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新增302ai服务 标签面板新增记忆功能 右键菜单支持快速切换服务 针对某些主流模型支持关闭思维链 优化反推和翻译节点 新增交流反馈入口徽标 修复下拉菜单bug 修复标签面板搜索标签无法插入bug 修复base_url裁剪错误，解决偶发性请求报错
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13 KiB
Python
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Python
import asyncio
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import random
|
|
import time
|
|
import threading
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import hashlib
|
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import base64
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from io import BytesIO
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import os
|
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import json
|
|
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|
import torch
|
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import numpy as np
|
|
from PIL import Image
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|
from comfy.model_management import InterruptProcessingException
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from ..services.vlm import VisionService
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|
from ..services.error_util import format_api_error
|
|
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|
# 定义ANSI颜色代码常量
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GREEN = "\033[92m"
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RESET = "\033[0m"
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class ImageCaptionNode:
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|
"""
|
|
图像反推提示词节点
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|
分析输入图像并生成描述性提示词
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|
"""
|
|
# 定义日志前缀（带绿色）
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LOG_PREFIX = f"{GREEN}[PromptAssistant]{RESET}"
|
|
|
|
@classmethod
|
|
def INPUT_TYPES(cls):
|
|
# 从config_manager获取系统提示词配置
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|
from ..config_manager import config_manager
|
|
system_prompts = config_manager.get_system_prompts()
|
|
|
|
# 获取所有vision_prompts作为选项
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|
vision_prompts = {}
|
|
if system_prompts and 'vision_prompts' in system_prompts:
|
|
vision_prompts = system_prompts['vision_prompts']
|
|
|
|
# 构建提示词模板选项
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|
prompt_template_options = []
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for key, value in vision_prompts.items():
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name = value.get('name', key)
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prompt_template_options.append(name)
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|
# 如果没有选项，添加一个默认选项
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if not prompt_template_options:
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prompt_template_options = ["默认中文反推提示词"]
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|
return {
|
|
"required": {
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|
"图像": ("IMAGE",),
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|
"规则模板": (prompt_template_options, {"default": prompt_template_options[0] if prompt_template_options else "默认中文反推提示词"}),
|
|
"临时规则": ("BOOLEAN", {"default": False, "label_on": "启用", "label_off": "禁用"}),
|
|
"临时规则内容": ("STRING", {"multiline": True, "default": "", "placeholder": "请输入临时规则内容，仅在启用“临时规则”时生效"}),
|
|
"视觉服务": (["智谱", "硅基流动", "自定义"], {"default": "智谱"}),
|
|
},
|
|
}
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RETURN_TYPES = ("STRING",)
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RETURN_NAMES = ("提示词输出",)
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FUNCTION = "analyze_image"
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CATEGORY = "✨提示词小助手"
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OUTPUT_NODE = False
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|
|
@classmethod
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|
def IS_CHANGED(cls, 图像, 规则模板, 临时规则, 临时规则内容, 视觉服务):
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|
"""
|
|
只在输入内容真正变化时才触发重新执行
|
|
使用输入参数的哈希值作为判断依据
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|
"""
|
|
# 计算图像的哈希值（只使用第一帧的部分数据，避免计算量过大）
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|
img_hash = ""
|
|
if 图像 is not None:
|
|
try:
|
|
if len(图像.shape) == 4:
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|
# 取第一帧的中心区域作为哈希计算依据
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|
h, w = 图像.shape[1:3]
|
|
center_h, center_w = h // 2, w // 2
|
|
size = min(100, h // 4, w // 4) # 限制计算区域大小
|
|
img_data = 图像[0,
|
|
max(0, center_h - size):min(h, center_h + size),
|
|
max(0, center_w - size):min(w, center_w + size),
|
|
0].cpu().numpy().tobytes()
|
|
img_hash = hashlib.md5(img_data).hexdigest()
|
|
else:
|
|
# 如果不是4D张量，使用整个张量的哈希
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|
img_data = 图像.cpu().numpy().tobytes()
|
|
img_hash = hashlib.md5(img_data).hexdigest()
|
|
except Exception:
|
|
img_hash = "0"
|
|
|
|
# 组合所有输入的哈希值
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|
input_hash = hash((
|
|
img_hash,
|
|
规则模板,
|
|
bool(临时规则),
|
|
临时规则内容,
|
|
视觉服务
|
|
))
|
|
|
|
return input_hash
|
|
|
|
def analyze_image(self, 图像, 规则模板, 临时规则, 临时规则内容, 视觉服务):
|
|
"""
|
|
分析图像并生成提示词
|
|
|
|
Args:
|
|
图像: 输入的图像数据
|
|
规则模板: 选择的提示词模板
|
|
临时规则: 是否启用临时规则
|
|
临时规则内容: 临时规则的内容
|
|
视觉服务: 选择的视觉服务
|
|
|
|
Returns:
|
|
tuple: 分析结果
|
|
"""
|
|
try:
|
|
# 检查输入
|
|
if 图像 is None:
|
|
raise ValueError("输入图像不能为空")
|
|
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|
# 将图像转换为base64编码
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image_data = self._image_to_base64(图像)
|
|
|
|
# 获取提示词模板内容
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prompt_template = None
|
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|
|
if 临时规则 and 临时规则内容:
|
|
prompt_template = 临时规则内容
|
|
print(f"{self.LOG_PREFIX} 图像反推: 使用临时规则")
|
|
else:
|
|
# 从config_manager获取系统提示词配置
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from ..config_manager import config_manager
|
|
system_prompts = config_manager.get_system_prompts()
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|
|
|
# 获取vision_prompts
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|
vision_prompts = {}
|
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if system_prompts and 'vision_prompts' in system_prompts:
|
|
vision_prompts = system_prompts['vision_prompts']
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|
|
|
# 查找选定的提示词模板
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|
template_found = False
|
|
for key, value in vision_prompts.items():
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|
if value.get('name') == 规则模板:
|
|
prompt_template = value.get('content')
|
|
template_found = True
|
|
print(f"{self.LOG_PREFIX} 图像反推: 使用模板 '{规则模板}'")
|
|
break
|
|
|
|
if not template_found:
|
|
print(f"{self.LOG_PREFIX} 图像反推: 未找到模板 '{规则模板}'，尝试直接匹配键名")
|
|
# 尝试直接匹配键名
|
|
for key, value in vision_prompts.items():
|
|
if key == 规则模板:
|
|
prompt_template = value.get('content')
|
|
template_found = True
|
|
print(f"{self.LOG_PREFIX} 图像反推: 使用模板 '{规则模板}'")
|
|
break
|
|
|
|
# 如果没有找到提示词模板，使用默认值
|
|
if not prompt_template:
|
|
prompt_template = "请详细描述这张图片的内容，包括主体、场景、风格、色彩等要素。"
|
|
print(f"{self.LOG_PREFIX} 图像反推: 未找到模板 '{规则模板}'，使用默认提示词")
|
|
|
|
# 执行图像分析
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|
print(f"{self.LOG_PREFIX} 开始图像反推分析: {视觉服务}")
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|
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|
# 映射视觉服务选项到provider
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|
provider_map = {
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|
"智谱": "zhipu",
|
|
"硅基流动": "siliconflow",
|
|
"自定义": "custom"
|
|
}
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|
# 获取选定的provider
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|
selected_provider = provider_map.get(视觉服务)
|
|
if not selected_provider:
|
|
raise ValueError(f"不支持的视觉服务: {视觉服务}")
|
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|
# 获取对应provider的配置
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from ..config_manager import config_manager
|
|
provider_config = self._get_provider_config(config_manager, selected_provider)
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|
if not provider_config:
|
|
raise ValueError(f"未找到{视觉服务}的配置，请先完成API配置")
|
|
|
|
print(f"{self.LOG_PREFIX} 图像反推: 使用{视觉服务}服务, API: {provider_config.get('model')}")
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|
|
|
# 执行图像分析
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|
result = self._analyze_with_vision_service(image_data, prompt_template, selected_provider, provider_config)
|
|
|
|
if result and result.get('success'):
|
|
description = result.get('data', {}).get('description', '').strip()
|
|
if not description:
|
|
error_msg = 'API返回结果为空，请检查API密钥、模型配置或网络连接'
|
|
print(f"{self.LOG_PREFIX} 图像反推分析失败: {error_msg}")
|
|
raise RuntimeError(f"分析失败: {error_msg}")
|
|
|
|
print(f"{self.LOG_PREFIX} 图像反推分析完成，结果长度: {len(description)}")
|
|
return (description,)
|
|
else:
|
|
error_msg = result.get('error', '分析失败，未知错误') if result else '分析服务未返回结果'
|
|
print(f"{self.LOG_PREFIX} 图像反推分析失败: {error_msg}")
|
|
raise RuntimeError(f"分析失败: {error_msg}")
|
|
|
|
except InterruptProcessingException:
|
|
print(f"{self.LOG_PREFIX} 图像反推任务被用户取消")
|
|
raise
|
|
except Exception as e:
|
|
error_msg = format_api_error(e, 视觉服务)
|
|
print(f"{self.LOG_PREFIX} 图像反推节点异常: {error_msg}")
|
|
raise RuntimeError(f"分析异常: {error_msg}")
|
|
|
|
def _analyze_with_vision_service(self, image_data, prompt_template, provider, provider_config):
|
|
"""使用视觉服务分析图像"""
|
|
try:
|
|
# 创建请求ID
|
|
request_id = f"image_caption_{int(time.time())}_{random.randint(1000, 9999)}"
|
|
result_container = {}
|
|
|
|
# 在独立线程中运行图像分析
|
|
thread = threading.Thread(
|
|
target=self._run_async_vision_analysis,
|
|
args=(image_data, prompt_template, request_id, result_container, provider, provider_config)
|
|
)
|
|
thread.start()
|
|
|
|
# 等待分析完成，同时检查中断
|
|
while thread.is_alive():
|
|
# 检查是否被中断 - 这会抛出 InterruptProcessingException
|
|
try:
|
|
import nodes
|
|
nodes.before_node_execution()
|
|
except:
|
|
# 如果检查中断时出现异常，说明被中断了
|
|
print(f"{self.LOG_PREFIX} 检测到中断信号，正在终止分析任务...")
|
|
# 设置结果容器为中断状态，让线程知道要停止
|
|
result_container['interrupted'] = True
|
|
# 等待线程结束或超时
|
|
thread.join(timeout=1.0)
|
|
if thread.is_alive():
|
|
print(f"{self.LOG_PREFIX} 分析线程未能及时响应中断")
|
|
raise InterruptProcessingException()
|
|
|
|
time.sleep(0.1)
|
|
|
|
return result_container.get('result')
|
|
|
|
except Exception as e:
|
|
return {"success": False, "error": str(e)}
|
|
|
|
def _run_async_vision_analysis(self, image_data, prompt_template, request_id, result_container, provider, provider_config):
|
|
"""在独立线程中运行异步图像分析任务"""
|
|
loop = asyncio.new_event_loop()
|
|
asyncio.set_event_loop(loop)
|
|
try:
|
|
# 检查是否在开始前就被中断了
|
|
if result_container.get('interrupted'):
|
|
result_container['result'] = {"success": False, "error": "任务被中断"}
|
|
return
|
|
|
|
result = loop.run_until_complete(
|
|
VisionService.analyze_image(image_data, request_id, None, prompt_template, provider, provider_config)
|
|
)
|
|
|
|
# 检查是否在执行过程中被中断了
|
|
if result_container.get('interrupted'):
|
|
result_container['result'] = {"success": False, "error": "任务被中断"}
|
|
return
|
|
|
|
result_container['result'] = result
|
|
except Exception as e:
|
|
if result_container.get('interrupted'):
|
|
result_container['result'] = {"success": False, "error": "任务被中断"}
|
|
else:
|
|
result_container['result'] = {"success": False, "error": str(e)}
|
|
finally:
|
|
loop.close()
|
|
|
|
def _get_provider_config(self, config_manager, provider):
|
|
"""获取指定provider的配置"""
|
|
vision_config = config_manager.get_vision_config()
|
|
if 'providers' in vision_config and provider in vision_config['providers']:
|
|
return vision_config['providers'][provider]
|
|
return None
|
|
|
|
def _image_to_base64(self, image_tensor):
|
|
"""将图像张量转换为base64编码"""
|
|
# 确保图像是正确的形状 [batch, height, width, channels]
|
|
if len(image_tensor.shape) == 4:
|
|
# 取第一张图片
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|
image_tensor = image_tensor[0]
|
|
|
|
# 将图像转换为numpy数组并缩放到0-255范围
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|
image_np = (image_tensor.cpu().numpy() * 255).astype(np.uint8)
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|
|
|
# 创建PIL图像
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image = Image.fromarray(image_np)
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|
|
|
# 将图像转换为JPEG格式的字节流
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buffer = BytesIO()
|
|
image.save(buffer, format="JPEG", quality=95)
|
|
|
|
# 将字节流转换为base64编码
|
|
encoded_image = base64.b64encode(buffer.getvalue()).decode('utf-8')
|
|
|
|
# 返回带有MIME类型的data URL
|
|
return f"data:image/jpeg;base64,{encoded_image}"
|
|
|
|
# 节点映射，用于向ComfyUI注册节点
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|
NODE_CLASS_MAPPINGS = {
|
|
"ImageCaptionNode": ImageCaptionNode,
|
|
}
|
|
|
|
# 节点显示名称映射
|
|
NODE_DISPLAY_NAME_MAPPINGS = {
|
|
"ImageCaptionNode": "✨图像反推提示词",
|
|
} |