ComfyUI-DepthNormalizer

A ComfyUI custom node for normalizing depth maps to a specific range (0–230 by default).

简介

ComfyUI-DepthNormalizer 提供了一个自定义节点，用于将深度图按 0–255 灰阶域进行归一化和拉伸，使输出稳定在 0–230（可配置）。

核心功能：

• 在 8-bit 域（0-255）中手动设置最小/最大值进行重映射
• 支持将输出最大值映射到目标值（默认 230）
• 可选减去最小值，强制黑色为 0
• 自动处理 ComfyUI IMAGE 格式（0-1 float）与 8-bit 域的转换

安装方式

方式一：通过 ComfyUI Manager 安装（推荐）

1. 打开 ComfyUI，点击 Manager 按钮
2. 选择 Install Custom Nodes
3. 搜索 "DepthNormalizer" 或输入仓库地址
4. 点击安装并重启 ComfyUI

方式二：手动安装

# 进入 ComfyUI 的 custom_nodes 目录
cd /path/to/ComfyUI/custom_nodes

# 克隆仓库
git clone https://github.com/vito0131/ComfyUI-DepthNormalizer.git

# 重启 ComfyUI

节点说明

Depth Range → 0–190 (Manual)

将深度图按指定的 8-bit 范围进行归一化，输出到目标范围。

输入参数

参数名	类型	默认值	范围	说明
image	IMAGE	-	-	输入深度图（ComfyUI IMAGE 格式，0-1 float）
min_8bit	INT	0	0-255	输入深度图在 8-bit 域的最小值
max_8bit	INT	255	0-255	输入深度图在 8-bit 域的最大值
target_max_8bit	INT	230	1-255	输出深度图在 8-bit 域的目标最大值
subtract_min	BOOLEAN	True	-	是否先减去最小值，使黑色强制为 0
clamp_to_target	BOOLEAN	True	-	是否将输出限制在目标范围内

输出

输出名	类型	说明
image	IMAGE	归一化后的深度图（ComfyUI IMAGE 格式，0-1 float）

处理逻辑

1. 将输入从 0-1 float 转换为 0-255 域：x255 = image * 255.0
2. 根据 subtract_min 参数选择重映射方式：
   • 如果为 True：y255 = (x255 - min) * (target / (max - min))
   • 如果为 False：y255 = x255 * (target / max)
3. 根据 clamp_to_target 进行裁剪：
   • 如果为 True：限制在 [0, target]
   • 如果为 False：限制在 [0, 255]
4. 转换回 0-1 float：output = y255 / 255.0

使用示例

示例：将深度范围 1-117 拉伸到 0-230

假设你有一个深度图，其有效深度值在 8-bit 域的范围是 1 到 117，你希望将其拉伸到 0-230 范围：

参数	值
min_8bit	1
max_8bit	117
target_max_8bit	230
subtract_min	✅ True
clamp_to_target	✅ True

效果：

• 输入值 1 将映射到 0
• 输入值 117 将映射到 230
• 中间值线性插值

分类

在 ComfyUI 节点树中位于：Depth/Normalize

许可证

MIT License