AnyNode v0.1 (🍄 测试版)

一个基于 ComfyUI 的节点，利用大语言模型的强大能力，根据你的输入完成任何任务，并生成任意类型的输出。

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安装

1. 将此仓库克隆到 comfy/custom_nodes 目录下，或者直接在 ComfyUI Manager 中搜索 AnyNode。
2. 如果你使用 OpenAI API，请按照 OpenAI 的说明进行操作。
3. 如果你使用 Gemini，请按照 Gemini 的说明进行操作。
4. 如果你使用 LocalLLMs API，请确保你的 LLM 服务器（如 Ollama 等）正在运行。
5. 重启 Comfy。
6. 在 ComfyUI 中双击并搜索 AnyNode，或者你可以在 Nodes > utils 中找到它。

OpenAI 使用说明

1. 确保你已通过 pip 安装了 openai 模块：pip install openai。
2. 将你的 OPENAI_API_KEY 变量添加到环境变量中。如何获取 OpenAI API 密钥

AnyNode 🍄 是直接使用 OpenAI 和最新 ChatGPT 的节点（具体版本以当时为准）。

Gemini 使用说明

1. 你不需要安装任何额外的模块，所以无需担心。
2. 将你的 GOOGLE_API_KEY 变量添加到环境变量中。如何获取 Google API 密钥

AnyNode 🍄 (Gemini) 目前仍在测试中，可能包含一些 bug。我将在今天更新相关信息。

本地 LLM

我们现在有了 AnyNode 🍄 (Gemini) 节点，以及我们的明星节点：AnyNode 🍄 (Local LLM) 节点。这是自项目启动以来用户呼声最高的功能。经典的 AnyNode 🍄 仍然会直接使用 OpenAI。

• 你可以为每个 LocalLLM 节点配置不同的本地或托管服务，只要它们兼容 OpenAI 协议即可。
• 这意味着你可以使用 Ollama、vLLM 以及其他任何你想要的 LocalLLM 服务器。

关于 Local LLM 版本的安全提示

AnyNode 的工作原理是执行从 server 的 ChatCompletions 端点返回的外部 Python 代码。换句话说，无论你将它指向哪里，你都在赋予那个位置对 Python 的某种程度的控制权。请务必小心，如果你没有将其指向完全信任的 localhost，那么一定要确认你输入的 server 地址是安全可靠的。

工作原理

1. 输入你希望节点如何处理输入和输出。
2. 将其与两侧的任何节点连接起来。
3. 在 ComfyUI 中点击 Queue Prompt。

AnyNode 会根据你的请求以及你连接的输入，生成一个 Python 函数来产生你所需的输出，然后你可以将该输出连接到兼容的节点上。

更新：它甚至可以帮你做三明治

由 synthetic ape 提供

警告：由于 AnyNode 可以连接 任意 节点，如果你不小心，可能会导致 ComfyUI 崩溃。

🛡️ 安全特性

你不应该把你的电脑交给 LLM 来“掌控”，我们也不这样做。

代码净化器 LLM 输出的每一行代码都会经过一个净化器处理见此处，只有通过净化的代码才会被加载到环境中或执行。如果出现关于危险代码的错误信息，那就是净化器在起作用。

无网络、无文件、无命令行 作为一项安全措施，AnyNode 不具备生成能够浏览互联网或访问你电脑文件的功能。如果你需要加载某些内容到 Comfy 或从网上获取资源，Manager 上有许多流行的节点包中都提供了相应的加载节点。

精选导入库 我们只允许 AnyNode 使用 允许导入的库列表中的库。其他任何库都不会进入函数的运行环境，你会收到错误提示。这也是一个设计上的特点。如果你想让不在该列表中的库也能被 AnyNode 使用，请在 Discord 上告诉我们，或者提交一个 Issue。

注意：AnyNode 可以在其生成的函数中使用 OpenAI 和 Google 的生成式 AI 库，因此你可以要求它使用 OpenAI 的最新功能，比如粘贴一个来自其 API 的示例代码，让它为你生成一段 TTS 音频文件并保存到你的电脑上——这些都是受支持的库，完全可以放心使用。

🤔 注意事项

• 我无法预知你能将这个工具用到什么程度，也没有明确的限制。
• LLM 并不能读懂你的心思。要在单个节点中实现复杂功能，你至少需要具备一定的编程知识。
• 你使用的 LLM 越小，它在编写代码方面的能力可能就越有限。
• 目前你只能在控制台中查看 LLM 生成的代码。
• 暂时还不能做三明治

💪 优势

• 可以使用 OpenAI 的 AnyNode 🍄、本地 LLM 的 AnyNode 🍄 (Local LLM) 以及 Gemini 的 AnyNode 🍄 (Gemini)。
• 你可以在工作流中随意组合这些节点，创建复杂的节点组。
• 非常适合用于单一用途的节点。
• 使用 OpenAI API，轻松接入最新的生成模型。
• 技术上，你也可以将其指向 vLLM、LM Studio 或 Ollama，满足本地 LLM 爱好者的需求。
• 可以使用大多数流行的 Python 库，包括标准库如 numpy、torch、collections 和 re。
• 能够创建更复杂的节点，支持 MODEL、VAE 和 CLIP 等输入类型感知。
• 错误缓解：自动纠正代码中的错误（只需再次点击 Queue Prompt）。
• 逐步编辑代码：上次生成的函数可作为下次生成的参考。
• 复制你生成的酷炫节点就像复制整个工作流一样简单。
• 会将生成的函数注册表以 json 格式保存到 output/anynode 目录下，方便你与工作流一起打包。
• 可以通过两个可选输入使节点功能更加复杂。
• 它真的可以做三明治！

🛣️ 路线图

• 导出到 Node：从你的 AnyNode 编译一个新的 comfy 节点（需要重启才能使用新节点）
• 下游错误缓解：对输出到其他节点的结果进行错误缓解（期望管理）
• 基于 RAG 的函数存储和跨 comfy 模块的语义搜索（并非空想）
• 在 AnyNode 中实现持久化数据存储（函数可存储额外数据，用于迭代处理或持久化记忆）
• 扩展 NodeAware 功能，使其包含完整的 Workspace 意识
• 节点推荐：AnyNode 会根据你的输入为你推荐，甚至自动将某些节点加载到工作流中

你可能会遇到的编码错误

与任何大语言模型或文本生成模型一样，在编写代码时，有时会出现它自身无法修复的错误，即便你指出了它的错误所在。许多此类问题可以通过调整提示词来缓解。如果你遇到了已知的问题，我们在这里为你提供一些提示工程解决方案。

为此，我建议你加入我们的 Discord，并在那里报告问题。通常情况下，如果错误发生在你生成的函数内部，只需再次点击 Queue Prompt，AnyNode 就会自动修复该问题。

如果你还在这里

让我们一起欣赏一下我在通宵熬夜时制作的一些作品吧！

这个例子嘛……提示词已经解释了一切，简单来说：它接收一张图片作为输入，并只输出该图片的红色通道。

这里我使用了三个 AnyNode：一个用于加载文件，一个用于总结文件中的文本，另一个则用于对文本进行简单的解析。完全无需编写任何代码。

我把之前的蚂蚁示例又推进了一步，加入了常规节点，用 AnyNode 生成的颜色变换效果来进行 img2img 处理。

这次我让 AnyNode 为我的图像添加一种类似 Instagram 的棕褐色滤镜……我给这个节点取名为“图像滤镜”，这样在工作流中就能清楚地记住它的用途。

接下来，我们尝试用更复杂的描述来定义一个 HSV 变换，但仍然使用通俗易懂的英文。结果，我们得到了一个每次运行都会随机应用 HSV 滤镜的节点！ 这是该工作流

随后，我又请求了一个更具复古感的 Instagram 滤镜（通常这种滤镜会提高饱和度并使光线更温暖——而它确实做到了！）。

那再来个迷幻风格的滤镜怎么样呢？

这一次，我要求它为输出图像制作一个“最先进的边缘检测器”，结果它真的生成了一个很酷的 Sobel 滤镜。我还假装自己正站在月球上。 这是该工作流

AnyNode 快速上手指南

AnyNode 是一个强大的 ComfyUI 自定义节点，它利用大语言模型（LLM）的能力，根据你的自然语言描述动态生成 Python 代码，从而处理输入数据并产生任意类型的输出。无需手动编写代码，即可创建定制化的图像处理、数据转换或逻辑控制节点。

环境准备

在开始之前，请确保满足以下系统要求和前置依赖：

• ComfyUI: 已安装并可正常运行的 ComfyUI 环境。
• Python 依赖:
  • 若使用 OpenAI 模型，需安装 openai 库：

    pip install openai
    

  • 若使用 Google Gemini 模型，无需额外安装特定 Python 库（由节点内部处理）。
  • 若使用本地大模型（Local LLM），需确保本地推理服务（如 Ollama, vLLM, LM Studio 等）已启动且支持 OpenAI 兼容接口。
• API 密钥 (环境变量):
  • OpenAI: 需在系统环境变量中设置 OPENAI_API_KEY。
  • Gemini: 需在系统环境变量中设置 GOOGLE_API_KEY。
  • 注：获取密钥请访问对应平台的官方文档。

安装步骤

你可以通过以下两种方式之一安装 AnyNode：

方式一：使用 ComfyUI Manager（推荐）

1. 打开 ComfyUI 界面，点击右侧菜单的 Manager 按钮。
2. 选择 Install Custom Nodes。
3. 在搜索框中输入 AnyNode。
4. 找到插件并点击 Install。
5. 安装完成后，重启 ComfyUI。

方式二：手动克隆仓库

1. 进入 ComfyUI 的自定义节点目录：

   cd path/to/ComfyUI/custom_nodes
   

2. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/lks-ai/anynode.git
   

3. 安装依赖（如需）：

   pip install openai
   

4. 重启 ComfyUI。

基本使用

安装并重启后，按照以下步骤创建你的第一个动态节点：

1. 添加节点

在 ComfyUI 画布空白处双击，搜索 AnyNode。你会看到以下几个主要变体：

• AnyNode 🍄: 直接使用 OpenAI ChatGPT。
• AnyNode 🍄 (Gemini): 使用 Google Gemini 模型（测试版）。
• AnyNode 🍄 (Local LLM): 使用本地或托管的兼容 OpenAI 接口的 LLM 服务。

2. 配置节点

选中节点后，在属性面板中进行如下设置：

• Prompt (指令): 用自然语言描述你希望节点完成的任务。
  • 示例: "接收一张图片，只保留其红色通道并输出。"
  • 示例: "接收一个字符串列表，返回其中长度大于 5 的字符串。"
• Server (仅 Local LLM 模式): 输入本地服务的地址（例如 http://localhost:11434/v1）。
• Model (可选): 指定使用的具体模型名称。

3. 连接工作流

• 输入端: 将上游节点（如加载图像的 Load Image 或文本节点）连接到 AnyNode 的输入接口。AnyNode 会自动识别输入类型（如 IMAGE, STRING, MODEL 等）。
• 输出端: 将 AnyNode 的输出连接到下游兼容的节点。

4. 运行与调试

• 点击 ComfyUI 的 Queue Prompt 按钮。
• AnyNode 会根据你的描述实时生成 Python 函数并执行。
• 注意:
  • 生成的代码会在控制台（Console）中显示，便于排查错误。
  • 如果生成的代码报错，通常只需再次点击 Queue Prompt，节点会尝试自动修正错误。
  • 出于安全考虑，该节点禁止访问互联网、读写本地文件系统或执行命令行操作，仅允许使用预定义的白名单库（如 numpy, torch, re 等）。

简单示例：图像红通道提取

1. 放置一个 Load Image 节点加载图片。
2. 放置一个 AnyNode 🍄 节点。
3. 在 Prompt 中输入："Take the input image and return only the red channel as an image output."
4. 连接 Load Image -> AnyNode -> Save Image。
5. 点击 Queue Prompt，即可得到仅含红色通道的图像。