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rui40000andClaude Opus 5 a513f5a66c 修正节点内视频预览被裁切：绕过 art-venture 的全局 CSS 误伤 
现象：「加载透明视频」节点下方的预览按原始像素尺寸渲染，容器
overflow:hidden 把画面裁掉一大块，只能看到局部。

根因不在本节点。ComfyUI 官方给节点视频预览的样式本来是对的
（.comfy-img-preview video { object-fit:contain; width:100%; height:100% }），
但 comfyui-art-venture 的 web/upload.js 为自家 LoadVideoFromUrl 注入了一条
同名全局选择器的规则，把宽高改成 var(--comfy-img-preview-width/height)。
这两个变量只在 art-venture 自家节点的 DOM 上定义，其它节点取到空值，
变量为空时整条声明失效，<video> 退回固有尺寸撑破容器而被裁切。

修法（web/rui_video_preview_fit.js，随 WEB_DIRECTORY 加载）：
- 本节点专属规则 .comfy-img-preview.rui-video-fit video 强制
  100% + object-fit:contain；容器标记通过拦截 node.videoContainer
  的赋值时打上，无需轮询、不受创建时机影响
- 全局兜底规则给那两个变量补 100% 回退值：变量有值时行为完全不变
  （art-venture 自身节点不受影响），仅在变量为空这种本就失效的
  情况下恢复官方行为，对其它插件是纯修复

浏览器内 A/B 实测（640x640 视频、347px 宽容器）：
修复前 video 渲染 640x640 溢出被裁；两条规则各自生效后均为 347x347 完整显示。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
 2026-08-18 18:29:05 +08:00
rui40000andClaude Opus 5 61129bde89 新增「加载透明视频」节点：解决带 alpha 的 WebM 读入后透明通道丢失 
带 alpha 的 WebM（VP8/VP9）不把透明度放在主视频流里。主流仍是 yuv420p，
alpha 被单独压成第二路藏在 Matroska 的 BlockAdditional 边带中，容器上只
留一条 alpha_mode=1 的元数据。ffmpeg 内置的 vp9/vp8 解码器不读这条边带，
只有 libvpx-vp9 / libvpx 才会——VideoHelperSuite 等常见加载节点走默认
解码器，因此每帧 alpha 恒为 255。

本节点显式指定 libvpx 系解码器并以 rgba 原始流读回，完整保留透明度
（含半透明边缘）。同一文件实测：默认解码器 alpha 全 255；libvpx-vp9
解出 alpha min=0 max=255，全透明 87.2%、半透明 2.0%。

- 自动探测 alpha_mode / pix_fmt，仅在需要时才换 libvpx（默认解码器更快）
- 解码器三档可手动覆盖，自动档失灵时可强制
- 支持强制帧率、帧数上限、跳过前N帧、间隔抽帧、等比缩放
- 输出 4 通道 rgba_image，直接接原生「保存图像」即存成 RGBA PNG 序列帧
  （原生节点不做 convert("RGB")，实测落盘与内存 alpha 逐像素零误差）
- 另输出 alpha 遮罩与 3 通道 rgb_image，兼容只吃 3 通道的下游节点
- 流式读管道 + 预分配张量，达到帧数上限立即中止解码
- 全部参数带中文悬浮说明，附示例工作流

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
 2026-08-18 18:06:11 +08:00
rui40000andClaude Opus 4.8 bc433bc24a docs: 核实 Unmult 节点并补充 README（含实测适用边界） 
节点为纯数学去底（等效 AE Unmult）：纯色底合成图满足
C = aF + (1-a)B，背景色已知即可反解出前景色与 alpha，
无需模型推理，且能真实保留半透明层次。

核实结果：
- 已正确注册进 __init__.py（无外部依赖，裸 import 与仓库惯例一致）
- 4 个参数均带中文 tooltip，符合本仓库的统一规则
- 分类 Rui-Node/抠图 与其余抠图节点一致，支持批量

验证（构造已知合成图反推真值）：
- 发光素材在黑底/白底/绿幕下，alpha 与前景色平均误差均为 0.0000，
  数学上是精确解
- 黑白点参数、批量输入、RGBA/MASK 双输出均正常

同时测出一条必须写进文档的适用边界：
黑底 unmult 本质是拿亮度当不透明度，这对发光物成立、对实体不成立。
同一实体素材（alpha 真值恒为 1）实测——
  黑底：亮部 0.900，暗部仅 0.080（黑头发/深色衣服/鞋会被扣穿）
  绿幕：亮部 0.900，暗部 0.940，正常
故黑底的角色素材仍应走 Lucida / FeyNobg 等语义抠图，
unmult 留给光效、火焰、粒子与绿幕素材。README 补了四个抠图节点的选型表。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
 2026-08-17 14:10:04 +08:00
rui40000andClaude Opus 4.8 cc6a6e3400 feat: 新增越光 API 连接节点（OpenAI 兼容，25 个模型内置价格） 
参照 ZenMux 节点的架构编写，参数、输出与容错行为保持一致，便于互换。
端点 https://llm.ai-nebula.com/v1/chat/completions

与 ZenMux 的三点差异：
- 模型清单内置在 yueguang/model_registry.py，不做在线快照：越光没有
  可枚举的模型接口，清单与价格来自官方规范文档。少一个联网环节，
  也不会因拉取失败导致下拉变空
- model id 不带厂商前缀（gpt-4o 而非 openai/gpt-4o），下拉靠排序聚类，
  搜索时输 gpt/claude/deepseek/kimi 过滤
- 默认 deepseek-v4-flash（全表最便宜 $0.1/$0.3，官方示例也用它），
  默认值便宜可避免误触发产生意外费用

25 个模型的价格已按文档录入并逐项校验（标签解析、价格、厂商三项一致性
全部通过）。usage_stats 比 ZenMux 多一行厂商，价格换算经手算对照无误。

沿用的实战经验：base_url 默认值不带 ://（前端会吞协议片段）、
自适应参数重试（弃用 temperature / 需 max_completion_tokens 的模型）、
VALIDATE_INPUTS 宽松放行避免价格变动使旧工作流失效。
所有 19 个参数均带中文 tooltip。

验证：链路已打通（认证被接受、响应能正确解析），但文档提供的 key
余额为 0，返回 403「用户额度不足」，故未取得实际回复内容。
换有额度的 key 即可使用。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
 2026-07-30 18:19:39 +08:00
rui40000andClaude Opus 4.8 28fd14aaad feat: 新增八方向序列拆分节点（8方向行走动画管线） 
把每帧排布着 8 个朝向的雪碧图序列，一次拆成 8 条独立动画序列，
完成方向编号与分组。整条管线只有这一环缺失，其余复用现成实现：
视频转帧用 VHS 的 force_rate，透明 webm 用 VHS 的
format=video/webm + pix_fmt=yuva420p，序列帧用 SaveImage
（4 通道输入 PIL 会自动存成 RGBA）。

三个关键设计：
- 用固定网格而非连通区域拆分：连通区域按包围盒排序，角色走动时
  位置浮动，跨过排序行界方向就错乱，上百帧错一帧整条动画就废；
  且各自 bbox 裁剪导致尺寸不一无法合成视频
- 白底转透明用边缘连通性判断：角色常穿白衣服，按亮度一刀切会把
  白衬衫掏空，故只把与画面边缘相连的白色判为背景
- 裁剪框取全序列并集：逐帧各自裁剪会尺寸不一且角色帧间跳动

另加碎片清理（按连通块面积比）：网格切分会把相邻格探进来的手杖尖
切入本格，既难看又撑大裁剪范围。实测 E 方向 172x370 -> 150x335，
跨帧重心极差 8.0 -> 0.5 px。

实测 97 帧 834x1112 素材：拆分约 4 秒，导出 webm 回读透明像素占比
0.635 与素材一致。注意验证 webm 透明需显式 -c:v libvpx-vp9 解码，
内置 vp9 解码器不处理 alpha 边带，否则会误判为透明丢失。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
 2026-07-29 18:48:50 +08:00
rui40000andClaude Opus 4.8 b517c5714b feat: 新增像素化节点（面向像素游戏资产，含 AI 伪像素图网格还原） 
产出真实小分辨率、颜色数受控、边缘硬朗的 sprite，而非马赛克滤镜。
纯 numpy/PIL 自研实现，无额外依赖、无需模型权重。

三种模式：按目标宽度 / 按像素块大小 / 自动检测网格。第三种专治
AI 生成的伪像素图（看着像素风，实际网格歪斜、边缘抗锯齿、上千颜色）。

选型说明：Pixel Snapper（MIT）解决的是「伪像素图 → 完美像素图」，
而「普通图 → 像素画」是另一个问题，核心在降采样与调色板量化，
故两条路都做进同一节点。

网格检测处理了两类经典误判：
- 谐波(八度)错误：取得最高分后回查真约数（octave killer）
- 内容周期冒充像素周期：把最佳/最差相位的分差并入评分（anti-phase）
评分用单元内方差而非相邻差分——差分对模糊极敏感，实测会把 4 像素
网格判成 24~28；组内方差则天然压制过大的 s。

实测：干净放大图 k=2~16 共 27/27 全对零八度错误；非方形网格与相位
偏移全对；普通插画正确判为未检出；端到端把 32×32 放大 10 倍加模糊
噪点的图还原回 32×32，与真值 MAE 0.0049；整数倍放大为纯复制无插值。

调色板在 CIELAB 空间聚类（RGB 距离与人眼感受相差很远，会丢暗部层次），
降采样默认主导色（均值会造出新颜色并糊边），内置 PICO-8/Game Boy 等
可确认取值的复古调色板。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
 2026-07-29 18:23:43 +08:00
rui40000andClaude Opus 4.8 d47fd27062 feat: 新增 Lucida 抠图节点（BiRefNet_HR 微调，擅长文字/Logo/插画/玻璃） 
模型 https://huggingface.co/egeorcun/lucida （MIT），220M 参数、885MB。
作者基准：文字/Logo 0.0091（商业参考 0.0123）、插画 0.0092、
伪装 0.0270、总体 0.0257。

- 模型代码（2250 行）内嵌 lucida/ 子包，不用 trust_remote_code：
  那会在运行时拉取并执行远程代码，ComfyUI 场景既不该联网也不该如此；
  构造传 bb_pretrained=False，避免联网拉 Swin 预训练权重
- 预处理规格与 BiRefNet 系一致，复用 FeyNobg 那份已验证实现；
  输出适配 list 格式（eval 下 forward 返回各尺度预测，取 [-1]）
- 权重加载严格校验，除窗口尺寸推出的确定性 buffer 外失配即中止
- 不开放分辨率选项：模型 Config.size=1024 且 decoder 走 patch split

示例工作流把 Lucida 与 FeyNobg 并联便于同图对照。实测两者差异
不是精度高低而是「前景」定义不同：同一张动漫插画上 FeyNobg 只抠人物
（前景占比 0.098），Lucida 还把半透明的云判为前景（0.391），
与其训练透明材质的目标一致，两者互补。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
 2026-07-29 11:08:35 +08:00
rui40000andClaude Opus 4.8 1bd90c71b6 feat: 新增满屏文字水印与 FeyNobg 抠图两个节点 
满屏文字水印（watermark_node.py）:
- 文案/字体/字号/旋转角度/密度/字间距/透明度/颜色 八项可调
- 交错网格平铺后整体旋转再从中心裁切，任意角度下四角均无空白

FeyNobg 抠图（feynobg_node.py + feynobg/）:
- 内嵌 nobg 推理子集（Apache-2.0），全自动去背景，输出 alpha 与去背景图
- 重写预处理去掉对 transformers>=5.4 的依赖，4.x 环境可直接使用
- 修复权重键名与 transformers 4.x 的 SwinBackbone 命名不兼容：
  不处理时 958 个参数仅 405 个对得上，backbone 形同随机初始化，
  模型不报错但 alpha 几乎全黑；现按环境自动重映射并严格校验，
  除确定性 buffer 外任何失配都直接中止

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
 2026-07-29 09:26:05 +08:00
rui40000andClaude Fable 5 eff089c771 feat: 新增多行文本框(原样输出)节点，修复 Markdown 标题被上游节点吞掉的问题 
用户实测发现标题行缺失，根因并非渲染：WAS Node Suite 的「Text Multiline」
会把 "#" 开头的行当注释删除（WAS_Node_Suite.py text_multiline），Markdown
的 #/## 标题在进入本套件节点前就已被丢弃。

- 新增 RuiTextBox 节点：多行文本一字不动透传，关闭 dynamicPrompts，
  专门配合 Markdown转图片 使用
- README 在 Markdown 节点文档加警示，说明勿用 WAS Text Multiline 喂 Markdown

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
 2026-07-24 13:54:08 +08:00
rui40000andClaude Fable 5 d419f9262c feat: 新增 Markdown 转图片节点（阅读器级排版渲染） 
- 纯 PIL 自研排版引擎（mdimg/ 子包：解析器+字体管理+渲染器），零新增依赖
- 视觉对标 GitHub/Typora：标题层级字号与 h1/h2 底线、引用左竖条、
  代码块圆角底色+等宽字体+语言标签、表格圆角外框/表头底色/斑马纹/
  列对齐/超宽自动压缩换行、任务清单勾选框、列表三级项目符号
- 彩色 Emoji（系统 seguiemj，正文与表格内均可）；代码中的中文自动回退正文字体
- 尺寸：9 种常用预设快选 + custom 精确宽高；浅色/深色/米色三主题
- 各级字号（正文+H1~H6）、字间距、行间距、单行字数上限均支持 auto/手动，
  auto 字号二分搜索恰好优雅填满画布，超高裁剪并控制台提示
- 字体下拉扫描 font/ 目录，粗体真字重自动配对（msyh->msyhbd），
  空目录回退系统字体；字体二进制因版权与体积不入库（见 font/README.md）
- 修复解析器对单列表格的死循环，14 例边角输入鲁棒性测试通过

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
 2026-07-24 13:03:46 +08:00
rui40000andClaude Fable 5 cc5852dc18 refactor: ZenMux 节点移除 vendor 参数，模型下拉直接全量选择 
- 模型列表本身按厂商排序聚类，配合 ComfyUI 下拉搜索（输入 "qwen/" 等
  前缀过滤）已能满足筛选需求，vendor 下拉冗余
- 一并移除只为级联服务的前端脚本 web/zenmux_cascade.js 与 WEB_DIRECTORY

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
 2026-07-21 13:33:42 +08:00
rui40000andClaude Fable 5 c8c546a873 fix: ZenMux 节点导入加保护，异常时不连累其余节点加载 
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
 2026-07-21 12:22:29 +08:00
rui40000andClaude Fable 5 ca61c48dbd feat: 新增 ZenMux API 连接节点（厂商→模型级联选择，选项含价格标注） 
- 一个节点调用 ZenMux 聚合平台全部文本类模型（20 厂商 / 138 模型）
- vendor→model 二级下拉：前端 web/zenmux_cascade.js 按厂商实时收窄模型列表
- 模型选项后缀标注输入/输出价格（USD/百万token），如 [入$0.2/M 出$1.25/M]
- 默认模型 openai/gpt-5.4-nano；具备 api_key/system/user prompt/seed/
  temperature/top_p/max_tokens/多模态图像×6/detail/base_url/proxy 等完整参数
- 模型清单随包分发（models_snapshot.json），离线可列出；
  build_snapshot.py 可随时重拉最新价格
- VALIDATE_INPUTS 宽松校验：价格快照更新后旧工作流的模型标签仍可解析执行
- base_url 默认值沿用仓库约定不含 "://"，规避 ComfyUI 前端吞协议片段的老问题
- 导出 WEB_DIRECTORY 以装载前端级联脚本

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
 2026-07-21 11:37:00 +08:00
rui40000andClaude Opus 4.8 e1a575fcda feat: 新增 SDMatte 精细抠图节点，实测复现官方效果 
基于 SDMatte（vivo 相机研究院，ICCV 2025）的交互式抠图节点，
擅长发丝、绒毛、玻璃、烟雾等常规抠图模型处理不好的边缘。

实现要点：
- 严格照搬官方 configs/SDMatte.py 的推理配置（bbox 视觉提示、fp32、1024 分辨率），
  不做任何启发式后处理，输出即模型原始 alpha
- 内置官方 LongfeiHuang/SDMatte 的配置文件，无需下载 SD 2.1 权重，也无需联网。
  官方 load_weight=False 只用 config 搭骨架，全部权重由 checkpoint 覆盖；
  原版 SD 2.1 的 config 缺 bbox_time_embed_dim 等三个专有字段，缺字段时直接报错而非猜测
- 同时支持官方 .pth（12.1GB）与社区 .safetensors（5.19GB）。两者模型权重实测
  逐像素完全相同，pth 多出的 6.5GB 是 detectron2 的优化器状态；读 pth 时以受限
  Unpickler 只解析 model 段，内存占用与 safetensors 相当
- 自动适配 transformers 5.x 移除 text_model 包装层导致的键名漂移，
  避免 text_encoder 的 372 个权重被静默丢弃
- 加载后校验 1316 个张量全部对齐，有任何未覆盖/未使用的权重即中止报错
- 默认开启注意力分片，1024 下显存峰值由约 15.5GB 降至 9.1GB，速度反而略快

实测（官方效果图中的羊驼，对比官方公布 alpha）：MAD=0.0113。
同图同权重下 ComfyUI-SDMatte 为 MAD=0.0884，相差 7.8 倍，主因是其
aux_input="trimap" —— 官方 aux_input_list 只含 point_mask/bbox_mask/mask，
trimap 从未作为视觉提示参与训练，且该分支坐标恒为 [0,0,1,1]、定位信息丢失。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
 2026-07-16 11:16:36 +08:00
rui40000 ac8c6eb58d feat: Add LoadImageWithName node to output filename without extension 2026-04-08 14:11:17 +08:00
rui40000 4ec1ad1fea Update OpenAI node docs for multi-image input and remove Xmiles-nanobanana node 2026-04-01 13:24:54 +08:00
rui40000 9cd61aa63f update 2026-03-27 11:58:27 +08:00
rui40000 3188ddb9aa update 2026-03-27 10:54:04 +08:00