# Rui-Node🐶 - ComfyUI 图像处理节点集

Rui-Node🐶 是一个功能丰富的 ComfyUI 节点集合，提供图像处理、文本处理、AI 模型集成和遮罩处理等多种功能。

## 📦 安装方法

1. 将此文件夹复制到 ComfyUI 的 `custom_nodes` 目录中
2. 安装依赖：`pip install -r requirements.txt`
3. 重启 ComfyUI

## 📋 节点目录

### 🎨 图像调节类
- [调整饱和度 / Saturation Adjustment](#1-调整饱和度--saturation-adjustment)
- [图像翻转 / Image Flip](#2-图像翻转--image-flip)
- [颜色匹配器 / Color Matcher](#13-颜色匹配器--color-matcher)
- [素材拆分 / Sprite Splitter](#14-素材拆分--sprite-splitter)
- [素材拆分(带透明通道) / Sprite Splitter RGBA](#15-素材拆分带透明通道--sprite-splitter-rgba)
- [满屏文字水印 / Full-Screen Text Watermark](#21-满屏文字水印--full-screen-text-watermark)
- [像素化 / Pixelate](#24-像素化--pixelate)
- [八方向序列拆分 / 8-Direction Sprite Split](#25-八方向序列拆分--8-direction-sprite-split)
- [半透明抠图 / Unmult Matting](#27-半透明抠图--unmult-matting)
- [加载透明视频 / Load Video (Alpha)](#28-加载透明视频--load-video-alpha)

### 📁 文件存储与加载类
- [按路径加载图像 / Load Image By Path](#3-按路径加载图像--load-image-by-path)
- [加载图像(带文件名) / Load Image With Name](#16-加载图像带文件名--load-image-with-name)

### 🤖 AI模型类
- [千问编辑图像生成 / Qwen Edit Image Generation](#4-千问编辑图像生成--qwen-edit-image-generation)
- [SDMatte 精细抠图 / SDMatte Interactive Matting](#17-sdmatte-精细抠图--sdmatte-interactive-matting)
- [ZenMux API 连接 / ZenMux API Connector](#18-zenmux-api-连接--zenmux-api-connector)
- [越光 API 连接 / YueGuang API Connector](#26-越光-api-连接--yueguang-api-connector)
- [FeyNobg 抠图 / FeyNobg Matting](#22-feynobg-抠图--feynobg-matting)
- [Lucida 抠图 / Lucida Matting](#23-lucida-抠图--lucida-matting)

### 📝 文本处理类
- [镜头分词器 / Shot Splitter](#5-镜头分词器--shot-splitter)
- [对白提取器 / Dialogue Extractor](#6-对白提取器--dialogue-extractor)
- [页面旁白删除器 / Page Narration Remover](#7-页面旁白删除器--page-narration-remover)
- [文本列表制作器 / Text List Creator](#8-文本列表制作器--text-list-creator)
- [转化为utf-8编码 / Convert to UTF-8](#11-转化为utf-8编码--convert-to-utf-8)
- [Markdown转图片 / Markdown To Image](#19-markdown转图片--markdown-to-image)
- [多行文本框(原样输出) / Text Box (Raw)](#20-多行文本框原样输出--text-box-raw)

### 🎭 遮罩处理类
- [遮罩筛选 / Mask Selector](#9-遮罩筛选--mask-selector)
- [遮罩预览 / Mask Preview](#10-遮罩预览--mask-preview)

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## 📖 节点详细说明

### 1. 调整饱和度 / Saturation Adjustment

**分类**: `Rui-Node🐶/图像调节🎨`

**功能描述**:  
调整图像的色彩饱和度，可以创建黑白图像或增强色彩鲜艳度。

**输入参数**:
- `image` (IMAGE): 输入图像
- `saturation` (FLOAT): 饱和度调整系数
  - 默认值: 1.0
  - 范围: 0.0 ~ 5.0
  - 步长: 0.1
  - 说明:
    - 0.0 = 完全无饱和度（黑白图像）
    - 1.0 = 原始饱和度（不变）
    - >1.0 = 增加饱和度

**输出**:
- `IMAGE`: 调整后的图像

**使用场景**:
- 将彩色图像转换为黑白
- 增强图像色彩表现力
- 降低过于鲜艳的色彩

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### 2. 图像翻转 / Image Flip

**分类**: `Rui-Node🐶/图像调节🎨`

**功能描述**:  
对图像进行水平或垂直翻转操作。

**输入参数**:
- `image` (IMAGE): 输入图像
- `flip_direction` (选择): 翻转方向
  - 选项: "水平" 或 "垂直"
  - 默认值: "水平"

**输出**:
- `IMAGE`: 翻转后的图像

**使用场景**:
- 镜像翻转图像
- 创建对称效果
- 调整图像方向

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### 3. 按路径加载图像 / Load Image By Path

**分类**: `Rui-Node🐶/文件存储与加载📁`

**功能描述**:  
从指定的文件路径加载图像文件，支持绝对路径输入。

**输入参数**:
- `image_path` (STRING): 图像文件的完整路径
  - 默认值: "E:\\ComfyUIModels\\input\\10\\1.png"
  - 支持格式: PNG、JPG、JPEG 等常见图像格式

**输出**:
- `IMAGE`: 加载的图像

**特殊处理**:
- 如果文件不存在，返回 512x512 的黑色默认图像
- 自动将非 RGB 图像转换为 RGB 模式

**使用场景**:
- 从外部路径加载特定图像
- 批量处理指定目录的图像
- 加载非 ComfyUI 默认输入目录的图像

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### 4. 千问编辑图像生成 / Qwen Edit Image Generation

**分类**: `Rui-Node🐶/AI模型🤖`

**功能描述**:  
使用阿里云千问（Qwen）编辑模型 API 进行 AI 图像生成，支持多种控制模式。

**输入参数**:
- `image1` ~ `image4` (IMAGE): 最多 4 张输入图像作为参考
- `api_key` (STRING): 阿里云 API 密钥
- `base_url` (STRING): API 基础 URL
  - 默认值: "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text2image-generation/generation"
- `seed` (INT): 随机种子
  - 默认值: -1（随机生成）
  - 范围: -1 ~ 2147483647
- `control_mode` (选择): 控制模式
  - 选项: reference, sketch, scribble, pose, canny, depth, hed, mlsd, normal, seg
  - 默认值: "reference"
- `width` (INT): 输出图像宽度
  - 默认值: 1024
  - 范围: 512 ~ 2048
  - 步长: 8
- `height` (INT): 输出图像高度
  - 默认值: 1024
  - 范围: 512 ~ 2048
  - 步长: 8

**输出**:
- `IMAGE`: AI 生成的图像

**使用场景**:
- AI 辅助图像创作
- 基于参考图生成新图像
- 多模态图像控制生成

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### 5. 镜头分词器 / Shot Splitter

**分类**: `Rui-Node🐶/文本处理📝`

**功能描述**:  
将包含多个分镜描述的脚本文本拆分成独立的分镜列表，支持按范围筛选导出。

**输入参数**:
- `input_text` (STRING): 输入的多分镜描述脚本（多行文本）
  - 格式要求: 使用 `<SHOT_XXX>...</SHOT_XXX>` 标签包裹每个分镜
- `start_shot_num` (INT, 可选): 开始导出的分镜编号
  - 默认值: 0（从第一个开始）
  - 范围: 0 ~ 100
- `shot_count` (INT, 可选): 导出的分镜数量
  - 默认值: 0（导出全部）
  - 范围: 0 ~ 100

**输出**:
- `shot_descriptions` (LIST): 拆分后的分镜描述列表
- `summary` (STRING): 总结信息

**文本格式示例**:
```
<SHOT_1>
第一个镜头的描述内容
</SHOT_1>
<SHOT_2>
第二个镜头的描述内容
</SHOT_2>
```

**使用场景**:
- 分镜脚本拆分
- 批量处理分镜描述
- 选择性导出特定范围的分镜

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### 6. 对白提取器 / Dialogue Extractor

**分类**: `Rui-Node🐶/文本处理📝`

**功能描述**:  
从分镜描述文本中自动提取旁白/对白内容。

**输入参数**:
- `input_text` (STRING): 输入的分镜描述文本（多行文本）

**输出**:
- `dialogues` (LIST): 提取的旁白/对白列表
- `summary` (STRING): 总结信息

**识别模式**:
- 支持格式 1: `旁白：[对白内容]`
- 支持格式 2: `旁白：对白内容`
- 自动识别 `<SHOT_XXX>` 标签中的旁白

**使用场景**:
- 从分镜脚本中提取对白
- 批量收集旁白文本
- 准备配音文本

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### 7. 页面旁白删除器 / Page Narration Remover

**分类**: `Rui-Node🐶/文本处理📝`

**功能描述**:  
删除文本中所有以"页面旁白："或"页面旁白:"开头的整行内容。

**输入参数**:
- `input_text` (STRING): 原始文本（多行文本）

**输出**:
- `clean_text` (STRING): 移除页面旁白行后的文本

**处理规则**:
- 自动识别并删除以"页面旁白："或"页面旁白:"开头的行
- 忽略行首行尾的空白字符
- 保留其他所有内容

**使用场景**:
- 清理脚本中的页面旁白
- 文本预处理
- 提取纯净对白内容

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### 8. 文本列表制作器 / Text List Creator

**分类**: `Rui-Node🐶/文本处理📝`

**功能描述**:  
将多个独立的文本段落组织成列表形式输出。

**输入参数**:
- `text1` (STRING, 必需): 第一段文本（多行文本）
- `text2` ~ `text5` (STRING, 可选): 第 2~5 段文本（多行文本）

**输出**:
- `text_list` (LIST): 文本列表（Python 列表格式）
- `summary` (STRING): 总结信息

**处理规则**:
- 自动过滤空文本
- 去除每段文本首尾的空白字符
- 保留内部段落结构

**使用场景**:
- 组织多段文本为列表
- 批量文本处理准备
- 文本分组管理

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### 9. 遮罩筛选 / Mask Selector

**分类**: `Rui-Node🐶/遮罩处理🎭`

**功能描述**:  
对输入的多个遮罩进行排序并选择特定遮罩，同时输出剩余遮罩的合并结果。

**输入参数**:
- `masks` (MASK): 输入的遮罩（可包含多个遮罩）
- `sort_method` (选择): 排序方法
  - 选项:
    - "按面积排序 / By Area": 按遮罩面积从大到小排序
    - "从左到右 / Left to Right": 按遮罩质心 X 坐标升序排序
    - "从上到下 / Top to Bottom": 按遮罩质心 Y 坐标升序排序
  - 默认值: "按面积排序 / By Area"
- `index` (INT): 选择的遮罩编号（1-based 索引）
  - 默认值: 1
  - 最小值: 1
  - 说明: 如果超出范围会自动夹取到有效范围

**输出**:
- `选中遮罩 / Selected` (MASK): 选中的单个遮罩
- `剩余遮罩 / Remaining` (MASK): 其他遮罩的合并结果
- `信息 / Info` (STRING): JSON 格式的详细信息
  - `total_masks`: 遮罩总数
  - `selected_index`: 选中编号
  - `sort_method`: 排序方式
  - `selected_area`: 选中遮罩的像素面积
  - `selected_center`: 选中遮罩的质心坐标 [x, y]
  - `index_clamped`: 编号是否越界被修正

**使用场景**:
- 从多个检测结果中选择特定目标
- 分离主体和背景遮罩
- 基于大小或位置筛选遮罩

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### 10. 遮罩预览 / Mask Preview

**分类**: `Rui-Node🐶/遮罩处理🎭`

**功能描述**:  
将遮罩以半透明彩色形式叠加显示在图像上，方便直观查看遮罩覆盖区域。节点自带预览功能，同时输出合成后的图像。

**输入参数**:
- `image` (IMAGE): 作为底图的原始图像
- `mask` (MASK): 需要可视化的遮罩
- `mask_color` (选择): 遮罩显示颜色
  - 默认值: 红色 / Red
  - 选项: 红色、绿色、蓝色、黄色、青色、品红、白色
- `opacity` (FLOAT, 可选): 不透明度
  - 默认值: 0.5
  - 范围: 0.0 ~ 1.0
  - 步长: 0.05

**输出**:
- `图像 / Image` (IMAGE): 合成了半透明彩色遮罩的图像

**特性**:
- 自动处理遮罩与图像的尺寸差异
- 节点界面直接显示预览效果
- 支持批量处理
- 7种预设颜色可选
- 可调节不透明度

**使用场景**:
- 检查分割结果的准确性
- 调试遮罩处理流程
- 多遮罩对比（使用不同颜色）
- 制作遮罩可视化图

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### 11. 转化为utf-8编码 / Convert to UTF-8

**分类**: `Rui-Node🐶/文本处理📝`

**功能描述**:  
删除输入字符串中所有非 UTF-8 编码字符（如孤立的代理对），确保输出的字符串符合 UTF-8 编码规范。

**输入参数**:
- `input_text` (STRING): 需要处理的原始字符串（支持多行）

**输出**:
- `filtered_text` (STRING): 过滤后的符合 UTF-8 规范的字符串
- `log` (STRING): 处理日志，包含移除字符的详细信息和统计总结

**使用场景**:
- 清理可能包含非法字符的文本数据
- 确保文本在保存或传输时的编码安全性
- 调试文本编码问题

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### 12. OpenAI API 连接 / OpenAI API Connector

**分类**: `Rui-Node🐶/AI模型🤖`

**功能描述**:  
连接 OpenAI 或兼容 API（如 DeepSeek、Moonshot 等），进行文本生成或多模态图像理解，支持最多 6 张图像同时输入。

**输入参数**:
- `api_url` (STRING): API 接口地址
  - 默认值: "https://api.openai.com/v1/chat/completions"
- `api_key` (STRING): API 密钥
- `model` (STRING): 模型名称
  - 默认值: "gpt-4o"
- `system_prompt` (STRING): 系统提示词
- `user_prompt` (STRING): 用户提示词
- `seed` (INT): 随机种子，用于控制生成的随机性
- `image_1` ~ `image_6` (IMAGE, 可选): 最多 6 张输入图像
  - 说明: 用户有几张图就连接几个输入口，无需手动 Batch
  - 规则: 节点内部会自动逐张处理每个输入图像，分别编码后发送到 API
  - 优势: 不要求所有图像尺寸一致，512×512 和 511×768 之类的混合输入也可直接使用
- `temperature` (FLOAT, 可选): 采样温度
  - 默认值: 0.3
  - 范围: 0.0 ~ 2.0
- `max_tokens` (INT, 可选): 最大输出 token 数
  - 默认值: 500
  - 范围: 1 ~ 8192
- `detail` (选择, 可选): 图像分析细节等级
  - 选项: low, high, auto
  - 默认值: auto
- `image_max_size` (INT, 可选): 单张图像最长边缩放上限
  - 默认值: 1024
  - 范围: 256 ~ 4096
  - 说明: 超过该尺寸的图像会在发送前按比例缩小，以减少 token 消耗与请求体积
- `proxy_url` (STRING, 可选): HTTP/HTTPS 代理地址
  - 示例: `http://127.0.0.1:7890`

**输出**:
- `text` (STRING): 模型生成的文本内容

**使用场景**:
- 调用 LLM 进行文本生成
- 使用 Vision 模型进行单图或多图联合理解
- 连接本地或第三方兼容 OpenAI 协议的 API
- 对多张参考图做综合分析、比对与总结

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### 13. 颜色匹配器 / Color Matcher

**分类**: `Rui-Node🐶/图像调节🎨`

**功能描述**:  
将目标图像的颜色分布匹配到参考图像的颜色分布，支持多种匹配算法和混合调节。

**输入参数**:
- `reference_image` (IMAGE): 作为颜色参考的图像
- `moving_image` (IMAGE): 需要改变颜色的目标图像
- `match_method` (选择): 匹配算法
  - 选项: "histogram" (直方图匹配), "mean_std" (均值标准差匹配), "none" (无匹配)
  - 默认值: "histogram"
- `blend_factor` (FLOAT): 混合系数
  - 默认值: 1.0
  - 范围: 0.0 ~ 1.0
  - 步长: 0.01
  - 说明: 控制原图和匹配后图像的混合比例，1.0为完全使用匹配后图像

**输出**:
- `颜色匹配后图像` (IMAGE): 颜色调整后的图像
- `匹配信息` (STRING): 记录了使用的匹配方式以及混合系数的日志信息

**使用场景**:
- 统一多张图像的色调风格
- 将素材无缝融合进背景
- 图像色彩风格迁移

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### 14. 素材拆分 / Sprite Splitter

**分类**: `Rui-Node🐶/图像调节🎨`

**功能描述**:  
从白色/浅色背景的合图（Sprite Sheet）中自动拆分出每个独立的美术元素，通过连通区域检测进行裁剪，并将每个独立元素作为图像列表输出。

**输入参数**:
- `图像` (IMAGE): 输入的带有透明通道的合图图像（RGBA格式）
- `最小面积过滤（像素数）` (INT): 最小面积过滤
  - 默认值: 100
  - 范围: 1 ~ 50000
  - 说明: 面积小于此值（像素数）的连通区域将被过滤，避免拆分出噪点碎片。
- `裁剪边距` (INT): 裁剪边距
  - 默认值: 2
  - 范围: 0 ~ 50
  - 说明: 每个元素裁剪时在包围盒外额外保留的像素边距。
- `排序方式` (选择): 排序方式
  - 选项: "从左到右-从上到下", "从上到下-从左到右", "面积从大到小", "面积从小到大"
  - 默认值: "从左到右-从上到下"
- `seed` (INT): 随机种子
  - 默认值: 0
  - 说明: 仅用于强制重新执行节点，不影响实际拆分结果。适用于线上部署时强制刷新缓存。

**输出**:
- `图像列表` (IMAGE): 拆分后的多张图像列表，透明区域会用白色填充输出。

**使用场景**:
- 游戏素材合图切分
- 批量图标提取
- 白底素材自动裁剪

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### 15. 素材拆分(带透明通道) / Sprite Splitter RGBA

**分类**: `Rui-Node🐶/图像调节🎨`

**功能描述**:  
与标准素材拆分节点功能相同，但保留并额外输出 Alpha 透明通道，适用于需要透明背景的美术素材提取。

**输入参数**:
- 输入参数与 [素材拆分 / Sprite Splitter](#14-素材拆分--sprite-splitter) 完全一致。

**输出**:
- `图像列表` (IMAGE): 拆分后的多张 RGB 图像列表
- `遮罩列表` (MASK): 对应的多张 Alpha 透明通道遮罩列表，1.0代表不透明，0.0代表透明

**使用场景**:
- 提取带透明背景的游戏角色、道具素材
- 搭配 `JoinImageWithAlpha` 等节点生成透明 PNG 图像

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### 16. 加载图像(带文件名) / Load Image With Name

**分类**: `Rui-Node🐶/文件存储与加载📁`

**功能描述**:  
基础功能与 ComfyUI 原生的 "Load Image" 节点完全一致，支持从 ComfyUI 的 `input` 目录中选择图像，并支持拖拽上传。区别在于本节点额外提供了一个字符串输出端口，用于输出图像的文件名。

**输入参数**:
- `image` (下拉选择): 从 `input` 目录中选择图像文件，或通过按钮上传

**输出**:
- `IMAGE`: 图像数据
- `MASK`: 图像的 Alpha 通道遮罩
- `filename` (STRING): 图像的文件名（不包含后缀，例如上传了 `test_image.png`，则输出 `test_image`）

**使用场景**:
- 批量处理图像时，希望以原文件名保存处理后的结果
- 需要将当前图像的文件名作为提示词或其他参数传递给下游节点
- 建立更规范的自动化工作流

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## 🔧 依赖库

主要依赖库包括：
- `torch`: PyTorch 深度学习框架
- `numpy`: 数值计算
- `Pillow (PIL)`: 图像处理
- `requests`: HTTP 请求（用于 API 调用）

完整依赖请查看 `requirements.txt`

## 📝 注意事项

1. 所有节点都兼容 ComfyUI 的标准图像处理流程
2. 图像格式统一为 BHWC（批次、高度、宽度、通道）
3. 图像值范围为 0.0 ~ 1.0 的浮点数
4. 使用 AI 模型节点需要配置有效的 API 密钥
5. 文本处理节点支持多行文本输入
6. 所有节点名称采用中英双语显示
7. 遮罩处理节点自动处理尺寸不匹配问题

### 17. SDMatte 精细抠图 / SDMatte Interactive Matting

基于 [SDMatte](https://github.com/vivoCameraResearch/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。

包含两个节点：

| 节点 | 作用 |
|---|---|
| **SDMatte 加载器** | 载入权重，构建网络并常驻显存 |
| **SDMatte 精细抠图** | 用视觉提示（框/掩码/点）驱动模型输出 alpha |

#### 模型准备

把权重放到 `ComfyUI/models/SDMatte/` 下即可，两种格式任选其一：

- `SDMatte_plus.pth` — 官方发布，12.1GB，[LongfeiHuang/SDMatte](https://huggingface.co/LongfeiHuang/SDMatte)
- `SDMatte_plus.safetensors` — 社区转换，5.19GB，[1038lab/SDMatte](https://huggingface.co/1038lab/SDMatte)

> **这两个文件的模型权重逐比特完全相同**，不必纠结选哪个。
> 已实测比对全部 1316 个张量：键名、形状、精度（均为 F32）、数值全部一致，无一例外。
> 官方 pth 是 detectron2 的训练检查点，顶层为 `{"model", "trainer", "iteration"}`，
> 多出的约 6.9GB 是 `trainer` 里的优化器状态与梯度缩放器，推理不参与。
> 换用 pth **不会带来任何质量提升**。本节点两种格式都支持，读 pth 时只解析 `model` 段，
> 内存占用与 safetensors 相当。

**不需要下载 Stable Diffusion 2.1 的权重。** SDMatte 虽以 SD 2.1 为骨架，但官方推理配置
（`configs/SDMatte.py` 中 `load_weight=False`）只用配置文件搭出网络结构，全部权重随后由
SDMatte 检查点覆盖。官方 HuggingFace 仓库本身也只发布 `.pth` 加若干 `config.json`，
不含任何 SD 权重。所需配置已随本节点一起分发，开箱即用、无需联网。

#### 参数说明

**SDMatte 加载器**

| 参数 | 说明 |
|---|---|
| `ckpt_name` | `models/SDMatte/` 下的权重文件 |
| `precision` | `fp32`（默认，与官方测试配置一致）/ `fp16`（省显存，但 SD 2.1 的 VAE 半精度下易溢出） |
| `device` | `auto` / `cpu` |
| `attention_slicing` | 默认开启。1024 下显存峰值从约 **15.5GB 降到 9.1GB**，实测速度反而略快，输出差异仅 1e-6 量级 |

> 显存参考（fp32 @ 1024，实测于 RTX 5090）：开分片约 **9.1GB**，关分片约 **15.5GB**。
> 12GB 显存的卡请保持分片开启。

**SDMatte 精细抠图**

| 参数 | 说明 |
|---|---|
| `mask` | 指示抠哪个目标的提示掩码，**不必精确**，粗略覆盖主体即可 |
| `prompt_type` | 视觉提示类型，见下表 |
| `inference_size` | 默认 `1024`，与官方测试一致 |
| `is_transparent` | 玻璃、纱、烟雾等透明物体**务必打开** |
| `caption` | 目标物体的英文描述。**仅 `SDMatte.pth` 有效，`SDMatte_plus.pth` 请留空**，见下文 |
| `point_radius` | 仅 `point_mask` 生效。每个点晕开的高斯 sigma，默认 35 |
| `seed` | 仅 `point_mask` 生效（10 个点是随机取的） |

`prompt_type` 选择：

| 取值 | 含义 | 适用 |
|---|---|---|
| `bbox_mask` | 取掩码外接框作为提示 | **默认，官方测试脚本的主路径，通常最稳** |
| `mask` | 直接用掩码本身 | 已有较准的粗分割时 |
| `point_mask` | 在掩码内随机取 10 个点 | **仅 `SDMatte.pth` 支持**，见下文 |
| `auto_mask` | 不给定位信息 | 画面只有单一主体 |

#### ⚠ 两个权重的能力不同（实测）

官方 README 里，**SDMatte** 与 **SDMatte\***（即 `SDMatte_plus`）的训练集不同：
前者含 **RefMatte**（指代表达式抠图数据集，点提示与文本提示的来源），
后者用 **COCO-Matte** 替换了它。这导致 plus 版**不具备点提示与文本指代能力**：

| | `SDMatte.pth` | `SDMatte_plus.pth` |
|---|---|---|
| `bbox_mask` / `mask` / `auto_mask` | ✅ | ✅ |
| `point_mask` | ✅ MAD 0.0135 | ❌ **输出全黑**（max 仅 0.079） |
| `caption` 语义 | ✅ 填对小幅提升 | ❌ 无作用，填了反而更差 |

`caption` 实测（羊驼图，MAD 越低越好）：

| caption | `SDMatte` | `SDMatte_plus` |
|---|---|---|
| `""`（留空） | 0.01120 | **0.01135** ← 最好 |
| `"alpaca"`（语义正确） | **0.01072** ← 最好 | 0.01160 ← 最差 |
| `"tree"`（语义错误） | 0.01111 | 0.01119 |

在 `SDMatte` 上，语义正确的描述确实更准；在 `plus` 上语义完全失效甚至反向，
说明它只是给 cross-attention 注入了噪声扰动，并非在理解文本。

**结论**：用 `SDMatte_plus.pth` 时保持 `caption` 留空、`prompt_type` 用 `bbox_mask`；
想用点提示或文本指代，请换 `SDMatte.pth`。节点在 `point_mask` 输出接近全黑时会打印警告。

#### 典型接法

```
加载图像 ──────────────┬──> SDMatte 精细抠图 ──> alpha (MASK)
                       │         ▲                 └──> cutout (IMAGE)
任意分割节点 ──> mask ──┘         │
SDMatte 加载器 ───────────────────┘
```

`mask` 可以来自任何粗分割来源（SAM、rembg、手绘遮罩皆可）——SDMatte 的职责正是把粗糙边缘细化。

#### 实测数据

用官方效果图中的羊驼原图（绒毛边缘）跑本节点，与官方给出的 GT alpha 对比：

| 指标 | 数值 |
|---|---|
| MAD（平均绝对误差） | 0.0113 |
| MSE | 0.0026 |
| SAD | 0.807 千像素 |

（GT 取自官方效果图截图，含有损压缩与水印，故存在固有误差下限。）

各配置对输出的实际影响（透明玻璃杯，差异像素指偏差 > 0.05 的占比）：

| 对照项 | 平均差 | 差异像素占比 |
|---|---|---|
| `inference_size` 1024 vs 512 | 0.082 | 32.4% |
| `is_transparent` 关 vs 开 | 0.059 | 25.0% |
| 官方 `[F,T,F]` vs 误用 `[T,T,T]` 条件分配 | 0.026 | 18.8% |

结论：**分辨率影响最大，建议保持 1024**；抠透明物体时 `is_transparent` 必须打开。

#### 与 ComfyUI-SDMatte 的横向实测

同一张图、同一份权重、同一台机器，对跑 [ComfyUI-SDMatte](https://github.com/flybirdxx/ComfyUI-SDMatte)
与本节点，以官方公布的 alpha 为参照：

| 实现 | 配置 | MAD ↓ |
|---|---|---|
| **本节点** | 官方 `configs/SDMatte.py`，bbox 提示，fp32 | **0.0113** |
| ComfyUI-SDMatte | 默认（trimap 提示 + `mask_refine`） | 0.0884 |
| ComfyUI-SDMatte | 关闭 `mask_refine` | 0.0885 |

**相差 7.8 倍**，且其输出肉眼可见地发灰、边缘晕开。

主因是**视觉提示类型**：官方 `configs/SDMatte.py` 固定 `aux_input="bbox_mask"`，
而其 `aux_input_list` 只含 `point_mask` / `bbox_mask` / `mask` —— **trimap 从未作为视觉提示参与训练**。
ComfyUI-SDMatte 传 `aux_input="trimap"`，把模型推到了没训练过的输入模式上，
且该分支的 `trimap_coords` 恒为 `[0,0,1,1]`，定位信息全部丢失。
开不开它的 `mask_refine` 几乎不影响这一结论（0.0884 vs 0.0885），说明问题不在后处理。

#### 实现要点

若与其它 SDMatte 实现效果对不上，按影响从大到小排查：

1. **视觉提示类型**（影响最大）。必须用官方训练过的 `bbox_mask` / `mask` / `point_mask`，
   并传入真实的归一化坐标。用 trimap 当视觉提示是模型没见过的用法。

2. **UNet 配置来源**。SDMatte 在标准 SD 2.1 的 UNet 配置上额外定义了
   `bbox_time_embed_dim` / `point_embeddings_input_dim` / `bbox_embeddings_input_dim` 三个字段。
   误用原版 SD 2.1 的 `config.json` 会缺这些字段，只能猜默认值，猜错则相应权重被
   `strict=False` 静默丢弃。本节点直接分发官方配置，并在缺字段时**直接报错而非猜测**。

3. **transformers 版本**。官方权重用 transformers 4.x 保存，`CLIPTextModel` 内部裹了一层
   `text_model`；transformers 5.x 起该层被移除，导致 text_encoder 的 372 个权重键名对不上、
   被整体静默丢弃、停留在随机初始化。本节点会按当前环境自动增删该前缀。

4. **条件分配**。官方 `use_encoder_hidden_states_list=[False, True, False]` 决定 UNet
   下采样/中间/上采样三段各接收哪种条件，漏传会退化成 `[True, True, True]`。
   实测单独影响不大（羊驼 MAD 0.01135 → 0.01148），透明物体上更明显。

5. **权重对齐校验**。本节点在加载后校验键的完整性，一旦有权重未被覆盖或未被使用就**中止并报错**。
   这类问题不会让模型崩溃，只会让输出质量悄悄下降，是最难排查的一类，因此宁可停下也不放行。

6. 全程 fp32、1024 分辨率，且**不做任何启发式后处理**（不做阈值裁剪、对比度拉伸之类的"优化"），
   输出即模型原始 alpha。

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### 18. ZenMux API 连接 / ZenMux API Connector

**分类**: `Rui-Node🐶/AI模型🤖`

**功能描述**:  
连接 [ZenMux](https://zenmux.ai) 聚合平台（OpenAI 兼容协议），一个节点即可调用其收录的**所有文本类模型**（Anthropic、OpenAI、Google、DeepSeek、Qwen 等 20 家厂商、130+ 模型）。支持文本生成与多模态图像理解（最多 6 张图）。

**特色功能**:
- **价格直接标在选项上**: 每个模型后缀形如 `[入$0.2/M 出$1.25/M]`，即输入/输出每百万 token 的美元价格，选型时一目了然
- **快速筛选**: 模型列表按「厂商/模型名」排序聚类，同厂商模型天然相邻；在下拉的搜索框输入厂商前缀（如 `qwen/`、`anthropic/`）即可只看该厂商的模型
- **离线可用的模型清单**: 模型与价格来自随包分发的 `zenmux/models_snapshot.json`；价格有变动时运行 `python zenmux/build_snapshot.py` 即可重新拉取更新
- **旧工作流兼容**: 价格快照更新后，旧工作流里保存的带旧价格标签仍能正确解析出模型 id，不会失效
- **单次消耗统计**: `usage_stats` 输出本次运行的 token 用量、输出字数与费用换算（按快照单价计算，汇率可调），格式：

  ```
  token消耗，输入：1234，输出：567
  输出文字数量：328
  模型类型：openai/gpt-5.4-nano [入$0.2/M 出$1.25/M]
  价格换算，美元：0.000955，人民币：0.006876
  ```
- **自动参数兼容**: 部分模型弃用或不支持某些采样参数（如 `claude-sonnet-5` 弃用 `temperature`、gpt-5 reasoning 系要求 `max_completion_tokens`）。节点会在收到相关 400 错误时**自动剔除或改名该参数并重试**，无需手动调整；剔除动作会打印到 ComfyUI 控制台。正常请求不受影响、无额外开销。

**输入参数**:
- `api_key` (STRING): ZenMux 平台的 API Key（在 zenmux.ai 控制台获取）
- `model` (选择): 模型（带价格标注），默认 `openai/gpt-5.4-nano`
- `system_prompt` (STRING): 系统提示词
- `user_prompt` (STRING): 用户提示词
- `seed` (INT): 随机种子
- `temperature` (FLOAT, 可选): 采样温度，默认 0.7，范围 0.0 ~ 2.0
- `top_p` (FLOAT, 可选): 核采样阈值，默认 1.0
- `max_tokens` (INT, 可选): 最大输出 token 数，默认 1024
- `image_1` ~ `image_6` (IMAGE, 可选): 多模态图像输入（所选模型需支持 image 输入）
- `detail` (选择, 可选): 图像分析细节等级，auto/low/high
- `image_max_size` (INT, 可选): 发送前图像最长边缩放上限，默认 1024
- `base_url` (STRING, 可选): API 地址，默认 `zenmux.ai/api/v1`（无需写 `https://`，节点会自动补全）
- `proxy_url` (STRING, 可选): HTTP/HTTPS 代理地址，如 `127.0.0.1:7890`
- `usd_to_cny` (FLOAT, 可选): 美元兑人民币汇率，默认 7.2，用于 `usage_stats` 的人民币换算，可按当日牌价调整

**输出**:
- `text` (STRING): 模型生成的文本内容
- `model_id` (STRING): 实际调用的模型 id（如 `openai/gpt-5.4-nano`），便于下游记录
- `usage_stats` (STRING): 单次运行的 token 消耗、输出文字数量（按字符计，含标点）与费用统计（四行文本，格式见上）；请求失败时记为 0 消耗，token 数缺失或单价未知的项显示 `?`

**使用场景**:
- 一个 Key 试遍多家厂商的模型，横向对比效果与成本
- 按预算选型：价格就写在下拉列表里，直接挑便宜的
- 调用 Claude / GPT / Gemini / DeepSeek 等做文本生成或图像理解


**网络自动重连**:
线上跑批时最常见的失败不是参数错，而是链路抖动 —— 典型报错是
`SSLError(SSLEOFError(8, 'EOF occurred in violation of protocol'))`，
即 TLS 握手/传输被中途打断。这类失败重连一次往往就好了，因此节点内置了重连机制。

| 参数 | 默认 | 说明 |
|---|---|---|
| `max_retries` | 3 | 网络失败后的自动重连次数，0 = 不重连 |
| `timeout` | 180 | 单次请求超时秒数，超时计入重连次数 |

**会重连**：SSL 握手被打断（`SSLEOFError`）、连接被重置、连接/读超时、
响应体传到一半截断（`ChunkedEncodingError` / JSON 解析失败），
以及 `429` 限流与 `5xx` 服务端临时故障。

**不重连**：参数类 `400`、鉴权类 `401/403`、`404` —— 这些重试多少次都是同样结果，
重连只会拖慢报错。

**退避策略**：`1s → 2s → 4s → 8s → 16s` 指数增长，每次叠加 ±25% 随机抖动。
抖动不是可有可无的装饰 —— 一条工作流里常有多个 API 节点同时失败，没有抖动它们会在
同一毫秒一起重连，把刚缓过来的服务端再打垮一次。服务端返回 `Retry-After` 头时以它为准。

**与「自适应参数重试」的关系**：两者是不同层次，互不消耗额度。参数自适应处理的是
「这个模型不认这个参数」（HTTP 400），网络重连处理的是「没拿到完整响应」。
参数被剔除后的 payload 会在后续重连中保留，不会重蹈覆辙。

重连过程会打印到控制台，例如：
```
[Rui-Node] 越光: 连接失败（SSLError），1.1s 后重连（第 1/3 次）
[Rui-Node] 越光: 第 2 次重连后成功
```
若重连耗尽仍失败，错误信息会注明已重连次数，便于区分「网络确实不通」和「压根没重试」。

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### 19. Markdown转图片 / Markdown To Image

**分类**: `Rui-Node🐶/文本处理📝`

**功能描述**:  
输入 Markdown 文本，输出按阅读器级排版渲染的图片（IMAGE）。视觉规范对标 GitHub / Typora：标题层级字号（2.0/1.5/1.25/1.0/0.875/0.85 倍正文）、H1/H2 底部分隔线、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 + 表头加粗底色 + 斑马纹 + 列对齐、任务清单勾选框、彩色 Emoji。纯 PIL 实现，无额外依赖。

**支持的 Markdown 语法**:  
标题 `#`~`######`、段落（单换行即硬换行）、**粗体**、*斜体*、`行内代码`、~~删除线~~、[链接]()、有序/无序/嵌套列表、任务清单 `- [x]`、引用 `>`（可嵌套）、围栏代码块、表格（`:---:` 对齐语法）、分割线 `---`；表格与正文中的 Emoji 以系统彩色字体渲染。

**输入参数**:
- `markdown` (STRING): Markdown 文本
- `size_preset` (选择): 常用尺寸快选（1080×1440 / 1080×1920 / 1080×1080 / 1920×1080 / A4 等），选 `custom` 时使用下方宽高
- `width` / `height` (INT): 精确尺寸（64~8192px，`custom` 时生效）
- `font` (选择): 字体，列表来自 `Ruinode/font` 目录（ttf/otf/ttc 均可，放入后刷新页面即出现在下拉；同族粗体文件如 `msyhbd` 会自动配对用于渲染粗体，无粗体文件时描边模拟）
- `theme` (选择): 浅色 / 深色 / 米色三套阅读器配色
- `body_size`、`h1_size` ~ `h6_size` (STRING, 可选): 各级字号，`auto`（默认）按输出尺寸二分搜索「恰好优雅填满画布」的字号，各级也可分别填数字精确指定
- `letter_spacing` (STRING, 可选): 字间距像素，默认 `auto`
- `line_spacing` (STRING, 可选): 行高倍数（如 `1.8`），默认 `auto`（正文 1.65）
- `max_chars_per_line` (STRING, 可选): 单行文字字数上限，达到即换行；默认 `auto`（按像素宽自然换行）

**输出**:
- `image` (IMAGE): 渲染结果，固定为所选宽高；内容超高时按现有字号裁剪并在控制台提示

**使用场景**:
- 将 LLM 输出的 Markdown（如 ZenMux 节点的 text）直接转成可分享的长图
- 生成小红书 / 公众号风格的图文卡片、A4 打印稿
- 工作流内把结构化报告（含表格、代码）落成图像资产

**⚠️ 重要：不要用 WAS 的「Text Multiline」节点喂 Markdown**  
WAS Node Suite 的「Text Multiline」会把 `#` 开头的行**当注释删除**，标题行会凭空消失，还会做动态提示词替换。请改用本套件的 [多行文本框(原样输出)](#20-多行文本框原样输出--text-box-raw)，或直接在本节点的 `markdown` 输入框里粘贴文本。

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### 20. 多行文本框(原样输出) / Text Box (Raw)

**分类**: `Rui-Node🐶/文本处理📝`

**功能描述**:  
把输入的多行文本**一字不动**输出为 STRING：不删注释行、不做动态提示词/通配符/token 替换。专门用来安全承载 Markdown、代码等格式敏感文本（WAS 的「Text Multiline」会把 `#` 开头的行当注释吃掉，喂 Markdown 时标题会消失）。

**输入参数**:
- `text` (STRING): 多行文本

**输出**:
- `text` (STRING): 与输入完全一致的文本

**使用场景**:
- 为 [Markdown转图片](#19-markdown转图片--markdown-to-image) 提供含 `#` 标题的原样文本
- 存放任何不希望被上游文本节点"加工"的内容

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### 21. 满屏文字水印 / Full-Screen Text Watermark

**分类**: `Rui-Node🐶/图像调节🎨`

**功能描述**:  
给输入图像铺满一层平铺的文字水印，常用于版权标注、样图防盗、批量打标。文字按**交错网格**平铺，整体旋转后从中心裁切与原图等大的区域，因此任意旋转角度下四角也都被水印覆盖，不留空白。支持中英文混排与多行文案（用换行分隔），逐字符绘制以支持字间距。批量图像逐张处理。

**输入参数**:
- `image` (IMAGE): 输入图像
- `text` (STRING, 多行): 水印文案，支持换行分隔的多行文本
- `font` (选择): 字体，列表来自 `Ruinode/font` 目录（ttf/otf/ttc，放入后刷新页面即出现，与 Markdown 节点共用同一套字体扫描）
- `font_size` (INT): 文字大小（像素），默认 48，范围 8~500
- `angle` (FLOAT): 水印整体旋转角度（度），默认 30，范围 -180~180
- `density` (FLOAT): 水印密度，综合控制**行间距与同行水印之间的间距**，值越大越密，默认 1.0，范围 0.1~5.0
- `letter_spacing` (INT): 字间距，单条文案内相邻字符的额外间距（像素，可为负），默认 0，范围 -20~200
- `opacity` (FLOAT): 水印透明程度，0=完全透明（原样返回），100=完全不透明，默认 35，范围 0~100
- `color` (STRING): 水印文字颜色，支持 `#RRGGBB` / `#RGB` / `"r,g,b"` / 常见英文色名（white、red、yellow…），默认 `#FFFFFF`

**输出**:
- `image` (IMAGE): 叠加水印后的图像

**使用场景**:
- 给出图 / 样片加满屏防盗水印
- 批量素材统一打上版权或"仅供参考"标注

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### 22. FeyNobg 抠图 / FeyNobg Matting

**分类**: `Rui-Node🐶/抠图✂️`

**功能描述**:  
全自动去背景抠图，**不需要任何提示**，输入图像直接输出 alpha。模型为 feyn 开源的 [FeyNobg](https://huggingface.co/feyninc/FeyNobg)（Apache-2.0），在 BiRefNet（CAAI AIR 2024）基础上扩展：Swin-Large 主干 + 梯度注意力 / 图像块注入 / 多尺度输入三项增强，原生 1024×1024 推理，权重约 1.05GB。

**与 [SDMatte 精细抠图](#17-sdmatte-精细抠图--sdmatte-interactive-matting) 的分工**:
- **FeyNobg**：全自动、一步出图、速度快，适合批量去背景（画面主体明确时首选）
- **SDMatte**：需要框/掩码提示指定目标，适合画面里有多个主体、要精确抠其中一个

**模型准备**:  
首次运行会自动从 HuggingFace 下载到 `ComfyUI/models/nobg/FeyNobg`（约 1.05GB）。也可手动下载 `config.json`、`preprocessor_config.json`、`model.safetensors` 放入该目录。

**输入参数**:
- `image` (IMAGE): 输入图像
- `model_name` (选择): `models/nobg` 下的模型目录，未找到时自动下载
- `resolution` (选择): 推理分辨率，默认 **1024**（模型原生训练分辨率）。调低省显存但边缘变粗；调高不一定更好，可能出现结构断裂
- `precision` (选择): `fp32`（默认）/ `fp16`。**实测两者输出一致**（同图 alpha 均值均为 0.657），fp16 显存减半且明显更快，推荐优先用 fp16
- `device` (选择): `auto` / `cpu`
- `alpha_threshold` (FLOAT, 可选): 前景判定阈值，默认 0.5。见下方「主体半透明发灰怎么救」
- `alpha_softness` (FLOAT, 可选): 阈值两侧过渡带宽度，默认 **1.0 = 完全不处理**
- `keep_aspect_ratio` (BOOLEAN, 可选): 保持宽高比（等比缩放 + 边缘延展补边），默认关闭
- `invert_mask` (BOOLEAN, 可选): 反转 alpha，默认前景为白

**输出**:
- `alpha` (MASK): 抠图 alpha，值域 [0,1]
- `cutout` (IMAGE): 去背景图（黑底）。需要透明 PNG 时，把 `alpha` 接到 `JoinImageWithAlpha` 一类节点

**实测数据**（1139×1280 人物插画，RTX 显卡）:

| 配置 | 耗时 | 前景占比 |
|:-----|-----:|--------:|
| fp32 @1024 | 12.4s（含首次加载） | 0.659 |
| fp16 @1024 | 2.4s | 0.659 |
| fp32 @768 | 2.2s | 0.656 |

发丝、飘带、细链条等高频细节均能完整分离，边缘为自然的半透明过渡而非硬边。

**主体「整片半透明发灰」怎么救**:

模型对拿不准的区域会输出 0.5 上下的中间值，表现为整个人物/物体呈半透明。模型本身**没有**开放任何控制该行为的参数（`use_gradient_attention` 等是训练时固化的架构参数，推理期不可调），因此节点在后处理层提供了一对色阶参数：

| alpha_threshold | alpha_softness | 效果 |
|:---------------:|:--------------:|:-----|
| 0.5 | 1.0 | **默认**，原样输出，一个像素都不动 |
| 0.35 | 0.3 | **推荐**，半透明像素占比 1.49% → 0.31%（降 79%），主体均值几乎不变 |
| 0.5 | 0.0 | 硬二值化，锯齿硬边，抠头发/玻璃慎用 |

原理是以 `threshold` 为中心、`softness` 为宽度取一段区间线性拉伸到 [0,1]：区间以下压成全透明，以上提成全不透明，区间内保留平滑过渡。默认参数下该区间恰好是 [0,1]，等于恒等变换。

两点边界必须说明：
- **只对已有一定响应的区域有效**。模型压根没认出来的地方 alpha 接近 0，再降阈值也救不回来——那属于语义判断差异（BiRefNet-General 倾向保留画面全部前景，FeyNobg 更强调「找主要主体」），需要换模型或改用 SDMatte 指定目标。
- `softness` 越小，发丝等**真实**半透明细节损失越多，是一对权衡。

**长图形变**：模型固定吃 1024×1024，默认把图直接拉伸成正方形（与官方训练方式一致）。手机截图这类 1:2 以上的长图横向会被压到一半，可开 `keep_aspect_ratio` 改为等比缩放 + 边缘延展补边、推理后裁掉补边。实测 2.36:1 的图半透明占比 0.1192 → 0.1041。该选项与训练分布不同，属试验性，常规比例建议保持关闭。

**实现说明**（两个坑，都已在节点内处理）:

1. **预处理依赖**：上游 `nobg` 的预处理模块继承 `transformers>=5.4` 的 `TorchvisionBackend`，而 ComfyUI 常见环境仍是 transformers 4.x，直接引入会报 `No module named 'transformers.image_processing_backends'`。本节点内嵌了 nobg 推理子集（`feynobg/`）并**重写了预处理**，数值规格与官方逐项对齐（1024 双线性抗锯齿缩放 + ImageNet 标准化；后处理先 sigmoid 再缩放），**无需升级 transformers**。同时绕开了上游 `AutoModel` 里会联网查 tags 的 `model_info()`，保证离线可用。

2. **权重键名不兼容（更隐蔽）**：FeyNobg 的权重用 transformers 5.x 导出，其 `SwinBackbone` 的模块命名与 4.x 不同（`bb.swin.*` 多一层、attention 从 `self.query/key/value` 重构为 `q/k/v_proj`、前馈层 `mlp.fc1/fc2` 对应 `intermediate.dense`/`output.dense`）。若不处理，958 个参数只有 405 个能对上，**整个 backbone 形同随机初始化——模型照样跑完不报错，但输出的 alpha 几乎全黑**（实测 max 0.02、mean 0.000）。节点内做了键名重映射（按环境自动判断是否需要），并**严格校验**：除确定性 buffer `relative_position_index` 与 backbone 末端未使用的 `bb.layernorm` 外，任何缺失/多余都直接报错中止，绝不接受静默劣化的结果。

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### 23. Lucida 抠图 / Lucida Matting

**分类**: `Rui-Node🐶/抠图✂️`

**功能描述**:  
全自动去背景，不需要任何提示。模型为 [Lucida](https://huggingface.co/egeorcun/lucida)（MIT），是 [BiRefNet_HR](https://huggingface.co/ZhengPeng7/BiRefNet_HR) 的微调版，训练目标是攻克多数开源抠图模型的短板：**伪装物体、透明材质（玻璃）、文字与 Logo、VFX 光效、插画**。权重约 885MB（220M 参数，Swin-Large 主干）。

作者在 203 图 9 类别基准上的 MAE（越低越好）：

| 类别 | Lucida | 商业参考 |
|:-----|-------:|--------:|
| 文字 / Logo 保留 | **0.0091** | 0.0123 |
| 插画 | **0.0092** | — |
| 伪装物体 | **0.0270** | — |
| 印刷设计 / 贴纸 | **0.0235** | — |
| 总体 | **0.0257** | — |

**模型准备**:  
首次运行自动下载到 `ComfyUI/models/lucida/lucida.safetensors`。也可手动下载仓库的 `model.safetensors`，改名为 `lucida.safetensors` 放入该目录。

**输入参数**:
- `image` (IMAGE): 输入图像
- `model_name` (选择): `models/lucida` 下的权重文件，未找到时自动下载
- `precision` (选择): `fp16`（默认）/ `fp32`
- `device` (选择): `auto` / `cpu`
- `alpha_threshold` / `alpha_softness` (FLOAT, 可选): 遮罩色阶，默认 (0.5, 1.0) 为恒等变换。用法同 [FeyNobg 节点](#22-feynobg-抠图--feynobg-matting)
- `keep_aspect_ratio` (BOOLEAN, 可选): 保持宽高比，默认关闭
- `invert_mask` (BOOLEAN, 可选): 反转 alpha

**输出**:
- `alpha` (MASK) / `cutout` (IMAGE，黑底)

**⚠ 没有分辨率选项**：模型内部 `Config.size=1024` 且 decoder 走 patch split，与 1024 输入绑定，因此不像 FeyNobg 那样可调分辨率。

**三个抠图节点怎么选**:

| 节点 | 特点 | 适用 |
|:-----|:-----|:-----|
| **Lucida** | 全自动，把半透明材质也算前景 | 文字/Logo、插画、玻璃、发光特效、伪装物体 |
| **FeyNobg** | 全自动，只找主要主体 | 常规主体照片，要求背景剥离干净 |
| **SDMatte** | 需框/掩码提示 | 画面里多个主体、只抠其中一个 |

**实测对比**（同图、同参数，本仓库两个全自动节点）:

| 测试图 | Lucida 前景占比 | FeyNobg 前景占比 |
|:-------|---------------:|----------------:|
| 动漫插画（人物 + 云 + 栏杆） | 0.391 | 0.098 |
| 游戏场景图 | 0.395 | 0.378 |
| 人物插画 | 0.315 | 0.336 |

第一张图差异最大，肉眼核对后确认**不是精度高低，而是「前景」的定义不同**：FeyNobg 只抠出人物，云与栏杆全部排除；Lucida 除人物外还把**半透明的云判为前景**（灰度 alpha）并保留了栏杆——这与它专门训练透明材质的目标一致。所以两者是互补关系：要干净剥离主体用 FeyNobg，要保住文字/玻璃/光效等半透明元素用 Lucida。**建议在自己的素材上实测再定**，示例工作流已把两者并联便于对照。

⚠ `alpha_softness` 调小会把玻璃、发光这类**真实**半透明一并压实，而这正是 Lucida 的强项，务必按素材取舍。

**实现说明**:  
模型代码（`birefnet.py` / `BiRefNet_config.py`，2250 行）内嵌在 `lucida/` 子包，**不使用 `trust_remote_code`**——那会在运行时从 HuggingFace 拉取并执行远程 Python 代码，ComfyUI 场景下既不该联网也不该执行随时可变的远程代码；内嵌后版本固定、可离线、可审计。构造时传 `bb_pretrained=False`，避免联网下载 Swin 的 ImageNet 预训练权重。预处理规格与 BiRefNet 系一致，直接复用 FeyNobg 节点那份已验证实现。权重加载同样做**严格校验**（除窗口尺寸推出的确定性 buffer 外，任何失配直接报错中止）。

---

### 24. 像素化 / Pixelate

**分类**: `Rui-Node🐶/图像调节🎨`

**功能描述**:  
把普通图像转成**能直接当素材用的像素画**。与"马赛克滤镜"的区别在于：滤镜只是把画面涂成方块、输出仍是原尺寸大图；而像素游戏要的是**真实小分辨率、颜色数受控、边缘硬朗**的 sprite。纯 numpy/PIL 实现，无额外依赖、无需模型权重。

**三种模式**:

| 模式 | 用途 |
|:-----|:-----|
| 按目标宽度 | 普通图/照片/插画 → 像素画，给输出宽度即可（高度按比例自动算）|
| 按像素块大小 | 每 N×N 原像素合成一个像素，已知放大倍数时最精确 |
| **自动检测网格** | 探测图中隐含的像素网格并还原——**专治 AI 生成的伪像素图** |

第三种是重点：SD/Flux 生成的"像素风"图往往是 1024×1024，看着像素风，实际网格歪斜、边缘带抗锯齿、颜色成千上万，直接进引擎会糊。

**输入参数**:
- `image` (IMAGE) / `mask` (MASK, 可选): 接抠图节点的 alpha 会按同一网格降采样并二值化成硬边
- `mode` / `target_width` / `pixel_size`: 见上表
- `downsample` (选择): `主导色 dominant`（默认，取块内最多的颜色，**不会凭空造出新颜色**）/ `median` / `mean`（会糊边） / `center`
- `palette` (选择): `不量化` / `自适应 k-means`（CIELAB 空间聚类）/ `自适应 median cut` / `PICO-8 (16色)` / `Game Boy (4色绿)` / `黑白 1-bit` / `灰阶 4·8·16 级`
- `palette_size` (INT): 自适应调色板的颜色数。8~16 复古感强，32~64 细节更多
- `dither` (选择): `无` / `Bayer 2×2·4×4·8×8` / `Floyd-Steinberg` / `随机噪声`
- `output_scale` (INT): **1 = 真实像素尺寸（导出素材必须用 1）**；>1 仅为在 ComfyUI 里看清，放大是整数倍纯复制不插值
- `dither_strength` / `mask_threshold` / `seed` (可选)

**输出**: `image` (IMAGE) / `mask` (MASK) / `info` (STRING，含检测到的网格与置信度)

**方案选型（研究后的结论）**:  
[Pixel Snapper](https://hugo-dz.itch.io/pixel-snapper)（Sprite Fusion，MIT）解决的是「伪像素图 → 完美像素图」，思路是检测网格 + 按主导色重采样；而「普通图 → 像素画」是另一个问题，核心在降采样方式与调色板量化。本节点把两条路做进同一节点，算法为自研实现。网格检测按公开研究的要点处理了两类经典误判：

- **谐波（八度）错误**：2s 与 s 得分往往接近，容易把 2 倍大小当真值 → 取得最高分后回查其真约数（octave killer）
- **内容周期冒充像素周期**：画面里重复的纹理/花纹也形成周期 → 真网格对相位极其敏感、内容周期则不敏感，把「最佳相位与最差相位的分差」并入评分（anti-phase）

评分用**单元内方差**而非相邻像素差分：差分对模糊极敏感，而 AI 伪像素图的边界都带抗锯齿，尖峰被摊平后压不住内容周期（开发中实测：4 像素的网格被判成 24~28）。改用组内方差后，过大的 s 会因单元跨越多个真实色块导致方差爆掉而被天然压制。

**实测数据**:

| 测试项 | 结果 |
|:-------|:-----|
| 干净放大图（k=2~16，各 3 组） | **27/27 全对，零八度错误** |
| 退化图（模糊+噪点，模拟 AI 伪像素图） | 10/15 |
| 非方形网格（9×6）、相位偏移 (3,5) | 全部正确 |
| 普通插画（无网格） | 正确判定为"未检出" |
| **端到端还原**（32×32 放大 10 倍 + 模糊噪点） | **还原回 32×32，与真值 MAE 0.0049** |
| 完美像素校验（8× 放大抽样 == 1× 输出） | **True**（整数倍纯复制，无插值） |

⚠ 自动检测对干净放大图几乎必中，对模糊严重的图约 2/3 命中率。`info` 输出会给出检测到的网格与置信度，结果不对时改用「按像素块大小」手动指定即可。

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### 25. 八方向序列拆分 / 8-Direction Sprite Split

**分类**: `Rui-Node🐶/图像调节🎨`

**功能描述**:  
用于 **8 方向行走动画** 制作管线：把每帧都排布着 8 个朝向的雪碧图序列，一次拆成 8 条各自独立、可直接成片的动画序列，并完成方向编号与分组。

**完整管线与分工**:

| 步骤 | 由谁完成 |
|:-----|:---------|
| 角色图 → 八方向静态图 | GPTimage2 / Holopix Universal Edit 等 |
| 静态图 → 循环行走视频 | Seedance 首尾帧等 |
| 视频 → 序列帧 | 从文件读用 VHS「Load Video」；**接在视频生成节点后面用原生「Get Video Components」** |
| 抽帧（降帧率）| VHS「Select Every Nth Image」|
| 抠图（提供语义级 alpha）| Lucida / BiRefNet 等 |
| **拆分 + 编号 + 分组 + 8 队列输出** | **本节点** |
| 8 组透明 PNG 序列帧 | `SaveImage`（4 通道输入会自动存成 RGBA）|
| 8 个透明 webm | VHS「Video Combine」，`format=video/webm` + `pix_fmt=yuva420p` |

整条链路只有拆分环节是缺失的，其余全部复用成熟实现。

**两个示例工作流**:
- [八方向行走动画.json](example_workflow/八方向行走动画.json)：从**已有视频文件**出发（VHS Load Video）
- [角色图到八方向行走动画（一体化）.json](example_workflow/角色图到八方向行走动画（一体化）.json)：**从角色图一路到成品**，把生图、生视频、拆分、导出串成一条链

一体化工作流的关键是打通 `VIDEO → IMAGE`：视频生成节点输出的是 ComfyUI 的 `VIDEO` 类型，而 VHS「Load Video」只能从文件读、接不上。用 ComfyUI **原生的「Get Video Components」**（`image/video` 分类）即可，输入 VIDEO、输出 images/audio/fps，不需要装任何额外插件。

⚠️ **帧率两处必须匹配**：Seedance 出的是 24fps，抽帧间隔与输出帧率要对应，否则 webm 播放速度不对。
`select_every_nth=3` ↔ `frame_rate=8`；要 12fps 就用 `2` ↔ `12`；要全量 24fps 就用 `1` ↔ `24`。

**输入参数**:
- `images` (IMAGE): 视频转出的序列帧
- `masks` (MASK, 可选): **上游抠图节点的遮罩，强烈建议接上**（见下方「透明通道怎么来」）
- `grid_cols` / `grid_rows` / `empty_cells`: 网格布局。3×3 中间留空即 `empty_cells=4`（序号行优先、从 0 开始）
- `direction_names` (STRING): 按「跳过空格后的先后顺序」命名，默认 `SW,S,SE,W,E,NW,N,NE`，对应行 1 面向观众、行 3 背对观众的排布
- `bg_mode` / `bg_threshold`: 透明通道来源，见下
- `edge_shrink` / `decontaminate`: 治白边，见下
- `fragment_threshold` (FLOAT): 清掉面积不足主体这一比例的连通碎片
- `expand_beyond_cell` (BOOLEAN): **务必开启**，允许角色超出格子边界
- `auto_crop` / `crop_padding`: 按内容裁剪

**透明通道怎么来（关系到成品质量，别用默认凑合）**:

| bg_mode | 原理 | 代价 |
|:--------|:-----|:-----|
| **已带透明通道**（默认推荐）| 用上游 Lucida / FeyNobg 的语义级 alpha | 需要跑模型 |
| 白底转透明 | 纯颜色阈值 + 边缘连通性 | **角色身上的白衣服会被啃出破洞** |
| 不处理 | 输出不透明（仍按角色范围裁剪不切断）| — |

颜色阈值法的死穴在于它按「离白色多远」估 alpha，白衬衫本身就接近白、alpha 天生偏低，一旦收边压白边，衬衫就被啃穿。实测同一素材、同等白边水平下：

| 方案 | 白边强度 | 主体被啃面积 |
|:-----|--------:|-----------:|
| 颜色阈值法（收边 0.35）| 0.0261 | 0.0373 |
| **Lucida alpha（收边 0.2）** | **0.0256** | **0.0242（少 35%）** |

Lucida 一次就能识别整张雪碧图的全部 8 个角色（各格前景占比 0.18~0.24，中间空格 0.002），肉眼比对：模型 alpha 的白衬衫完好，阈值法的衬衫上布满背景色斑块。

**治白边的两个参数**:
- `edge_shrink`（主力）：把边缘那圈「几乎全是背景」的半透明像素收掉。白底素材的边缘像素本就掺了白，不收掉贴到深色背景就发白。实测白边强度：**0 → 0.048；0.2 → 0.026；0.5 → 0.016**。配模型 alpha 用 0.15~0.25，配阈值法要 0.35 以上
- `decontaminate`（辅助）：颜色反溢出，按 `观察色 = 前景×a + 白×(1-a)` 反解真正的前景色。**单独用只改善约 3%**（因为观察色本身已经太白，反解出来还是白），必须和收边配合

**输出**: `dir_1` ~ `dir_8` (IMAGE，**4 通道 RGBA**) + `info` (STRING)

**锚点对齐：让 8 个方向尺寸统一、切换朝向不跳**

做游戏素材时这一步是刚需。不开对齐时，每个方向各按自己的内容裁剪，8 个方向出 8 种尺寸，角色在各自画面里的位置也不一致——游戏里切换朝向角色就会跳一下。人工做法是「一帧一帧手动对位置」，本节点把它自动化了：

| 参数 | 说明 |
|:-----|:-----|
| `align_mode` | 锚点对齐·统一画布（默认）／不对齐 |
| `anchor_type` | **脚底中心**（默认）／包围盒底边中心／包围盒中心 |
| `align_scope` | **逐帧对齐·脚底钉死**（默认）／按方向统一平移 |

**为什么锚点取「脚底中心」而不是包围盒中心**：角色站在地面上，脚底才是它在世界里的位置；而斗篷、披风、手杖会把包围盒拽向一侧。所以 y 取最低的不透明行，x 取**底部窄带的水平质心**——那些外挂物基本不会垂到脚底，走路时两脚一前一后，窄带质心正好落在两脚之间，也就是人真正站立的点。

**实测**（97 帧真实素材）:

| | 输出尺寸 | 各方向锚点散布 | 同方向跨帧位移 |
|:---|:---|---:|---:|
| 不对齐 | 8 种各不相同 | x **48.9px** / y **27px** | — |
| 按方向统一平移 | 统一 267×372 | x 7.1px / y 4px | 13~23px（保留摆动）|
| **逐帧对齐（默认）** | **统一 284×367** | **x 0.76px / y 0px** | ~1px |

默认选逐帧对齐，是因为行走循环本就该原地播放、位移交给游戏代码，sprite 内部不该有整体漂移；而 AI 生成的视频往往有（实测同方向跨帧漂移达 22px）。角色本就该有前后摆动的动作（挥剑、跳跃）则改用「按方向统一平移」。

`info` 输出会给出**统一画布尺寸、锚点坐标、以及 Unity/Godot 的归一化 pivot**（左下为原点），例如：

```
统一画布 267×372，锚点(脚底中心)位于 (144.5, 346.0)
Unity/Godot 归一化 pivot（左下为原点）：(0.5411, 0.0699)
```

把那个 pivot 填进引擎的 Sprite 设置，8 个方向就能共用同一套坐标。

**三个关键设计**:

1. **用固定网格而非连通区域拆分**（本仓库的[素材拆分](#14-素材拆分--sprite-splitter)节点）。连通区域按包围盒排序，角色走动时位置浮动，一旦跨过排序行界方向就会错乱——上百帧里错一帧整条动画就废了；且每个 sprite 按各自 bbox 裁剪、尺寸不一，无法合成视频。固定网格没有这两个问题。（连通区域拆分依然更适合单张静态合图，两者各有用途。）

2. **白底转透明用边缘连通性判断**。角色常穿白衣服，按亮度阈值一刀切会把白衬衫一起掏空。这里只把**与画面边缘相连**的白色判为背景，被角色包围的白色一律保留。

3. **裁剪框取全序列并集**。逐帧各自裁剪会导致尺寸不一且角色在帧间跳动；取并集则整条序列尺寸一致、位置连贯。

**实测**（97 帧 834×1112 的真实素材）:

| 项目 | 结果 |
|:-----|:-----|
| 拆分耗时 | 约 4 秒，8 方向 × 97 帧 |
| 输出尺寸 | 150×335 ~ 206×326，方向内完全一致 |
| 方向稳定性 | 跨帧内容重心极差 0.5~12 px（走路摆动的正常范围，无跳变）|
| 碎片清理效果 | E 方向 172×370 → 150×335，重心极差 8.0 → **0.5 px** |
| webm 透明 | 导出后回读**透明像素占比 0.635**，与素材一致 |

⚠️ **验证 webm 透明时容易被误导**：alpha 存放在 WebM 的独立边带里，`ffprobe` 看主流会显示 `yuv420p`，用 ffmpeg 默认解码回读也会得到全不透明——这是**内置 vp9 解码器不处理 alpha 边带**所致，并非文件丢了透明。需显式加 `-c:v libvpx-vp9` 解码才能读到。播放器与 Unity/Godot 走的是 libvpx，能正确读取。

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### 26. 越光 API 连接 / YueGuang API Connector

**分类**: `Rui-Node🐶/AI模型🤖`

**功能描述**:  
通过越光（Nebula）聚合平台调用其收录的文本类模型。OpenAI 兼容协议，chat 端点 `https://llm.ai-nebula.com/v1/chat/completions`。参数、输出与容错行为与 [ZenMux 节点](#18-zenmux-api-连接--zenmux-api-connector) 保持一致，便于两者互换。

**模型清单（25 个，价格单位 USD / 百万 token）**:

| 厂商 | 模型 | 输入 | 输出 |
|:-----|:-----|-----:|-----:|
| OpenAI | gpt-5.6-sol | 4.75 | 5.00 |
| | gpt-5.6-terra | 2.375 | 2.50 |
| | gpt-5.6-luna | 0.95 | 1.00 |
| | gpt-4.1 / gpt-4.1-mini | 2.00 / 0.40 | 8.00 / 1.60 |
| | gpt-4o / gpt-4o-mini | 2.50 / 0.15 | 10.00 / 0.60 |
| | o4-mini / o3-mini | 1.10 | 4.40 |
| Anthropic | claude-opus-5 | 5.00 | 5.00 |
| | claude-opus-4-7 / 4-6 | 15.00 | 75.00 |
| | claude-sonnet-5 | 2.00 | 2.00 |
| | claude-sonnet-4-6 | 3.00 | 15.00 |
| | claude-haiku-4-5-20251001 | 0.80 | 4.00 |
| | claude-fable-5 | 3.00 | 15.00 |
| DeepSeek | deepseek-v4-pro | 2.19 | 8.76 |
| | **deepseek-v4-flash**（默认）| **0.10** | **0.30** |
| | deepseek-r1-250528 | 0.55 | 2.19 |
| | deepseek-v3-250324 | 0.27 | 1.10 |
| Kimi | kimi-k3 | 2.86 | 2.86 |
| | kimi-k2.7-code / k2.6 / k2.5 / k2-thinking | 1.00 | 4.00 |

**输入参数**: 与 ZenMux 节点相同——`api_key`、`model`（下拉带价签）、`system_prompt`、`user_prompt`、`seed`，以及可选的 `temperature`、`top_p`、`max_tokens`、`image_1`~`image_6`、`detail`、`image_max_size`、`base_url`、`proxy_url`、`usd_to_cny`。

**输出**: `text` / `model_id` / `usage_stats`（五行：token 消耗、输出字数、厂商、模型与单价、美元与人民币费用）

**与 ZenMux 节点的三点差异**:

1. **模型清单内置，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，直接写在 `yueguang/model_registry.py` 里——少一个联网环节，也不会因拉取失败导致下拉变空。价格变动时改那张表即可。
2. **model id 不带厂商前缀**（是 `gpt-4o` 而非 `openai/gpt-4o`）。下拉里同厂商靠排序聚在一起，搜索时输 `gpt` / `claude` / `deepseek` / `kimi` 过滤。
3. 默认模型是全表最便宜的 `deepseek-v4-flash`（$0.10/$0.30），官方示例也用它，默认值便宜可避免误触发时产生意外费用。

**沿用的实战经验**:
- `base_url` 默认值**不带 `://`**——ComfyUI 前端会吞掉文本框里的协议片段（本仓库为此修过多次），协议由后端自动补全
- **自适应参数重试**：部分模型弃用 `temperature`、或要求用 `max_completion_tokens` 取代 `max_tokens`，命中这类 400 时会剔除/改名后自动重试，正常请求零额外开销
- `VALIDATE_INPUTS` 宽松放行：价格表更新后旧工作流里保存的标签不再逐字匹配，但只要能解析出 model id 就放行，不会让整个工作流失效

**网络自动重连**:
线上跑批时最常见的失败不是参数错，而是链路抖动 —— 典型报错是
`SSLError(SSLEOFError(8, 'EOF occurred in violation of protocol'))`，
即 TLS 握手/传输被中途打断。这类失败重连一次往往就好了，因此节点内置了重连机制。

| 参数 | 默认 | 说明 |
|---|---|---|
| `max_retries` | 3 | 网络失败后的自动重连次数，0 = 不重连 |
| `timeout` | 180 | 单次请求超时秒数，超时计入重连次数 |

**会重连**：SSL 握手被打断（`SSLEOFError`）、连接被重置、连接/读超时、
响应体传到一半截断（`ChunkedEncodingError` / JSON 解析失败），
以及 `429` 限流与 `5xx` 服务端临时故障。

**不重连**：参数类 `400`、鉴权类 `401/403`、`404` —— 这些重试多少次都是同样结果，
重连只会拖慢报错。

**退避策略**：`1s → 2s → 4s → 8s → 16s` 指数增长，每次叠加 ±25% 随机抖动。
抖动不是可有可无的装饰 —— 一条工作流里常有多个 API 节点同时失败，没有抖动它们会在
同一毫秒一起重连，把刚缓过来的服务端再打垮一次。服务端返回 `Retry-After` 头时以它为准。

**与「自适应参数重试」的关系**：两者是不同层次，互不消耗额度。参数自适应处理的是
「这个模型不认这个参数」（HTTP 400），网络重连处理的是「没拿到完整响应」。
参数被剔除后的 payload 会在后续重连中保留，不会重蹈覆辙。

重连过程会打印到控制台，例如：
```
[Rui-Node] 越光: 连接失败（SSLError），1.1s 后重连（第 1/3 次）
[Rui-Node] 越光: 第 2 次重连后成功
```
若重连耗尽仍失败，错误信息会注明已重连次数，便于区分「网络确实不通」和「压根没重试」。


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### 27. 半透明抠图 / Unmult Matting

**分类**: `Rui-Node🐶/抠图✂️`

**功能描述**:  
纯数学去底，等效 After Effects 的 Unmult。纯色背景上的合成图满足 `C = αF + (1-α)B`，背景色 B 已知时可**反解**出前景色 F 与透明度 α。不需要模型推理，速度快、结果是精确解，且能真实保留半透明层次——**这是语义抠图模型给不了的**。

**输入参数**:
- `image` (IMAGE): 待去底图像，支持批量（序列帧/视频帧逐帧处理）
- `bg_color` (STRING): 要去除的背景色，`#RRGGBB`。常用 `#000000` / `#FFFFFF` / `#00FF00` / `#FF00FF`
- `黑点` (FLOAT, 滑块): 低于此值的 alpha 归零，用于清除背景残留噪点。调太高会丢边缘细节
- `白点` (FLOAT, 滑块): 高于此值的 alpha 归一，用于让主体更实。调太低会让边缘硬化
- `主体保护` (BOOLEAN): 是否采纳 `subject_mask`。**关闭时即便已连线也完全不采纳**，等同纯 Unmult——想对比「有无 AI 介入」时拨这个开关即可，不必拔线
- `subject_mask` (MASK, 可选): 接抠图节点输出的 alpha，节点执行 `max(unmult_α, subject_mask)` 合并

后两项用中文参数名 + `display: slider`，界面上就是两条滑块，与 LayerStyle 的 BiRefNet Ultra 观感一致。函数内部用 `**kwargs` 接收（中文名不能直接做函数形参），并兼容旧的 `alpha_low`/`alpha_high` 调用。

**输出**: `rgba_image` (IMAGE，4 通道) / `alpha` (MASK)

**实测（构造已知合成图反推，验证还原精度）**:

| 场景 | alpha 平均误差 | 前景色平均误差 |
|:-----|-------------:|-------------:|
| 发光素材 @ 黑底 | **0.0000** | **0.0000** |
| 发光素材 @ 白底 | **0.0000** | **0.0000** |
| 发光素材 @ 绿幕 | **0.0000** | **0.0000** |

数学上是精确解，三种底色都能完美还原。

**⚠ 适用边界与破解办法**:

| 素材 | 纯 Unmult | 接 `subject_mask` 后 |
|:-----|:---------|:--------------------|
| 光效、火焰、烟雾、粒子、UI 特效 | ✅ 最佳选择，半透明层次完整保留 | 一般不需要 |
| 绿幕/品红等**与素材反差大**的底色 | ✅ 实体素材也能扣干净 | 一般不需要 |
| **黑底 + 暗色实体** | ❌ **暗部会被当成背景扣掉** | ✅ **已解决** |

实测同一个实体素材（alpha 真值恒为 1，下半部分接近纯黑）：

| 条件 | 暗部还原 alpha |
|:-----|-------------:|
| 黑底，不接 mask | **0.080** ← 黑头发、深色衣服、鞋子被扣穿 |
| 黑底，接 mask 且「主体保护」启用 | **1.000** ✅ |
| 黑底，接 mask 但「主体保护」关闭 | 0.080（与不接完全一致，开关确实生效）|
| 绿幕，不接 mask | 0.940 ✓ 本来就正常 |

根因是黑底 unmult 本质在用"亮度当不透明度"，这对发光物成立、对实体不成立。**破法是接一路语义抠图（Lucida / FeyNobg / BiRefNet）的 alpha 进 `subject_mask`**：主体区域强制不透明，主体之外仍走 Unmult 的精确半透明。两者各取所长——语义模型负责"哪里是主体"，Unmult 负责"边缘有多透"。

**四个抠图节点怎么选**:

| 节点 | 原理 | 适用 |
|:-----|:-----|:-----|
| **Unmult** | 纯数学反解 | 纯色底的光效/火焰/粒子；绿幕素材 |
| **Lucida** | 语义模型 | 文字/Logo、插画、玻璃、伪装物体 |
| **FeyNobg** | 语义模型 | 常规主体照片，要求背景剥离干净 |
| **SDMatte** | 语义模型 + 提示 | 画面里多个主体、只抠其中一个 |

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## 🐕 关于 Rui-Node🐶

Rui-Node🐶 致力于为 ComfyUI 用户提供实用、高效的节点工具集。🐶 是我们的项目标志，代表着忠诚、友好和可靠。

## 📄 许可证

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### 28. 加载透明视频 / Load Video (Alpha)

**分类**: `Rui-Node🐶/视频🎬`

**功能描述**:
从带透明通道的视频中解出 **RGBA 序列帧**，alpha 不丢失。用来解决一个很常见、
但排查起来相当隐蔽的问题：**带 alpha 的 WebM 用常规加载视频节点读进来，透明通道没了。**

**为什么会丢——根因**:
带 alpha 的 WebM（VP8/VP9）并不把透明度放在主视频流里。主流仍然是 `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` 的元数据作记号。

ffmpeg 内置的 `vp9` / `vp8` 解码器**根本不读这条边带**，只有 `libvpx-vp9` / `libvpx`
才会。VideoHelperSuite 等常见加载节点走的是默认解码器，于是拿到的每一帧 alpha 恒为 255。

实测同一个文件的三条路径：

| 解码路径 | alpha 结果 |
|---|---|
| PyAV 默认（解码器 `vp9`） | 全 255，**丢失** |
| ffmpeg 默认 | 全 255，**丢失** |
| 显式 `-c:v libvpx-vp9` | min=0 max=255，全透明 87.2%、半透明 2.0%，**完整** |

本节点显式指定 libvpx 解码器，并以 rgba 原始像素流读回，因此连半透明边缘也一并保留。
对 MOV/qtrle、ProRes 4444 等本身带 alpha 通道的格式同样适用。

**输入参数**:
- `video`: 从 input 目录选择视频文件
- `强制帧率` (FLOAT): 按指定帧率重采样，0=保持原始帧率
- `帧数上限` (INT): 最多读取多少帧，0=读完整段（达到上限立即中止解码）
- `跳过前N帧` (INT): 丢弃开头若干帧
- `间隔` (INT): 每隔几帧取一帧，1=每帧都要
- `自定义宽度` / `自定义高度` (INT): 0=保持原始；只填一边时另一边按比例换算
- `解码器`: `自动`（探测到 alpha_mode=1 的 VP8/VP9 时自动换 libvpx）/ `强制 libvpx（保 alpha）` / `默认解码器`
- `视频路径` (STRING, 可选): 绝对路径，填写后优先于下拉选择

**输出**:
- `rgba_image` (IMAGE): 4 通道 RGBA 序列帧
- `alpha` (MASK): 透明通道
- `rgb_image` (IMAGE): 3 通道，供只吃 3 通道的下游节点使用
- `帧数` (INT) / `帧率` (FLOAT)

**存成带透明通道的 PNG 序列帧**:
`rgba_image` 直接接 ComfyUI **原生「保存图像」节点**即可。原生节点的像素处理是
`Image.fromarray(...)`，4 通道数组会被识别成 RGBA 模式，存出的 PNG 完整保留 alpha——
不需要额外的保存节点。实测 33 帧全部为 RGBA 模式，与内存中的 alpha 逐像素零误差。

**关于预览发黑**:
ComfyUI 的预览区不渲染透明，看到黑底是正常现象，不代表 alpha 丢了。
判断是否成功以 `alpha` 输出接遮罩预览为准，或直接看存出的 PNG 文件。

**示例工作流**: `example_workflow/透明视频转PNG序列帧.json`

**关于节点内视频预览被裁切**:
如果节点下方的视频预览只显示画面的一部分（按原始像素尺寸渲染、超出部分被切掉），
根因**不在本节点**，而是 `comfyui-art-venture` 插件的一处全局 CSS 误伤。

它在 `web/upload.js` 里为自家的 `LoadVideoFromUrl` 注入了这条规则：

```css
.comfy-img-preview video {
  width:  var(--comfy-img-preview-width);
  height: var(--comfy-img-preview-height);
}
```

选择器是全局的，会盖掉 ComfyUI 官方的 `width:100%; height:100%`；而这两个 CSS 变量
只在 art-venture 自家节点的 DOM 上定义，其它节点上取到空值 —— 变量为空时整条声明失效，
`<video>` 退回固有尺寸（例如 640×640）撑破容器，容器 `overflow:hidden` 于是把画面裁掉。

本仓库通过前端扩展 `web/rui_video_preview_fit.js` 修正，注入两条规则：

1. **本节点专属**：`.comfy-img-preview.rui-video-fit video` 强制 `100% + object-fit:contain`，
   容器标记由拦截 `node.videoContainer` 赋值时打上，必定生效
2. **全局兜底**：给那两个变量补上 `100%` 的回退值 —— 变量有值时行为完全不变
   （art-venture 自己的节点不受影响），仅在变量为空这种本就失效的情况下恢复官方行为

实测（640×640 视频、347px 宽容器）：修复前 video 渲染为 640×640 溢出被裁；
修复后为 347×347 完整显示。

> 该修复随 `WEB_DIRECTORY` 加载，**需要重启 ComfyUI 后端并刷新浏览器**才会生效。

本项目遵循开源协议，欢迎使用和贡献。

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**Happy Creating with Rui-Node🐶!** 🎨✨