGE` 张量。
- **优势**: 速度快，流程无缝。
- **限制**: 受限于您的 VRAM 和系统内存大小，不适合生成长视频。
**2. Float Process (AIIA To-Disk for Long Audio)**
- **用途**: 专门用于**长音频**的影片生成，是**解决OOM问题的关键**。
- **输出**: `STRING` (包含所有生成帧的目录路径) 和 `INT` (帧总数)。
- **优势**: 在解码过程中，节点以小批量方式处理帧并**逐帧保存到磁盘**，内存占用极低，可以处理任意长度的音频。
- **工作流**: 此节点的输出目录可以直接作为 **视频合并节点** 的 `frames_directory` 输入，构建一个完整的、内存高效的 talking head 视频生成管线。
- **用途**: 专门用于**长音频**的影片生成，是**解决OOM问题的关键**。
- **输出**: `STRING` (包含所有生成帧的目录路径) 和 `INT` (帧总数)。
- **优势**: 在解码过程中，节点以小批量方式处理帧并**逐帧保存到磁盘**，内存占用极低，可以处理任意长度的音频。
- **工作流**: 此节点的输出目录可以直接作为 **视频合并节点** 的 `frames_directory` 输入，构建一个完整的、内存高效的 talking head 视频生成管线。
#### PersonaLive 视频驱动 (AIIA Integrated)
这组节点基于强大的 [PersonaLive](https://github.com/GVCLab/PersonaLive) 模型，专为生成高质量的 Talking Head 视频而设计。我们将原版代码完全重构并集成到 ComfyUI 中，通过特有的分块处理和磁盘流式技术，**彻底解决了长视频生成时的显存和内存溢出 (OOM) 问题**。
**1. PersonaLive Checkpoint Loader**
- **用途**: 加载所有必要的模型权重（Base Model, VAE, PersonaLive Weights）。
- **功能**: 首次运行时会自动从 HuggingFace 下载所需模型，无需手动配置。
- **用途**: 加载所有必要的模型权重（Base Model, VAE, PersonaLive Weights）。
- **功能**: 首次运行时会自动从 HuggingFace 下载所需模型，无需手动配置。
**2. PersonaLive Photo Sampler (AIIA In-Memory)**
- **用途**: 标准生成模式，适合**短视频**或**中等长度**视频。
- **输出**: `IMAGE` 张量（所有生成的帧）。
- **机制**: 节点会自动将长视频切分为多个 Chunk 进行推理，每推理完一个 Chunk 就会清空显存，从而允许你在有限的显存下生成较长的视频。
- **用途**: 标准生成模式，适合**短视频**或**中等长度**视频。
- **输出**: `IMAGE` 张量（所有生成的帧）。
- **机制**: 节点会自动将长视频切分为多个 Chunk 进行推理，每推理完一个 Chunk 就会清空显存，从而允许你在有限的显存下生成较长的视频。
**3. PersonaLive Photo Sampler (AIIA To-Disk for Long Video)**
- **用途**: 专门用于**超长视频**生成。这是解决系统内存（System RAM）OOM 的终极方案。
- **输出**: `STRING` (包含生成帧的目录路径) 和 `INT` (帧数)。
- **最佳实践**: 将此节点的输出目录直接连接到 **AIIA Video Combine** 节点，即可实现从生成到合成的全流程 OOM-Safe。
- **用途**: 专门用于**超长视频**生成。这是解决系统内存（System RAM）OOM 的终极方案。
- **输出**: `STRING` (包含生成帧的目录路径) 和 `INT` (帧数)。
- **最佳实践**: 将此节点的输出目录直接连接到 **AIIA Video Combine** 节点，即可实现从生成到合成的全流程 OOM-Safe。
---
@@ -178,224 +197,238 @@ git clone https://github.com/havvk/ComfyUI_AIIA.git
**1. AIIA Generate Speaker Segments**
- **用途**: 对一段音频进行分析，找出“**谁在什么时候说话**”。
- **输入**: `AUDIO` 张量。
- **输出**: `WHISPER_CHUNKS` (一个结构化的数据，包含一系列带有说话人标签的时间片段，如 `SPEAKER_00`, `SPEAKER_01` 等)。
- **亮点**: 提供多种**后处理配置**（从宽松到严格），让您可以微调分割的灵敏度，以适应不同质量的音频。
- **用途**: 对一段音频进行分析，找出“**谁在什么时候说话**”。
- **输入**: `AUDIO` 张量。
- **输出**: `WHISPER_CHUNKS` (一个结构化的数据，包含一系列带有说话人标签的时间片段，如 `SPEAKER_00`, `SPEAKER_01` 等)。
- **亮点**: 提供多种**后处理配置**（从宽松到严格），让您可以微调分割的灵敏度，以适应不同质量的音频。
**2. AIIA E2E Speaker Diarization**
- **用途**: 将 `Generate Speaker Segments` 的识别结果**精确地应用**到由 Whisper 等工具生成的、带有文本的 `WHISPER_CHUNKS` 上。
- **输入**: `WHISPER_CHUNKS` (来自文本转录节点) 和 `AUDIO` 张量。
- **输出**: 更新后的 `WHISPER_CHUNKS`，其中每个文本块都已被赋予了最匹配的说话人标签。
- **工作流**: `(音频) -> Whisper -> (文本Chunks)` + `(音频) => E2E Diarizer` => **最终带有说话人标签的文本稿**。
- **用途**: 将 `Generate Speaker Segments` 的识别结果**精确地应用**到由 Whisper 等工具生成的、带有文本的 `WHISPER_CHUNKS` 上。
- **输入**: `WHISPER_CHUNKS` (来自文本转录节点) 和 `AUDIO` 张量。
- **输出**: 更新后的 `WHISPER_CHUNKS`，其中每个文本块都已被赋予了最匹配的说话人标签。
- **工作流**: `(音频) -> Whisper -> (文本Chunks)` + `(音频) => E2E Diarizer` => **最终带有说话人标签的文本稿**。
#### 3.2 说话人隔离与合并 (Speaker Isolation & Merger)
**Audio Speaker Isolator (AIIA)**
- **用途**: 根据说话人日志（Diarization）产生的 JSON 数据，从原始音轨中精确提取属于特定说话人的声音。
- **输入**:
- `audio`: 原始音频张量。
- `whisper_chunks`: 由 Diarization 节点生成的 JSON 片段数据。
- `speaker_label`: 要提取的说话人 ID（例如 "SPEAKER_00"）。
- `isolation_mode`:
- **Maintain Duration (推荐)**: 输出与原音频等长的音轨，非目标说话人部分填充静音。这对于**视频驱动（Talking Head）**工作流至关重要，能确保口型与原视频时间轴严格对齐。
- **Concatenate**: 将属于该说话人的所有片段无缝拼接在一起，去除中间的空隙。
- **亮点**:
- **防爆音**: 内置微小的淡入淡出（Fade In/Out）处理，确保片段边缘自然顺滑。
- **时间对齐**: 专门针对 AIIA 视频节点套件优化，保证音画同步。
- **用途**: 根据说话人日志（Diarization）产生的 JSON 数据，从原始音轨中精确提取属于特定说话人的声音。
- **输入**:
- `audio`: 原始音频张量。
- `whisper_chunks`: 由 Diarization 节点生成的 JSON 片段数据。
- `speaker_label`: 要提取的说话人 ID（例如 "SPEAKER_00"）。
- `isolation_mode`:
- **Maintain Duration (推荐)**: 输出与原音频等长的音轨，非目标说话人部分填充静音。这对于**视频驱动（Talking Head）**工作流至关重要，能确保口型与原视频时间轴严格对齐。
- **Concatenate**: 将属于该说话人的所有片段无缝拼接在一起，去除中间的空隙。
- **亮点**:
- **防爆音**: 内置微小的淡入淡出（Fade In/Out）处理，确保片段边缘自然顺滑。
- **时间对齐**: 专门针对 AIIA 视频节点套件优化，保证音画同步。
**Audio Speaker Merger (AIIA)**
- **用途**: 将两段不同的音频流合并为一条。通常用于在分别对不同说话人进行视频驱动后，将各自的音轨重新混缩。
- **输入**:
- `audio_1`, `audio_2`: 待合并的两段音频。
- `duration_mode`:
- `Longest`: 输出时长等于两段音频中的最大值。
- `Shortest`: 输出时长等于两段音频中的最小值。
- `Audio 1 / Audio 2`: 严格跟随特定输入段的时长。
- `Specified`: 手动指定输出秒数。
- `normalize`: 开启后将自动防止音量叠加导致的破音。
- **用途**: 将两段不同的音频流合并为一条。通常用于在分别对不同说话人进行视频驱动后，将各自的音轨重新混缩。
- **输入**:
- `audio_1`, `audio_2`: 待合并的两段音频。
- `duration_mode`:
- `Longest`: 输出时长等于两段音频中的最大值。
- `Shortest`: 输出时长等于两段音频中的最小值。
- `Audio 1 / Audio 2`: 严格跟随特定输入段的时长。
- `Specified`: 手动指定输出秒数。
- `normalize`: 开启后将自动防止音量叠加导致的破音。
#### 3.3 智能切片 (Smart Chunking)
**Audio Smart Chunker (Silence-based)**
- **用途**: 全量扫描长音频，寻找最优切片方案。
- **机制**:
- **全局静音扫描**: 自动识别音频中的天然停顿区间。
- **贪心优化算法**: 在不超出设定时长（如 27s）的前提下，计算出能让每一刀都切在静音处的片段序列。
- **输出**: 供 `Voice Conversion (AIIA Unlimited)` 使用的 `whisper_chunks` 引导数据。
- **协同优势**: 预先规划好切点，避免转换节点在词句中间暴力切分，是彻底消除拼接毛刺的关键。
- **用途**: 全量扫描长音频，寻找最优切片方案。
- **机制**:
- **全局静音扫描**: 自动识别音频中的天然停顿区间。
- **贪心优化算法**: 在不超出设定时长（如 27s）的前提下，计算出能让每一刀都切在静音处的片段序列。
- **输出**: 供 `Voice Conversion (AIIA Unlimited)` 使用的 `whisper_chunks` 引导数据。
- **协同优势**: 预先规划好切点，避免转换节点在词句中间暴力切分，是彻底消除拼接毛刺的关键。
#### 3.4 Voice Conversion (AIIA Unlimited) (CosyVoice 增强)
**1. CosyVoice Model Loader (AIIA)**
- **用途**: 不需要安装任何其他第三方节点，直接加载 CosyVoice 模型。
- **功能**:
- **自动安装依赖**: 首次运行时会自动安装 `cosyvoice` 及其依赖环境。
- **自动下载模型**: 选择模型后，首次运行会自动从 HuggingFace 下载模型权重。
- **支持模型**:
- `Fun-CosyVoice3-0.5B-2512` (最新 CosyVoice 3.0, **推荐**)
- `CosyVoice2-0.5B` (CosyVoice 2.0)
- `CosyVoice-300M` 系列 (SFT, Instruct, TTSFRD)
- **输出**: `COSYVOICE_MODEL` (专为 AIIA Voice Conversion 节点优化)。
- **⚠️ 模型下载问题 (Model Download Issues)**:
如果遇到自动下载卡顿或失败，请**手工下载**模型文件夹，并将其放入 `ComfyUI/models/cosyvoice/` 目录中。
**目录结构示例 (Directory Structure)**:
请注意：文件夹名称建议与下方列表保持一致（即去除 `FunAudioLLM/` 前缀）。
```text
ComfyUI/models/cosyvoice/
├── Fun-CosyVoice3-0.5B-2512/ <-- 对应选项 FunAudioLLM/Fun-CosyVoice3-0.5B-2512
│ ├── cosyvoice.yaml
│ ├── model.pt
│ └── ...
├── CosyVoice2-0.5B/ <-- 对应选项 FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B
└── CosyVoice-300M/ <-- 对应选项 CosyVoice-300M
```
**下载地址 (Download Sources)**:
* [ModelScope (魔搭社区)](https://www.modelscope.cn/organization/iic) (搜索 CosyVoice)
* [HuggingFace - FunAudioLLM](https://huggingface.co/FunAudioLLM)
- **用途**: 不需要安装任何其他第三方节点，直接加载 CosyVoice 模型。
- **功能**:
- **自动安装依赖**: 首次运行时会自动安装 `cosyvoice` 及其依赖环境。
- **自动下载模型**: 选择模型后，首次运行会自动从 HuggingFace 下载模型权重。
- **支持模型**:
- `Fun-CosyVoice3-0.5B-2512` (最新 CosyVoice 3.0, **推荐**)
- `CosyVoice2-0.5B` (CosyVoice 2.0)
- `CosyVoice-300M` 系列 (SFT, Instruct, TTSFRD)
- **输出**: `COSYVOICE_MODEL` (专为 AIIA Voice Conversion 节点优化)。
- **⚠️ 模型下载问题 (Model Download Issues)**:
如果遇到自动下载卡顿或失败，请**手工下载**模型文件夹，并将其放入 `ComfyUI/models/cosyvoice/` 目录中。
**使用 huggingface-cli 下载 (CLI Example)**:
```bash
# 进入 ComfyUI/models/cosyvoice 目录
cd ComfyUI/models/cosyvoice
# 下载 CosyVoice 3.0 (0.5B)
hf download FunAudioLLM/Fun-CosyVoice3-0.5B-2512 --local-dir Fun-CosyVoice3-0.5B-2512
```
**目录结构示例 (Directory Structure)**:
请注意：文件夹名称建议与下方列表保持一致（即去除 `FunAudioLLM/` 前缀）。
```text
ComfyUI/models/cosyvoice/
├── Fun-CosyVoice3-0.5B-2512/ <-- 对应选项 FunAudioLLM/Fun-CosyVoice3-0.5B-2512
│ ├── cosyvoice.yaml
│ ├── model.pt
│ └── ...
├── CosyVoice2-0.5B/ <-- 对应选项 FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B
└── CosyVoice-300M/ <-- 对应选项 CosyVoice-300M
```
**下载地址 (Download Sources)**:
* [ModelScope (魔搭社区)](https://www.modelscope.cn/organization/iic) (搜索 CosyVoice)
* [HuggingFace - FunAudioLLM](https://huggingface.co/FunAudioLLM)
**使用 huggingface-cli 下载 (CLI Example)**:
```bash
# 进入 ComfyUI/models/cosyvoice 目录
cd ComfyUI/models/cosyvoice
# 下载 CosyVoice 3.0 (0.5B)
hf download FunAudioLLM/Fun-CosyVoice3-0.5B-2512 --local-dir Fun-CosyVoice3-0.5B-2512
```
**2. Voice Conversion (AIIA Unlimited)**
- **用途**: 增强版语音转换节点，解决了原版 CosyVoice3 只能转换 30 秒内语音的限制。
- **🔥 核心突破**: **全球首个突破时长限制的 ComfyUI 节点**。通过创新的静音点智能切片技术，本节点彻底突破了 CosyVoice 3 官方模型“建议 20 秒、最长 60 秒”的生成限制。它实现了**真正无限时长的音色克隆**，且拼接处自然无痕，完美满足长篇教学视频、有声书等专业制作需求。
- **创新设计 (创新亮点)**:
- **语义感知切片 (Semantic-Aware Chunking)**: 节点可选接入 `whisper_chunks` 数据。它能智能识别每句话之间的“缝隙”，优先在说话人停顿的天然空隙处进行切分，从根本上避免了“在单词中间切开”导致的违和感。
- **牺牲上下文无缝拼接 (Sacrificial Context Stitching)**: 针对生成式模型在重叠区域的相位不稳定性，我们在拼接时采用“牺牲上下文”策略。即利用重叠区域作为生成引导，但在最终拼接时丢弃前一片段的“尾部”，仅保留极短的 Cross-fade（约 50ms），从而彻底消除长音频拼接处的“发虚”和回声感。
- **双层寻点算法**: 在语义缝隙确定的候选范围内，算法会自动进行微秒级的**物理静音探测**（基于能量平滑曲线），确保切点处于绝对静默状态。
- **输入**:
- `model`: 连接 `CosyVoice Model Loader (AIIA)` 的输出。
- `source_audio`: 待转换的源音频（支持任意时长）。
- `whisper_chunks` (可选): 接入 Diarization 节点数据，开启语义感知切片。
- `target_audio`: 目标音色参考音频（自动截取前 30 秒）。
- `chunk_size`: 目标切片大小（默认 25 秒）。
- `overlap_size`: 重叠大小，用于平滑衔接。
- **用途**: 增强版语音转换节点，解决了原版 CosyVoice3 只能转换 30 秒内语音的限制。
- **🔥 核心突破**: **全球首个突破时长限制的 ComfyUI 节点**。通过创新的静音点智能切片技术，本节点彻底突破了 CosyVoice 3 官方模型“建议 20 秒、最长 60 秒”的生成限制。它实现了**真正无限时长的音色克隆**，且拼接处自然无痕，完美满足长篇教学视频、有声书等专业制作需求。
- **创新设计 (创新亮点)**:
- **语义感知切片 (Semantic-Aware Chunking)**: 节点可选接入 `whisper_chunks` 数据。它能智能识别每句话之间的“缝隙”，优先在说话人停顿的天然空隙处进行切分，从根本上避免了“在单词中间切开”导致的违和感。
- **牺牲上下文无缝拼接 (Sacrificial Context Stitching)**: 针对生成式模型在重叠区域的相位不稳定性，我们在拼接时采用“牺牲上下文”策略。即利用重叠区域作为生成引导，但在最终拼接时丢弃前一片段的“尾部”，仅保留极短的 Cross-fade（约 50ms），从而彻底消除长音频拼接处的“发虚”和回声感。
- **双层寻点算法**: 在语义缝隙确定的候选范围内，算法会自动进行微秒级的**物理静音探测**（基于能量平滑曲线），确保切点处于绝对静默状态。
- **输入**:
- `model`: 连接 `CosyVoice Model Loader (AIIA)` 的输出。
- `source_audio`: 待转换的源音频（支持任意时长）。
- `whisper_chunks` (可选): 接入 Diarization 节点数据，开启语义感知切片。
- `target_audio`: 目标音色参考音频（自动截取前 30 秒）。
- `chunk_size`: 目标切片大小（默认 25 秒）。
- `overlap_size`: 重叠大小，用于平滑衔接。
#### 3.5 智能音频增强 (Audio AI Enhance) (推荐)
- **用途**: 专为 CosyVoice 等生成式语音设计的增强器。它基于 `resemble-enhance` 强大的 **Conditional Flow Matching (CFM)** 模型，能同时完成后处理降噪和超分辨率（Bandwidth Extension）。
- **核心能力**: 将任意低采样率（如 22kHz, 16kHz）的输入音频，重构为 **44.1kHz** 的高保真音频。
- **用途**: 专为 CosyVoice 等生成式语音设计的增强器。它基于 `resemble-enhance` 强大的 **Conditional Flow Matching (CFM)** 模型，能同时完成后处理降噪和超分辨率（Bandwidth Extension）。
- **核心能力**: 将任意低采样率（如 22kHz, 16kHz）的输入音频，重构为 **44.1kHz** 的高保真音频。
**参数详解**:
1. **mode**:
- `Enhance (Denoise + Bandwidth Ext)`: **(推荐)** 同时去除底噪并提升音质。
- `Denoise Only`: 仅去除噪声，不改变音质。
1. **mode**:
2. **solver**: 推理求解器。
- `Midpoint` (默认): 速度与质量的最佳平衡。
- `RK4`: 质量最高，但速度慢 2 倍。
- `Euler`: 速度最快，但可能产生条纹。
- `Enhance (Denoise + Bandwidth Ext)`: **(推荐)** 同时去除底噪并提升音质。
- `Denoise Only`: 仅去除噪声，不改变音质。
2. **solver**: 推理求解器。
3. **nfe (Steps)**: 迭代步数。
- **32**: 快速预览。可能会有残留条纹。
- **64**: **(推荐)** 标准质量。
- **128**: 极高画质，消除所有细微伪影，但耗时。
- `Midpoint` (默认): 速度与质量的最佳平衡。
- `RK4`: 质量最高，但速度慢 2 倍。
- `Euler`: 速度最快，但可能产生条纹。
3. **nfe (Steps)**: 迭代步数。
4. **tau (Temperature)**: 先验温度 (默认 0.5)。
- 控制生成过程的“创造力”。
- 0.5 为平衡点。如果声音发虚，尝试降低到 0.3。
- **32**: 快速预览。可能会有残留条纹。
- **64**: **(推荐)** 标准质量。
- **128**: 极高画质，消除所有细微伪影，但耗时。
4. **tau (Temperature)**: 先验温度 (默认 0.5)。
5. **denoise_strength (去噪强度) 🔥 新增**:
- 范围 `0.0` - `1.0`。默认 `0.5`。
- `0.0`: 保留所有原始底噪。
- `1.0`: 强力去噪。
- **Tip**: 如果你在低频部分听到 **水平条纹 (Hum/Buzz)**，请将此值提高到 **0.8 - 1.0**。
- 控制生成过程的“创造力”。
- 0.5 为平衡点。如果声音发虚，尝试降低到 0.3。
5. **denoise_strength (去噪强度)** :
6. **chunk_seconds / overlap_seconds**:
- **30s / 1s**: **(推荐)** 4090 等显卡的最佳平衡点。
- **注意**: 首次运行时，模型会进行 **JIT 编译（约60秒）**。请耐心等待，这只发生一次。
- 范围 `0.0` - `1.0`。默认 `0.5`。
- `0.0`: 保留所有原始底噪。
- `1.0`: 强力去噪。
- **Tip**: 如果你在低频部分听到 **水平条纹 (Hum/Buzz)**，请将此值提高到 **0.8 - 1.0**。
6. **chunk_seconds / overlap_seconds**:
- **依赖**: 首次运行会自动安装 `resemble-enhance`。
- **30s / 1s**: **(推荐)** 4090 等显卡的最佳平衡点。
- **注意**: 首次运行时，模型会进行 **JIT 编译（约60秒）**。请耐心等待，这只发生一次。
- **依赖**: 首次运行会自动安装 `resemble-enhance`。
#### 3.6 智能音频降噪 (VoiceFixer) (Legacy)
- **用途**: 用于修复**严重受损**的音频（如老电影、严重削波或极强背景噪）。
- **注意**: 对于 CosyVoice 生成的较干净语音，**不推荐**使用此节点，因为它通过重构方式修复，容易在干净语音上引入伪影（Spectral Stripes）。请优先使用 `Audio AI Enhance`。
- **参数**:
- `mode`:
- **0 (Full)**: 去噪 + 去混响 + 去破音 + 超分。适合质量最差的音频。
- **1 (No DeClip)**: 去噪 + 去混响 + 超分。适合大多数情况。
- **2 (Denoise Only)**: 仅去噪。
- `use_cuda`: 是否使用 GPU (推荐)。
- **依赖**: 首次运行会自动安装 `voicefixer` 库。
- **⚠️ 模型下载问题 (Model Download Issues)**:
如果遇到下载卡顿或 `PytorchStreamReader` 报错，请尝试**手工下载**模型文件，并按以下结构放入 `ComfyUI/models/voicefixer` 目录中：
```text
ComfyUI/models/voicefixer/
├── analysis_module/
│ └── checkpoints/
│ └── vf.ckpt (466MB)
└── synthesis_module/
└── 44100/
└── model.ckpt-1490000_trimed.pt (135MB)
```
**下载地址 (Download Links)**:
* **vf.ckpt**: [HuggingFace Mirror](https://huggingface.co/Diogodiogod/VoiceFixer-vf.ckpt/resolve/main/vf.ckpt) 或 [Zenodo](https://zenodo.org/record/5600188/files/vf.ckpt?download=1)
* **model.ckpt-1490000_trimed.pt**: [HuggingFace Mirror](https://huggingface.co/Diogodiogod/VoiceFixer-model.ckpt-1490000_trimed.pt/resolve/main/model.ckpt-1490000_trimed.pt) 或 [Zenodo](https://zenodo.org/record/5513378/files/model.ckpt-1490000_trimed.pt?download=1)
**使用 huggingface-cli 下载 (CLI Example)**:
```bash
# 进入 ComfyUI/models/voicefixer 目录
cd ComfyUI/models/voicefixer
# 下载 vf.ckpt (注意路径)
hf download Diogodiogod/VoiceFixer-vf.ckpt vf.ckpt --local-dir analysis_module/checkpoints
# 下载 model.ckpt (注意路径)
hf download Diogodiogod/VoiceFixer-model.ckpt-1490000_trimed.pt model.ckpt-1490000_trimed.pt --local-dir synthesis_module/44100
```
- **用途**: 用于修复**严重受损**的音频（如老电影、严重削波或极强背景噪）。
- **注意**: 对于 CosyVoice 生成的较干净语音，**不推荐**使用此节点，因为它通过重构方式修复，容易在干净语音上引入伪影（Spectral Stripes）。请优先使用 `Audio AI Enhance`。
- **参数**:
#### 3.6 Audio Post-Process (Resample/Fade/Norm)
- **用途**: 音频后期处理“母带”节点。
- **功能**:
- **Resample**: 使用高精度算法（sinc_interp_hann）将音频上采样至 44.1kHz 或 48kHz，改善听感清晰度。
- **LowPass Filter**: 可选的低通滤波器（**默认 11000 Hz**）。采用 **6级级联（Cascaded）** 设计，像“砖墙”一样强力消除由 CosyVoice 带来的高频混叠（Resampling Artifacts）。
- **HighPass Filter**: 可选的高通滤波器（**默认 60 Hz**）。采用 **单级平滑** 设计，在去除低频轰鸣声和直流偏移的同时，完美保留人声的低音厚度。
- **Fade In/Out**: 对音频首尾添加淡入淡出，消除由于切割或拼接可能残留的爆音。
- **Normalize**: 将音量标准化至 -1dB，确保输出响度饱满且不破音。
- **场景**: 建议串联在 `Voice Conversion` 节点之后使用。
- `mode`:
- **0 (Full)**: 去噪 + 去混响 + 去破音 + 超分。适合质量最差的音频。
- **1 (No DeClip)**: 去噪 + 去混响 + 超分。适合大多数情况。
- **2 (Denoise Only)**: 仅去噪。
- `use_cuda`: 是否使用 GPU (推荐)。
- **依赖**: 首次运行会自动安装 `voicefixer` 库。
- **⚠️ 模型下载问题 (Model Download Issues)**:
如果遇到下载卡顿或 `PytorchStreamReader` 报错，请尝试**手工下载**模型文件，并按以下结构放入 `ComfyUI/models/voicefixer` 目录中：
```text
ComfyUI/models/voicefixer/
├── analysis_module/
│ └── checkpoints/
│ └── vf.ckpt (466MB)
└── synthesis_module/
└── 44100/
└── model.ckpt-1490000_trimed.pt (135MB)
```
**下载地址 (Download Links)**:
* **vf.ckpt**: [HuggingFace Mirror](https://huggingface.co/Diogodiogod/VoiceFixer-vf.ckpt/resolve/main/vf.ckpt) 或 [Zenodo](https://zenodo.org/record/5600188/files/vf.ckpt?download=1)
* **model.ckpt-1490000_trimed.pt**: [HuggingFace Mirror](https://huggingface.co/Diogodiogod/VoiceFixer-model.ckpt-1490000_trimed.pt/resolve/main/model.ckpt-1490000_trimed.pt) 或 [Zenodo](https://zenodo.org/record/5513378/files/model.ckpt-1490000_trimed.pt?download=1)
**使用 huggingface-cli 下载 (CLI Example)**:
```bash
# 进入 ComfyUI/models/voicefixer 目录
cd ComfyUI/models/voicefixer
# 下载 vf.ckpt (注意路径)
hf download Diogodiogod/VoiceFixer-vf.ckpt vf.ckpt --local-dir analysis_module/checkpoints
# 下载 model.ckpt (注意路径)
hf download Diogodiogod/VoiceFixer-model.ckpt-1490000_trimed.pt model.ckpt-1490000_trimed.pt --local-dir synthesis_module/44100
```
#### 3.7 Audio Post-Process (Resample/Fade/Norm)
- **用途**: 音频后期处理“母带”节点。
- **功能**:
- **Resample**: 使用高精度算法（sinc_interp_hann）将音频上采样至 44.1kHz 或 48kHz，改善听感清晰度。
- **LowPass Filter**: 可选的低通滤波器（**默认 11000 Hz**）。采用 **6级级联（Cascaded）** 设计，像“砖墙”一样强力消除由 CosyVoice 带来的高频混叠（Resampling Artifacts）。
- **HighPass Filter**: 可选的高通滤波器（**默认 60 Hz**）。采用 **单级平滑** 设计，在去除低频轰鸣声和直流偏移的同时，完美保留人声的低音厚度。
- **Fade In/Out**: 对音频首尾添加淡入淡出，消除由于切割或拼接可能残留的爆音。
- **Normalize**: 将音量标准化至 -1dB，确保输出响度饱满且不破音。
- **场景**: 建议串联在 `Voice Conversion` 节点之后使用。
#### 3.7 Audio Splice Analyzer (AIIA Debug)
- **用途**: 可视化验证音频拼接质量。
- **功能**:
- 生成 Log-Mel 语谱图 (Spectrogram)。
- 如果接入了 `Voice Conversion` 节点的 `SPLICE_INFO` 输出，会自动在图上用红线标记出所有拼接点的位置。
- 帮助用户直观地检查拼接点是否位于静音区，以及是否有明显的频谱断裂。
- **依赖**: 需要 `matplotlib` 库。如果未安装，节点会生成一张提示错误的图片，不会导致工作流崩溃。
- **用途**: 可视化验证音频拼接质量。
- **功能**:
- 生成 Log-Mel 语谱图 (Spectrogram)。
- 如果接入了 `Voice Conversion` 节点的 `SPLICE_INFO` 输出，会自动在图上用红线标记出所有拼接点的位置。
- 帮助用户直观地检查拼接点是否位于静音区，以及是否有明显的频谱断裂。
- **依赖**: 需要 `matplotlib` 库。如果未安装，节点会生成一张提示错误的图片，不会导致工作流崩溃。
### 4. 图像工具 (Image Utilities)
#### Image Concatenate (AIIA Utils, Disk)
- **用途**: 将两个图像序列（来自两个不同的目录）逐帧拼接在一起，非常适合创建**对比视频**或**多面板视频**。
- **核心亮点 (OOM-Safe)**: 此节点**逐帧读取、处理和保存**，从不将整个图像序列加载到内存中，因此可以处理任意数量的帧。
- **功能**:
- 支持上下左右四个方向的拼接。
- 可自动调整其中一个图像序列的尺寸以匹配另一个，并保持宽高比。
- 可自定义背景填充颜色。
- **输出**: `STRING` (包含所有拼接后帧的新目录路径)。
- **用途**: 将两个图像序列（来自两个不同的目录）逐帧拼接在一起，非常适合创建**对比视频**或**多面板视频**。
- **核心亮点 (OOM-Safe)**: 此节点**逐帧读取、处理和保存**，从不将整个图像序列加载到内存中，因此可以处理任意数量的帧。
- **功能**:
- 支持上下左右四个方向的拼接。
- 可自动调整其中一个图像序列的尺寸以匹配另一个，并保持宽高比。
- 可自定义背景填充颜色。
- **输出**: `STRING` (包含所有拼接后帧的新目录路径)。
---
## ❓ 故障排查
- **错误: "FFmpeg not found" / "NeMo model not found"**
- 请返回阅读 [安装与先决条件](#-安装与先决条件) 部分，确保所有依赖都已正确安装和放置。
- **错误: "帧目录验证失败"**
- 请确保您填写的路径是**绝对路径**且真实存在。
- **错误: "FFmpeg not found" / "NeMo model not found"**
- 请返回阅读 [安装与先决条件](#-安装与先决条件) 部分，确保所有依赖都已正确安装和放置。
- **错误: "帧目录验证失败"**
- 请确保您填写的路径是**绝对路径**且真实存在。
## 许可证
@@ -410,14 +443,16 @@ git clone https://github.com/havvk/ComfyUI_AIIA.git
本次更新为浏览器带来了关键的新功能，并解决了一系列UI/UX问题和Bug，旨在提供一个更稳定、更直观的用户体验。
#### ✨ 新功能与优化
- **工作流加载与文件下载**: 现在你可以直接从浏览器内部加载包含工作流的图片或视频，或一键下载任何文件，极大地简化了你的创作流程。
- **目录刷新功能**:
- 在导航栏添加了手动刷新按钮 (🔄)。
- 现在当在图标和列表视图之间切换时，浏览器会自动刷新目录内容，确保文件列表永远是最新状态。
- 在导航栏添加了手动刷新按钮 (🔄)。
- 现在当在图标和列表视图之间切换时，浏览器会自动刷新目录内容，确保文件列表永远是最新状态。
- **优化的图标按钮布局**: 图标视图中的下载和加载工作流按钮现在改为在鼠标悬停时，在缩略图顶部显示为一个干净的浮层。
- **后端增强**: 包含对Python后端的若干改进，使缩略图生成和元数据提取更加健壮。
#### 🐞 Bug修复
- **修复列表视图按钮渲染问题**: 解决了一个因竞态条件导致的“加载工作流”按钮在列表视图中不显示的Bug。
- **修复加载工作流时的名称设置**: 通过为标准格式和API格式的工作流调用正确的API，现在加载工作流后能正确地在ComfyUI标题栏设置其名称。
- **修复图标缩放滑块**: 图标大小滑块现在可以通过触发一次完整的、干净的视图重绘来即时、正确地更新视图。
aiia_audio_enhance.py
+1
View File
@@ -201,6 +201,7 @@ class AIIA_Audio_Enhance:
"denoise_strength": ("FLOAT", {"default": 0.5, "min": 0.0, "max": 1.0, "step": 0.01, "tooltip": "0.0 = Keep Original Noise, 1.0 = Full Denoise. Increase to remove artifacts/hum."}),
"chunk_seconds": ("FLOAT", {"default": 30.0, "min": 1.0, "max": 60.0, "step": 1.0}),
"overlap_seconds": ("FLOAT", {"default": 1.0, "min": 0.0, "max": 5.0, "step": 0.1}),
"use_cuda": ("BOOLEAN", {"default": True}),
}, "optional": {
"splice_info": ("SPLICE_INFO",),
}
pyproject.toml
+1 -1
View File
@@ -1,7 +1,7 @@
[project]
name = "aiia"
description = "A suite of powerful, intuitive, and highly customizable nodes for ComfyUI, featuring a high-performance Media Browser and OOM-safe video tools."
version = "1.4.79"
version = "1.4.80"
license = {file = "LICENSE"}
readme = "README.md"
authors = [