上一章我们介绍了功能节点和采样节点, 这章内容非常多, 包括加载器, 条件, 潜空间, 图像, 遮罩等重要节点.
加载器
Load Checkpoint
[站外图片上传中...(image-ca2ec3-1733829304016)]
Checkpoint 模型加载器, 用于加载包含了 CLIP, VAE 和 基本模型 的加载器
Load VAE
[站外图片上传中...(image-aeb3d1-1733829304016)]
VAE 模型加载器, 用于加载 VAE 模型加载器
Load LoRA
[站外图片上传中...(image-76ea7e-1733829304016)]
LoRA 模型加载器, 用于加载 Lora 模型, 它的作用是调节 扩散模型(基本模型) 和 CLIP 模型, 让生成结果向 LoRA 靠近. 多个 Lora 可以连接起来. 第 2,3 个参数用于调节基本模型和 CLIP 模型权重
LoraLoaderModelOnly
[站外图片上传中...(image-6742e9-1733829304016)]
该加载器与上一个不同之处在于, 它只调节 基本模型.
Load ControlNet Model
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ControlNet 模型加载器.
Load ControlNet Model (diff)
[站外图片上传中...(image-1554c3-1733829304016)]
ControlNet 模型加载器的 diff 版本, 与上者不同之处在于需要输入模型.
Load Style Model
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风格模型加载器, 加载用于迁移图像风格的模型.
Load CLIP Vision
[站外图片上传中...(image-caeaf-1733829304016)]
加载 CLIP 视觉模型, 模型用于图像编码，提取图像的特征 (CLIP 则是文本编码).
unCLIPCheckpointLoader
[站外图片上传中...(image-f7967c-1733829304016)]
加载 unCLIP 基本模型的加载器, 这种模型架构同 DALL-E 2, 能生图, 也能对图像进行编辑 (CLIP_VISION 编码图像)
GLIGENLoader
[站外图片上传中...(image-5d164b-1733829304016)]
加载 GLIGEN 模型，它通常与 Stable Diffusion 结合使用，增强其对空间位置和属性的控制能力
HypernetworkLoader
[站外图片上传中...(image-f79c40-1733829304016)]
加载的是 Hypernetwork 超网络模型, 通常用于微调或修改预训练好的扩散模型，以实现特定风格或概念的学习 (很少用了)
Load Upscale Model
[站外图片上传中...(image-ca3872-1733829304016)]
加载放大模型
Image Only Checkpoint Loader (img2vid model)
[站外图片上传中...(image-6ef44a-1733829304016)]
加载图生视频模型, 例如 SVD, 只能图生视频, 而不能同时添加文本控制
条件节点
CLIP Text Encode (Prompt)
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CLIP 文本编码
CLIP Set Last Layer
[站外图片上传中...(image-537fc6-1733829304016)]
设置 CLIP 停止层, 越深的层级提取的特征越抽象，越偏向于语义信息；而较浅的层级提取的特征则保留了更多的细节信息
ConditioningAverage
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条件平均节点, 用于控制两个输入条件的权重, 1 时是 to 的条件, 0 时是 from 的条件, 0-1 之间两个条件按权重混合
Conditioning (Combine)
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条件合并节点, 将两个条件组合起来
Conditioning (Concat)
[站外图片上传中...(image-1caf0c-1733829304016)]
条件连结节点, 将 from 合并到 to 中, 组合成统一的表示
Conditioning (Set Area)
[站外图片上传中...(image-dd72d2-1733829304016)]
条件设置区域, 将条件限制在指定区域内, 与条件合并使用, 可以很好的控制构图
Conditioning (Set Area with Percentage)
[站外图片上传中...(image-2c01c7-1733829304016)]
条件设置区域 (按系数), 与前面一个不同之处在于, 这个是按系数控制
ConditioningSetAreaStrength
[站外图片上传中...(image-ba7fc2-1733829304016)]
条件设置区域强度控制
Conditioning (Set Mask)
[站外图片上传中...(image-5e4237-1733829304016)]
设置遮罩条件, 可调节强度 和 区域(默认或由遮罩本身确定)
CLIP Vision Encode
[站外图片上传中...(image-e5bf54-1733829304016)]
CLIP VISION 编码, 可选对图像裁剪或不裁剪
Apply Style Model
[站外图片上传中...(image-2015ab-1733829304016)]
应用风格模型, 将风格模型, 输入调节, 图像特征 统一起来指导扩散模型生成特定风格. 可调节强度, 强度类型只有 multiply (多重)
unCLIPConditioning
[站外图片上传中...(image-864f94-1733829304016)]
unCLIP 模型条件设置, 接收条件和 CLIP VISION 编码的图像, 可调节强度和噪声
Apply ControlNet
[站外图片上传中...(image-212d2d-1733829304016)]
应用 ControlNet 模型, 接收正/负调节, ControlNet 模型, 图像, VAE. 可控制强度, 开始/结束时机
SetUnionControlNetType
[站外图片上传中...(image-2db8b-1733829304016)]
设置 UnionControlNet (包含多种 ControlNet 的模型) 模型的控制类型, 可选:
auto
openpose
depth
hed/pidi/scribble/ted
canny/lineart/anime_lineart/mlsd
normal
segment
tile
repaint
ControlNetInpaintingAliMamaApply
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阿里妈妈重绘 ControlNet 应用, 重绘多了 mask 蒙版参数, 控制要重绘的区域
GLIGENTextBoxApply
[站外图片上传中...(image-872ac2-1733829304016)]
GLIGEN 模型文本控制区域应用, 可指定文本控制的区域
InpaintModelConditioning
[站外图片上传中...(image-3d6848-1733829304016)]
重绘模型调节 (用模型对图像进行修复/重绘), 参数 pixels 表示要进行修复的图像的像素数据, noise_mask, 控制噪声是否只在蒙版内产生.
SVD_img2vid_Conditioning
[站外图片上传中...(image-3ee00b-1733829304016)]
SVD 图生视频条件, 可指定视频宽/高, 视频帧数 video_frames (长度), 视频运动参数 motion_bucket_id , 每秒的帧数 fps, 以及视频增强水平 augmentation_level
LTXVImgToVideo
[站外图片上传中...(image-491b72-1733829304016)]
LTXV 模型图生视频条件. length: 生成视频的帧数, batch_size: 一次生成视频数, image_noise_scale: 添加到输入图像的噪声强度
LTXVConditioning
[站外图片上传中...(image-48905c-1733829304016)]
LTXV 模型条件
StableZero123_Conditioning
[站外图片上传中...(image-25f104-1733829304016)]
StableZero123 模型条件, 可指定宽/高, 一次生成数量, 3D 仰角 elevation, 3D 方位角 azimuth
StableZero123_Conditioning_Batched
[站外图片上传中...(image-afc5d9-1733829304016)]
上一个的批量处理条件, 新增仰角在批量中的增量变化 elevation_batch_increment, 方位角在批量中的增量变化 azimuth_batch_increment 参数
SV3D_Conditioning
[站外图片上传中...(image-536dc1-1733829304016)]
SV3D 模型条件, 用于图像生成 3D 视频, 可指定宽/高, 视频帧数, 3D 仰角
SD_4XUpscale_Conditioning
[站外图片上传中...(image-1c712d-1733829304016)]
SD_4X 放大条件, 用于图像放大, 可调节放大系数 scale_ratio, 放大过程中噪声增强的水平 noise_augmentation
StableCascade_StageB_Conditioning
[站外图片上传中...(image-5d0082-1733829304016)]
StableCascade 模型修改条件, stage_c 在输入条件中加如 Latent 条件
InstructPixToPixConditioning
[站外图片上传中...(image-b3f4cf-1733829304016)]
风格转换条件, pixels 原始图像像素数据
潜空间节点
VAE Decode
[站外图片上传中...(image-19a3cf-1733829304016)]
VAE 解码, 潜空间图像到图像
VAE Encode
[站外图片上传中...(image-e05210-1733829304016)]
VAE 编码
VAE Encode (for Inpainting)
[站外图片上传中...(image-40e3f-1733829304016)]
VAE 编码 (重绘), grow_mask_by 调节遮罩重绘影响程度
Set Latent Noise Mask
[站外图片上传中...(image-596513-1733829304016)]
设置遮罩区域噪声, 罩区域添加额外的噪声来进行局部的重绘
Empty Latent Image
[站外图片上传中...(image-cc27a-1733829304016)]
创建空潜空间图像
Upscale Latent
[站外图片上传中...(image-fdd522-1733829304016)]
潜空间图像放大, 放大算法:
nearest-exact 最近邻精确: 速度最快, 计算最简单。块状效应 (Blockiness), 生成的图像容易出现块状伪影，特别是沿着对角线方向，没有平滑过渡。可以很好地保留尖锐的边缘和细节
bilinear 双线性插值: 速度较快, 计算相对简单。比最近邻插值更平滑，块状效应减少。会在一定程度上模糊图像细节，特别是边缘
area 区域平均: 速度中等。在缩小图像时，区域平均通常可以产生比其他方法更好的结果，因为它考虑了更多的输入像素信息。在放大图像时，效果与双线性插值类似，也会导致一定程度的模糊
bicubic 双三次插值: 速度较慢, 计算更复杂。比双线性插值更平滑，能更好地抑制锯齿和伪影。能在一定程度上保留图像细节，但仍然可能存在一些模糊。在高对比度边缘附近可能会出现轻微的振铃效应
bislerp 双二次曲面片: 试图在平滑度和细节保留之间取得更好的平衡。在一些情况下，可以产生比双三次插值更好的结果，特别是对于自然图像
Upscale Latent By
[站外图片上传中...(image-50575f-1733829304016)]
潜空间图像按系数放大
Latent From Batch
[站外图片上传中...(image-c48bf-1733829304016)]
从一批潜空间图像中提取一个片段. batch_index 要提取的第一个潜空间图像的索引, length 要提取的潜空间图像数量
Repeat Latent Batch
[站外图片上传中...(image-15d3ec-1733829304016)]
重复潜空间图像批次, amount 重复次数
LatentBatch
[站外图片上传中...(image-5cd6d2-1733829304016)]
将两组潜空间图像合并为一个批次
Rebatch Latents
[站外图片上传中...(image-c748c-1733829304016)]
拆分/合并潜空间图像批次
Latent Composite
[站外图片上传中...(image-30ee28-1733829304016)]
合并潜空间图像, 将 from 合并到 to, x/y 指定 from 坐标, feather 指定 to 羽化程度
LatentCompositeMasked
[站外图片上传中...(image-9cf175-1733829304016)]
与上一个一样是合并, 将 source 合并到 destination, 可选的 mask 遮罩, 可以指定 source 要用于合并的部分, resize 选项选择是否调整 source 的尺寸以适应 destination
Rotate Latent
[站外图片上传中...(image-de3a5e-1733829304016)]
旋转潜空间图像, 90, 180, 270
Flip Latent
[站外图片上传中...(image-6a4a6-1733829304016)]
水平/垂直翻转潜空间图像
Crop Latent
[站外图片上传中...(image-768bb1-1733829304016)]
裁剪潜空间图像, 指定图像宽/高, 坐标
LatentAdd
[站外图片上传中...(image-d28527-1733829304016)]
两个潜空间图像加合成一个新的潜空间图像
LatentSubtract
[站外图片上传中...(image-604187-1733829304016)]
第一个潜空间图像中移除第二个潜空间图像的属性
LatentMultiply
[站外图片上传中...(image-79806f-1733829304016)]
潜空间图像特征按系数放大, 调整潜空间图像内特征的强度或大小
LatentInterpolate
[站外图片上传中...(image-41d5c4-1733829304016)]
潜空间图像插值, 按比例混合两个潜空间图像, 0 时是第一个潜空间图像, 1 时是第二个, 0-1 则按比例插值, 产生一个新的潜空间图像
LatentBatchSeedBehavior
[站外图片上传中...(image-4463fe-1733829304016)]
潜空间图像批次随机化, 用于打乱批次索引
BETA LatentApplyOperation
[站外图片上传中...(image-397a0e-1733829304016)]
潜空间图像处理
BETA LatentApplyOperationCFG
[站外图片上传中...(image-7d54f0-1733829304016)]
CFG 版处理
BETA LatentOperationTonemapReinhard
[站外图片上传中...(image-279ed6-1733829304016)]
潜空间色调调节处理
BETA LatentOperationSharpen
[站外图片上传中...(image-daf60f-1733829304016)]
潜空间锐化处理, sharpen_radius 控制锐化影响的范围, sigma 控制锐化过程中高斯平滑的程度, alpha 控制锐化效果的强度
StableCascade_EmptyLatentImage
[站外图片上传中...(image-1fcf39-1733829304016)]
创建 StableCascade 模型空的潜空间图像, compression 压缩级别
StableCascade StageC VAEEncode
[站外图片上传中...(image-ae6cfe-1733829304016)]
StableCascade 模型 VAE 编码
EmptyLatentAudio
[站外图片上传中...(image-9a3b4e-1733829304016)]
创建空的潜空间音频
VAEEncodeAudio
[站外图片上传中...(image-944a1b-1733829304016)]
音频 VAE 编码
VAEDecodeAudio
[站外图片上传中...(image-d03fb3-1733829304016)]
音频 VAE 解码
EmptySD3LatentImage
[站外图片上传中...(image-766790-1733829304016)]
创建空的 SD3 潜空间图像
EmptyMochiLatentVideo
[站外图片上传中...(image-67a883-1733829304016)]
创建空的 Mochi 模型潜空间视频
EmptyLTXVLatentVideo
[站外图片上传中...(image-6f3724-1733829304016)]
创建空的 LTXV 模型潜空间视频
图像节点
Save Image
[站外图片上传中...(image-d4ab01-1733829304016)]
保存图像节点, 图像保存到 ComfyUI/output 下. 默认前缀是 ComfyUI, 后缀是 5 个数字, 如: ComfyUI_00001_.png
自定义保存图像文件夹/文件名:
-
自定义路径和文件名
例如
test/001, 则图像保存路径如ComfyUI/output/test/001_00001_.png -
使用日期命名:
日期表示法
yyyy：年份（4 位数字） yy：年份（2 位数字） MM：月（2 位数字） dd：天 （2 位数字） hh：小时（2 位数字） mm：分钟（2 位数字） ss：秒（2 位）例如
%date:yyMMdd%/%date:hh-mm-ss%, 则图像保存路径如ComfyUI\output\241210\15-22-22_00002_.png -
使用宽/高, 或节点小组件的值命名
%width% 宽, %height% 高
小组件值如:
%Load Checkpoint.ckpt_name%(节点标题) 或%CheckpointLoaderSimple.ckpt_name%(节点 S&R 名, 优先使用 S&R 名), 节点同名的需要重命名这样你可以将生成图像所使用的模型, 提示词, 种子, 步数等等, 都可以用作图片名
例如, 将正向提示词的
CLIP Text Encode (Prompt)命名为poCLIPTextEncode后,%date:yyyy-MM-dd%/%poCLIPTextEncode.text%_%width%x%height%_%KSampler.seed%_%Load Checkpoint.ckpt_name%则图像保存路径如:
"ComfyUI\output\2024-12-10\cat_512x512_457284464742973_majicmixRealistic_v7.safetensors_00001_.png"
Preview Image
[站外图片上传中...(image-95b2ea-1733829304016)]
预览图像
Load Image
[站外图片上传中...(image-cdf635-1733829304016)]
加载图像
Upscale Image
[站外图片上传中...(image-681d8c-1733829304016)]
图像放大, 放大算法 (这里只介绍 lanczos 算法, 其他在潜空间图像放大介绍过):
nearest-exact
bilinear
area
bicubic
lanczos
Lanczos 算法是一种高质量的图像放大算法，它通过使用 Lanczos 窗口对 sinc 函数进行加窗，在锐度、细节保留和平滑度之间取得了较好的平衡。虽然计算量较大，但它通常能够生成比其他插值算法更优质的放大图像
Upscale Image By
[站外图片上传中...(image-cb713e-1733829304016)]
图像按系数放大
Upscale Image (using Model)
[站外图片上传中...(image-c8b520-1733829304016)]
图像使用模型放大, 需要加载放大模型
Scale Image to Total Pixels
[站外图片上传中...(image-e5e5db-1733829304016)]
图像按像素放大, megapixels 图像的目标大小，以百万像素为单位。这决定了放大图像的总像素数
Invert Image
[站外图片上传中...(image-f723b3-1733829304016)]
图像反转, 转换图像的颜色为互补色
Batch Images
[站外图片上传中...(image-6570c4-1733829304016)]
组合图像批次, 将两张图象组合成一个批次, 第二章图像的尺寸会自动重新调整以匹配第一张
Pad Image for Outpainting
[站外图片上传中...(image-7b8b47-1733829304016)]
图像外补画板, 通过在图像周围添加填充来对图像进行外延处理, feathering, 羽化程度
Emptylmage
[站外图片上传中...(image-8bf0ef-1733829304016)]
生成具有指定尺寸和颜色的空白图像. color, 使用十六进制值定义生成图像的颜色
Image Blend
[站外图片上传中...(image-c147ee-1733829304016)]
图像混合, blend_factor 第二张图像在混合中的权重. 混合模式:
normal
multiply
screen
overlay
soft_light
difference
正常、乘法、屏幕、叠加、柔光和差异模式，每种模式都产生独特的视觉效果
Image Blur
[站外图片上传中...(image-307ecc-1733829304016)]
图像模糊, 对图像应用高斯模糊，允许软化边缘并减少细节和噪声. blur_radius模糊效果的半径, 更大的半径会导致更明显的模糊; sigma 控制模糊的扩散
Image Quantize
[站外图片上传中...(image-ff9514-1733829304016)]
图像颜色量化, colors 指定将图像调色板减少到的颜色数量, 颜色数量较少将导致文件大小的明显减少，但也可能导致图像细节的损失; dither 抖动参数决定了在量化过程中要应用的抖动技术, 抖动技术:
none
floyd-steinberg
bayer-2
bayer-4
bayer-8
bayer-16
Image Sharpen
[站外图片上传中...(image-276a73-1733829304016)]
图像锐化, sigma 控制锐化效果的扩散, 较高的sigma值会在边缘产生更平滑的过渡，而较低的sigma使锐化更局部化, alpha 调整锐化效果的强度
ImageMorphology
[站外图片上传中...(image-c9c69-1733829304016)]
图像形态学操作, 基于形状的图像处理技术，常用于图像降噪、边缘检测、物体分割等.
operation 形态学操作的类型; kernel_size 核大小, 操作使用的基本结构元素.
操作类型:
-
Erode (腐蚀):
原理： 使用结构元素对图像进行“腐蚀”操作。如果结构元素覆盖的所有像素都与图像中的对应像素匹配，则输出像素保持不变；否则，输出像素被设置为背景值（通常为黑色）。
效果： 使图像中的亮区域（前景）收缩，细小的连接和噪声会被消除。可以去除小的噪点，分离小的物体。
比喻： 想象一下海岸线被海水侵蚀，陆地面积会缩小。
-
Dilate (膨胀):
原理： 使用结构元素对图像进行“膨胀”操作。如果结构元素覆盖的任何一个像素与图像中的对应像素匹配，则输出像素被设置为前景值（通常为白色）。
效果： 使图像中的亮区域（前景）扩张，可以填充小的空洞，连接断裂的区域。可以连接相邻的物体，填充小的空洞。
比喻： 想象一下陆地向海洋扩张，陆地面积会增大。
-
Open (开运算):
原理： 先对图像进行腐蚀，再进行膨胀。
效果： 可以去除小的亮区域（噪声），平滑物体的轮廓，同时保持较大的物体形状基本不变。
比喻： 想象一下用一个小刷子先刷掉小的凸起，再用刷子把凹陷填平。
-
Close (闭运算):
原理： 先对图像进行膨胀，再进行腐蚀。
效果： 可以填充物体内部的小空洞，平滑物体的轮廓，同时保持较大的物体形状基本不变。
比喻： 想象一下用一个小铲子先把凹陷填平，再把凸起铲平。
-
Gradient (形态学梯度):
原理： 计算图像的膨胀结果与腐蚀结果的差值。
效果： 可以提取物体的边缘。边缘的宽度由 kernel_size 决定。
比喻： 想象一下沿着物体的边缘画一条线。
-
Top Hat (顶帽):
原理： 计算图像的原始图像与开运算结果的差值。
效果： 可以提取比结构元素小的亮区域（例如，噪声或细节）。
比喻： 想象一下从原始地形中减去被平滑后的地形，剩下的就是突出的部分（小山峰）。
-
Bottom Hat (底帽):
原理： 计算图像的闭运算结果与原始图像的差值。
效果： 可以提取比结构元素小的暗区域（例如，孔洞或裂缝）。
比喻： 想象一下用被填平后的地形减去原始地形，剩下的就是凹陷的部分（小坑）
ImageCompositeMasked
[站外图片上传中...(image-3da00c-1733829304016)]
图像遮罩复合, 将源图像覆盖在目标图像上，在指定坐标处进行叠加，可选择调整大小和使用遮罩. 与潜空间遮罩复合类似.
Rebatch Images
[站外图片上传中...(image-12458-1733829304016)]
重新分批图像批次
RepeatlmageBatch
[站外图片上传中...(image-fd624-1733829304016)]
重复图像批次
ImageFromBatch
[站外图片上传中...(image-f38e2b-1733829304016)]
从一批图像中取一个片段
Canny
[站外图片上传中...(image-622a29-1733829304016)]
图像的边缘检测, low_threshold 阈值下限, 影响边缘检测的灵敏度, high_threshold 阈值上限, 影响边缘检测的选择性
Image Crop
[图片上传失败...(image-892384-1733829304016)]
图片裁剪
SaveAnimatedWEBP
[图片上传失败...(image-d2a214-1733829304016)]
将一系列图像保存为动画 WEBP 文件. lossless 是否使用无损压缩, quality 压缩质量, method 压缩方法: 默认, 最快, 最慢
SaveAnimatedPNG
[站外图片上传中...(image-70ba90-1733829304016)]
从一系列帧创建和保存动画PNG图像. compress_level 压缩级别
Webcam Capture
[站外图片上传中...(image-d52eb-1733829304016)]
打开网络摄像头, capture_on_queue 参数控制摄像头捕获图像的时机，True 表示在节点执行时捕获，False 表示在工作流开始时捕获
蒙版
Load Image (as Mask)
[图片上传失败...(image-93b4-1733829304016)]
加载图像作为蒙版, alpha 使用图像的 Alpha 通道 (透明度通道) 作为遮罩, red/green/blue 使用图像的红色/绿色/蓝色通道作为遮罩
Convert Mask to Image
[站外图片上传中...(image-ca28f1-1733829304016)]
遮罩转图像
Convert Image to Mask
[图片上传失败...(image-7fa4a1-1733829304016)]
图像转遮罩
ImageColorToMask
[站外图片上传中...(image-e0bff8-1733829304016)]
将彩色图像根据指定的颜色转换为遮罩
SolidMask
[站外图片上传中...(image-63f407-1733829304016)]
生成一个在所有维度上具有统一值的实心遮罩, 特别适用于进一步处理或作为更复杂遮罩操作的起点. value: 用于填充整个遮罩的统一值, 决定了遮罩的基本颜色或强度
InvertMask
[站外图片上传中...(image-d5cf66-1733829304016)]
反转遮罩
CropMask
[站外图片上传中...(image-820180-1733829304016)]
裁剪遮罩
MaskComposite
[站外图片上传中...(image-a8af1f-1733829304016)]
遮罩合并, 合并操作:
multiply (相乘): 输出遮罩是两个输入遮罩对应像素值相乘的结果。重叠区域倾向于变暗(值变小)。
add (相加): 输出遮罩是两个输入遮罩对应像素值相加的结果。重叠区域倾向于变亮(值变大), 可能会饱和(值被限制为最大)。
subtract (相减): 输出遮罩是第一个输入遮罩减去第二个输入遮罩对应像素值的结果。重叠区域根据两者的差值变暗或者变亮。
and (与): 输出遮罩是两个输入遮罩对应像素值进行逻辑与操作的结果。只有当两者都为非零值时，输出才为非零，否则为零。重叠区域倾向于保留两者重叠的部分, 其他部分变为透明。
or (或): 输出遮罩是两个输入遮罩对应像素值进行逻辑或操作的结果。只要两者中有一个为非零值，输出就为非零。重叠区域倾向于只要有遮罩的部分都变为不透明。
xor (异或): 输出遮罩是两个输入遮罩对应像素值进行逻辑异或操作的结果。当两者值不同时，输出为非零，否则为零。重叠区域倾向于只保留两者只有一个遮罩的部分。
FeatherMask
[站外图片上传中...(image-afa83b-1733829304016)]
羽化遮罩, 指定从上/下/左/右侧边缘开始应用羽化效果的距离
GrowMask
[站外图片上传中...(image-1d6d4-1733829304016)]
修改给定遮罩的大小，可以选择性地对角落应用渐缩效果. expand 确定遮罩修改的大小和方向, 正值导致遮罩扩展, 而负值导致收缩, tapered_corners 设置为 True 时, 修改过程中对遮罩的角落应用渐缩效果
ThresholdMask
[站外图片上传中...(image-ba626e-1733829304016)]
按阈值转换遮罩, 较高的值包含较少的像素，较低的值包含更多的像素
Porter-Duff Image Composite
[站外图片上传中...(image-1e5b06-1733829304016)]
波特-达夫图像合成. 基于 Porter-Duff 合成规则对两张图像进行合成，其中一个图像作为前景 (Source, 通常表示为 SRC)，另一个作为背景 (Destination, 通常表示为 DST)
合并模式 (A 和 B 分别表示前景和背景图像):
SRC : 只显示前景图像 (A)。
DST : 只显示背景图像 (B)。
SRC_OVER: 前景覆盖在背景上 (A over B)，这是最常用的模式。
DST_OVER: 背景覆盖在前景上 (B over A)。
SRC_IN: 只显示前景中与背景重叠的部分 (A in B)，且使用前景的不透明度。
DST_IN: 只显示背景中与前景重叠的部分 (B in A)，且使用背景的不透明度。
SRC_OUT: 只显示前景中不与背景重叠的部分 (A out B)。
DST_OUT: 只显示背景中不与前景重叠的部分 (B out A)。
SRC_ATOP: 前景中与背景重叠的部分覆盖在背景上 (A atop B)，其他部分不显示. 使用前景的不透明度。
DST_ATOP: 背景中与前景重叠的部分覆盖在前景上 (B atop A)，其他部分不显示. 使用背景的不透明度。
XOR: 显示前景和背景中不重叠的部分 (A xor B)。
CLEAR: 清除所有内容，得到一个透明图像。
ADD: 将前景和背景的像素值相加。
MULTIPLY: 将前景和背景的像素值相乘。
SCREEN: 类似于“叠加”，但更亮一些。
OVERLAY: 根据背景的亮度，对前景进行“叠加”或“滤色”。
DARKEN: 选择前景和背景中较暗的像素。
LIGHTEN: 选择前景和背景中较亮的像素。
Split Image with Alpha
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分离图像颜色和透明度
Join Image with Alpha
[站外图片上传中...(image-bdbf65-1733829304016)]
将图像与其对应的 Alpha 遮罩结合
测试功能 (暂不介绍)
BETA Latent Blend
[站外图片上传中...(image-b57f3a-1733829304016)]
BETA VAE Decode (Tiled)
[站外图片上传中...(image-812597-1733829304017)]
BETA VAE Encode (Tiled)
[站外图片上传中...(image-1af516-1733829304017)]
BETA LoadLatent
[站外图片上传中...(image-2618ab-1733829304017)]
BETA SaveLatent
[站外图片上传中...(image-7ccd66-1733829304017)]
BETA AddNoise
[站外图片上传中...(image-b690cd-1733829304017)]
BETA Self-Attention Guidance
[站外图片上传中...(image-ca829-1733829304017)]
BETA PerpNegGuider
[站外图片上传中...(image-857764-1733829304017)]
BETA PhotoMakerLoader
[站外图片上传中...(image-9433d0-1733829304017)]
BETA PhotoMakerEncode
[站外图片上传中...(image-281ef2-1733829304017)]
BETA CLIPTextEncodeControlnet
[站外图片上传中...(image-d01120-1733829304017)]
BETA StableCascade_SuperResolutionControlnet
[站外图片上传中...(image-8465be-1733829304017)]
BETA Differential Diffusion
[站外图片上传中...(image-adc0c1-1733829304017)]
BETA UNetSelfAttentionMultiply
[站外图片上传中...(image-54292a-1733829304017)]
BETA UNetCrossAttentionMultiply
[站外图片上传中...(image-f4497c-1733829304017)]
BETA CLIPAttentionMultiply
[站外图片上传中...(image-c3b778-1733829304017)]
BETA UNetTemporalAttentionMultiply
[站外图片上传中...(image-bfa6a1-1733829304017)]
BETA SamplerEulerCFG++
[站外图片上传中...(image-810f4f-1733829304017)]
BETA Extract and Save Lora
[站外图片上传中...(image-cc35e9-1733829304017)]
BETA TorchCompileModel
[站外图片上传中...(image-9a5ea1-1733829304017)]
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