🔗 ComfyUI：Bjornulf_自定义节点 v1.1.8 🔗

适用于ComfyUI的170个自定义节点列表：用于显示、操作、创建和编辑文本、图像、视频、LoRA模型，生成角色等。您可以管理循环操作、生成随机内容、触发逻辑条件、暂停并手动控制工作流，甚至与外部AI工具（如Ollama或文本转语音）协同工作。

⚠️ 注意：开发非常活跃，仍在进行中。🏗

最新更新视频：

观看视频（快速概览28分钟）+ 视频播放列表中的更新：

咖啡评分：☕☕☕☕☕ 5/5

开发极其活跃，不断推出新节点、新功能、新创意和新可能性……如果您遇到任何问题，请随时告知我，这些问题必须为所有人解决！

请支持我、这个项目以及我其他的AI相关项目：❤️❤️❤️ https://ko-fi.com/bjornulf ❤️❤️❤️

☘ 该项目是我AI三部曲的一部分。☘

1 - 📝 文本/聊天AI生成：Bjornulf Lobe Chat Fork
2 - 🔊 语音AI生成：Bjornulf Text To Speech
3 - 🎨 图像AI生成： Bjornulf ComfyUI 自定义节点（您当前所在位置）

📋 节点菜单按类别划分

👁 显示与展示 👁

1. 👁 显示（文本、整数、浮点数）
49. 📹👁 视频预览
68. 🔢 添加行号
71. 👁 显示（整数）
72. 👁 显示（浮点数）
73. 👁 显示（字符串/文本）
74. 👁 显示（JSON）
126. 📒 备注
127. 🖼📒 图像备注（加载图像）
128. 🖼👁 预览（第一张）图像
130. 📥🖼📒 图像备注（加载图像）
133. 🖼👁 预览1-4张图像（对比）

✒ 文本 ✒

2. ✒ 写入文本
3. ✒🗔🅰️ 高级写入文本（+ 🎲 随机选项）
4. 🔗 组合文本
15. 💾 保存文本
26. 🎲 从输入中随机选择一行
28. 🔢🎲 带有随机种子的文本
32. 🧑📝 角色描述生成器
48. 🔀🎲 文本乱序器（🧑 角色）
67. 📝➜✨ 文本转任意内容
68. ✨➜📝 任意内容转文本
75. 📝➜📝 替换文本
111. ✨➜🔢 任意内容转整数
112. ✨➜🔢 任意内容转浮点数
113. 📝🔪 将文本分割为5份
132. 📝🔪 将文本分割为10份
115. 📥 从Bjornulf文件夹加载文本
116. 📥 从路径加载文本
117. 📝👈🅰️ 行选择器（🎲 或 ♻ 或 ♻📑）
131. ✒👉 写入“Pick Me”链
136. 🔛📝 文本开关（开/关）
138. 📑👈 从列表中选择
141. 🌎✒👉 全局“Pick Me”写入
142. 🌎📥 加载全局“Pick Me”
144 📊🔍 文本分析器

🔥 文本生成器 🔥

81. 🔥📝🖼 图像文本生成器 🖼📝🔥
82. 👩‍🦰📝 文本生成器（女性角色）
83. 👨‍🦰📝 文本生成器（男性角色）
84. 👾📝 文本生成器（生物角色）
85. 💃🕺📝 文本生成器（角色姿势）
86. 🔧👨‍🔧📝 文本生成器（角色使用的物品）
87. 🌄📝 文本生成器（场景）
88. 🎨📝 文本生成器（风格）
89. 👗 文本生成器（女性服装）
90. 👚 文本生成器（男性服装）
91. ♻🔥📝 列表循环器（文本生成器）
92. ♻🌄📝 列表循环器（文本生成器场景）
93. ♻🎨📝 列表循环器（文本生成器风格）
94. ♻💃🕺📝 列表循环器（文本生成器姿势）
95. ♻👨‍🦰👩‍🦰👾 列表循环器（文本生成器角色）
96. ♻👚 列表循环器（文本生成器男性服装）
97. ♻👗 列表循环器（文本生成器女性服装）

♻ 循环 ♻

6. ♻ 循环
7. ♻ 循环文本
8. ♻ 循环整数
9. ♻ 循环浮点数
10. ♻ 循环所有采样器
11. ♻ 循环所有调度器
12. ♻ 循环组合
27. ♻ 循环（输入中的所有行）
33. ♻ 循环（输入中的所有行，按行组合）
38. ♻🖼 循环（图像）
39. ♻ 循环（✒🗔🅰️ 高级写入文本）
42. ♻ 循环（模型+CLIP+VAE）——即检查点/模型
53. ♻ 循环加载检查点（模型选择器）
54. ♻👑 循环LoRA选择器
56. ♻📑 循环顺序（整数）
57. ♻📑 循环顺序（输入行）
90. ♻🔥📝 列表循环器（文本生成器）
91. ♻🌄📝 列表循环器（文本生成器场景）
92. ♻🎨📝 列表循环器（文本生成器风格）
93. ♻💃🕺📝 列表循环器（文本生成器姿势）
94. ♻👨‍🦰👩‍🦰📝 列表循环器（文本生成器角色）
95. ♻👚 列表循环器（文本生成器男性服装）
96. ♻👗 列表循环器（文本生成器女性服装）

🎲 随机化 🎲

3. ✒🗔🅰️ 高级写文本（+ 🎲 随机选项）
5. 🎲 随机（文本）
26. 🎲 从输入中随机选择一行
28. 🔢🎲 带随机种子的文本
37. 🎲🖼 随机图片
40. 🎲 随机（模型+CLIP+VAE）——又称检查点/模型
41. 🎲 随机加载检查点（模型选择器）
48. 🔀🎲 文本乱序器（🧑 字符）
55. 🎲👑 随机LoRA选择器
117. 📝👈🅰️ 行选择器（🎲 或 ♻ 或 ♻📑）
139. 🎲 随机整数
140. 🎲 随机浮点数

🖼💾 保存图片/文本 💾🖼

16. 💾🖼💬 为Bjornulf LobeChat保存图片
17. 💾🖼 将图片保存为tmp_api.png临时API
18. 💾🖼📁 将图片保存到指定文件夹
14. 💾🖼 保存精确名称
123. 💾🅰️ 保存全局变量

🖼📥 加载图片/文本 📥🖼

29. 📥🖼 带透明度的图片▢
43. 📥🖼📂 从输出文件夹加载图片
124. 📥🅰️ 加载全局变量

🖼 图片 - 其他 🖼

13. 📏 调整图片大小
22. 🔲 去除图片透明度（alpha通道）
23. 🔲 将图片转为灰度（黑白）
24. 🖼+🖼 叠加两张图片（背景+叠加层）
25. 🟩➜▢ 绿幕转透明
29. ⬇️🖼 带透明度的图片▢
30. 🖼✂ 用遮罩裁剪图片
37. 🎲🖼 随机图片
38. ♻🖼 循环（图片）
43. ⬇️📂🖼 从输出文件夹加载图片
44. 🖼👈 选择一张图片，挑选
46. 🖼🔍 图片详情
47. 🖼 组合图片
60. 🖼🖼 合并图片/视频📹📹（水平方向）
61. 🖼🖼 合并图片/视频📹📹（垂直方向）
62. 🦙👁 Ollama Vision
70. 📏 按百分比调整图片大小
80. 🩷 空latent选择器
146 🖼📹🔪 分割图片/视频网格
147 🖼📹🔨 重组图片/视频网格
160. 🦙👁 Ollama Vision提示词选择器

🅰️ 变量 🅰️

3. ✒🗔🅰️ 高级写文本（+ 🎲 随机选项）
117. 📝👈🅰️ 行选择器（🎲 或 ♻ 或 ♻📑）
123. 💾🅰️ 保存全局变量
124. 📥🅰️ 加载全局变量
129. 📌🅰️ 从文本设置变量

🚀 加载检查点 🚀

40. 🎲 随机（模型+CLIP+VAE）——又称检查点/模型
41. 🎲 随机加载检查点（模型选择器）
42. ♻ 循环（模型+CLIP+VAE）——又称检查点/模型
53. ♻ 循环加载检查点（模型选择器）
125. 📝👈 模型-CLIP-VAE选择器（🎲 或 ♻ 或 ♻📑）

🚀 加载LoRA 🚀

54. ♻ LoRA选择器循环
55. 🎲 随机LoRA@选择器
114. 📥👑 加载带有路径的LoRA
122. 👑 组合LoRA，LoRA堆栈

☁ 图片生成：API / 云 / 远程 ☁

106. ☁🎨 API图片生成器（FalAI）☁
107. ☁🎨 API图片生成器（CivitAI）☁
108. ☁👑 添加LoRA（仅API - CivitAI）👑☁
109. ☁🎨 API图片生成器（Black Forest Labs - Flux）☁
110. ☁🎨 API图片生成器（Stability - Stable Diffusion）☁
151 📥🕑🤖 加载CivitAI链接
163 ☁🎨 API图片生成器（openai, gpt-image-1）

📥 从CivitAI / Hugging Face获取 📥

98. 📥 加载SD1.5检查点（+从CivitAi下载）
99. 📥 加载SDXL检查点（+从CivitAi下载）
100. 📥 加载Pony检查点（+从CivitAi下载）
101. 📥 加载FLUX Dev检查点（+从CivitAi下载）
102. 📥 加载FLUX Schnell检查点（+从CivitAi下载）
103. 📥👑 加载SD1.5 LoRA（+从CivitAi下载）
104. 📥👑 加载SDXL LoRA（+从CivitAi下载）
105. 📥👑 加载Pony LoRA（+从CivitAi下载）
119. 📥👑📹 加载Hunyuan Video LoRA（+从CivitAi下载）
121. 💾 Hugging Face下载器

📹 视频 📹

20. 📹 视频乒乓球
21. 🖼➜📹 图片转视频（FFmpeg 保存视频）
49. 📹👁 视频预览
50. 🖼➜📹 图片转视频路径（临时视频）
51. 📹➜🖼 视频路径转图片
52. 🔊📹 音频视频同步
58. 📹🔗 视频拼接
59. 📹🔊 合并视频+音频
60. 🖼🖼 合并图片/视频 📹📹（水平方向）
61. 🖼🖼 合并图片/视频 📹📹（垂直方向）
76. ⚙📹 FFmpeg 配置 📹⚙
77. 📹🔍 视频详情 ⚙
78. 📹➜📹 转换视频
79. 📹🔗 从列表拼接视频
119. 📥👑📹 加载 Lora Hunyuan 视频（+从 CivitAi 下载）
146 🖼📹🔪 分割图片/视频网格
147 🖼📹🔨 重组图片/视频网格
149 💾📹 保存视频（tmp_api.mp4/mkv/webm）⚠️💣

🤖 AI 🤖

19. 🦙💬 Ollama 对话
31. 📝➜🔊 TTS - 文本转语音
62. 🦙👁 Ollama 视觉
63. 🦙 Ollama 配置 ⚙
64. 🦙 Ollama 任务选择器 💼
65. 🦙 Ollama 人物角色选择器 🧑
66. 🔊➜📝 STT - 语音转文本
118. 🔊 TTS 配置 ⚙
160. 🦙👁 Ollama 视觉提示词选择器

🔊 音频 🔊

31. 📝➜🔊 TTS - 文本转语音
52. 🔊📹 音频视频同步
59. 📹🔊 合并视频+音频
66. 🔊➜📝 STT - 语音转文本
118. 🔊 TTS 配置 ⚙
120. 📝➜🔊 Kokoro - 文本转语音
134. 134 - 🔊▶ 播放音频
145 🔊▶ 音频预览（音频播放器）
148 💾🔊 保存音频（tmp_api.wav/mp3）⚠️💣

💻 通用 / 系统 💻

34. 🧹 释放 VRAM 的技巧
137. 🌎🎲 全局种子管理器
143 🧮 基础数学

🧍 手动用户控制 🧍

35. ⏸️ 暂停中。继续或停止，请选择👇
36. ⏸️ 暂停中。选择输入，请选择👇
117. 📝👈🅰️ 行选择器（🎲 或 ♻ 或 ♻📑）
135. 🔛✨ 任意开关开启/关闭
136. 🔛📝 文本开关开启/关闭

🧠 逻辑 / 条件运算 🧠

45. 🔀 如果-否则（输入/比较值）

【即将推出】—— 尚未归入上述分类...

150 [即将推出] 🎨📜 风格选择器（🎲 或 ♻ 或 ♻📑）+ Civitai urn
152 [即将推出] 💾 保存张量（tmp_api.pt）⚠️💣
153 [即将推出] 📥 加载张量（tmp_api.pt)
154 [即将推出] 🔮 远程 VAE 解码器
155 [即将推出] 🔮 远程 VAE 解码器（分块）
156 [即将推出] 📥🔮 从 Base64 加载
157 [即将推出] 🔮⚡ 执行工作流
158 [[即将推出] 📥🔮📝 文本管理 API（执行工作流）]](#)
159 [即将推出] 🔥📝📹 视频文本生成器 📹📝🔥
161 [即将推出] 🔧🧑 修复人脸
162 [即将推出] 🧑 人脸设置【修复人脸】⚙

☁ 云端使用：

ComfyUI 非常适合本地使用，但有时我需要比自己设备更强的算力……
我有一台配备 4070 Super 显卡（12GB 显存）的电脑，运行 flux fp8 简单工作流大约需要 40 秒。而在云端使用 4090 显卡时，我可以以约 12 秒的时间运行 flux fp16。（当然也有一些工作流是我本地根本无法运行的。）

我的 Runpod 推荐链接：[https://runpod.io?ref=tkowk7g5]（如果您通过该链接注册，我将获得佣金，但这对您没有任何额外费用。）
如果您想在云端使用我的节点和 ComfyUI，并且可以安装更多内容，我在 Runpod 上管理了一个优化过的开箱即用模板：[https://runpod.io/console/deploy?template=r32dtr35u1&ref=tkowk7g5]
模板名称：bjornulf-comfyui-allin-workspace，大约 3 分钟即可投入使用。（具体时间取决于您的 Pod、设置以及下载额外模型等未包含的内容。）
在使用之前，您需要创建并选择一个网络存储卷，大小由您决定。我选择了 50GB 存储空间，因为我只在云端使用 4090 显卡进行 Flux 或 LoRA 训练。（约 0.7 美元/小时）
⚠️ 当 Pod 准备好后，您需要在浏览器中打开终端（点击 Pod 的“连接”按钮后），然后使用以下命令手动启动 ComfyUI：cd /workspace/ComfyUI && python main.py --listen 0.0.0.0 --port 3000 或者使用别名 start_comfy（通过终端控制会更好，方便查看日志等）。
之后，您可以直接点击“连接到端口 3000”按钮。
文件管理方面，您可以使用内置的 JupyterLab，端口为 8888。
如果您遇到任何问题，请随时告诉我。
该模板会将所有内容管理在 Runpod 的网络存储中（/workspace/ComfyUI），因此您可以随时停止或启动云端 GPU 而不会丢失任何数据，也可以更换 GPU 等。
区域：我推荐 EU-RO-1，但您可以自行选择。
请至少充值 10 美元到您的 Runpod 账户才能开始使用。
⚠️ 注意：计费按分钟计算，因此不建议用于测试或学习 ComfyUI，请务必在本地完成！
只有在您已经准备好工作流时再启动云端 GPU。
建议：先使用廉价的 GPU 进行测试、下载模型或配置环境。
下载检查点或其他文件时，必须使用终端。
从 Hugging Face 下载时（在此处获取令牌：https://huggingface.co/settings/tokens）。
以下是运行 Flux 开发版所需的所有命令示例：

huggingface-cli login --token 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
huggingface-cli download black-forest-labs/FLUX.1-dev flux1-dev.safetensors --local-dir /workspace/ComfyUI/models/unet
huggingface-cli download comfyanonymous/flux_text_encoders clip_l.safetensors --local-dir /workspace/ComfyUI/models/clip
huggingface-cli download comfyanonymous/flux_text_encoders t5xxl_fp16.safetensors --local-dir /workspace/ComfyUI/models/clip
huggingface-cli download black-forest-labs/FLUX.1-dev ae.safetensors --local-dir /workspace/ComfyUI/models/vae

要使用 Flux，您只需在我的 GitHub 仓库中拖放 .json 文件到浏览器中的 ComfyUI 界面即可：workflows/FLUX_dev_troll.json，直接链接：[https://github.com/justUmen/ComfyUI-BjornulfNodes/blob/main/workflows/FLUX_dev_troll.json]。

从 Civitai 下载时（在此处获取令牌：https://civitai.com/user/account），只需复制粘贴您想要下载的检查点链接，并使用类似以下的命令，将您的令牌插入 URL 中：

CIVITAI="8b275fada679ba5812b3da2bf35016f6"
wget --content-disposition -P /workspace/ComfyUI/models/checkpoints "https://civitai.com/api/download/models/272376?type=Model&format=SafeTensor&size=pruned&fp=fp16&token=$CIVITAI"

如果您想下载整个输出文件夹，可以直接将其压缩：

cd /workspace/ComfyUI/output && tar -czvf /workspace/output.tar.gz .

然后您就可以通过 JupyterLab 文件管理器将其下载了。

如果您在使用这个 Runpod 模板时遇到任何问题，请随时告知我，我将竭诚为您提供帮助。😊

🏗 依赖项（无需在我提供的 Runpod 模板中操作）

请查看 requirements.txt 以获取最新的依赖项列表。

🪟🐍 Windows：在嵌入式 Python（便携版）上安装依赖项

首先，您需要找到这个嵌入式的 python.exe，然后在文件管理器中右键单击或按住 Shift 键并右键单击文件夹，即可在此处打开终端。

这是我存放的位置及所需命令：
H:\ComfyUI_windows_portable\python_embeded> .\python.exe -m pip install ollama pydub opencv-python ffmpeg-python civitai-py fal_client sounddevice langdetect spacy textblob dill

如果需要安装其他内容，您可以重复使用相同的代码来安装所需的依赖项：
.\python.exe -m pip install whateveryouwant

之后即可运行 ComfyUI。

🐧🐍 Linux：安装依赖项（无需虚拟环境，不推荐）

进入 custom_node 文件夹，执行：pip install -r requirements.txt

或者

• pip install ollama（您也可以选择安装 Ollama：https://ollama.com/download） - 如果您不想使用我的 Ollama 节点，则无需真正安装它。（但您仍需运行 pip install ollama）
• pip install pydub（用于 TTS 节点）
• pip install opencv-python
• 等等……

🐧🐍 Linux：使用 Python 虚拟环境（venv）安装依赖项

如果您希望仅为 ComfyUI 使用 Python 虚拟环境，这是推荐的做法，您可以按照以下步骤操作（同时预先安装 pip）：

sudo apt-get install python3-venv python3-pip
python3 -m venv /the/path/you/want/venv/bjornulf_comfyui

当您在这个新文件夹中创建好环境后，可以通过以下命令激活并安装依赖项：

source /the/path/you/want/venv/bjornulf_comfyui/bin/activate
cd custom_nodes/Bjornulf_custom_nodes
pip install -r requirements.txt

随后，您可以使用此环境启动 ComfyUI（请注意，每次启动 ComfyUI 时都需要重新激活环境）：

cd /where/you/installed/ComfyUI && python main.py

📝 更改记录

• v0.2: 改进 Ollama 节点，加入系统提示和模型选择功能。
• v0.3: 新增节点：将图像保存到指定文件夹。
• v0.3: 为所有与图像相关的节点添加 ComfyUI 元数据/工作流支持。
• v0.4: 支持 WebM 格式的透明度选项及编码器设置，并新增音频流输入功能。
• v0.5: 新增节点：移除图像透明度（Alpha 通道）——用纯色填充 Alpha 通道。
• v0.5: 新增节点：将图像转换为灰度图（黑白）——将彩色图像转换为灰度图像。
• v0.6: 新增节点：合并图像（背景+叠加）——将两张图像合并为一张。
• v0.7: 将“保存 API”节点替换为“保存 Bjornulf Lobechat”节点。（用于我的自定义 Lobe-Chat）
• v0.8: 合并图像：新增选项，可将图像放置在顶部、底部或居中。
• v0.8: 合并文本：新增斜杠分隔符选项 /。
• v0.8: 新增基础节点，用于将绿幕背景转换为透明效果。
• v0.9: 新增节点：从输入中随机返回一行。
• v0.10: 新增节点：循环（输入中的所有行）——遍历输入文本中的每一行。
• v0.11: 新增节点：带随机种子的文本——生成随机种子及对应的文本。
• v0.12: 合并图像：新增垂直和水平移动选项。（范围从 -50% 到 150%）
• v0.13: 新增节点：加载带透明度（Alpha 通道）的图像——加载带有透明度的图像。
• v0.14: 新增节点：根据遮罩裁剪图像。
• v0.15: 新增两个节点：TTS——文本转语音，以及角色描述生成器。
• v0.16: 角色描述生成器的重大改动。
• v0.17: 新型循环节点，按行合并。
• v0.18: 新型循环节点，免费 VRAM 技巧。
• v0.19: 文件夹保存节点的更改：忽略缺失的图像文件名，自动使用已发现的最大编号加 1。
• v0.20: Lobechat 图像保存节点的更改：包含免费 VRAM 技巧代码，并忽略缺失的图像文件名。
• v0.21: 新增写入文本节点，同时在 ComfyUI 控制台显示文本内容（便于调试）。
• v0.22: 允许写入文本节点使用随机选择功能，例如 {hood|helmet} 将随机选择 hood 或 helmet。
• v0.23: 新增节点：暂停、恢复或停止工作流。
• v0.24: 新增节点：暂停、选择输入、随机选取一个。
• v0.25: 新增两个节点：循环图像和随机图像。
• v0.26: 新增节点：循环写入文本。同时增加大多数节点允许的输入数量。（并更新部分破坏性变更）
• v0.27: 新增两个节点：循环（模型+Clip+Vae）和随机（模型+Clip+Vae）——即检查点/模型。
• v0.28: 修复随机文本问题，并为多个节点添加大量截图示例。
• v0.29: 修复循环浮点节点的浮点数问题。
• v0.30: 更新基础循环节点，增加可选输入。
• v0.31: ❗抱歉，写入/显示文本节点发生重大变更，系统更简洁：一个为简单写入文本，另一个为高级版，带有控制台和特殊语法。此外，显示节点现在可以处理整数、浮点数和文本。
• v0.32: 快速重命名以避免破坏 loop_text 节点。
• v0.33: 在暂停节点上控制随机性，修复 Windows 系统下 pydub 音频权限问题。
• v0.34: 新增两个节点：从输出文件夹加载图像，以及选择图像、随机选取。
• v0.35: TTS 节点 31 号得到大幅改进，它还会将音频文件保存到 “ComfyUI/Bjornulf_TTS/” 文件夹中。——尚未在 Windows 上测试过——
• v0.36: 修复随机模型问题。
• v0.37: 新增节点：随机加载检查点（模型选择器）。作为随机检查点节点的替代方案。（不预先将所有检查点加载到内存中，切换检查点的速度较慢，但提供更多输出供你决定存储结果的位置。）
• v0.38: 新增节点：If-Else 逻辑。（input == compare_with），并提供不同潜在空间大小的示例。+修复一些反序列化问题。
• v0.39: 为高级写入文本节点添加变量管理功能。
• v0.40: 为循环高级写入文本节点添加变量管理功能。并在 README 中为所有节点添加菜单。
• v0.41: 新增两个节点：图像详情和合并图像。另外 ❗ If-Else 节点也进行了重大改动。（以及许多其他小改动）
• v0.42: 改进 README，按类别划分节点，并修改部分节点标题。
• v0.43: 为 Ollama 添加 control_after_generate 功能，允许在必要时将其保留在 VRAM 中 1 分钟。（用于快速连续生成）并添加回退到 0.0.0.0 的选项。
• v0.44: 允许 Ollama 使用自定义 URL，该 URL 存储在 ComfyUI 自定义节点文件夹下的 ollama_ip.txt 文件中。进行了一些小改动，并在 README 中添加详细信息和更新内容。
• v0.45: 新增节点：字符乱码器——使用 ComfyUI 自定义节点文件夹中的 scrambler/scrambler_character.json 文件随机更改文本。
• v0.46: ❗ 视频节点发生了大量变化。保存视频现在使用浮点数表示帧率，而非整数。（许多其他自定义节点也是如此……）新增预览视频节点，新增将视频路径转换为图像列表的节点，新增将图像列表转换为临时视频 + 视频路径的节点，新增同步音频与视频时长的节点。（对 MuseTalk 很有用）同时更新 TTS 节点，增加多项输出（“audio_path”、“full_path”、“duration”），以便与其他节点如 MuseTalk 共用；并将 TTS 输入名称改为“connect_to_workflow”，以避免误将文本发送给它。
• v0.47: 新增节点：循环加载检查点（模型选择器）。
• v0.48: 为 LoRA 新增两个节点：随机 LoRA 选择器和循环 LoRA 选择器。
• v0.49: 新增节点：顺序循环（整数）——按整数值范围循环。（但每个工作流仅运行一次），音频同步更加智能，会根据音频时长调整视频时长。
• v0.50: 允许音频进入“图像转视频路径”（临时视频）。新增三个节点：视频拼接、音视频合并以及顺序循环（输入行）。保存文本更改至 ComfyUI 文件夹内。修复从输入中随机抽取一行时输出为列表的问题。❗ 音频/视频同步节点发生重大变更，允许不同类型的输入。
• v0.51: 修复音频/视频同步节点的一些问题。新增两个节点：垂直和水平合并图像/视频。添加 requirements.txt 和 ollama_ip.txt 文件。
• v0.52-53: 将 Git 名称改回 Bjornulf_custom_nodes，与 Comfy 注册表保持一致。
• v0.54-55: 在 requirements.txt 中添加 opencv-python。
• v0.56: ❗重大变更：Ollama 节点简化，不再需要 ollama_ip.txt 文件，等待 Ollama 节点集合准备就绪。
• v0.57: ❗❗重大变革，全新 Ollama 节点“Ollama Chat”具备实际功能。共 5 个 Ollama 节点。（模型选择器 + 任务选择器 + 人格选择器 + Ollama Vision + Ollama Talk）Ollama Talk 可以使用上下文，并支持上下文文件。为顺序节点增加行数/当前计数器和下一个节点。新增 STT 节点。（依赖 faster_whisper）更好地管理选择器上的空 LoRA/检查点。（预设列表）为 TTS 节点添加“default_for_language”，即为每种语言选择默认语音（例如：fr/default.wav）。如果没有，则选择所选语言的第一条 WAV 文件。
• v0.58: 对模型选择器的默认值进行小幅修正。（默认设置为 None）
• v0.59: 大量修复 JavaScript 代码，以避免尺寸调整问题，并改善属性管理和恢复功能。
• v0.60: 恢复 ollama_talk 的原状（稍后实现 _user 模式 / 另一节点）。
• v0.61: 新增/修改一系列 Ffmpeg/视频节点。配备全局配置系统，并可切换使用 python-ffmpeg 或系统自带的版本。
• v0.62: 大规模更新，文本生成节点。（共 15 个节点）API 节点生成（civitai / black forest labs / fal.ai），CIVIT AI API 下载模型节点，LoRA。
• v0.63: 删除冗长且无用的文件。
• v0.64: 移除“import wget”，并在文本生成器中添加了一些关键词。
• v0.65: ❗重大变更：合并文本输入现均为可选（请重新制作您的节点，抱歉）。新增 6 个节点：any2int、any2float、从文件夹加载文本、从路径加载文本、从路径加载 LoRA。同时升级了保存文本节点。
• v0.66: 新增 hunyuan CIVIT AI 的 LoRA 并下载，新增 TTS 配置节点，编辑 requirements.txt。
• v0.67: 新增 kokoro TTS 节点。
• v0.68: 更新 kokoro TTS 节点，使其支持 connect_to_workflow，并采用与 XTTS 相同的输出。
• v0.69: 进行小幅修复。
• v0.70: ❗重大变更：“行选择器节点”现已成为“通用节点”：手动选择、随机选择以及循环+顺序选择。 文本替换现在支持多行正则表达式选项。（https://github.com/justUmen/Bjornulf_custom_nodes/issues/17）——可以从 Ollama 中移除 标签。 新增 8 个节点：“🖼👁 预览（第一张）图像”、“💾 Huggingface 下载器”、“👑 合并 LoRA，LoRA 堆栈”、“📥 加载全局变量”、“💾 保存全局变量”、“📝👈 模型-Clip-Vae 选择器（🎲 或 ♻ 或 ♻📑）”、“📒 笔记”、“🖼📒 图像笔记”。 修复各处大量代码，略微改进日志系统等……正在进行中：重写所有 FFMPEG 节点。（仍需改进和修复，将在 v0.71 中完成？）或许目前暂不使用这些节点……
• v0.71: ❗全局变量节点发生重大变更。（向全局变量系统中添加“filename”，即单独的全局变量文件。）修复语音转文本节点，新增 5 个节点 129-133。将合并文本限制提高至 100 行，改进保存图像到文件夹节点。
• v0.71-0.75: 多次修复 bug。CIVIT AI 节点已在 Windows 上正常运行。（编码、链接问题是否已解决？至少在我的设备上是这样……）
• v0.76: 由于与其他节点（如 Impact-Pack）存在冲突，且涉及旧版本的 numpy，因此从 requirements.txt 中移除 kokoro_onnx。（如果想使用此节点，需手动安装。）
  为高级文本/行选择器推出新语法，例如：{left|right|middle|group=LMR}+{left|right|middle|group=LMR}+{left|right|middle|group=LMR}，以及 {A(80%)|B(15%)|C(5%)}。
  新增两个开关节点： 🔛✨ 任意事物开关开启/关闭（兼容合并图像） AND 🔛📝 文本开关开启/关闭（兼容合并文本）。
  新增两个 Pick Me 全局节点，使用标识符代替链条： 🌎✒👉 全球写入 Pick Me AND 🌎📥 加载全球 Pick Me。
  新增三个随机节点： 🌎🎲 全球随机种子、 🎲 随机整数、 🎲 随机浮点数（每个节点不仅返回其值，还返回相应的文本版本）。其中“种子节点”更为高级。
  新增一个快速从列表中选择元素的节点： 📑👈 从列表中选择。
  新增一个音频节点： 🔊▶ 播放音频（仅播放音频文件，默认为 bell.m4a，若未提供则使用该文件）。支持 AUDIO 格式或 audio_path。
  ❗重大变更。全面重写所有与 FFMPEG 相关的节点，并提供视频预览选项。（仍有少量改动待完成，将在下一版本中进行。）
• v0.77: 为从文件夹加载图像节点添加刷新按钮。
  为高级写入/行选择器添加新语法：2 个 {apple|orange|banana|static_group=FRUIT}s，左侧一个 {apple|orange|banana|static_group=FRUIT}，右侧一个 {apple|orange|banana|static_group=FRUIT}。
  修复 TTS 请求语音的问题。
  ❗重大变更。Ollama 新增视觉模型。
  新增 20 个节点（143-162），包括文本分析器、基础数学、音频预览等……（其中 10 个尚未发布，但已纳入公开“路线图”中。）
  对于使用 Python 3.13 的用户，从 requirements.txt 中移除 faster-whisper。（需手动安装。）
  修复预览图像节点，以适配新的 ComfyUI 布局。
  重写 FFMPEG 节点，完善配置和视频预览功能。
  此外，还修复了许多其他节点的 bug，并进行了多项改进，感谢大家的反馈。
• v0.78: 修复行选择器重置按钮的 JavaScript 代码。（刷新时无法显示）
• v0.79: 修复 Ollama Talk。
• v0.780: gtp-image-1 API 节点。

📝 节点说明

1 - 👁 显示（文本、整数、浮点数）

描述：
显示节点仅用于展示文本或多个文本的列表。（只读节点）
管理三种类型：绿色代表字符串类型，橙色代表浮点数类型，蓝色代表整数类型。我添加了颜色以便您不会尝试编辑它们。🤣

更新 0.61：现在您还有另外四个节点可用于显示特定格式的值：整数、浮点数、字符串和 JSON（字符串）。
这些节点非常方便，因为它们在拖放时会自动推荐。

2 - ✒ 写入文本

描述：
一个简单的节点，用于写入文本或将文本发送到另一个节点。

以下是一个使用写入文本节点与显示节点的简单示例：

3 - ✒🗔🅰️ 高级写入文本（+ 🎲 随机选项）

描述：
高级写入文本节点允许使用特殊语法来接受随机变体，例如 {hood|helmet} 会随机选择 hood 或 helmet。
您还可以使用 seed 和 control_after_generate 来控制随机性。
它还会在 ComfyUI 控制台中显示文本。（对调试很有用）
控制台日志示例：

原始文本：一张{green|blue|red|orange|yellow} {cat|rat|house}的照片
选定文本：一张绿色房子的照片

您也可以使用这种语法创建和重用变量：。
使用示例：

❗ 0.76 - 新增语法：
分组，无重复，例如：{left|right|middle|group=LMR}+{left|right|middle|group=LMR}+{left|right|middle|group=LMR}
基于百分比的随机选择：{A(80%)|B(15%)|C(5%)}

❗ 0.77 - 新增语法：
2 个 {apple|orange|banana|static_group=FRUIT}s，左边一个 {apple|orange|banana|static_group=FRUIT}，右边一个 {apple|orange|banana|static_group=FRUIT}

4 - 🔗 组合文本

描述：
将多个文本输入组合成一个输出。（可以选择以逗号、空格、换行符或不加任何分隔符的方式连接）

5 - 🎲 随机（文本）

描述：
从预定义的列表中生成并显示随机文本。非常适合创建随机提示词。
您还可以使用 control_after_generate 来控制随机性。

6 - ♻ 循环

描述：

⚠️ 注意：已弃用，此节点不再工作。
最新的 ComfyUI 版本拒绝输出两次相同的值。

通用循环节点，您可以将其连接到任何地方。

它有一个可选输入，如果没有输入，它会循环“if_no_input”字符串的值（您可以编辑）。
❗ 请注意，此节点接受所有类型的输入和输出，因此您可以将其与文本、整数、图像、掩码、分割等一起使用，但请确保输入和输出的一致性。
如果可以避免，请不要使用此循环节点。

这是一个与我的节点 28 结合使用的示例，用于为每次迭代强制使用不同的种子：

7 - ♻ 循环文本

描述：
循环遍历一组文本输入。

这里是一个结合组合文本和 flux 使用的示例：

8 - ♻ 循环整数

描述：
迭代一个整数范围，适用于 ksampler 中的 steps 等参数。

❗ 请记住，您可以通过右键单击 ksampler 节点将其小部件转换为输入：

这里是一个使用 ksampler 的示例（请注意，对于“steps”参数，此节点并不优化，但足以进行快速测试）：

9 - ♻ 循环浮点数

描述：
循环遍历一个浮点数范围，适用于 cfg、denoise 等参数。

这里是一个使用 controlnet 的示例，尝试根据一只蓝色兔子生成一只红色猫：

10 - ♻ 循环所有采样器

描述：
迭代所有可用的采样器，并逐一应用。非常适合测试。

这里是一个使用正常调度器循环所有采样器的示例：

11 - ♻ 循环所有调度器

描述：
迭代所有可用的调度器，并逐一应用。非常适合测试。（与上面的采样器类似，但针对调度器）

12 - ♻ 循环组合

描述：
从我自定义的一组组合（调度器+采样器）中生成循环，或者手动选择一个组合。
适合测试。

使用示例，以查看不同组合之间的差异：

13/14 - 📏 + 🖼 调整大小并保存精确名称 ⚠️💣

描述：
将图像调整为精确的尺寸。如果高度或宽度设置为 0，则会保持宽高比。

另一个节点会将图像保存到指定路径。
⚠️💣 注意：如果文件已存在，将会被覆盖。

15 - 💾 保存文本

描述：
将给定的文本输入保存到文件中。适用于记录和存储文本数据。
如果文件已存在，文本将追加到文件末尾。
建议您将文件保存在“Bjornulf/Text”目录下（位于 Comfyui 文件夹中，紧邻 output 目录），因为节点 116 从文件夹加载文本 正是从该目录查找文本文件的。

16 - 💾🖼💬 为 Bjornulf LobeChat 保存图像（❗专为我的自定义 lobe-chat 准备的❗）

描述：
❓ 我制作这个节点是为了让我的自定义 lobe-chat 能够通过 Comfyui API 发送和接收图像：lobe-chat
它会将图像保存到 output/BJORNULF_LOBECHAT/ 文件夹中。
文件名将从 api_00001.png 开始，然后是 api_00002.png，依此类推。
它还会在 output/BJORNULF_API_LAST_IMAGE.png 位置创建一个指向最新生成图像的链接。
这个链接将被我的自定义 lobe-chat 用来将图像复制到 lobe-chat 项目中。

17 - 💾🖼 以 tmp_api.png 临时 API 格式保存图像 ⚠️💣

描述：
保存图像以供短期使用：./output/tmp_api.png ⚠️💣

18 - 💾🖼📁 将图像保存到指定文件夹

描述：
将图像保存到特定文件夹中，例如 my_folder/00001.png、my_folder/00002.png 等。
同时支持多级嵌套文件夹，比如 animal/dog/small。

19 - 🦙💬 Ollama对话

描述：
在ComfyUI中使用Ollama。（需要已安装并正在运行的Ollama后端服务。）
默认使用模型 llama3.2:3b 和 URL http://0.0.0.0:11434。（自定义配置请使用节点63）

基本使用示例：

带上下文的使用示例，注意在有上下文的情况下可以继续之前的对话，“那里”显然指的是“布加勒斯特”：

你还可以启用 use_context_file（设置为True），这会将上下文保存到文件中：ComfyUI/Bjornulf/ollama_context.txt。
这样你就可以在不连接多个节点的情况下继续使用上下文，只需多次运行同一个工作流即可。

使用上下文文件进行对话的三步示例

步骤1：注意目前上下文为空，因此它将成为 ComfyUI/Bjornulf/ollama_context.txt 中的第一条消息：

步骤2：注意现在上下文文件中的行数已经改变（这些与 updated_context 相同）：

步骤3：注意行数持续增加。

点击“重置按钮”时，它还会将上下文保存到：ComfyUI/Bjornulf/ollama_context_001.txt、ComfyUI/Bjornulf/ollama_context_002.txt 等。

⚠️ 如果你想进行“交互式”对话，可以启用 waiting_for_prompt 选项。
当设置为True时，会生成一个“恢复”按钮，使用该按钮解除节点暂停并处理提示。

使用 waiting_for_prompt 进行交互式对话的三步示例

步骤1：我运行工作流，注意到显示节点是空的，节点正在暂停工作流并等待你编辑提示。（此时它正在询问法国的首都。）

步骤2：我将提示中的“法国”改为“中国”，但节点不会处理请求，直到你点击“恢复”按钮。

步骤3：我点击“恢复”按钮，这时请求才被处理。注意它使用的是“中国”而不是“法国”。

其他选项：

• 你还可以使用 control_after_generate 来强制节点在每次运行工作流时都重新运行。（即使节点或其输入没有变化。）
• 可以设置 max_tokens 来减少回答的长度，一个token大约相当于3个英文字符。
• 可以强制答案只显示在一行上，这可能会很有用。
• 你可以选择将模型保留在显存中。（如果你计划用相同的提示多次生成内容）——每次运行都会显著加快速度，但不会释放显存供其他任务使用。

⚠️ 注意：使用 vram_retention_minutes 可能会对你的显存造成一定压力。请考虑是否真的需要它。通常情况下，在使用 vram_retention_minutes 时，你不应该同时进行图像生成或其他操作。

20 - 📹 视频乒乓

描述：
通过在到达最后一帧时反转播放方向，从一系列图像（来自视频）中创建乒乓效果。非常适合实现“无限循环”效果。

21 - 🖼➜📹 图片转视频（FFMPEG保存视频）

描述：
将一系列图像组合成一个视频文件。

❓ 我制作这个节点是因为它支持WebM格式的透明度。（rembg需要）
临时图像以及WAV音频文件都会存储在 ComfyUI/temp_images_imgs2video/ 文件夹中。

22 - 🔲 去除图像透明度（Alpha通道）

描述：
通过用纯色填充Alpha通道来去除图像的透明度。（黑色、白色或绿幕）
当然，它需要输入一张带有透明度的图像，比如来自rembg节点的图像。
对于一些不支持透明度的节点来说，这是必要的。

23 - 🔲 图像转灰度（黑白）

描述：
将图像转换为灰度（黑白）。

示例：我有时会将其与Ipadapter一起使用，以消除颜色的影响。
但有时你也可能想要一张黑白照片……

24 - 🖼+🖼 叠加两张图像（背景+叠加层）

描述：
将两张图像叠加成一张：一张背景图和一张或多张透明的叠加层。（也可以用于视频处理，只需发送所有帧并在之后重新组合。）

更新0.11：新增垂直和水平移动选项。（范围从-50%到150%）
❗ 注意：目前，背景 是一张静态图像。（以后也会支持视频。）
⚠️ 注意：如果你想直接加载带有透明度的图像，请使用我的节点 🖼 带透明度的图像加载 ▢ 而不是 加载图像 节点。

25 - 🟩➜▢ 绿幕转透明度

描述：
将绿幕转换为透明度。
当然，需要干净的绿幕。（可以调整阈值，但这是一个非常基础的节点。）

26 - 🎲 从输入中随机抽取一行

描述：
从输入文本中随机抽取一行。（例如，当你使用多个“写文本”节点时会很麻烦，这时你可以使用这个节点，只需从外部复制粘贴一个列表即可。）
你可以通过更改 control_after_generate 的固定/随机设置，让每次运行工作流时都得到不同的文本。（或者保持不变）

27 - ♻ 循环（输入中的所有行）

描述：
遍历输入文本中的所有行。（非常适合测试多行文本。）

28 - 🔢 带随机种子的文本

描述：
❗ 此节点用于强制生成一个随机种子，并伴随文本一起输出。
但这到底是什么意思呢？？？
当你使用循环（♻）时，每次迭代都会使用相同的种子。（这就是它的目的——保持同一种子以便比较结果。）
即使在 control_after_generate 中启用了随机化功能，循环仍然会为每一次迭代使用同一个种子，只有在整个工作流完成后才会改变种子。
不使用随机种子节点的简单示例：（两张图片提示词不同，但种子相同）

因此，如果你希望每次迭代都强制使用不同的种子，可以在循环中间使用此节点。
例如，如果你想每次都生成一张不同的图片。（即：你使用循环节点不是为了比较或测试结果，而是为了生成多张图片。）
可以这样使用：（两张图片提示词和种子都不同）

以下是 FLUX 在不同提示词（兜帽/头盔）但相同种子情况下可能出现相似性的示例：

以下是 SDXL 在不同提示词（蓝色/红色）但相同种子情况下可能出现相似性的示例：

FLUX：以下是左侧4张未使用随机种子节点的图片，右侧4张使用了随机种子节点的图片：

29 - 🖼 带透明度的图像加载 ▢

描述：
加载带有透明度的图像。
默认的 Load Image 节点不会加载透明度信息。

30 - 🖼✂ 使用遮罩裁剪图像

描述：
根据遮罩裁剪图像。

31 - 🔊 TTS - 文本转语音（100% 本地运行，任意声音、任意语言）

描述：
使用我的 TTS 服务器，根据任意声音和语言，将文本转换为高质量语音。
收听音频示例

❗ 此节点目前仅在 Linux 上测试过，尚未在 Windows 上测试过。 ❗

使用基于 XTTS v2 的 TTS 服务器来生成文本到语音的转换。
❗ 当然，要使用这个 ComfyUI 节点（前端），你需要先运行我的 TTS 服务器（后端）：https://github.com/justUmen/Bjornulf_XTTS
我为 https://github.com/justUmen/Bjornulf_lobe-chat 制作了这个后端，但也可以通过此节点与 ComfyUI 配合使用。
安装好 Bjornulf_XTTS 后，你需要在我的 ComfyUI 自定义节点文件夹中创建一个名为 speakers 的链接：ComfyUI/custom_nodes/Bjornulf_custom_nodes/speakers
该链接必须指向你存放用于 TTS 的语音样本的文件夹，例如 default.wav。
如果我的 TTS 服务器正在 8020 端口运行（你可以通过浏览器访问 http://localhost:8020/tts_stream?language=en&speaker_wav=default&text=Hello 测试），并且语音样本正常，就可以使用此节点将文本转换为语音。

细节
此节点应始终连接到核心节点：Preview audio。

我的节点会将音频文件保存在 ComfyUI/Bjornulf_TTS/ 文件夹中，路径依次为所选语言、语音样本名称和文本。
例如上图中的音频文件路径为：ComfyUI/Bjornulf_TTS/Chinese/default.wav/你吃了吗.wav
你可以注意到，你并不需要选择中文语音才能说中文。是的，你可以自己录制并用任何语言说话。
此外，当你选择类似 fr/fake_Bjornulf.wav 这样的语音时，系统会自动创建一个 fr 文件夹：ComfyUI/Bjornulf_TTS/English/fr/fake_Bjornulf.wav/hello_im_me.wav。很明显，你是在用法语语音样本录制英语内容。

control_after_generate 和往常一样，用于强制节点在每次工作流运行时重新执行。（即使节点或其输入没有变化。）
overwrite 用于覆盖已存在的音频文件。（例如，如果你对生成结果不满意，只需将 overwrite 设置为 True 并再次运行工作流，直到得到满意的结果。之后可以将其改回 False。）
autoplay 用于在节点执行时自动播放音频文件。（手动重播或保存则在 preview audio 节点中完成。）

所以……请注意，如果你已经准备好了一个音频文件，仍然可以使用我的节点，而无需运行我的 TTS 服务器。
只要能找到音频文件，我的节点就会直接播放，而不会尝试连接后端的 TTS 服务器。
假设你已经使用此节点创建了一个用阿滕伯勒声音说“工作流已完成”的音频文件：

只要设置完全一致，它就不会调用我的服务器来播放音频文件！你可以放心地关闭 TTS 服务器，这样就不会占用宝贵的显存了。（TTS 服务器大约需要 3GB 显存。）

另外，connect_to_workflow 是可选的，这意味着你可以只用我的 TTS 节点创建一个工作流，预先生成你以后想要使用的句子的音频文件，例如：

如果你希望在生成图像的同时运行我的 TTS 节点，建议使用我的 PAUSE 节点，以便在 TTS 节点完成后手动停止 TTS 服务器。当显存释放后，再点击 RESUME 按钮继续工作流。
如果你有能力同时运行两者，那当然很好，但在本地环境下，我无法同时运行 TTS 服务器和 FLUX，所以我采用了这种技巧：

32 - 🧑📝 角色描述生成器

描述：
根据 characters 文件夹中的 JSON 文件生成角色描述：ComfyUI/custom_nodes/Bjornulf_custom_nodes/characters
你可以自己制作包含角色信息的 JSON 文件，然后使用此节点生成描述。

❗ 目前这是一个非常基础的节点，未来还会添加和修改许多功能！！！
某些细节对于部分检查点可能无法使用，目前仍处于开发阶段，JSON 结构也尚未固定。
其中包含了一些预设角色。

33 - ♻ 循环（将输入的所有行按行合并）

描述：
有时你希望对多个输入进行循环处理，但又希望将输出的不同行分开。
有了这个节点，你可以根据需要设置输入和输出的数量。请参阅使用示例。

34 - 🧹 免费VRAM修复小技巧

描述：
这是我尝试在使用后释放VRAM内存的方法，我还会继续优化它。

对我而言，ComfyUI启动时会占用180MB的VRAM，而在我使用这个清理节点之后，VRAM占用可以降低到376MB。
我觉得目前并没有一个干净的方式来实现这一点，所以只能用这种“hacky”的方法。
虽然不完美，但总比一直卡在6GB VRAM占用上要好——尤其是当我确定不会再用到这些资源时……
你只需把这个节点接入你的工作流中即可，它可以接收任何输入并原样输出。因此，你可以把它放在工作流中的任意位置。
❗ ComfyUI为了运行得更快会使用缓存（比如不会重复加载检查点），所以请仅在需要时使用这个释放VRAM的节点。
❗ 要使这个节点正常工作，你需要在ComfyUI中启用开发者/API模式。（可以在设置中完成）
此外，该节点会运行一个“空的/虚拟的”工作流来释放VRAM，因此在工作流结束后可能需要几秒钟才能生效。

35 - ⏸️ 暂停。恢复还是停止？

描述：
自动暂停工作流，并在暂停时发出铃声。（播放提供的bell.m4a音频文件）

随后，你可以通过点击节点上的按钮手动恢复或停止工作流。
例如，当我在进行一个非常耗时的超分辨率处理时，我会先检查输入是否合适再继续。有时我也会直接停止工作流，然后用另一个随机种子重新开始。
你可以将任何类型的节点连接到暂停节点上，上面的例子是文本节点，但你也可以发送图像或其他任何内容，因为节点的“输入=输出”。当然，输出必须连接到能够正确处理该格式的组件才行……

36 - ⏸️🔍 暂停。选择输入，挑选一个

描述：
自动暂停工作流，并在暂停时发出铃声。（播放提供的bell.m4a音频文件）

随后，你可以手动选择想要使用的输入，并用它来恢复工作流。
你可以把这个节点连接到任何你想处理的内容上，上面的例子是图像节点。不过，你也可以根据需要选择其他类型的数据，因为节点的“输入=输出”。

37 - 🎲🖼 随机图片

描述：
从一组图片中随机选取一张图片。

38 - ♻🖼 循环（图片）

描述：
对一组图片进行循环处理。

使用示例：如果你有一组图片，希望对每一张都应用相同的处理流程，就可以使用这个节点。
上面的例子展示了循环图片节点如何将这些图片送入一个Ipadapter工作流中。（当然，所有图片都会使用相同的随机种子。）

39 - ♻ 循环（✒🗔🅰️ 高级写文字）

描述：
如果你需要快速循环，但又不想使用复杂的循环节点，可以使用这个结合了高级写文字和循环功能的节点。

它会采用与高级写文字节点相同的特殊语法 {blue|red}，但它会遍历所有可能的组合，而不是随机选择其中一个。
0.40：你还可以在循环中使用变量 <name>。

40 - 🎲 随机（模型+CLIP+VAE）- 即检查点/模型

描述：
简单地从一个加载检查点节点中随机抽取一组三件套。

需要注意的是，它使用的是核心的加载检查点节点。这意味着所有的检查点都会被预先加载到内存中。

细节：

• 这种方式会占用更多的VRAM，但切换检查点的速度会更快。
• 它无法告诉你当前加载的是哪个检查点的名称。

在决定使用哪一种方法之前，请先查看第41个节点。

41 - 🎲 随机加载检查点（模型选择器）

描述：
这是另一种随机选择加载检查点节点的方式。

它不会将所有检查点预先加载到内存中，因此切换检查点的速度会稍慢。
不过，你可以利用更多的输出来决定结果的存储位置。（model_folder会返回检查点所属的最后一个文件夹名称。）
我通常会将检查点按照模型类型分别存放在不同的文件夹中，比如 SD1.5、SDXL 等等。因此，这种方式能帮助我快速获取这些信息。

细节：

• 与第40个节点相比，你无法为每个选定的检查点单独配置参数。（例如，针对特定模型设置 CLIP 的最后一层参数，或者使用不同的 VAE 或 CLIP。）也就是说，所有模型都会共享完全相同的工作流。

在决定使用哪一种方法之前，请先查看第40个节点。第53个节点则是这个节点的循环版本。

注意：如果你想只加载一个检查点，但又想提取其所属文件夹的名称（比如将检查点名称作为保存结果的文件夹名称，或者用于 if/else 条件判断），那么可以使用我的第41个节点，只是在里面放入一个检查点即可。（它会随机选择一个，所以实际上总是同一个检查点。）

42 - ♻ 循环（模型+CLIP+VAE）- 即检查点/模型

描述：
对多个检查点节点中的所有三件套进行循环处理。

43 - 📥🖼📂 从输出文件夹加载图片

描述：
快速从输出文件夹中的某个子文件夹内选择所有图片。（非递归方式。）

如你所见，截图中图片是按照分辨率进行分类的。
目前还无法动态调整输出数量，所以我直接设置为4个。
节点会根据图片的分辨率来分离它们，因此每个文件夹最多可以有4种不同的分辨率。（如果超过4种，可能就需要新建一个文件夹了……）
为了避免在文件夹中分辨率少于4种时出现错误或崩溃，节点会输出白色张量（即白色方块图像）。
所以这个节点现在还比较“hacky”，不过它确实能让我在一秒钟内选出不同的角色。
如果你想知道我是如何为特定角色保存图片的，以下是部分工作流示例（注意我在Linux系统上使用/作为路径分隔符）：

在这个例子中，我先输入字符串“character/”，再与“nothing”拼接；当然也可以先输入“character”，再加一个斜杠“/”。（我只是习惯在文件夹名后面加上斜杠……）

如果你对这种逻辑感到满意，可以选中这些节点，右键点击并选择“转换为组节点”，这样就能创建属于自己的自定义“保存角色节点”：

这里还有一个类似的例子，但去掉了保存文件夹的节点：

⚠️ 如果你真的想把所有图片整合到一个流程中，可以使用我的第47号节点“合并图片”将它们全部放在一起。

44 - 🖼👈 选择一张图片，挑选

描述：
从一组图片中选择一张。

此节点与我的“从文件夹加载图片”和“预览图片”节点配合使用非常有用。

你当然也可以像上面的截图那样制作一个组节点：

45 - 🔀 如果-否则（输入 / 比较值）

描述：
复杂的if/else逻辑节点系统。

如果提供的输入等于小部件中设定的比较值，则会转发send_if_true；否则会转发send_if_false。（如果没有连接send_if_false，则返回None。）
你可以转发任何内容，下面是一个根据是否为SDXL模型来转发不同尺寸潜在空间的例子：

这里是该节点的一个完整示例，所有输出都通过“显示文本”节点展示出来：

send_if_false是可选的，如果不连接，将会被替换为None。

If-Else节点是可以串联使用的，只需将output连接到send_if_false即可。
⚠️ 始终只需用compare_with测试input，并将期望的值连接到send_if_true。⚠️
这里有一个简单的例子，使用两个If-Else节点来选择三种不同的分辨率：
❗ 注意，同一个写文本节点同时连接到了两个If-Else节点的输入端：

再来一个类似的例子，这次我们使用我的“循环写文本”节点一次性显示所有三种类型：

如果你已经理解了前面的例子，那么这里有一个完整的示例，它会生成三张图片：横版、竖版和正方形：

为了简化起见，工作流被隐藏了，但实际上非常简单——只需将潜在空间连接到Ksampler即可，没有特别复杂的地方。
你还可以将高级的循环写文本节点与我的“保存文件夹”节点相连，从而将横版/竖版/正方形的图片分别保存到不同的文件夹中，不过这就要看你自己的需求了……

46 - 🖼🔍 图片详情

描述：
显示图片的详细信息。（宽度、高度、是否透明、方向、类型）
RGBA被视为具有透明度，而RGB则不具有。
orientation可以是“landscape”（横版）、“portrait”（竖版）或“square”（正方形）。

47 - 🖼🔗 合并图片

描述：
合并多张图片（单张图片或图片列表）。
如果你想将多张图片合并成一张，请查看第60或61号节点。

“合并图片”有两种逻辑模式。启用“all_in_one”后，所有图片会被合并成一个张量。
否则，图片会逐个发送。（请参阅下方示例）：

这是一个禁用“all_in_one”选项的示例（注意这里有两张图片，它们并不是并排显示，而是被组合成了一个列表）：

但例如，如果你想使用我的“选择一张图片，挑选”节点，就必须启用“all_in_one”，并且所有图片必须具有相同的分辨率。

你会发现，在使用“all_in_one”模式时，结合“预览图片”节点并不会产生可见的变化。（这就是为什么我添加了“显示文本”节点——请注意，“显示文本”会让图像呈现蓝色，因为它是张量形式的图像。）

实际上，使用“合并图片”节点时，你也可以一次发送多张图片，它们都会被合并在一起。
以下是一个结合“从文件夹加载图片”节点、“图片详情”节点和“合并图片”节点的示例：（当然，在这种情况下不能启用“all_in_one”，因为图片的分辨率各不相同）：

这里还有一个更简单的例子，从文件夹中选取几张图片并将其合并起来，以供后续处理使用：

48 - 🔀🎲 文本乱序器（🧑 字符）

描述：
接收文本作为输入，并使用ComfyUI自定义节点文件夹中的scrambler/character_scrambler.json文件对文本进行随机打乱。

49 - 📹👁 视频预览

描述：
此节点接收视频路径作为输入，并播放该视频。

50 - 🖼➜📹 图片转视频路径（临时视频）

描述：
此节点会将一组图片转换为一个临时的视频文件。
❗ 更新0.50：现在可以向视频添加音频。（audio_path 或 audio TYPE）

51 - 📹➜🖼 视频路径转图片

描述：
此节点会将视频路径作为输入，转换为一组图片。

在上面的例子中，我还通过将frame_interval设置为2来只取一半的帧。
需要注意的是，原本有16帧，但在右上角的预览中只能看到8张图片。

52 - 🔊📹 音频视频同步

描述：

这个节点是一个过度设计的节点，旨在将音频文件的时长与视频文件的时长相匹配并同步。
❗ 视频理想情况下应为循环播放；如果需要，可以查看我的乒乓视频节点。 此次同步的主要目标是实现视频结尾与开头之间的平滑过渡（同一帧）。
随后，您可以串联多个视频，使它们之间实现流畅切换。

具体来说，此节点会执行以下操作：

• 如果视频稍长：在音频文件中添加静音部分。
• 如果视频过长：将视频速度降低至原速的0.5倍，并在音频中添加静音。（现已可编辑）
• 如果音频稍长：将视频速度提高至原速的1.5倍。（现已可编辑）
• 如果视频过长：将视频速度提高至原速的1.5倍，并在音频中添加静音。

它非常适合与MuseTalk等工具配合使用 https://github.com/chaojie/ComfyUI-MuseTalk。

以下是“音频视频同步”节点的一个示例，请注意，该节点还可以方便地获取视频的帧率，并将其传递给其他节点。（代码有点乱……凑合着用吧。😎 如果你不明白也没关系，可以直接测试一下。）：

❗ 更新 0.50：audio_duration 现在是可选参数，如果不连接，将自动从音频文件中读取。
❗ 更新 0.50：现在既可以输入视频的图像列表，也可以直接提供视频路径；音频同样支持 AUDIO 或 audio_path 输入方式。

新版本 0.50 的布局，逻辑保持不变：

53 - ♻ 循环加载检查点（模型选择器）

描述：

这是节点41的循环版本。（详情请参考节点41）
它会依次循环遍历所有选定的检查点。

❗ 与节点41的最大区别在于，检查点会被预先加载到内存中，因此可以更快地一次性运行所有检查点。
这是一种快速测试多个检查点的好方法。

54 - ♻ 循环LoRA选择器

描述：

循环遍历所有选定的LoRA。

以上示例展示了Pony模型搭配多种风格的LoRA效果。

下面是一个使用Flux模型的示例，用于测试您的LoRA训练是否欠拟合、过拟合或恰到好处：

55 - 🎲 随机LoRA选择器

描述：

从一组LoRA中随机选取一个。

56 - ♻📑📝 循环顺序执行（整数）

描述：

此循环的工作方式与普通循环类似，但它是顺序执行的：每次工作流运行时，它只会输出一个整数！！！
第一次输出第一个整数，第二次输出第二个整数，依此类推……
当达到最后一个整数时，节点会停止整个工作流，防止后续步骤继续执行。
其内部实现依赖于 ComfyUI/Bjornulf 文件夹下的单个文件 counter_integer.txt。
❗ 请勿在一个工作流中使用超过一个此类节点，因为它们会共享同一个 counter_integer.txt 文件。（可能导致意外行为。） 更新 0.57：重置按钮现在也会显示下一个计数器值。

57 - ♻📑 循环顺序执行（输入行）

描述：

此循环的工作方式与普通循环类似，但它是顺序执行的：每次工作流运行时，它只会输出一行内容！！！
第一次输出第一行，第二次输出第二行，依此类推……
您还可以通过 +1 / -1 按钮来控制当前行号。
当到达最后一行时，节点会停止工作流，阻止后续步骤继续执行。
其内部实现依赖于 ComfyUI/Bjornulf 文件夹下的文件 counter_lines.txt。

以下是我的 TTS 节点的一个使用示例：当我有一组句子需要处理时，如果对某个版本不满意，只需点击 -1 按钮，在 TTS 节点上勾选“覆盖”选项，即可重新生成同一句话，直到满意为止。
❗ 请勿在一个工作流中使用超过一个此类节点，因为它们会共享同一个 counter_lines.txt 文件。（可能导致意外行为。）

更新 0.57：重置按钮现在也会显示下一个计数器值。
如果您希望预测下一行内容，可以使用节点68为文本添加行号。

58 - 📹🔗 视频拼接

描述：

将两段视频拼接在一起（前后顺序排列在同一视频中）。
还可以对视频进行格式转换，支持使用 FFMPEG_CONFIG_JSON。（来自节点76/77）

59 - 📹🔊 视频与音频合并

描述：

简单地将视频和音频合并在一起。
视频：可以使用图像列表或视频路径。
音频：可以使用音频路径或直接输入音频数据。

60 - 🖼🖼 图像/视频水平合并 📹📹

描述：

将图像或视频沿水平方向合并。

以下是使用节点60和61对视频进行合并的一个可能示例：

61 - 🖼🖼 图像/视频垂直合并 📹📹

描述：

将图像或视频沿垂直方向合并。

以下是使用节点60和61对视频进行合并的一个可能示例：

62 - 🦙👁 Ollama 视觉

描述：

以一张图片作为输入，对该图片进行描述。默认使用 moondream 模型，但可通过节点63选择其他模型，并借助节点161自定义提示词。

63 - 🦙 Ollama 配置 ⚙

描述：

为 Ollama Talk 和 Vision 提供自定义配置。
您可以更改 Ollama 的 URL 以及使用的模型。
部分视觉模型在一定程度上也能处理文本任务。
以下是一个同时使用 Ollama 视觉节点 和 Ollama Talk 节点 的示例，二者共用同一个 Ollama 配置节点：

64 - 🦙 Ollama 工作角色选择 💼

描述：

为您的 Ollama Talk 节点选择一种角色，设置为 None 即可进行普通聊天。
如果您想自定义角色，只需将其设置为 None，然后在提示词前加上自定义内容。

65 - 🦙 Ollama 人格选择 🧑

描述：

为您的 Ollama Talk 节点选择一种人格设定。
如果您想自定义人格，只需将其设置为 None，并在提示词前添加自定义内容。
以下是一个疯狂科学家解释引力的例子：（请注意，LLM 足够智能，能够理解其中的拼写错误）：

66 - 🔊➜📝 STT - 语音转文本

描述：
使用 faster-whisper 将 AUDIO 类型或音频路径转换为文本。（自动检测语言）

⚠️ 注意：此节点与 Python 3.13 不兼容，需使用 3.12。（通常来说，ComfyUI 生态系统仍然建议使用 3.12：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI?tab=readme-ov-file#manual-install-windows-linux。）
（faster-whisper 已从 requirements.txt 中移除，需手动安装。）
如果您确实想使用该节点，则需要自行安装：pip install faster-whisper。

67 - 📝➜✨ 文本转任意内容

描述：
有时您希望强制某个节点接受一个字符串。
例如，当节点的输入是列表时，就无法直接传入字符串。
此节点可以插入到流程中间，强制将字符串作为输入使用。
以下是结合我的 TTS 节点的一个示例。

68 - ✨➜📝 任意内容转文本

描述：
有时您希望将某种数据强制转换为字符串。
大多数输出确实是文本，尽管可能无法直接使用。
此节点会忽略这一点，直接将输入转换为简单的字符串。

69 - 🔢 添加行号

描述：

此节点会为文本添加行号。
在使用第 57 个节点（该节点会逐行处理输入）时非常有用。（您可以读取或预测下一行内容。）

70 - 📏 按百分比调整图像大小

描述：

按百分比缩放图像。

71 - 👁 显示整数

描述：
基础节点，用于显示整数。（您可以直接拖拽任何整数节点，它会被自动推荐。）

72 - 👁 显示浮点数

描述：
基础节点，用于显示浮点数。（您可以直接拖拽任何浮点数节点，它会被自动推荐。）

73 - 👁 显示字符串/文本

描述：
基础节点，用于显示字符串。（您可以直接拖拽任何字符串节点，它会被自动推荐。）

74 - 👁 显示 JSON

描述：
此节点会将字符串格式化为可读的 JSON。（并以粉色显示）

75 - 📝➜📝 替换文本

描述：
用另一种文本替换现有文本，支持正则表达式等多种选项，请参阅下方示例：

0.70：文本替换功能现已支持多行正则表达式。

76 - ⚙📹 FFmpeg 配置 📹⚙

描述：
创建一个 FFMPEG_CONFIG_JSON，其中包含可用于其他节点的 JSON 数据：

• 视频转换
• 视频拼接
• 从列表中拼接视频

77 - 📹🔍 视频详情 ⚙

描述：
从视频路径中提取详细信息。
您可以将一体化的 FFMPEG_CONFIG_JSON 与其他节点一起使用，也可以根据需要单独使用其他变量。

78 - 📹➜📹 视频转换

描述：
转换视频，可使用 FFMPEG_CONFIG_JSON。

79 - 📹🔗 从列表拼接视频

描述：
接收一个视频列表（每行一个视频），并将它们依次拼接成一个视频。
可使用来自第 76 或 77 个节点的 FFMPEG_CONFIG_JSON。

80 - 🩷 空潜变量选择器

描述：
厌倦了手动设置潜变量空间？
从我自定义的格式列表中选择一个。
只需将其连接到您的 KSampler 即可。

81 - 🔥📝🖼 图像文本生成器 🖼📝🔥

描述：
主要的文本生成节点，本身并不执行太多操作，仅负责“相机角度”和“多角色动作”。（例如：“……吃野餐，俯视视角。”）
但是，您可以将其他“文本生成节点”连接到它上。

⚠️ 关于“文本生成”的警告：此节点只是单纯地编写文本，随后由检查点模型（SD1.5、SDXL、Flux 等）解析文本并生成图像。
某些模型在某些方面表现较差，因此请不要期望您所编写的文本在所有检查点或 LoRA 上都能完美生效。（此节点的设计初衷是配合 Flux 模型使用。）

以下是我所有“文本生成节点”的使用教程，共分为 8 步：

第 1 步：使用主文本生成节点，编写图像的一般细节（此处为“相机角度”和“拍摄类型”）。目前我只是将文本与一个简单的“写文本”节点结合，后者会发送“沼泽怪物”：

第 2 步：为图像添加特定风格：

第 3 步：为图像添加场景/背景：

第 4 步：使用角色节点代替“写文本”节点，向场景中添加角色。
我将移除“写文本”节点中的“沼泽怪物”，改用我的角色节点，创建一只具有闪电能力的凶猛龙：

第 5 步：角色节点（男性/女性及生物）可以包含多个角色。（但这些角色将共享相同的特征。）
接下来，我移除了龙，并利用主节点中的“multi_char_action”创建了两个正在打斗的“男性角色”。（您也可以将其设置为自定义动作并自行编写。）

第 5 步：尝试为角色添加位置，我希望将其放置在图像左侧。然而，使用我一直使用的 SDXL 模型却失败了：

第 6 步：切换到 FLUX 模型，测试其“location_on_image”功能（该功能有效）：

第 7 步：使用我的 API 自定义节点 109，切换至 Black Forest Lab 的 FLUX Ultra 模型。
如果您希望多个角色拥有不同的特征（如“location_on_image”或其他特性），可以将多个角色节点串联起来，彼此连接使用。
如下所示，我请求在图像左侧放置两只小恐龙，在右侧放置一只僵尸：

步骤8：最后，我将禁用僵尸角色，添加一套服装（这里是一套“花卉盔甲”），还会为角色添加一个“姿势”节点，并将该姿势节点连接到一个“物体”节点。（它们一起会让角色“拿着一本书”并把“手放在下巴上”）

82 - 👩‍🦰📝 文本生成器（女性角色）

描述：
生成与女性角色相关的文本。
需要连接到“文本生成器”主节点。

⚠️ 关于“文本生成器”的教程，请参见节点81。

83 - 👨‍🦰📝 文本生成器（男性角色）

描述：
生成与男性角色相关的文本。

⚠️ 关于“文本生成器”的教程，请参见节点81。

84 - 👾📝 文本生成器（生物角色）

描述：
生成与生物角色相关的文本。

⚠️ 关于“文本生成器”的教程，请参见节点81。

85 - 💃🕺📝 文本生成器（角色姿势）

描述：
生成与角色姿势相关的文本。

⚠️ 关于“文本生成器”的教程，请参见节点81。

86 - 🔧👨‍🔧📝 文本生成器（角色相关物品）

描述：
生成与某个与角色姿势相连的物品相关的文本。

⚠️ 关于“文本生成器”的教程，请参见节点81。

87 - 🌄📝 文本生成器（场景）

描述：
生成与特定场景相关的文本，直接连接到主文本生成器。

⚠️ 关于“文本生成器”的教程，请参见节点81。

88 - 🎨📝 文本生成器（风格）

描述：
生成与特定风格相关的文本，直接连接到主文本生成器。

⚠️ 关于“文本生成器”的教程，请参见节点81。

89 - 👗 文本生成器（女性服装）

描述：
生成与特定女性服装相关的文本。

⚠️ 关于“文本生成器”的教程，请参见节点81。

90 - 👚 文本生成器（男性服装）

描述：
生成与特定男性服装相关的文本。

⚠️ 关于“文本生成器”的教程，请参见节点81。

91 - ♻🔥📝 列表循环器（文本生成器）

描述：
用于对主文本生成器节点中的元素进行循环的循环器。

所有“列表循环器”节点都采用相同的逻辑，你可以以相同的方式使用它们。以下是节点92（场景列表循环器）的示例，它会遍历所有不同的“天气状况”：

⚠️ 注意，如果你想逐个循环元素，而不是一次性全部循环，请不要使用这些“列表循环器”节点！！你只需将想要的元素转换为输入，并双击创建一个新的节点，将其设置为“递增”。

例如，这里可以看到数值被“递增”了，也就是变成了列表中的下一个值；下一次运行时，它又会取列表中的下一个值（以此类推）：

92 - ♻🌄📝 列表循环器（文本生成器场景）

描述：
用于对场景节点中的元素进行循环的循环器。

⚠️ 关于“列表循环器”的教程，请参见节点91。

93 - ♻🎨📝 列表循环器（文本生成器风格）

描述：
用于对风格节点中的元素进行循环的循环器。

⚠️ 关于“列表循环器”的教程，请参见节点91。

94 - ♻💃🕺📝 列表循环器（文本生成器姿势）

描述：
用于对姿势节点中的元素进行循环的循环器。

⚠️ 关于“列表循环器”的教程，请参见节点91。

95 - ♻👨‍🦰👩‍🦰👾 列表循环器（文本生成器角色）

描述：
用于对角色节点中的元素进行循环的循环器（包括男性、女性和生物角色）。

⚠️ 关于“列表循环器”的教程，请参见节点91。

96 - ♻👚 列表循环器（文本生成器男性服装）

描述：
用于对男性服装节点中的元素进行循环的循环器。

⚠️ 关于“列表循环器”的教程，请参见节点91。

97 - ♻👗 列表循环器（文本生成器女性服装）

描述：
用于对女性服装节点中的元素进行循环的循环器。

⚠️ 关于“列表循环器”的教程，请参见节点91。

98 - 📥 加载SD1.5检查点（+从CivitAI下载）

描述：
这与基础的“加载检查点”节点相同，但其模型列表来自CivitAI（而非本地文件夹）。
如果你的电脑上还没有该模型，它还会从CivitAI自动下载。（你需要从自己的账户获取API令牌——可在CivitAI.com的设置中找到。）
这是sd1.5版本，模型将被下载到：ComfyUI/models/checkpoints/Bjornulf_civitAI/sd1.5
下载完成后，你可以继续使用此节点来加载检查点，或者通过基础的“加载检查点”节点使用已下载的模型。

99 - 📥 加载SDXL检查点（+从CivitAI下载）

描述：
这与基础的“加载检查点”节点相同，但其模型列表来自CivitAI（而非本地文件夹）。
如果你的电脑上还没有该模型，它还会从CivitAI自动下载。（你需要从自己的账户获取API令牌——可在CivitAI.com的设置中找到。）
这是sdxl_1.0版本，模型将被下载到：ComfyUI/models/checkpoints/Bjornulf_civitAI/sdxl_1.0
下载完成后，你可以继续使用此节点来加载检查点，或者通过基础的“加载检查点”节点使用已下载的模型。

100 - 📥 加载Pony检查点（+从CivitAI下载）

描述：
这与基础的“加载检查点”节点相同，但其模型列表来自CivitAI（而非本地文件夹）。
如果你的电脑上还没有该模型，它还会从CivitAI自动下载。（你需要从自己的账户获取API令牌——可在CivitAI.com的设置中找到。）
这是pony版本，模型将被下载到：ComfyUI/models/checkpoints/Bjornulf_civitAI/pony
下载完成后，你可以继续使用此节点来加载检查点，或者通过基础的“加载检查点”节点使用已下载的模型。

101 - 📥 加载FLUX Dev检查点（+从CivitAI下载）

描述：
这与基础的“加载检查点”节点相同，但其模型列表来自CivitAI（而非本地文件夹）。
如果你的电脑上还没有该模型，它还会从CivitAI自动下载。（你需要从自己的账户获取API令牌——可在CivitAI.com的设置中找到。）
这是flux_d版本，模型将被下载到：ComfyUI/models/checkpoints/Bjornulf_civitAI/flux_d
下载完成后，你可以继续使用此节点来加载检查点，或者通过基础的“加载检查点”节点使用已下载的模型。

🚧 正在处理中，还需要手动清理列表、扩散器等……？ 🚧

102 - 📥 加载FLUX Schnell检查点（+从CivitAI下载）

描述：
这与基础的“加载检查点”节点相同，但列表来自Civitai（而非本地文件夹）。
如果你的电脑上还没有该文件，它也会从Civitai下载。（你需要从你的账户获取API令牌——在civitai.com的设置中找到你的令牌。）
这是flux_s版本，它会将模型下载到：ComfyUI/models/checkpoints/Bjornulf_civitAI/flux_s
下载完成后，你可以继续使用此节点来加载你的检查点，也可以从一个基础的“加载检查点”节点中使用已下载的模型。

🚧 正在开发中，需要手动清理列表、diffusers等……？ 🚧

103 - 📥👑 加载Lora SD1.5（+从CivitAi下载）

描述：
这与基础的“加载Lora”节点相同，但列表来自Civitai（而非本地文件夹）。
如果你的电脑上还没有该文件，它也会从Civitai下载。（你需要从你的账户获取API令牌——在civitai.com的设置中找到你的令牌。）
这是sd_1.5版本，它将把Lora下载到：ComfyUI/models/loras/Bjornulf_civitAI/sd_1.5
下载完成后，你可以继续使用此节点来加载你的Lora，或者从一个基础的“加载Lora”节点中使用已下载的Lora。

以下是使用Lora“Colorize”的示例：

104 - 📥👑 加载Lora SDXL（+从CivitAi下载）

描述：
这与基础的“加载Lora”节点相同，但列表来自Civitai（而非本地文件夹）。
如果你的电脑上还没有该文件，它也会从Civitai下载。（你需要从你的账户获取API令牌——在civitai.com的设置中找到你的令牌。）
这是sdxl_1.0版本，它将把Lora下载到：ComfyUI/models/loras/Bjornulf_civitAI/sdxl_1.0
下载完成后，你可以继续使用此节点来加载你的Lora，或者从一个基础的“加载Lora”节点中使用已下载的Lora。

以下是使用Lora“Better faces”的示例：

105 - 📥👑 加载Lora Pony（+从CivitAi下载）

描述：
这与基础的“加载Lora”节点相同，但列表来自Civitai（而非本地文件夹）。
如果你的电脑上还没有该文件，它也会从Civitai下载。（你需要从你的账户获取API令牌——在civitai.com的设置中找到你的令牌。）
这是pony版本，它将把Lora下载到：ComfyUI/models/loras/Bjornulf_civitAI/pony
下载完成后，你可以继续使用此节点来加载你的Lora，或者从一个基础的“加载Lora”节点中使用已下载的Lora。

106 - ☁🎨 API图像生成器（FalAI）🎨☁

描述：
只需一个令牌即可生成图像。
这是fal.ai版本，生成的图像将保存在ComfyUI/output/API/CivitAI/目录下。

107 - ☁🎨 API图像生成器（CivitAI）🎨☁

描述：
只需一个令牌即可生成图像。
这是civit.ai版本，生成的图像将保存在ComfyUI/output/API/CivitAI/目录下。
⚠️ 注意：Civitai并不是最可靠的API，有时无法响应，或响应时间过长，某些urn也比其他urn更不可靠等……
请自行承担风险使用，我不建议使用他们的API运行任何“昂贵”的任务，比如Flux Ultra等。（建议改用带有蓝色buzz的网站。）
此类API请求（如本节点中的请求）会消耗黄色buzz。

108 - ☁👑 添加Lora（仅限API - CivitAI）👑☁

描述：
通过API使用Lora，以下是一个示例，清晰地展示了使用和不使用Lora时的差异。

109 - ☁🎨 API图像生成器（Black Forest Labs - Flux）🎨☁

描述：
使用Black Forest Labs的API生成一张图像。（flux）

110 - ☁🎨 API图像生成器（Stability - Stable Diffusion）🎨☁

描述：
使用Stability的API生成一张图像。（sd3）

111 - ✨➜🔢 任意值转整数

描述：

只需将任意值转换为有效的整数。

112 - ✨➜🔢 任意值转浮点数

描述：

只需将任意值转换为有效的浮点数。

113 - 📝🔪 文本按5份分割

描述：

接收单个输入，并将其按分隔符（默认为换行符）分割成5份。
如果使用“变量类型格式”，它还可以忽略=符号左侧的所有内容。

114 - 📥👑 按路径加载Lora

描述：

通过指定路径加载Lora。

这里有一个结合节点113、114和112的复杂实际示例：

115 - 📥 从Bjornulf文件夹加载文本

描述：

只需从Bjornulf/Text文件夹中选择一个文件，即可恢复其内容。
它设计用于与节点15“保存文本”一起使用。

116 - 📥 从路径加载文本

描述：

只需提供文件的路径，即可恢复其内容。

如果你愿意，使用“从路径加载文本”也可以通过添加路径来恢复“Bjornulf/Text”中的内容：

117 - 📝👈🅰️ 行选择器（🎲 或 ♻ 或 ♻📑）

描述：

从输入文本中选择一行。如果设置为0，则会随机选择一行。
如果随机选择的一行以#符号开头，则不会被选中。因此，如果你想跳过某一行，可以使用此功能。

❗ 0.76 - 新语法可用：
分组，无重复，例如：{left|right|middle|group=LMR}+{left|right|middle|group=LMR}+{left|right|middle|group=LMR}
基于百分比的随机：{A(80%)|B(15%)|C(5%)}

❗ 0.77 - 新语法可用：
2个{apple|orange|banana|static_group=FRUIT}s，左边一个{apple|orange|banana|static_group=FRUIT}, 右边一个{apple|orange|banana|static_group=FRUIT}

118 - 🔊 TTS配置⚙

描述：

一个新的可选配置节点，用于连接到TTS节点，它可以请求给定语言的扬声器列表，并在主TTS节点中替换：

• URL。
• 语言。
• 扬声器。
  仅当你想用配置节点中的信息替换主TTS节点中的信息时，才进行连接。

119 - 📥👑 加载Hunyuan Video的Lora（+从CivitAi下载）

描述：

使用CivitAI的Lora来配合Hunyuan使用。（当然，NSFW列表不在github上。）

以下工作流已包含：workflows/HUNYUAN_basic_lora.json)：

120 - 📝➜🔊 Kokoro - 文本转语音

描述：

❗ 0.76 - 由于与其他自定义节点存在一些兼容性问题，现在若要使用该节点，需要手动安装：pip install kokoro_onnx

另一个基于Kokoro的文本转语音节点。: https://github.com/thewh1teagle/kokoro-onnx
轻量级、更简单、无需配置，并且完全集成到Comfyui中。（无需运行外部后端。）

121 - 💾 Huggingface 下载器

描述：
此节点允许您使用访问令牌直接从Huggingface下载模型/VAE/UNet等。

122 - 👑 合并LoRA，LoRA堆栈

描述：
如果您希望在一个节点中同时使用多个LoRA，那么这就是您需要的节点。

123 - 💾🅰️ 保存全局变量

描述：
如果您知道如何在我的节点中使用变量，那么这个节点可以让您创建全局变量。
这个节点非常简单，它只会追加（或覆盖）文件：Bjornulf/GlobalVariables.txt（如果您愿意，也可以手动编辑该文件。）

124 - 📥🅰️ 加载全局变量

描述：
此节点会从文件Bjornulf/GlobalVariables.txt中加载全局变量文本。
以下是保存和加载的使用示例：

125 - 📝👈 模型-CLIP-VAE选择器（🎲 或 ♻ 或 ♻📑）

描述：
如果您想使用和管理多个模型/CLIP/VAE，那么这就是通用的选择器节点。
您可以将它们以循环模式运行，随机选择一个，按顺序循环（每次运行工作流时依次使用一个），甚至可以选择特定的一个。

126 - 📒 备注

描述：
有时我想添加一个备注，但又希望这个备注与特定的连接线关联在一起。
因此，您可以使用此节点来记录某个特定连接的详细信息，它会随着连接线一起移动。

当然，您也可以随意使用它，下面是一个关于HunYuan视频生成的例子。（您可以根据想要运行的内容，快速切换与其他部分的工作流连接。）

127 - 🖼📒 图像备注

描述：
您可以使用此节点来显示之前生成的一张图像以及一些自定义文本。（使用image_path或IMAGE类型。）

您可以用文本展示生成该图像所使用的提示词，例如。
它的行为类似于“预览图像”节点。（如果您想要类似“加载图像”的行为，请参阅第130个节点。）

有时我想要展示一张图像，以便直观地解释某件事的作用。（例如，一组LoRA叠加会有特定的风格。）
这里有一个复杂的例子，说明我是如何使用它的，用于展示一系列LoRA叠加效果。（然后我通过使用节点125 - 模型-CLIP-VAE选择器来“选择”一种风格。）

0.77 在较新的Comfyui版本中，多行文本+图像现在成为了一个问题。已被单行备注取代，因为找不到干净的JavaScript方法来解决布局问题……

128 - 🖼👁 预览（第一）张图像

描述：
此节点可以显示一张图像的预览……

• 但它也可以接收一组图像，并仅预览第一张图像。（这对于视频非常有用，它会提取第一帧。）
• 它还可以接受完整的图像路径作为输入。
• 但它同样可以接受视频路径作为输入，并从中提取第一帧。
  在处理视频时进行测试时非常有用。
  以下是刚才所述内容的可视化示例：

0.77 在较新的Comfyui版本中，多行文本+图像现在成为了一个问题。已被单行备注取代，因为找不到干净的JavaScript方法来解决布局问题……

129 - 📌🅰️ 从文本设置变量

描述：
此节点会快速将一段文本转换为另一种文本，这种文本可以被我的所有变量节点快速使用。
下面是一个使用“高级写文本”的例子，但您也可以将其用于其他所有节点，包括全局变量等。

130 - 📥🖼📒 图像备注（加载图像）

描述：
此节点与第127个节点非常相似。但不同的是，它使用的是“加载图像”功能，而不是预览系统。
因此，如果您希望在启动工作流之前先进行一次“预览”，就可以使用此节点。
它的行为类似于“加载图像”节点。

131 - ✒👉 写作挑选链

描述：
这是一个全新的“写文本”节点。
但有一点特别之处：您可以将这些节点相互连接起来，当您点击“PICK ME”按钮时，它会禁用链条中的其他所有“写文本”节点，只激活您点击的那个节点（该节点会变成绿色）。
因此，通过这个节点，您只需轻轻一按，就能在不同的提示词之间切换！
不限于一行，您还可以使用列表、变量等，但下面是一个简单的例子：

132 - 📝🔪 文本分成10份

描述：
与第113个节点相同，但这次是分成10份。
有一天我有6份，结果卡在了分成5份的节点上，所以我觉得有时候分成10份可能更有用，那就做一个分成10份的吧……

133 - 🖼👁 预览1-4张图像（比较）

描述：
这是一个很酷的节点，您可以用来比较几张图像。
中间有一个光标，您只需点击图像即可将其移动到任何位置。
下面是一个例子，在这个尺寸/分辨率下，25%的效果几乎与原始图像一样好。

这里是同一张图像的放大图：

134 - 🔊▶ 播放音频

描述：
此节点只会播放一声铃声。
例如，如果您的工作流需要一段时间才能完成，而您希望每次完成时都能收到提醒。

您可以连接一个自定义的音频文件路径：

或者发送一个AUDIO类型的格式：

135 - 🔛✨ 任意开关开启/关闭

描述：
一个基本的开关，如果关闭则不会输出任何内容。
下面是一个与兼容的“合并图像节点”结合的例子，您可以看到顶部的图像被忽略了。

136 - 🔛📝 文本开关开启/关闭

描述：

是否厌倦了暂时断开不需要的节点？
也许你正在处理某个输入，但你的工作流尚未准备好接收它？
现在你可以快速启用或禁用它。（禁用时，节点会显示为红色。）

如果与我的文本合并节点连接，你可以使用一个特殊选项 ONLY_ME_combine_text，它会指示文本合并节点仅输出被选中的节点内容，而忽略其他所有节点。（此时该节点会显示为蓝色。）：

137 - 🌎🎲 全局种子管理器

描述：

种子管理器。
它的功能包括：

• 每次运行时生成一个随机种子。
• 返回当前种子作为字符串，供其他支持字符串格式的节点使用。
• 返回上一次使用的种子值。
• 将所有已使用的种子保存到文件中（可通过按钮重置）。 若想从该列表中选择种子，请使用节点 138。

138 - 📑👈 从列表中选择

描述：

快速从列表中选择一个元素。（默认情况下，列表是以分号分隔的字符串。） 例如：a;b;c;d

以下示例展示了如何快速选择全局种子管理器所使用的第三个种子：

139 - 🎲 随机整数

描述：

简单地返回两个指定值之间的整数。

140 - 🎲 随机浮点数

描述：

简单地返回两个指定值之间的浮点数。

141 - 🌎✒👉 全局 Pick Me 写入

描述：

你喜欢使用 Pick Me 链式节点吗？
这个节点使用标识符（global_pickme_id）而非连接线来实现节点间的自动连接。只需为每个节点设置相同的 global_pickme_id，具有相同 ID 的节点就会自动相互连接。

以下是写入与加载的示例：

142 - 🌎📥 全局 Pick Me 加载

描述：

用于从全局 Pick Me 写入节点中恢复值的节点。
它会返回当前选定 global_pickme_id 对应的值。
此外，该节点还会自动从具有相同 global_pickme_id 的列表中随机返回一个值。

以下是写入与加载的示例：

143 - 🧮 基础数学

描述：

基础数学节点，可用于加法、乘法等运算。
以下示例是我用来检测某段视频相对于另一段视频“缺失”帧数的方法：

144 - 📊🔍 文本分析器

描述：

显示输入文本的详细信息。
你可以仅用它来获取字符数量，然后利用该数字避免提示过长导致内存溢出（OOM）：

或者提取更多关于对话及其情感极性的细节。（例如，为正面、中性或负面情绪选择特定的 TTS 音色）：

145 - 🔊▶ 音频预览（音频播放器）

描述：

一个简单的音频预览节点，可接受音频路径、MP3 或 WAV 格式的输入。

146 - 🖼📹🔪 图像/视频网格拆分

描述：

此节点会将图像或视频网格拆分为单独的图像或视频。

以下是一个包含 6 张图片的网格示例，它会将其拆分为 6 张独立的图片（3 行 × 3 列）：

我为什么需要这个节点呢？有时一张图片或视频中会包含多个角色。
当我需要对某个角色应用口型同步时，就需要先将其拆分为单独的角色图像或视频，完成口型同步后再用节点 147 重新组合起来。
或者仅仅是为了节省显存，只处理图像中所需的部分。

147 - 🖼📹🔨 图像/视频网格重组

描述：

将之前由节点 146 拆分的图像或视频网格重新组合成完整的图像或视频。
输入时需指定与拆分时相同的网格尺寸。

你可以对网格中的特定部分进行修改，然后再重新组合。
你可以单独选择每一部分，但还有一个“特殊”的部分，即“已修改”的部分。
这部分通过 MODIFIED_part 和 MODIFIED_part_index 来选择（part number，如果 index 设置为 2，则会使用 part_2）。

以下是一个修改 part_2 并重新组合的示例。（没有直接使用 part_2 的输出，而是通过将 MODIFIED_part_index 设置为 2 来选择 part_2）：
你也可以直接操作 part_2，但采用这种设置可以快速切换不同部分，而无需更改节点布局。

以下是一个展示如何手动影响不同部分的示例。（这里我只是将 part_1 替换掉 part 7、8、9。）

对于视频的重组可能会更复杂。
例如，如果你使用了节点 52 - 🔊📹 音频视频同步，那么修改后的部分可能会变短或变长，帧率也可能发生变化等。
如果修改后总时长发生了变化，你可以尝试重新同步所有部分。
在这种情况下，你需要使用 reference_video_part_index 来选择参考视频部分。（很可能与 MODIFIED_part_index 相同。）

148 - 💾🔊 保存音频（tmp_api.wav/mp3）⚠️💣

描述：

用于临时保存音频文件，格式为 MP3 或 WAV。
在多个 ComfyUI 实例之间通过 API 调用同步数据时非常有用。（我的 API 节点会在后台使用此节点，例如节点 157 🔮⚡ 执行工作流，用于交换音频文件——原始或处理后的——）

你可以发送音频路径（这将创建文件 tmp_api.mp3）：

或者直接发送 AUDIO 类型的数据（这将创建文件 tmp_api.wav）：

需要注意的是，如果你发送的是 AUDIO 类型的数据，此节点会将其保存为 WAV 文件。（即使你选择的是 MP3 文件。）

149 - 💾📹 保存视频（tmp_api.mp4/mkv/webm）⚠️💣

描述：

用于临时保存视频文件，格式为 MP4、MKV 或 WEBM。
在多个 ComfyUI 实例之间通过 API 调用同步数据时非常有用。（我的 API 节点会在后台使用此节点，例如节点 157 🔮⚡ 执行工作流，用于交换视频文件——原始或处理后的——）

150 - 🎨📜 风格选择器（🎲 或 ♻ 或 ♻📑）+ Civitai urn

描述：

一个新的通用风格选择节点。
同时包含一些关于 Civitai urn 的信息。（需要进一步测试，并建立更好的优质、快速模型数据库，建议您手动提交自己喜欢的 urn。）

以下是一个结合 CivitAI API 节点使用的示例：

以下是一个使用模型 urns 的稍微复杂一些的例子：

注意：CivitAI 可能会特别慢！！因此，您可以使用 DO_NOT_WAIT 选项，并配合一个可选的“links_file”。
它会创建一个包含链接的文件，以便稍后通过节点 151 恢复生成的图像。
这样您就可以发出任意数量的请求，然后在稍后的某个时间点使用该文本文件来恢复图像。

请注意，您也可以直接发送包含所有值的 LIST。

如果您这样做，稍后可以将这些值作为文本恢复，并使用节点 151 的“autosave”选项。
它会根据风格创建相应的文件夹。例如，从上图中可以看到：./ComfyUI/output/civitai_autosave/Cinematic_photography/
如果将节点 150 用作循环（LOOP），这将非常有用，因为您可以稍后恢复图像，并自动按照所选风格将它们整理到不同的文件夹中。

151 - 📥🕑🤖 加载 CivitAI 链接

描述：

此节点必须在使用节点 150 + DO_NOT_WAIT + links_file 之后使用。
当您从节点 150 中保存 DO_NOT_WAIT 和“links_file”时，它会在“ComfyUI/Bjornulf/civitai_links/”目录下创建一个文本文件，您可以使用此节点加载这些链接。

以下是来自“11_mars.txt”文件的已恢复图像：

如果您在节点 150 中使用了 LIST_from_style_selector，则稍后可以恢复这些值，并使用节点 151 的“autosave”选项。
它会根据风格创建相应的文件夹。例如，从上图中可以看到：./ComfyUI/output/civitai_autosave/Cinematic_photography/
如果将节点 150 用作循环（LOOP），这将非常有用，因为您可以稍后恢复图像，并自动按照所选风格将它们整理到不同的文件夹中。

152 - [即将推出] 💾 保存张量 (tmp_api.pt) ⚠️💣

描述：

此功能处于 BETA 阶段，它会将张量保存到文件中。
其目的是通过将张量保存到文件来优化显存使用。

153 - [即将推出] 📥 加载张量 (tmp_api.pt)

描述：

此功能处于 BETA 阶段，它会加载一个张量。
其目的是通过将张量保存到文件来优化显存使用。

154 - 🔮 远程 VAE 解码器

描述：

这是一个简单的节点，用于从远程机器解码 VAE 模型。

VAE 解码节点不必位于同一台机器上，因此如果您有一台远程机器并希望节省显存，就可以使用此节点。
远程机器也需要安装我的自定义节点。

155 - [即将推出] 🔮 远程 VAE 解码器（分块版）

描述：

与 154 相同，但采用分块版本。

156 - [即将推出] 📥🔮 从 Base64 加载

描述：

此功能处于 BETA 阶段，用于在不同 Comfyui 实例之间恢复某些值。

157 - [即将推出] 🔮⚡ 远程执行工作流

描述：

这是复杂新环境的开端，目前仍处于 BETA 阶段。
此节点的目标是在另一台 Comfyui 设备上运行工作流，并恢复生成的内容。
目前支持图像、声音和视频。

它可以完成任何常规工作流所能完成的任务。
例如，创建图像、制作视频、放大图像等。

请继续关注更多信息……正在开发中……

基本上就是可以在另一台机器上运行高负载的工作流，并恢复结果。
以下是一个我在另一台 Comfyui 设备上运行的唇形同步工作流示例。（目前仅限本地网络，但未来也会在 RunPod 上运行。）
我使用笔记本电脑（192.168.1.23）来接收来自我的“AI专用”台式机（192.168.1.100）的结果：

158 - [即将推出] 📥🔮📝 文本管理 API（执行工作流）

描述：

此功能处于 BETA 阶段。
此节点需要用于创建可与节点 157 配合使用的功能性工作流。
它会从另一个 Comfyui 实例与节点 157 进行通信。

159 - [即将推出] 🔥📝📹 视频文本生成器 📹📝🔥

描述：

此功能处于 BETA 阶段。
这是一个新的节点的开始，它将生成视频提示词。
其目标是类似于“文本生成器”节点，但针对视频。
原来的“文本生成器”主节点 81 现已被重命名为仅用于图像的节点：🔥📝🖼 图像文本生成器 🖼📝🔥。

160 - 🦙👁 Ollama 视觉提示选择器

描述：
Ollama 视觉的新布局提示选择器。
Ollama 视觉现在被分为两个独立的节点。

161 - [即将推出] 🔧🧑 修复人脸

描述：

此功能处于 BETA 阶段。
这是“修复图像”系列节点中的第一个。
可以快速修复、控制和编辑人脸（以及其他内容）。

以下是其放大图：

您还可以为每张脸提供特定的文本和自定义去噪设置：

您还可以选择特定的脸部区域；如果设置为 0，则会对所有脸部进行处理，而下面我将其设置为 1：

此节点也可以修复整个人物，但我可能会在稍后为此单独创建一个节点：

您可以通过我的预览图像节点很好地查看节点的效果。在这里，您可以清楚地看到被检测到的“人物”白色框：

未来，我计划构建一个系统，用于“注入”特定的可重复使用角色，可能与 LoRA 或类似技术相关联。

162 - [即将推出] 🧑 人脸设置 [修复人脸] ⚙

描述：
与“修复人脸”节点连接，用于修改特定的脸部。

163 - ☁🎨 API 图像生成器 (openai, gpt-image-1)

描述：
使用 GPT-Image-1 API 创建图像。

Bjornulf_custom_nodes 快速上手指南

Bjornulf_custom_nodes 是 ComfyUI 的一个大型自定义节点包，包含超过 170 个功能节点。它专注于文本处理、图像/视频编辑、循环控制、随机化生成以及外部 AI 工具（如 Ollama）的集成，非常适合构建复杂的自动化工作流和角色生成流程。

⚠️ 注意：该项目处于非常活跃的开发阶段（Work in Progress），功能更新频繁。

环境准备

在开始之前，请确保满足以下系统要求：

• 操作系统：Windows, Linux, 或 macOS
• 核心依赖：已安装并配置好 ComfyUI。
• Python 版本：建议与您的 ComfyUI 环境保持一致（通常为 Python 3.10+）。
• 网络环境：部分节点涉及外部 API（如 CivitAI, FalAI, Ollama），请确保网络通畅。若使用国内网络，建议配置代理或使用国内镜像源加速模型下载。

安装步骤

推荐使用 ComfyUI Manager 进行安装，这是最简便且能自动处理依赖的方式。

方法一：通过 ComfyUI Manager 安装（推荐）

1. 启动 ComfyUI，点击右侧菜单中的 "Manager" 按钮。
2. 选择 "Install Custom Nodes"。
3. 在搜索框中输入 Bjornulf。
4. 找到 Bjornulf_custom_nodes，点击 "Install"。
5. 安装完成后，重启 ComfyUI 以加载新节点。

方法二：手动安装

如果无法使用 Manager，可通过命令行手动克隆仓库：

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

# 克隆仓库
git clone https://github.com/justUmen/Bjornulf_custom_nodes.git

# 进入插件目录并安装依赖
cd Bjornulf_custom_nodes
pip install -r requirements.txt

注：国内用户若克隆速度慢，可尝试使用 Gitee 镜像（如有）或配置 git 代理。

基本使用

安装重启后，您可以在 ComfyUI 的节点菜单中找到 Bjornulf 分类。以下是三个最常用的基础场景示例：

1. 文本显示与调试 (Display)

用于在工作流中查看中间生成的文本、数字或 JSON 数据，方便调试。

• 节点路径：Bjornulf > Display and Show > 👁 Show (String/Text)
• 使用方法：
  1. 添加该节点。
  2. 将任意文本输出（如 Prompt 生成器的输出）连接到节点的输入端。
  3. 节点界面会直接显示当前的文本内容。

2. 高级文本写入与随机化 (Text & Randomization)

快速生成带有随机种子的提示词，或从列表中随机抽取一行文本。

• 节点路径：
  • 写入：Bjornulf > Text > ✒🗔🅰️ Advanced Write Text
  • 随机行：Bjornulf > Text > 🎲 Random line from input
• 使用方法：
  1. 使用 Advanced Write Text 输入基础提示词，勾选 "random option" 可启用随机种子。
  2. 或者，连接一个多行文本输入到 Random line from input，每次运行工作流时会自动选取其中一行。

3. 循环生成 (Loop)

批量处理图片、模型或提示词，无需手动重复连接节点。

• 节点路径：Bjornulf > Loop > ♻ Loop (或特定类型的 Loop 节点，如 ♻ Loop Images)
• 使用方法：
  1. 准备一个列表输入（例如多个提示词或多张图片）。
  2. 连接到 ♻ Loop 节点。
  3. 在循环体内放置您的生成逻辑（如 KSampler）。
  4. 工作流将自动遍历列表中的每一项并执行生成。

特色功能提示

• 角色生成：直接使用 Text Generator 分类下的节点（如 Character Female, Scene, Style）可一键生成结构化的人物和场景描述。
• 外部集成：若本地部署了 Ollama，可使用 Ollama Vision 节点进行图像理解；也可通过 API Image Generator 节点调用 FalAI 或 CivitAI 的云端算力。