这是 阴影与高光 节点的复刻版，去掉了节点名称中的“&”符号，以避免 ComfyUI 工作流解析错误。

ColorTemperature

改变图像的色温。

节点选项：

• temperature：色温值。范围在 -100 到 100 之间。数值越高，色温越高（越偏蓝）；数值越低，色温越低（越偏黄）。

Levels

调整图像的色阶。

节点选项：

• channel：选择要调整的通道。可选 RGB、红、绿、蓝。
• black_point^*：输入黑场值。取值范围 0-255，默认为 0。
• white_point^*：输入白场值。取值范围 0-255，默认为 255。
• gray_point：输入灰场值。取值范围 0.01-9.99，默认为 1。
• output_black_point^*：输出黑场值。取值范围 0-255，默认为 0。
• output_white_point^*：输出白场值。取值范围 0-255，默认为 255。

^*若 black_point 或 output_black_point 的值大于 white_point 或 output_white_point，则两者会互换位置，较大的值作为白场，较小的值作为黑场。

色彩平衡

调整图像的色彩平衡。

节点选项：

• cyan_red: 青红平衡。负值偏向青色，正值偏向红色。
• magenta_green: 洋红绿平衡。负值偏向洋红色，正值偏向绿色。
• yellow_blue: 黄蓝平衡。负值偏向黄色，正值偏向蓝色。

伽马

调整图像的伽马值。

节点选项：

• gamma: 伽马值。

亮度与对比度

调整图像的亮度、对比度和饱和度。

节点选项：

• brightness: 亮度值。
• contrast: 对比度值。
• saturation: 色饱和度值。

BrightnessContrastV2

“亮度与对比度”节点的复制品，去掉了节点名称中的“&”字符，以避免 ComfyUI 工作流解析错误。

RGB

调整图像的 RGB 通道。

节点选项：

• R: R 通道。
• G: G 通道。
• B: B 通道。

YUV

调整图像的 YUV 通道。

节点选项：

• Y: Y 通道。
• U: U 通道。
• V: V 通道。

LAB

调整图像的 LAB 通道。

节点选项：

• L: L 通道。
• A: A 通道。
• B: B 通道。

HSV

调整图像的 HSV 通道。

节点选项：

• H: H 通道。
• S: S 通道。
• V: V 通道。

色彩反转

将图像颜色反转为负片效果，可以选择 RGB 全部反转、单色反转，或单独反转 RGB 中的某一个通道。

节点选项：

• negative_channel: 选择需要反转的通道。

图层工具

高级图像混合

用于图层合成，允许在背景图像上合成不同尺寸的图层图像，并设置位置和变换。提供多种混合模式供选择，还可设置透明度。

该节点提供图层变换方法和抗锯齿选项，有助于提升合成图像的质量。

节点还提供可用于后续工作流的遮罩输出。

节点选项：

• background_image: 背景图像。
• layer_image⁵: 用于合成的图层图像。
• layer_mask^2,5: 图层图像的遮罩。
• invert_mask: 是否反转遮罩。
• blend_mode³: 混合模式。
• opacity: 混合的透明度。
• x_percent: 图层在背景图像上的水平位置，以百分比表示，0 表示最左端，100 表示最右端。可以小于 0 或大于 100，表示图层部分内容超出画面范围。
• y_percent: 图层在背景图像上的垂直位置，以百分比表示，0 表示顶部，100 表示底部。例如，设置为 50 表示垂直居中，20 表示上中，80 表示下中。
• mirror: 镜像翻转。提供水平翻转和垂直翻转两种模式。
• scale: 图层放大倍数，1.0 代表原始大小。
• aspect_ratio: 图层宽高比。1.0 为原始比例，大于 1.0 表示拉长，小于 1.0 表示压扁。
• rotate: 图层旋转角度。
• 图层放大和旋转时的采样方法，包括 Lanczos、双三次、Hamming、双线性、Box 和最近邻。不同的采样方法会影响合成图像的质量和处理时间。
• anti_aliasing: 抗锯齿，取值范围为 0 到 16，数值越大，锯齿现象越不明显。但过高的值会显著降低节点的处理速度。
• 注释

ImageCompositeHandleMask

用于生成局部羽化蒙版及相应的裁剪数据。该节点提供可用于后续工作流的蒙版输出。

节点选项：

• background_image: 背景图像。
• layer_image: 用于合成的图层图像。
• layer_mask: 图层图像的蒙版。
• invert_mask: 是否反转蒙版。
• opacity: 合成图像的透明度。
• x_percent: 图层在背景图像上的水平位置，以百分比表示，0 表示最左端，100 表示最右端。该值可以小于 0 或大于 100，表示图层内容部分超出画面范围。
• y_percent: 图层在背景图像上的垂直位置，以百分比表示，0 表示顶部，100 表示底部。例如，设置为 50 表示垂直居中，20 表示上中，80 表示下中。
• scale: 图层放大倍数，1.0 表示原始大小。
• mirror: 镜像翻转。提供水平翻转和垂直翻转两种模式。
• rotate: 图层旋转角度。
• anti_aliasing: 抗锯齿级别，范围为 0 到 8，数值越大，锯齿越不明显。但过高的值会显著降低节点处理速度。
• handle_detect: 羽化蒙版位置检测方法有两种：mask_area 和 layer-bbox。mask_area 检测图层对象蒙版的有效区域，而 layer-bbox 检测图层对象的外接 BBox。
• top_handle: 蒙版顶部的羽化幅度。该值为蒙版平均边长的百分比。
• bottom_handle: 蒙版底部的羽化幅度。该值为蒙版平均边长的百分比。
• left_handle: 蒙版左侧的羽化幅度。该值为蒙版平均边长的百分比。
• right_handle: 蒙版右侧的羽化幅度。该值为蒙版平均边长的百分比。
• handle_mask_outradius: 羽化蒙版的圆角半径。
• top_reserve: 保留顶部裁剪后的尺寸。
• bottom_reserve: 保留底部裁剪后的尺寸。
• left_reserve: 保留左侧裁剪后的尺寸。
• right_reserve: 保留右侧裁剪后的尺寸。
• round_to_multiple: 将裁剪边长四舍五入到指定的倍数。例如，设置为 8 会使宽度和高度均为 8 的倍数。

输出：

• image: 合成后的图像。
• mask: 合成后的蒙版。
• layer_bbox_mask: 合成对象的 BBox 蒙版。
• handle_mask: 经过羽化处理后的蒙版。
• handle_crop_bbox: 羽化蒙版的裁剪数据。
• handle_overrange: 羽化蒙版是否超出背景图像范围。输出格式为包含“top”、“bottom”、“left”和“right”的字符串。

CropByMask

根据蒙版范围裁剪图像，并设置周围需保留的边框尺寸。
该节点可与 RestoreCropBox 和 ImageScaleRestore 节点配合使用，用于裁剪并调整图像中需要放大的部分，然后再将其粘贴回原位。

节点选项：

• image⁵: 输入图像。
• mask_for_crop⁵: 图像的蒙版，将自动按蒙版范围进行裁剪。
• invert_mask: 是否反转蒙版。
• detect: 检测方法，min_bounding_rect 是最小包围矩形，max_inscribed_rect 是最大内接矩形，mask-area 是用于遮罩像素的有效区域。
• top_reserve: 保留顶部裁剪后的尺寸。
• bottom_reserve: 保留底部裁剪后的尺寸。
• left_reserve: 保留左侧裁剪后的尺寸。
• right_reserve: 保留右侧裁剪后的尺寸。
• note

输出：

• croped_image: 裁剪后的图像。
• croped_mask: 裁剪后的蒙版。
• crop_box: 裁剪时的边界框数据，用于 RestoreCropBox 节点的还原操作。
• box_preview: 裁剪位置预览图，红色表示检测到的范围，绿色表示加上预留边框后的裁剪范围。

CropByMaskV2

CropByMask 的升级版本 V2。支持输入 crop_box，便于裁剪相同尺寸的图层。

在此基础上对 CropByMask 进行了以下更改：

• 将输入项 mask_for_crop 重命名为 mask。
• 增加可选输入项 crop_box。如果此处有输入，则会忽略蒙版检测，直接使用该数据进行裁剪。
• 新增选项 round_to_multiple，用于将裁剪边长四舍五入到指定的倍数。例如，设置为 8 会使宽度和高度均为 8 的倍数。

RestoreCropBox

通过 CropByMask 将裁剪后的图像恢复为原始图像。

节点选项：

• background_image: 裁剪前的原始图像。
• croped_image⁵: 裁剪后的图像。如果中间部分被放大，则需要先恢复其尺寸再进行还原。
• croped_mask⁵: 裁剪后的蒙版。
• crop_box: 裁剪时的边界框数据。
• invert_mask: 是否反转蒙版。
• note

CropBoxResolve

将 corp_box 解析为 x、y、width、height。

ImageScaleRestore

图像缩放。当此节点与另一节点配对使用时，可在第二个节点上自动将图像恢复到原始尺寸。

节点选项：

• image⁵: 输入图像。
• mask^2,5: 图像的蒙版。
• original_size: 可选输入，用于将图像恢复到原始尺寸。
• scale: 缩放比例。当输入了 original_size，或设置了 scale_ by_longest_side 为 True 时，此设置将被忽略。
• scale_by_longest_side: 允许按最长边尺寸缩放。
• longest_side: 当 scale_by_longest_side 设置为 True 时，将以此值作为图像的最长边。如果输入了 original_size，则此设置将被忽略。

输出：

• image: 缩放后的图像。
• mask: 如果输入了蒙版，则会输出缩放后的蒙版。
• original_size: 图像的原始尺寸数据，用于后续节点的恢复操作。
• width: 输出图像的宽度。
• height: 输出图像的高度。

ImageScaleRestoreV2

ImageScaleRestore 的 V2 升级版本。

节点选项：

在 ImageScaleRestore 的基础上进行了以下更改：

• scale_by：允许按指定的长边、短边、宽度、高度或总像素数进行缩放。当此选项设置为 by_scale 时，使用 scale 值；对于其他选项，则使用 scale_by_length 值。
• scale_by_length：此处的值用作 scale_by 来指定边的长度。

ImageMaskScaleAs

将图像或掩码缩放到参考图像（或参考掩码）的大小。

节点选项：

• scale_as^*：参考尺寸。可以是图像或掩码。
• image：要缩放的图像。此选项为可选输入。如果没有输入，则输出黑色图像。
• mask：要缩放的掩码。此选项为可选输入。如果没有输入，则输出黑色掩码。
• fit：缩放宽高比模式。当原始图像的宽高比与缩放后的尺寸不匹配时，有三种模式可供选择： letterbox 模式会保留完整画面，并用黑色填充空白区域； crop 模式会保留完整的短边，而长边多余的部分会被裁剪掉； fill 模式则不保持画面比例，而是用宽度和高度填满整个屏幕。
• method：缩放采样方法，包括 lanczos、bicubic、hamming、bilinear、box 和 nearest。

^*仅限于输入图像和掩码。强制集成其他类型的输入会导致节点报错。

输出：

• image：如果有图像输入，则输出缩放后的图像。
• mask：如果有掩码输入，则输出缩放后的掩码。
• original_size：图像的原始尺寸数据用于后续节点的恢复。
• width：输出图像的宽度。
• height：输出图像的高度。

ImageMaskScaleAsV2

ImageMaskScaleAs 的升级版在原有节点的基础上增加了背景颜色设置。

新增选项：

• background_color：扩展背景颜色。

ImageScaleByAspectRatio

按宽高比缩放图像或掩码。缩放后的尺寸可以四舍五入到 8 或 16 的倍数，也可以按长边尺寸进行缩放。

节点选项：

• aspect_ratio：这里提供几种常见的画面比例。此外，您还可以选择“original”以保持原始比例，或使用“custom”来自定义比例。
• proportional_width：按比例的宽度。如果 aspect_ratio 选项不是“custom”，则此设置将被忽略。
• proportional_height：按比例的高度。如果 aspect_ratio 选项不是“custom”，则此设置将被忽略。
• fit：缩放宽高比模式。当原始图像的宽高比与缩放后的尺寸不匹配时，有三种模式可供选择： letterbox 模式会保留完整画面，并用黑色填充空白区域； crop 模式会保留完整的短边，而长边多余的部分会被裁剪掉； fill 模式则不保持画面比例，而是用宽度和高度填满整个屏幕。
• method：缩放采样方法，包括 lanczos、bicubic、hamming、bilinear、box 和 nearest。
• round_to_multiple：四舍五入到倍数。例如，将其设置为 8 将使宽度和高度强制成为 8 的倍数。
• scale_by_longest_side：允许按长边尺寸进行缩放。
• longest_side：当 scale_by_longest_side 设置为 True 时，将使用此值作为图像的长边尺寸。如果提供了 original_size 输入，则此设置将被忽略。

输出：

• image：如果有图像输入，则输出缩放后的图像。
• mask：如果有掩码输入，则输出缩放后的掩码。
• original_size：图像的原始尺寸数据用于后续节点的恢复。
• width：输出图像的宽度。
• height：输出图像的高度。

ImageScaleByAspectRatioV2

ImageScaleByAspectRatio 的 V2 升级版本

节点选项：

在 ImageScaleByAspectRatio 的基础上进行了以下更改：

• scale_to_side：允许按指定的长边、短边、宽度、高度或总像素数进行缩放。
• scale_to_length：这里的数值用作指定边的长度或 total pixels（千像素）来决定 scale_to_side。
• background_color⁴：背景的颜色。

ICMask

用于生成上下文相关的图像和掩码。代码来自 lrzjason/Comfyui-In-Context-Lora-Utils，感谢原作者 @小志Jason。

节点选项：

• first_image：用作上下文参考的图像。
• first_mask：可选输入，上下文参考图像的掩码。
• second_image：用于重新绘制图像。
• second_mask：用于重新绘制图像的掩码。
• patch_mode：拼接模式有三种：auto、patch_right 和 patch_bottom。
• output_length：输出图像的长边尺寸。
• patch_color：填充颜色。

输出：

• image：输出的图像。
• mask：输出的掩码。
• icmask_data：图像的拼接信息，用于后续节点的自动裁剪。

ICMaskCropBack

对 ICMask 生成的图像推理结果进行裁剪。

节点选项：

• image：输入的图像。
• icmask_data：由 ICMask 节点输出的拼接信息。

FluxKontextImageScale

基于官方节点的修改，用于将图像缩放到更适合 Flux Kontext 的尺寸。对于不同宽高比的图像，缩放比例会相应调整，以确保所有信息都能保留。
以下示例使用该节点来完整保留 4K 分辨率图像的所有信息，通过 FluxKontext 模型推理改变图像背景，再利用 HLFrequencyDetailRestore 节点实现 4K 图像质量的细节恢复。 *此工作流（flux_kontext_image_scale_example.json）位于工作流目录中。

节点选项：

• image：输入图像。
• method：缩放采样方法，包括 lanczos、bicubic、hamming、bilinear、box 和 nearest。

输出：

• image：输出图像。

VQAPrompt

使用 blip-vqa 模型进行视觉问答。该节点的部分代码参考自 celoron/ComfyUI-VisualQueryTemplate，感谢原作者。
*请从 百度网盘 或 huggingface.co/Salesforce/blip-vqa-capfilt-large 以及 huggingface.co/Salesforce/blip-vqa-base 下载模型文件，并将其复制到 ComfyUI\models\VQA 文件夹中。

节点选项：

• image：图像输入。
• vqa_model：VQA 模型输入，来自 LoadVQAModel 节点。
• question：任务文本输入。单个问题用大括号“{}”括起来，问题的答案将在输出文本中替换其原始位置。多个问题可以用大括号在一次问答中定义。 例如，对于一张放置在场景中的物品图片，问题可以是：“{object color} {object} on the {scene}”。

LoadVQAModel

加载 blip-vqa 模型。

节点选项：

• model：目前有两个模型可供选择：“blip-vqa-base”和“blip-vqa-capfilt-large”。
• precision：模型精度有两种选项：“fp16”和“fp32”。
• device：模型运行设备有两种选项：“cuda”和“cpu”。

ImageShift

对图像进行位移。该节点支持输出位移接缝蒙版，便于创建连续纹理。

节点选项：

• image⁵：输入图像。
• mask^2,5：图像的蒙版。
• shift_x：水平位移距离。
• shift_y：垂直位移距离。
• cyclic：超出边界的部分是否循环。
• background_color⁴：背景颜色。如果 cyclic 设置为 False，则此处设置的背景颜色将被使用。
• border_mask_width：边框蒙版宽度。
• border_mask_blur：边框蒙版模糊度。
• note

ImageBlend

一个用于合成图层图像和背景图像的简单节点，提供多种混合模式供选择，并可设置透明度。

节点选项：

• background_image¹：背景图像。
• layer_image¹：用于合成的图层图像。
• layer_mask^1,2：图层图像的蒙版。
• invert_mask：是否反转蒙版。
• blend_mode³：混合模式。
• opacity：混合的透明度。
• note

ImageReel

在一个卷轴中显示多张图像。可以为卷轴中的每张图像添加文字说明。通过使用 ImageReelComposite 节点，可以将多个卷轴合并成一张图像。

节点选项：

• image1：第一张图像，必须输入。
• image2：第二张图像，可选输入。
• image3：第三张图像，可选输入。
• image4：第四张图像，可选输入。
• image1_text：第一张图像的文字说明。
• image2_text：第二张图像的文字说明。
• image3_text：第三张图像的文字说明。
• image4_text：第四张图像的文字说明。
• reel_height：卷轴的高度。
• border：卷轴中图像的边框宽度。

输出：

• reel：ImageReelComposite 节点的输入卷轴。

ImageReelComposite

将多个卷轴合并成一张图像。

节点选项：

• reel_1：第一个卷轴，必须输入。
• reel_2：第二个卷轴，可选输入。
• reel_3：第三个卷轴，可选输入。
• reel_4：第四个卷轴，可选输入。
• font_file^**：此处列出字体文件夹中可用的字体文件，所选字体文件将用于生成图像。
• border：卷轴的边框宽度。
• color_theme：输出图像的主题颜色。
  ^*字体文件夹在 resource_dir.ini 中定义，该文件位于插件根目录，默认名称为 resource_dir.ini.example。首次使用时，需将文件后缀改为 .ini。 打开文本编辑软件，找到以“FONT_dir=”开头的行，在“=”后面输入自定义的文件夹路径名。
  支持在 resource-dir.ini 中定义多个文件夹，用逗号、分号或空格分隔。
  插件初始化时，该文件夹中的所有字体文件都将被收集并显示在节点列表中。
  如果 ini 中设置的文件夹无效，则启用插件自带的字体文件夹。

ImageOpacity

调整图像透明度

节点选项：

• image⁵：图像输入，支持 RGB 和 RGBA。如果是 RGB，则会自动为整张图像添加 alpha 通道。
• mask^2,5：蒙版输入。
• invert_mask：是否反转蒙版。
• opacity：图像的透明度。
• note

ColorPicker

源自 mtb nodes 的网页扩展修改版本。可在调色板上选择颜色并输出 RGB 值，感谢原作者。

节点选项：

• mode：输出格式有十六进制 (HEX) 和十进制 (DEC) 两种。

输出类型：

• value：字符串格式。

RGBValue

将颜色值以单独的 R、G、B 三个十进制数值形式输出。支持 ColorPicker 节点输出的 HEX 和 DEC 格式。

节点选项：

• color_value：支持十六进制 (HEX) 或十进制 (DEC) 颜色值，应为字符串或元组类型。强制输入其他类型会导致错误。

HSVValue

将颜色值以 H、S、V 的单独十进制数值形式输出（最大值为 255）。支持 ColorPicker 节点输出的 HEX 和 DEC 格式。

节点选项：

• color_value：支持十六进制 (HEX) 或十进制 (DEC) 颜色值，应为字符串或元组类型。强制输入其他类型会导致错误。

GrayValue

根据颜色值输出灰度值。支持输出 256 级和 100 级灰度值。

节点选项：

• color_value：支持十六进制 (HEX) 或十进制 (DEC) 颜色值，应为字符串或元组类型。强制输入其他类型会导致错误。

输出：

• gray(256_level)：256 级灰度值。整数类型，范围 0~255。
• gray(100_level)：100 级灰度值。整数类型，范围 0~100。

GetMainColors

获取图像的主要颜色。可以获取 5 种颜色。

节点选项：

• image：图像输入。
• k_means_algorithm：K-Means 算法选项。“lloyd”是标准的 K-Means 算法，“elkan”是三角不等式算法，适用于较大的图像。

输出：

• preview_image：5 种主要颜色的预览图像。
• color_1~color_5：颜色值输出。以 HEX 格式的 RGB 字符串形式输出。

GetMainColorsV2

在 GetMainColors 节点的基础上增加按颜色面积排序的功能，并在预览图像中显示颜色值和颜色面积。 这部分代码由 @ HL 改进，感谢！

ColorName

根据颜色值，在调色板中输出最相似的颜色名称。

节点选项：

• color：颜色值输入，采用 HEX 格式的 RGB 字符串格式。
• palette：调色板。提供 6 种颜色映射表，包括 xkcd、wiki_color、flux_sdxl、css4、css3 和 html4。

输出：

• color_name：字符串形式的颜色名称。

NameToColor

根据颜色名称输出颜色图像和颜色值。

节点选项：

• size_as^*：在此输入图像或掩码，以根据其尺寸生成图像。请注意，此输入优先于其他尺寸设置。
• color_name：要描述的颜色名称。
• palette：调色板。提供 6 种颜色映射表，包括 xkcd、wiki_color、flux_sdxl、css4、css3 和 html4。
• in_palette_only：设置为仅从调色板中输出颜色。如果设置为 True，则仅在当前调色板中搜索。如果没有匹配的名称，则输出 default_color。 如果设置为 False，则搜索所有调色板。如果在所有调色板中都没有匹配的名称，则输出名称最接近的颜色。
• default_color：默认颜色。如果没有找到匹配的名称，则输出该颜色。
• size^**：预设尺寸。用户可以自定义预设尺寸。如果有 size_as 输入，则此选项将被忽略。
• custom_width：图像宽度。当尺寸设置为“custom”时有效。如果有 size_as 输入，则此选项将被忽略。
• custom_height：图像高度。当尺寸设置为“custom”时有效。如果有 size_as 输入，则此选项将被忽略。

^*仅限于输入图像和掩码。强制集成其他类型的输入会导致节点错误。 ^**预设尺寸定义在 custom_size.ini 文件中，该文件位于插件根目录下，默认名为 custom_size.ini.example。首次使用时，需将文件后缀改为 .ini。用文本编辑软件打开。每行代表一个尺寸，第一个值为宽度，第二个值为高度，中间用小写的“x”分隔。为避免错误，请勿输入额外字符。

输出：

• image：输出的颜色图像。
• color：颜色值输出，采用 HEX 格式的 RGB 字符串格式。

ExtendCanvas

扩展画布

节点选项：

• invert_mask：是否反转掩码。
• top：顶部扩展值。
• bottom：底部扩展值。
• left：左侧扩展值。
• right：右侧扩展值。
• color；画布颜色。

ExtendCanvasV2

ExtendCanvas 的 V2 升级版。

在 ExtendCanvas 的基础上，将颜色修改为字符串类型，并支持外部 ColorPicker 输入，同时支持负值输入，这意味着图像会被裁剪。

XY 到 Percent

将绝对坐标转换为百分比坐标。

节点选项：

• x：X 值。
• y：Y 值。

LayerImageTransform

该节点用于单独变换图层图像，可以在不改变图像整体大小的情况下调整大小、旋转、宽高比以及镜像翻转。

节点选项：

• x：X 值。
• y：Y 值。
• mirror：镜像翻转。提供水平翻转和垂直翻转两种模式。
• scale：图层放大倍数，1.0 表示原始大小。
• aspect_ratio：图层宽高比。1.0 为原始比例，大于 1.0 表示拉伸，小于 1.0 表示压缩。
• rotate：图层旋转角度。
• 图层放大和旋转的采样方法，包括 lanczos、bicubic、hamming、bilinear、box 和 nearest。不同的采样方法会影响合成图像的质量和处理时间。
• anti_aliasing：抗锯齿设置，范围 0 到 16，数值越大，锯齿越不明显。过高的数值会显著降低节点的处理速度。

LayerMaskTransform

与 LayerImageTransform 节点类似，此节点用于单独变换图层蒙版，可以在不改变蒙版尺寸的情况下进行缩放、旋转、更改宽高比以及镜像翻转。

节点选项：

• x：X 轴值。
• y：Y 轴值。
• mirror：镜像翻转。提供水平翻转和垂直翻转两种模式。
• scale：图层放大倍数，1.0 表示原始大小。
• aspect_ratio：图层宽高比。1.0 为原始比例，大于该值表示拉伸，小于该值表示压缩。
• rotate：图层旋转角度。
• 图层放大和旋转的采样方法，包括 lanczos、bicubic、hamming、bilinear、box 和 nearest。不同的采样方法会影响合成图像的质量和处理时间。
• anti_aliasing：抗锯齿，取值范围为 0 到 16，数值越大，锯齿现象越不明显。但过高的值会显著降低节点的处理速度。

ColorImage

生成指定颜色和尺寸的图像。

节点选项：

• width：图像宽度。
• height：图像高度。
• color⁴：图像颜色。

ColorImageV2

ColorImage 的升级版本 V2。

在 ColorImage 的基础上进行了以下改动：

• size_as^*：在此输入图像或蒙版，以根据其尺寸生成图像。请注意，此输入优先于其他尺寸设置。
• size^**：预设尺寸。用户可以自定义预设。如果已输入 size_as，则此选项将被忽略。
• custom_width：图像宽度。仅当 size 设置为“custom”时有效。如果已输入 size_as，则此选项将被忽略。
• custom_height：图像高度。仅当 size 设置为“custom”时有效。如果已输入 size_as，则此选项将被忽略。

^*仅限于输入图像和蒙版。强行集成其他类型的输入会导致节点报错。 ^**预设尺寸定义在 custom_size.ini 文件中，该文件位于插件根目录下，默认名为 custom_size.ini.example。首次使用时，需将文件后缀改为 .ini。用文本编辑软件打开，每行代表一个尺寸，第一个值为宽度，第二个值为高度，中间用小写的“x”分隔。为避免错误，请勿输入额外字符。

GradientImage

生成具有指定尺寸和颜色渐变的图像。

节点选项：

• width：图像宽度。
• height：图像高度。
• angle：渐变角度。
• start_color⁴：起始颜色。
• end_color⁴：结束颜色。

GradientImageV2

GradientImage 的升级版本 V2。

在 GradientImage 的基础上进行了以下改动：

• size_as^*：在此输入图像或蒙版，以根据其尺寸生成图像。请注意，此输入优先于其他尺寸设置。
• size^**：预设尺寸。用户可以自定义预设。如果已输入 size_as，则此选项将被忽略。
• custom_width：图像宽度。仅当 size 设置为“custom”时有效。如果已输入 size_as，则此选项将被忽略。
• custom_height：图像高度。仅当 size 设置为“custom”时有效。如果已输入 size_as，则此选项将被忽略。

^*仅限于输入图像和蒙版。强行集成其他类型的输入会导致节点报错。 ^**预设尺寸定义在 custom_size.ini 文件中，该文件位于插件根目录下，默认名为 custom_size.ini.example。首次使用时，需将文件后缀改为 .ini。用文本编辑软件打开，每行代表一个尺寸，第一个值为宽度，第二个值为高度，中间用小写的“x”分隔。为避免错误，请勿输入额外字符。

圆角矩形

生成圆角矩形和遮罩。

节点选项：

• image：待处理的图像。
• object_mask：可选输入。该遮罩可用于生成圆角矩形区域。如果已提供 crop-box 输入，则此选项将被忽略。
• crop_box：可选输入。可通过裁剪区域生成一个圆角矩形区域。
• rounded_rect_radius：圆角半径。取值范围为0-100，数值越大，圆角越明显。
• anti_aliasing：抗锯齿效果，取值范围为0-16，数值越大，锯齿现象越不明显。但过高的值会显著降低节点的处理速度。
• top：圆角矩形顶部边距，以图像高度的百分比表示，允许使用负值。如果已提供 crop_box 或 object_mask 输入，则此选项将被忽略。
• bottom：圆角矩形底部边距，以图像高度的百分比表示，允许使用负值。如果已提供 crop_box 或 object_mask 输入，则此选项将被忽略。
• left：圆角矩形左侧边距，以图像宽度的百分比表示，允许使用负值。如果已提供 crop_box 或 object_mask 输入，则此选项将被忽略。
• right：圆角矩形右侧边距，以图像宽度的百分比表示，允许使用负值。如果已提供 crop_box 或 object_mask 输入，则此选项将被忽略。
• detect：当输入 object_mask 时，用于检测遮罩区域的方法。min_bounding_rect 表示最小外接矩形（块状），max_inscribed_rect 表示最大内接矩形（块状），mask-area 表示用于遮罩像素的有效区域。
• obj_ext_top：当输入 object_mask 或 crop-box 时，圆角矩形区域顶部向外扩展，以区域高度的百分比表示，允许使用负值。
• obj_ext_bottom：当输入 object_mask 或 crop-box 时，圆角矩形区域底部向外扩展，以区域高度的百分比表示，允许使用负值。
• obj_ext_left：当输入 object_mask 或 crop-box 时，圆角矩形区域左侧向外扩展，以区域宽度的百分比表示，允许使用负值。
• obj_ext_right：当输入 object_mask 或 crop-box 时，圆角矩形区域右侧向外扩展，以区域宽度的百分比表示，允许使用负值。

简单文本图像

根据文本生成简单的排版图像和遮罩。该节点参考了 ZHO-ZHO-ZHO/ComfyUI-Text_Image-Composite 的部分功能和代码，感谢原作者。

节点选项：

• size_as^*：此处的输入图像或遮罩将按照其尺寸生成输出图像和遮罩。此输入优先于下方的宽度和高度设置。
• font_file^**：此处列出字体文件夹中可用的字体文件，所选字体将用于生成图像。
• align：对齐方式选项。共有三种：居中、左对齐和右对齐。
• char_per_line：每行字符数，超出部分将自动换行。
• leading：行间距。
• font_size：字体大小。
• text_color：文本颜色。
• stroke_width：描边宽度。
• stroke_color：描边颜色。
• x_offset：文本位置的水平偏移量。
• y_offset：文本位置的垂直偏移量。
• width：图像宽度。如果已提供 size_as 输入，则此设置将被忽略。
• height：图像高度。如果已提供 size_as 输入，则此设置将被忽略。

^*仅限于输入图像和遮罩。强制集成其他类型的输入会导致节点报错。

^**字体文件夹在 resource_dir.ini 中定义，该文件位于插件根目录下，默认名称为 resource_dir.ini.example。首次使用时，需将文件后缀改为 .ini。打开文本编辑软件，找到以“FONT_dir=”开头的行，在“=”号后输入自定义的文件夹路径名。
支持在 resource-dir.ini 中定义多个文件夹，各文件夹之间可用逗号、分号或空格分隔。
ComfyUI 初始化时，该文件夹中的所有字体文件都将被收集并显示在节点列表中。
如果 ini 文件中设置的文件夹无效，则将启用插件自带的字体文件夹。

TextImage

根据文本生成图像和掩码。支持调整单词和行之间的间距、水平和垂直方向的调整，还可以为每个字符设置随机变化，包括大小和位置。

节点选项：

• size_as^*：此处输入的图像或掩码将根据其尺寸生成输出图像和掩码。此输入优先于下方的宽度和高度。
• font_file^**：此处列出字体文件夹中可用的字体文件，所选字体文件将用于生成图像。
• spacing：单词间距。该值以像素为单位。
• leading：行间距。该值以像素为单位。
• horizontal_border：侧边距。如果文本是水平的，则为左 margin；如果是垂直的，则为右 margin。该值表示百分比，例如 50 表示起始点位于两侧的中心。
• vertical_border：上边距。该值表示百分比，例如 10 表示起始点距离顶部 10%。
• scale：文本的整体大小。文本的初始大小会根据屏幕尺寸和文本内容自动计算，默认情况下最长的行或列会适应图像的宽度或高度。在此处调整数值将整体缩放文本。该值表示百分比，例如 60 表示缩放到 60%。
• variation_range：字符随机变化的范围。当该值大于 0 时，字符会在大小和位置上发生随机变化，数值越大，变化幅度越大。
• variation_seed：随机种子。固定此值后，每次生成的单个字符变化将保持不变。
• layout：文本布局。可选择水平和垂直两种方式。
• width：图像的宽度。如果有 size_as 输入，则此设置将被忽略。
• height：图像的高度。如果有 size_as 输入，则此设置将被忽略。
• text_color：文本颜色。
• background_color⁴：背景颜色。

^*仅限于输入图像和掩码。强制集成其他类型的输入会导致节点错误。

^**字体文件夹在 resource_dir.ini 中定义，该文件位于插件根目录下，默认名称为 resource_dir.ini.example。首次使用时，需将文件后缀改为 .ini。打开文本编辑软件，找到以 "FONT_dir=" 开头的行，在 "=" 后输入自定义的文件夹路径名。
resource-dir.ini 支持定义多个文件夹，用逗号、分号或空格分隔。
ComfyUI 初始化时，该文件夹中的所有字体文件会被收集并显示在节点列表中。若 ini 文件中设置的文件夹无效，则会启用插件自带的字体文件夹。

TextImageV2

此节点由 heshengtao 合并而来。该 PR 基于 TextImage 节点修改了图像文本节点的缩放方式。字体间距随缩放调整，坐标也不再以文本的左上角为基准，而是以整行文本的中心点为基准。感谢作者的贡献。

ImageChannelSplit

将图像通道拆分为单独的图像。

节点选项：

• mode：通道模式，包括 RGBA、YCbCr、LAB 和 HSV。

ImageChannelMerge

将各个通道图像合并为一张图像。

节点选项：

• mode：通道模式，包括 RGBA、YCbCr、LAB 和 HSV。

ImageRemoveAlpha

移除图像的 alpha 通道并将其转换为 RGB 模式。可以选择填充背景并设置背景颜色。

节点选项：

• RGBA_image：输入图像支持 RGBA 或 RGB 模式。
• mask：可选的输入掩码。如果有输入掩码，则优先使用掩码，忽略 RGBA_image 自带的 alpha 通道。
• fill_background：是否填充背景。
• background_color⁴：背景颜色。

ImageCombineAlpha

将图像和掩码合并为包含 alpha 通道的 RGBA 模式图像。

HLFrequencyDetailRestore

通过低频滤波并保留高频来恢复图像细节。与 kijai 的 DetailTransfer 相比，此节点在保留细节的同时更好地融入环境。

节点选项：

• image：背景图像输入。
• detail_image：细节图像输入。
• mask：可选输入，如果有掩码输入，则仅恢复掩码部分的细节。
• keep_high_freq：保留的高频范围。数值越大，保留的高频细节越丰富。
• erase_low_freq：擦除的低频范围。数值越大，擦除的低频范围越广。
• mask_blur：掩码边缘模糊。仅在有掩码输入时有效。

GetImageSize

获取图像的宽度和高度。

输出：

• width：图像的宽度。
• height：图像的高度。
• original_size：图像的原始尺寸数据，用于后续节点的恢复。

AnyRerouter

用于重新路由任何类型的数据，此节点允许任意类型的输入。

ImageHub

从多个输入图像和掩码中切换输出，支持 9 组输入。所有输入项均为可选。如果某组输入中只有图像或掩码，则缺失的部分将以 None 输出。

节点选项：

• output：切换输出。该值对应相应的输入组。当 random-output 选项为 True 时，此设置将被忽略。
• random_output：当此选项为 True 时，output 设置将被忽略，并在所有有效输入中随机输出一组。

BatchSelector

从批量图像或掩码中提取指定的图像或掩码。

节点选项：

• images: 批量图像输入。此输入为可选。
• masks: 批量掩码输入。此输入为可选。
• select: 选择批次索引值处的输出图像或掩码，其中0表示第一张图像。可以输入多个值，用任何非数字字符分隔，包括但不限于逗号、句点、分号、空格或字母，甚至中文字符。 注意：如果值超过批次大小，则会输出最后一张图像。如果没有对应的输入，则会输出一张64x64的空白图像或64x64的黑色掩码。

ChoiceTextPreset

从预设文本字典中选择输出。

节点选项：

• text_preset: 预设文本。通过TextPreseter节点设置输出。
• choice_title: 选择一个预设标题以输出相应的文本内容。
• random_choice: 是否随机选择一个预设。
• default: 默认输出文本，0对应第一段，依此类推。请注意，超出预设文本段落数量会导致错误。
• seed: 用于随机选择的随机种子。
• control_after_generate: 每次运行时是否更改种子。

输出：

• title: 文本段落标题。
• content: 文本段落内容。

TextPreseter

预设文本字典，为每个节点设置一段文本，支持多个节点串联。

节点选项：

• text_preset: 预设文本输入，可选输入。可以串联多个预设文本节点。
• title: 文本段落标题。
• content: 文本段落内容。

TextJoin

将多段文本合并为一段。

TextJoinV2

在TextJoin的基础上增加了分隔符选项。

PrintInfo

用于辅助工作流调试。运行时，连接到该节点的任何对象的属性都会打印到控制台。

该节点允许任何类型的输入。

TextBox

输出一个字符串。

String

输出一个字符串。与TextBox相同。

Integer

输出一个整数值。

Float

输出一个浮点数值，精度为小数点后5位。

Boolean

输出一个布尔值。

RandomGenerator

用于在指定范围内生成随机值，输出类型包括整数、浮点数和布尔值。支持批量和列表生成，并且可以根据图像批次生成一组不同的随机数列表。

节点选项：

• image: 可选输入，根据图像数量按批次生成随机数列表。
• min_value: 最小值。随机数将在最小值和最大值之间随机取值。
• max_value: 最大值。随机数将在最小值和最大值之间随机取值。
• float_decimal_places: 浮点值的精度。
• fix_seed: 随机数种子是否固定。如果此选项固定，则每次生成的随机数将始终相同。

输出： int: 整数随机数。 float: 浮点随机数。 bool: 布尔随机数。

RandomGeneratorV2

在RandomGenerator的基础上，增加了最小随机范围和种子选项。

节点选项：

• image: 可选输入，根据图像数量按批次生成随机数列表。
• min_value: 最小值。随机数将在最小值和最大值之间随机取值。
• max_value: 最大值。随机数将在最小值和最大值之间随机取值。
• least: 最小随机范围。随机数至少会取这个值。
• float_decimal_places: 浮点值的精度。
• seed: 随机数的种子。
• control_after_generate: 种子更改选项。如果此选项固定，则每次生成的随机数将始终相同。

输出： int: 整数随机数。 float: 浮点随机数。 bool: 布尔随机数。

NumberCalculator

对两个数值进行数学运算，并输出整数和浮点结果^*。支持的运算包括+, -, *, /, **, //, %。

^* 输入仅支持布尔值、整数和浮点数，强制输入其他数据会导致错误。

NumberCalculatorV2

NumberCalculator的升级版增加了节点内的数值输入和平方根运算。平方根运算选项为nth_root。 注意：输入具有优先级，当有输入时，节点内的数值将无效。

BooleanOperator

对两个数值进行布尔运算并输出结果^*。支持的运算包括==, !=, and, or, xor, not, min, max。

^* 输入仅支持布尔值、整数和浮点数，强制输入其他数据会导致错误。其中and运算会输出较大的数值，而or运算则会输出较小的数值。

BooleanOperatorV2

Boolean Operator的升级版增加了节点内的数值输入，并新增了大于、小于、大于等于以及小于等于的判断条件。 注意：输入具有优先级，当有输入时，节点内的数值将无效。

StringCondition

判断文本是否包含或不包含子字符串，并输出一个布尔值。

节点选项：

• text: 输入文本。
• condition: 判断条件。include用于判断是否包含子字符串，exclude用于判断是否不包含，而equal则用于判断是否等于该子字符串。
• sub_string: 子字符串。

CheckMask

检查掩码中是否包含足够多的有效区域，并输出一个布尔值。

节点选项：

• white_point: 用于判断掩码是否有效的白点阈值。若超过此值，则视为有效。
• area_percent: 有效区域的百分比。若有效区域的比例超过此值，则输出 True。

CheckMaskV2

在 CheckMask 的基础上，新增了 method 选项，允许选择不同的检测方法。同时，将 area_percent 改为保留两位小数的浮点数，从而能够检测更小的有效区域。

节点选项：

• method: 检测方法有两种，分别是 simple 和 detectability。简单方法仅检测掩码是否完全黑色，而 detect_percent 方法则会检测有效区域所占的比例。

If

根据布尔类型的条件输入切换输出。可用于任何类型的数据切换，包括但不限于数值、字符串、图片、掩码、模型、潜在变量、管道流程等。

节点选项：

• if_condition: 条件输入。支持布尔值、整数、浮点数和字符串输入。当输入数值时，0 被判定为 False；当输入字符串时，空字符串也被判定为 False。
• when_True: 当条件为 True 时，输出此项。
• when_False: 当条件为 False 时，输出此项。

SwitchCase

根据匹配的字符串切换输出。可用于任何类型的数据切换，包括但不限于数值、字符串、图片、掩码、模型、潜在变量、管道流程等。最多支持 3 组 case 切换。 将 case 与 switch_condition 进行比较，若相同，则输出对应的输入。若有多个相同的 case，则按顺序优先输出。若无匹配的 case，则输出默认输入。 请注意，字符串区分大小写，且中文和英文的全角与半角也需注意。

节点选项：

• input_default: 默认输出的输入项。此项为必填项。
• input_1: 用于匹配 case_1 的输入项。此项为可选项。
• input_2: 用于匹配 case_2 的输入项。此项为可选项。
• input_3: 用于匹配 case_3 的输入项。此项为可选项。
• switch_condition: 用于与 case 进行判断的字符串。
• case_1: case_1 字符串。
• case_2: case_2 字符串。
• case_3: case_3 字符串。

QueueStop

停止当前队列。在此节点执行时，队列将停止运行。上述工作流图显示，如果图像大于 1 兆像素，队列将停止执行。

节点选项：

• mode: 停止模式。若选择 stop，则会根据输入条件决定是否停止；若选择 continue，则忽略条件继续执行队列。
• stop: 若为真，队列将停止；若为假，队列将继续执行。

PurgeVRAM

清理 GPU VRAM 和系统 RAM。可接受任何类型的输入，执行到此节点时，VRAM 及 RAM 中的垃圾对象会被清理。通常放置在推理任务完成后的节点之后，例如 VAE 解码节点。

节点选项：

• purge_cache: 清理缓存。
• purge_models: 卸载所有已加载的模型。

PurgeVRAMV2

与 PurgeVRM 不同，此节点并非强制性操作，可在保持原有输出的同时处理流程中的任意输入，从而实现灵活的清理。

ImageTaggerSave

用于保存训练集图像及其文本标签的节点，其中图像文件和文本标签文件具有相同的文件名。可自定义保存图像的目录、为文件名添加时间戳、选择保存格式以及设置图像压缩率。 *工作流 image_tagger_stave.exe 位于工作流目录中。

节点选项：

• iamge: 输入的图像。
• tag_text: 图像的文本标签。
• custom_path^*: 用户自定义目录，请以正确格式输入目录名称。若为空，则保存至 ComfyUI 的默认输出目录。
• filename_prefix^*: 文件名前缀。
• timestamp: 为文件名添加时间戳，可选择日期、精确到秒的时间以及精确到毫秒的时间。
• format: 图像保存格式。目前支持 png 和 jpg 格式。需要注意的是，RGBA 模式的图片仅支持 png 格式。
• quality: 图像质量，取值范围为 10-100，数值越高，图片质量越好，但文件体积也会相应增大。
• preview: 预览开关。

^* 输入%date 表示当前日期（YY-mm-dd），输入%time 表示当前时间（HH-MM-SS）。可用/表示子目录。例如，%date/name_%tiem 将把图像保存到 YY-mm-dd 文件夹中，文件名前缀为 name_HH-MM-SS。

ImageTaggerSaveV2

ImageTaggerSave 节点的升级版，可与 LoadImagesFromPath 节点配合使用，以保存文件夹中对应图像的文本标签文件，同时保持原始文件名不变。

在原有节点的基础上，新增了以下选项：

• custom_filename: 用户自定义文件名。若此处有输入，则以此作为保存文件名；否则，仍使用 filename_prefix 作为文件名前缀。
• remove_custom_filename_ext: 是否移除原始文件名中的扩展名。

从路径加载图片

从指定文件夹加载图片。

节点选项：

• path：文件夹路径。
• image_load_cap：输出文件的数量。默认值为0，表示读取文件夹中的所有图片文件。
• select_every_nth：每隔select_every_nth张图片加载一张，跳过其余图片。

输出：

• images：输出的图片列表。
• masks：与图片对应的掩码列表。
• file_name：与图片对应的文件名列表。
• frame_count：图片的总数。

图片批次转列表

将一批图片转换为多个较小的批次，可选择每个小批次的最大图片数量。

节点选项：

• batch_size：每个小批次的最大图片数量。

图片列表转批次

将多个小批次的图片合并为一个大批次。

图层蒙版

Blend If蒙版

复现Photoshop图层样式中的“Blend If”功能。该节点会输出用于ImageBlend或ImageBlendAdvance节点进行图层合成的蒙版。 mask为可选输入，若在此处输入蒙版，则会对输出结果产生作用。

节点选项：

• invert_mask：是否反转蒙版。
• blend_if：Blend If的通道选择。共有四种选项：gray、red、green和blue。
• black_point：黑点值，范围为0-255。
• black_range：暗部过渡范围。数值越大，暗部蒙版的过渡层次越丰富。
• white_point：白点值，范围为0-255。
• white_range：亮部过渡范围。数值越大，亮部蒙版的过渡层次越丰富。

蒙版框检测

检测蒙版所在区域，并输出其位置和大小。

节点选项：

• detect：检测方法，min_bounding_rect为最小外接矩形，max_inscribed_rect为最大内接矩形，mask-area为用于遮罩像素的有效区域。
• x_adjust：检测后的水平偏差调整。
• y_adjust：检测后的垂直偏移调整。
• scale_adjust：检测后的缩放偏移调整。

输出：

• box_preview：检测结果预览图。红色表示检测结果，绿色表示调整后的输出结果。
• x_percent：水平位置百分比输出。
• y_percent：垂直位置百分比输出。
• width：宽度。
• height：高度。
• x：左上角位置的x坐标。
• y：左上角位置的y坐标。

蒙版框扩展

生成一个BBOX蒙版以扩大范围，并将其作为Mask输出。扩展范围可以设置为正数或负数，正数表示扩张，负数表示收缩。

节点选项：

• mask：输入的蒙版。
• crop_box：由MaskBoxDetect节点输出的蒙版BBOX数据。
• top_extend：顶部扩展范围。100表示BBOX高度增加100%。
• bottom_extend：底部扩展范围。100表示BBOX高度增加100%。
• left_extend：左侧扩展范围。100表示BBOX宽度增加100%。
• right_extend：右侧扩展范围。100表示BBOX宽度增加100%。

输出：

• mask：BBOX扩展后的蒙版。
• x_percent：水平位置百分比输出。
• y_percent：垂直位置百分比输出。
• width：宽度。
• height：高度。
• x：左上角位置的x坐标。
• y：左上角位置的y坐标。

Ultra 节点

采用超精细边缘遮罩处理方法的节点，最新版本包括：SegmentAnythingUltraV2、RmBgUltraV2、BiRefNetUltra、PersonMaskUltraV2、SegformerB2ClothesUltra和MaskEdgeUltraDetailV2。 这些节点提供三种边缘处理方法：

• PyMatting通过闭合形式匹配来优化蒙版边缘，适用于对蒙版Trimap进行处理。
• GuideFilter使用OpenCV的引导滤波器，基于颜色相似性对边缘进行羽化处理，在边缘颜色对比强烈时效果最佳。
  上述两种方法的代码均来自spacepxl的Alpha Matte中的ComfyUI-Image-Filters，感谢原作者。
• VitMatte利用Transformer VIT模型进行高质量的边缘处理，能够保留边缘细节，甚至生成半透明的蒙版。 注意：首次运行时，需下载Vitmate模型文件并等待自动下载完成。若无法完成下载，可手动执行命令huggingface-cli download hustvl/vitmatte-small-composition-1k进行下载。 模型下载成功后，即可使用VITMatte(local)而无需联网。 VitMatte的选项：device用于设置是否使用CUDA加速Vitmate运算，速度约为CPU的5倍。max_megapixels用于设置Vitmate处理的最大图像尺寸，超出限制的图像将会被缩小。对于16G显存，建议将其设置为3。

*请将所有模型文件从BaiduNetdisk或Huggingface下载至ComfyUI/models/vitmatte文件夹。

下图为三种方法输出结果的差异示例。

RemBgUltra

移除背景。与同类背景移除节点相比，该节点具有超高的边缘细节。

此节点结合了 Spacepxl 的 ComfyUI-Image-Filters 中的 Alpha Matte 节点以及 ZHO-ZHO-ZHO 的 ComfyUI-BRIA_AI-RMBG 的功能，感谢原作者。

*请从 BRIA Background Removal v1.4 或 百度网盘 下载模型文件，并将其放置于 ComfyUI/models/rmbg/RMBG-1.4 文件夹中。该模型可用于非商业用途。

节点选项：

• detail_range：边缘细节范围。
• black_point：边缘黑色采样阈值。
• white_point：边缘白色采样阈值。
• process_detail：此处设置为 false 将跳过边缘处理以节省运行时间。

RmBgUltraV2

RemBgUltra 的 V2 升级版本新增了 VITMatte 边缘处理方法。（注：使用此方法处理超过 2K 分辨率的图像会消耗大量内存）

在 RemBgUltra 的基础上，进行了以下更改：

• detail_method：边缘处理方法。提供 VITMatte、VITMatte（局部）、PyMatting 和 GuidedFilter。如果首次使用 VITMatte 后已下载模型，则后续可使用 VITMatte（局部）。
• detail_erode：从边缘向内侵蚀遮罩范围。数值越大，向内修复的范围越大。
• detail_dilate：遮罩边缘向外扩张。数值越大，向外修复的范围越广。
• device：设置是否使用 CUDA 运行 VitMatte。
• max_megapixels：设置 VitMate 操作的最大尺寸。

SegformerB2ClothesUltra

生成人物面部、头发、手臂、腿部和服装的掩码，主要用于服装分割。 模型分割代码来自StartHua，感谢原作者。 与 comfyui_segformer_b2_clothes 相比，此节点具有超高的边缘细节。（注：使用 VITMatte 方法生成边缘超过 2K 分辨率的图像会消耗大量内存）

*请从 huggingface 或 百度网盘 下载所有模型文件，并将其放置于 ComfyUI/models/segformer_b2_clothes 文件夹中。

节点选项：

• face：面部识别开关。
• hair：头发识别开关。
• hat：帽子识别开关。
• sunglass：太阳镜识别开关。
• left_arm：左臂识别开关。
• right_arm：右臂识别开关。
• left_leg：左腿识别开关。
• right_leg：右腿识别开关。
• skirt：裙子识别开关。
• pants：裤子识别开关。
• dress：连衣裙识别开关。
• belt：腰带识别开关。
• shoe：鞋子识别开关。
• bag：包包识别开关。
• scarf：围巾识别开关。
• detail_method：边缘处理方法。提供 VITMatte、VITMatte（局部）、PyMatting 和 GuidedFilter。如果首次使用 VITMatte 后已下载模型，则后续可使用 VITMatte（局部）。
• detail_erode：从边缘向内侵蚀遮罩范围。数值越大，向内修复的范围越大。
• detail_dilate：遮罩边缘向外扩张。数值越大，向外修复的范围越广。
• black_point：边缘黑色采样阈值。
• white_point：边缘白色采样阈值。
• process_detail：此处设置为 false 将跳过边缘处理以节省运行时间。
• device：设置是否使用 CUDA 运行 VitMatte。
• max_megapixels：设置 VitMate 操作的最大尺寸。

SegformerUltraV2

使用 segformer 模型进行服装分割，具有超高的边缘细节。目前支持 segformer b2 衣服、segformer b3 衣服和 segformer b3 时尚。

*请从 huggingface 或 百度网盘 下载模型文件，并将其放置于 ComfyUI/models/segformer_b2_clothes 文件夹中。
*请从 huggingface 或 百度网盘 下载模型文件，并将其放置于 ComfyUI/models/segformer_b3_clothes 文件夹中。
*请从 huggingface 或 百度网盘 下载模型文件，并将其放置于 ComfyUI/models/segformer_b3_fashion 文件夹中。

节点选项：

• image：输入图像。
• segformer_pipeline：Segformer 流水线输入。该流水线由 SegformerClottesPipeline 和 SegformerFashionPipeline 节点输出。
• detail_method：边缘处理方法。提供 VITMatte、VITMatte（局部）、PyMatting 和 GuidedFilter。如果首次使用 VITMatte 后已下载模型，则后续可使用 VITMatte（局部）。
• detail_erode：从边缘向内侵蚀遮罩范围。数值越大，向内修复的范围越大。
• detail_dilate：遮罩边缘向外扩张。数值越大，向外修复的范围越广。
• black_point：边缘黑色采样阈值。
• white_point：边缘白色采样阈值。
• process_detail：此处设置为 false 将跳过边缘处理以节省运行时间。
• device：设置是否使用 CUDA 运行 VitMatte。
• max_megapixels：设置 VitMate 操作的最大尺寸。

SegformerClothesPipiline

选择 segformer 服装模型，并选择分割内容。

节点选项：

• model: 模型选择。目前有两个模型可供选择，分别是 segformer b2 服装和 segformer b3 服装。
• face: 面部识别开关。
• hair: 头发识别开关。
• hat: 帽子识别开关。
• sunglass: 太阳镜识别开关。
• left_arm: 左臂识别开关。
• right_arm: 右臂识别开关。
• left_leg: 左腿识别开关。
• right_leg: 右腿识别开关。
• left_shoe: 左鞋识别开关。
• right_shoe: 右鞋识别开关。
• skirt: 裙子识别开关。
• pants: 裤子识别开关。
• dress: 连衣裙识别开关。
• belt: 腰带识别开关。
• bag: 包识别开关。
• scarf: 围巾识别开关。

SegformerFashionPipiline

选择 segformer 时尚模型，并选择分割内容。

节点选项：

• model: 模型选择。目前只有一个模型可供选择，即 segformer b3 时尚。
• shirt: 衬衫和女式衬衫开关。
• top: 上衣、T恤、卫衣开关。
• sweater: 毛衣开关。
• cardigan: 开衫开关。
• jacket: 外套开关。
• vest: 马甲开关。
• pants: 裤子开关。
• shorts: 短裤开关。
• skirt: 裙子开关。
• coat: 外套开关。
• dress: 连衣裙开关。
• jumpsuit: 连体裤开关。
• cape: 斗篷开关。
• glasses: 眼镜开关。
• hat: 帽子开关。
• hairaccessory: 发带、头饰、发饰开关。
• tie: 领带开关。
• glove: 手套开关。
• watch: 手表开关。
• belt: 腰带开关。
• legwarmer: 护腿套开关。
• tights: 紧身裤和长筒袜开关。
• sock: 袜子开关。
• shoe: 鞋子开关。
• bagwallet: 包和钱包开关。
• scarf: 围巾开关。
• umbrella: 雨伞开关。
• hood: 防风帽开关。
• collar: 领口开关。
• lapel: 翻领开关。
• epaulette: 肩章开关。
• sleeve: 袖子开关。
• pocket: 口袋开关。
• neckline: 领口开关。
• buckle: 扣件开关。
• zipper: 拉链开关。
• applique: 贴花开关。
• bead: 珠饰开关。
• bow: 蝴蝶结开关。
• flower: 花朵开关。
• fringe: 流苏开关。
• ribbon: 丝带开关。
• rivet: 铆钉开关。
• ruffle: 褶边开关。
• sequin: 亮片开关。
• tassel: 流苏开关。

SegformerUltraV3

在 SegformerUltraV2 的基础上，进行了修改，将模型和设置分开加载，从而在使用多个节点时节省资源。请注意，类型设置必须与模型匹配。

修改后的节点选项：

• segformer_model: Segformer 模型输入，该模型由 LoadSegformerModel 节点加载。
• segformer_setting: Segformer 标签设置输入。

SegformerClothesSetting

结合 Segformer Ultra V3 设置 Segformer 服装节点。已从 SegformerClottesPipiline 节点中移除了模型选项。

SegformerFashionSetting

结合 Segformer Ultra V3 设置 Segformer 时尚节点。已从 SegformerFashionPipiline 节点中移除了模型选项。

LoadSegformerModel

与 Segformer Ultra V3 兼容的模型加载节点。

节点选项：

• model_name: 模型选择。
• devicee: 加载设备选择。

MaskEdgeUltraDetail

将粗糙的掩码处理为超精细的边缘。 该节点结合了 Spacepxl 的 ComfyUI-Image-Filters 中的 Alpha Matte 和 Guided Filter Alpha 节点功能，感谢原作者。

节点选项：

• method: 提供两种边缘处理方法：PyMatting 和 OpenCV-GuidedFilter。PyMatching 的处理速度较慢，但对于视频来说，建议使用此方法以获得更平滑的掩码序列。
• mask_grow: 掩码扩展幅度。正值向外扩展，负值向内收缩。对于较为粗糙的掩码，通常使用负值来缩小其边缘，以获得更好的效果。
• fix_gap: 修复掩码中的缺口。如果掩码中有明显的缺口，请适当增加此值。
• fix_threshold: 修复缺口的阈值。
• detail_range: 边缘细节范围。
• black_point: 边缘黑色采样阈值。
• white_point: 边缘白色采样阈值。

MaskEdgeUltraDetailV2

MaskEdgeUltraDetail 的 V2 升级版本新增了 VITMatte 边缘处理方法。（注：使用此方法处理超过 2K 分辨率的图像会消耗大量内存）
这种方法适用于处理半透明区域。

在 MaskEdgeUltraDetail 的基础上，进行了以下更改：

• method: 边缘处理方法。提供 VITMatte、VITMatte（本地）、PyMatting、GuidedFilter。如果首次使用 VITMatte 后已下载模型，则后续可使用 VITMatte（本地）。
• edge_erode: 从边缘向内侵蚀掩码范围。数值越大，向内修复的范围越大。
• edge_dilate: 掩码边缘向外扩张。数值越大，向外修复的范围越广。
• device: 设置是否使用 CUDA 的 VitMatte。
• max_megapixels: 设置 VitMate 操作的最大尺寸。

MaskEdgeUltraDetailV3

MaskEdgeUltraDetailV3 是 MaskEdgeUltraDetailV2 的升级版本，通过输入三元图蒙版来处理不同的分区，生成包含更精细和半透明部分的完整蒙版。

在 MaskEdgeUltraDetailV2 的基础上，进行了以下改进：

• transparent_trimap：在此区域内使用不同的虚化参数可以生成更精细的抠像蒙版。通常用于处理半透明物体或发丝等区域。
• mask_edge_erode：蒙版边缘向内侵蚀。数值越大，向内修复的范围越大。
• mask_edge_dilate：蒙版边缘向外扩张。数值越大，向外修复的范围越大。
• transparent_trimap_edge_erode：透明三元图蒙版的边缘向内侵蚀。数值越大，向内修正的范围越大。
• transparent_trimap_edge_dilate：透明三元图蒙版的边缘向外扩张。数值越大，向外修复的范围越大。
• trimap_blur：三元图蒙版与主蒙版融合处边缘的模糊程度。

MaskByColor

根据选定的颜色生成蒙版。

节点选项：

• image：输入图像。
• mask：此输入为可选，若有蒙版，则仅包含蒙版内的颜色范围。
• color：颜色选择器。点击色块选择颜色，也可使用拾色器面板上的吸管工具吸取屏幕颜色。注意：使用吸管时，请将浏览器窗口最大化。
• color_in_HEX⁴：输入颜色值。若填写此项，则优先使用该值，忽略通过 color 选择的颜色。
• threshold：蒙版范围阈值，数值越大，蒙版范围越大。
• fix_gap：修复蒙版中的空隙。若蒙版存在明显空隙，可适当增大此值。
• fix_threshold：修复蒙版的阈值。
• invert_mask：是否反转蒙版。

ImageToMask

将图像转换为蒙版。支持将 LAB、RGBA、YUV 和 HSV 模式下的任意通道转换为蒙版，并提供色彩尺度调整功能。同时支持可选的蒙版输入，以获得仅包含有效部分的蒙版。

节点选项：

• image：输入图像。
• mask：此输入为可选，若有蒙版，则仅包含蒙版内的颜色范围。
• channel：通道选择。可选择 LAB、RGBA、YUV 或 HSV 模式的任意通道。
• black_point^*：蒙版的黑点值。取值范围为 0–255，默认值为 0。
• white_point^*：蒙版的白点值。取值范围为 0–255，默认值为 255。
• gray_point：蒙版的灰点值。取值范围为 0.01–9.99，默认值为 1。
• invert_output_mask：是否反转输出的蒙版。

^*若 black_point 或 output_black_point 值大于 white_point 或 output_white_point，则两值会互换，较大的值作为 white_point，较小的值作为 black_point。

Shadow & Highlight Mask

生成图像中暗部和亮部的蒙版。

节点选项：

• image：输入图像。
• mask：可选输入。若有输入，则仅调整蒙版范围内的颜色。
• shadow_level_offset：暗部数值的偏移量，数值越大，越多靠近亮部的区域会被归入暗部。
• shadow_range：暗部的过渡范围。
• highlight_level_offset：亮部数值的偏移量，数值越大，越多靠近暗部的区域会被归入亮部。
• highlight_range：亮部的过渡范围。

Shadow Highlight Mask V2

这是 Shadow & Highlight Mask 节点的复制品，去掉了节点名称中的“&”字符，以避免 ComfyUI 工作流解析错误。

PixelSpread

对图像的蒙版边缘进行像素扩展预处理，可有效改善图像合成的边缘效果。

节点选项：

• invert_mask：是否反转蒙版。
• mask_grow：蒙版扩展幅度。

MaskGrow

扩展、收缩蒙版边缘并对其进行模糊处理。

节点选项：

• invert_mask：是否反转蒙版。
• grow：正值表示向外扩展，负值表示向内收缩。
• blur：对边缘进行模糊处理。

MaskEdgeShrink

在保留边缘细节的同时，平滑并缩小蒙版边缘。

节点选项：

• invert_mask：是否反转蒙版。
• shrink_level：收缩的平滑度级别。
• soft：平滑幅度。
• edge_shrink：边缘收缩幅度。
• edge_reserve：保留边缘细节的幅度，100 表示完全保留，0 表示完全不保留。

MaskGrow 与 MaskEdgeShrink 的对比

MaskMotionBlur

在蒙版上创建运动模糊效果。

节点选项：

• invert_mask：是否反转蒙版。
• blur：模糊的大小。
• angle：模糊的角度。

MaskGradient

从蒙版的一侧创建渐变效果。请注意，此节点与 CreateGradientMask 节点有所不同。

节点选项：

• invert_mask：是否反转蒙版。
• gradient_side：从哪一侧生成渐变。方向包括顶部、底部、左侧和右侧。
• gradient_scale：渐变距离。默认值为 100，表示渐变的一侧完全透明，另一侧完全不透明。数值越小，透明到不透明的距离越短。
• gradient_offset：渐变位置的偏移量。
• opacity：渐变的不透明度。

创建渐变蒙版

创建渐变蒙版。请注意此节点与“MaskGradient”节点的区别。

节点选项：

• size_as^*：此处的输入图像或蒙版将根据其尺寸生成输出图像和蒙版。该输入优先于下方的宽度和高度设置。
• width：图像的宽度。如果有 size_as 输入，则此设置将被忽略。
• height：图像的高度。如果有 size_as 输入，则此设置将被忽略。
• gradient_side：从哪个边缘生成渐变。共有五个方向：顶部、底部、左侧、右侧和中心。
• gradient_scale：渐变距离。默认值为100，表示渐变的一侧完全透明，另一侧完全不透明。数值越小，从透明到不透明的距离越短。
• gradient_offset：渐变位置偏移。当 gradient_side 设置为“中心”时，此处用于调整渐变区域的大小，正值会使区域缩小，负值则会放大。
• opacity：渐变的不透明度。

^*仅限于输入图像和蒙版。强制集成其他类型的输入会导致节点报错。

蒙版描边

生成蒙版轮廓描边。

节点选项：

• invert_mask：是否反转蒙版。
• stroke_grow：描边的扩展/收缩幅度，正值表示扩展，负值表示收缩。
• stroke_width：描边的宽度。
• blur：描边的模糊程度。

蒙版噪点

为蒙版生成噪点。

节点选项：

• grain：噪点强度。
• invert_mask：是否反转蒙版。

绘制圆角矩形

为蒙版生成圆角矩形边框。

节点选项：

• size_as^*：参考尺寸。可以是图像或蒙版。
• rounded_rect_radius：圆角矩形的半径。
• anti_aliasing：抗锯齿采样倍数。
• width：蒙版的宽度。如果输入了 size_as，则此设置将被忽略。
• height：蒙版的高度。如果输入了 size_as，则此设置将被忽略。

^*仅限于输入图像和蒙版。强制集成其他类型的输入会导致节点报错。

蒙版预览

预览输入的蒙版

蒙版反转

反转蒙版

图层滤镜

锐化与柔化

增强或柔化图像细节。

节点选项：

• enhance：提供4种预设，分别为极锐、锐、柔和极柔。若选择“无”，则不进行任何处理。

美肤

使皮肤看起来更光滑。

节点选项：

• smooth：皮肤平滑度。
• threshold：平滑范围。数值越大，平滑范围越小。
• opacity：平滑效果的不透明度。

水彩

水彩画效果

节点选项：

• line_density：黑色线条密度。
• opacity：水彩效果的不透明度。

半色调

将图像转换为半色调效果。

节点选项：

• image：输入图像。
• mask：可选的蒙版输入。
• dot_size：网点的大小。
• angle：网点排列的角度。
• shape：网点的形状。有三种选项：圆形、菱形和方形。
• dot_color：网点的颜色。
• background_color：背景颜色。
• anti_alias：抗锯齿强度。数值越高，网点边缘越平滑，但处理时间也会增加。

柔光

柔光效果，画面中的高光显得模糊。

节点选项：

• soft：柔光的大小。
• threshold：柔光范围。光线从画面中最亮的部分开始显现。数值越低，范围越大；数值越高，范围越小。
• opacity：柔光的不透明度。

通道抖动

通道错位效果，类似于 TikTok 标志的效果。

节点选项：

• distance：通道分离的距离。
• angle：通道分离的角度。
• mode：通道偏移的排列顺序。

HDR效果

提升输入图像的动态范围和视觉吸引力。 本节点是对 HDR Effects (SuperBeasts.AI) 的重新组织和封装，感谢原作者。

节点选项：

• hdr_intensity：范围为0.0至5.0，控制HDR效果的整体强度。数值越高，HDR效果越明显。
• shadow_intensity：范围为0.0至1.0，调整图像中阴影的强度。数值越高，阴影越深，对比度也越高。
• highlight_intensity：范围为0.0至1.0，调整图像中高光的强度。数值越高，高光越明亮，对比度也越高。
• gamma_intensity：范围为0.0至1.0，控制应用于图像的伽马校正。数值越高，整体亮度和对比度越高。
• contrast：范围为0.0至1.0，增强图像的对比度。数值越高，对比度越明显。
• enhance_color：范围为0.0至1.0，增强图像的色彩饱和度。数值越高，色彩越鲜艳。

胶片

模拟胶片的颗粒感、暗角和边缘模糊效果，支持输入深度图以模拟散焦效果。
该节点是对 digitaljohn/comfyui-propost 的重新组织和封装，感谢原作者。

节点选项：

• image: 输入图像。
• depth_map: 输入深度图以模拟散焦效果。这是一个可选输入。如果没有输入，则会在图像边缘模拟径向模糊。
• center_x: 暗角和径向模糊中心点位置的水平坐标，其中 0 表示最左侧，1 表示最右侧，0.5 表示正中间。
• center_y: 暗角和径向模糊中心点位置的垂直坐标，定义同上。
• saturation: 色彩饱和度，1 为原始值。
• grain_power: 颗粒强度。数值越大，噪点越明显。
• grain_scale: 颗粒大小。
• grain_sat: 颗粒的色彩饱和度。0 表示单色噪点，数值越大，色彩越突出。
• grain_shadows: 暗部噪点强度。
• grain_highs: 亮部噪点强度。
• blur_strength: 模糊强度。数值越大，模糊效果越明显。
• blur_focus_spread: 焦点扩散范围。数值越大，清晰区域越大。
• focal_depth: 模拟散焦的焦距。0 表示焦点最远，1 表示焦点最近。此设置仅在输入深度图时有效。

胶片V2

胶片节点的升级版，在原有基础上增加了 fastgrain 方法，生成噪点的速度提升了 10 倍。fastgrain 的代码来自 github.com/spacepxl/ComfyUI-Image-Filters 中的 BetterFilmGrain 节点，感谢原作者。

光晕

模拟胶片的漏光效果。请从 百度网盘 或 Google Drive 下载模型文件，并将其复制到 ComfyUI/models/layerstyle 文件夹中。

节点选项：

• light: 提供 32 种光斑类型。random 表示随机选择。
• corner: 光出现的位置有四个选项：左上角、右上角、左下角和右下角。
• hue: 光的颜色色调。
• saturation: 光的色彩饱和度。
• opacity: 光的透明度。

颜色映射

伪彩色热图效果。

节点选项：

• color_map: 效果类型。共有 22 种效果，如上图所示。
• opacity: 颜色映射效果的透明度。

运动模糊

使图像产生运动模糊效果。

节点选项：

• angle: 模糊的角度。
• blur: 模糊的大小。

高斯模糊

对图像进行高斯模糊处理。

节点选项：

• blur: 模糊的大小，整数，范围 1–999。

高斯模糊V2

高斯模糊。将参数精度改为浮点数，精确到 0.01。

节点选项：

• blur: 模糊的大小，浮点数，范围 0–1000。

添加噪点

为图片添加噪点。

节点选项：

• grain_power: 噪点强度。
• grain_scale: 噪点大小。
• grain_sat: 噪点的色彩饱和度。

扭曲置换

为材质图像生成位移变形效果。

节点选项：

• image: 原始图像，基于该图像的灰度信息进行材质扭曲。
• material_image: 材质图像。该图像的尺寸应与原图像一致，否则会被强制调整大小。
• mask: 可选的遮罩输入。输出将仅包含遮罩区域内变形后的结果。
• distort_strength: 扭曲强度。
• smoothness: 扭曲的平滑度。
• anit_aliasing: 抗锯齿值。数值越高，生成速度会显著降低。
• shadow_blend_mode: 阴影部分的混合模式。
• shadow_strength: 阴影部分的混合透明度。
• highlight_blend_mode: 亮部部分的混合模式。
• highlight_strength: 亮部部分的混合透明度。

输出：

• image: 输出图像。
• displaced_material: 材质图像的变形结果。

注释用于 notes

¹ layer_image、layer_mask 以及 background_image（如果已输入），这三项必须具有相同的尺寸。

² mask 并非必填项。默认情况下会使用图像的 Alpha 通道。如果输入的图像不包含 Alpha 通道，则会自动创建整个图像的 Alpha 通道。若同时输入了 mask，则 Alpha 通道将被 mask 覆盖。

³ 混合模式 包括 正常、正片叠底、屏幕、添加、减去、差值、变暗、颜色加深、颜色减淡、线性加深、线性减淡、叠加、柔光、强光、亮光、点光、线性光和硬混，共计 19 种混合模式。

*混合模式预览

³ BlendModeV2 包括 正常、溶解、变暗、正片叠底、颜色加深、线性加深、深色、变亮、屏幕、颜色减淡、线性减淡（加法）、浅色、滤色、叠加、柔光、强光、亮光、线性光、点光、硬混、差值、排除、减去、除法、色相、饱和度、颜色、明度、颗粒提取、颗粒合并，共计 30 种混合模式。
BlendMode V2 的部分代码来源于 Virtuoso Nodes for ComfyUI。感谢原作者。
*Blend Mode V2 预览

⁴ RGB 颜色采用十六进制 RGB 格式表示，例如 '#FA3D86'。

⁵ layer_image 和 layer_mask 必须具有相同的尺寸。

星标

声明

LayerStyle 节点遵循 MIT 许可证，其部分功能代码来自其他开源项目。感谢原作者。如用于商业用途，请参考原项目的许可证以获取授权协议。

ComfyUI_LayerStyle 是一套为 ComfyUI 设计的节点集合，旨在将 Photoshop 的基础图层与蒙版合成功能迁移至 ComfyUI，实现工作流集中化，减少软件切换频率。

1. 环境准备

• 系统要求：Windows / Linux / macOS（需已安装 Python 环境）。
• 前置依赖：
  • 已安装 ComfyUI（推荐使用官方便携版或 Aki 整合包）。
  • 重要提示：部分高级节点（如 BiRefNet, SAM2, YOLO 等）已拆分至独立仓库 ComfyUI_LayerStyle_Advance。若需使用完整功能或加载旧工作流，请务必同时安装该进阶插件。
• 网络环境：下载模型时建议配置国内镜像源，以避免连接 HuggingFace 超时。

2. 安装步骤

第一步：安装插件

推荐通过 ComfyUI Manager 搜索 ComfyUI_LayerStyle 进行一键安装。

若手动安装，请在终端进入 ComfyUI 的 custom_nodes 目录，执行以下命令：

cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/chflame163/ComfyUI_LayerStyle.git

(可选) 如需完整功能，请同样克隆进阶仓库：

git clone https://github.com/chflame163/ComfyUI_LayerStyle_Advance.git

第二步：安装依赖包

进入插件目录，根据你的 ComfyUI 版本运行对应的安装脚本：

方案 A：官方便携版 (Official Portable)

cd ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI_LayerStyle
..\..\..\python_embeded\python.exe -s -m pip install -r requirements.txt
.\repair_dependency.bat

方案 B：Aki 整合包 (Aki Package)

cd ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI_LayerStyle
..\..\python\python.exe -s -m pip install -r requirements.txt
.\repair_dependency_aki.bat

注意：安装完成后请重启 ComfyUI。若更新后出现依赖报错，请重新运行上述 repair_dependency*.bat 脚本修复。

第三步：下载模型文件

本插件需要额外的模型文件才能运行部分节点（尤其是带有 "Ultra" 字样的节点）。

下载方式（优先推荐国内源）：

• 百度网盘: 链接 (提取码: 1yye)
• 夸克网盘: 链接
• 海外用户: HuggingFace

部署方法：

1. 下载所有文件。
2. 将文件复制到 ComfyUI 的模型目录：ComfyUI/models。
3. 特别注意：部分节点需要 vitmatte 模型，请确保 vitmatte-small-composition-1k 相关文件位于 ComfyUI/models/vitmatte 文件夹内（上述打包下载中已包含）。

3. 基本使用

安装并重启 ComfyUI 后，你可以在节点菜单中找到 LayerStyle 和 LayerUtility 分类。

最简单的工作流示例：图层合成

以下是一个基础的“图片 + 蒙版”合成流程：

1. 加载图片：添加两个 Load Image 节点，分别加载背景图和前景图。
2. 创建/获取蒙版：
   • 可以使用 LayerMask 系列节点（如 PersonMaskUltra）自动从前景图中提取人物蒙版。
   • 或者使用 Load Image 加载一张黑白蒙版图片，并通过 Image To Mask 转换。
3. 图层合成：
   • 添加 LayerComposite 节点（通常在 LayerStyle 菜单下）。
   • 连接端口：
     • destination: 连接背景图。
     • source: 连接前景图。
     • mask: 连接生成的蒙版。
   • 调整 blend_mode（混合模式）和 opacity（不透明度）。
4. 预览：连接 Save Image 或直接查看输出预览。

提示：插件作者提供了丰富的预设工作流，位于插件目录下的 workflow 文件夹中（例如 title_example_workflow.json），可直接拖入 ComfyUI 界面参考学习。