ComfyUI-Inspire-Pack

此仓库为 ComfyUI 提供了多种扩展节点。这里的节点与 ComfyUI Impact Pack 中的节点相比，具有不同的特性。目前 Impact Pack 已经变得过于庞大……

注意事项：

• V1.18：若要使用 ‘OSS’ 调度器，请将 ComfyUI 更新至 0.3.28 或更高版本（4月13日或之后），并确保 Impact Pack 版本为 V8.11 或更高。
• V1.9.1 为了避免与核心中的 NOISE 类型混淆，已将类型名称更改为 NOISE_IMAGE。
• V0.73 Regional Prompt 节点新增了 Variation Seed 功能，该功能仅兼容 Impact Pack V5.10 及以上版本。
• V0.69 不再兼容过时的 ComfyUI IPAdapter Plus。（需使用3月24日或之后发布的版本。）
• V0.64 在 RegionalPrompt… 节点中添加了 sigma_factor 参数，要求 Impact Pack 版本不低于 V4.76。
• V0.62 支持在 Regional IPAdapter 中使用 faceid。
• V0.48 优化了通配符节点。此更新需要 Impact Pack V4.39.2 或更高版本。
• V0.13.2 不兼容旧版 ControlNet 辅助预处理器。若要使用 MediaPipeFaceMeshDetectorProvider，请更新至最新版本（9月17日）。
• 警告：如果您使用的是 0.12 至 0.12.2 版本且未使用 GlobalSeed 节点，您的工作流种子可能会被清除。请立即更新。

节点

Lora 块权重 - 这是一个提供 Lora 块权重相关功能的节点。

• 此节点的功能类似于 sd-webui-lora-block-weight。
• LoRA 加载器（块权重）：加载 LoRA 时，会应用块权重向量。
  • 在块向量中，可以使用数字、R、A、a、B 和 b。
  • R 是根据随机种子按顺序确定的，而 A 和 B 分别代表 A 和 B 参数的值。a 和 b 则分别是 A 和 B 的一半。
• XY 输入：LoRA 块权重：这是 Efficiency Nodes XY Plot 中的一个节点，允许您使用 LoRA 块权重。
  • 必须确保 X 和 Y 连接正确，并将依赖项连接到 XY Plot。
  • 注意：要使用此功能，需将 Efficient Nodes 更新至9月3日之后发布的版本。
• 生成 LoRA 块权重：不直接将 LoRA 块权重应用于 MODEL，而是以单独的 LBW_MODEL 形式生成。
• 应用 LoRA 块权重：将 LBW_MODEL 应用于 MODEL 和 CLIP。
• 保存 LoRA 块权重：将 LBW_MODEL 保存为 .lbw.safetensors 文件。
• 加载 LoRA 块权重：从 .lbw.safetensors 文件加载 LBW_MODEL。

SEGS 支持节点 - 这是支持 Impact Pack 中 ApplyControlNet (SEGS) 的节点。

• OpenPose 预处理器提供商（SEGS）：为在 SEGS 中使用 OpenPose ControlNet，应用 OpenPose 预处理器。
  • 使用此功能需要安装 ControlNet 辅助预处理器。
• Canny 预处理器提供商（SEGS）：为在 SEGS 中使用 Canny ControlNet，应用 Canny 预处理器。
• DW 预处理器提供商（SEGS）、MiDaS 深度图预处理器提供商（SEGS）、LeReS 深度图预处理器提供商（SEGS）、 MediaPipe 面部网格预处理器提供商（SEGS）、HED 预处理器提供商（SEGS）、假涂鸦预处理器（SEGS）、 动漫线稿预处理器提供商（SEGS）、漫画转动漫线稿预处理器提供商（SEGS）、线稿预处理器提供商（SEGS）、 颜色预处理器提供商（SEGS）、修复预处理器提供商（SEGS）、平铺预处理器提供商（SEGS）、MeshGraphormer 深度图预处理器提供商（SEGS）
• MediaPipeFaceMeshDetectorProvider：此节点提供可用于 Impact Pack 检测器的 BBOX_DETECTOR 和 SEGM_DETECTOR，它们使用 ControlNet 辅助预处理器中的 MediaPipe-FaceMesh 预处理器。

A1111 兼容性支持 - 这些节点有助于在 ComfyUI 中精确复现 A1111 的生成效果。

• KSampler (Inspire)：ComfyUI 使用 CPU 生成随机噪声，而 A1111 使用 GPU。影响在 ComfyUI 中复现 A1111 结果的三个重要因素之一，可以通过 KSampler (Inspire) 来解决。
  • 其他要点 #1：请确保在提示词中使用的嵌入没有遗漏 ‘embedding:’，例如 ‘embedding:easynegative.’。
  • 其他要点 #2：ComfyUI 和 A1111 对权重的解释不同。为了使两者一致，需要使用 BlenderNeko/Advanced CLIP Text Encode。
• KSamplerAdvanced (Inspire)：Inspire Pack 版本的 KSampler (Advanced)。
• RandomNoise (inspire)：Inspire Pack 版本的 RandomNoise。
• 共同参数
  • batch_seed_mode 决定如何将种子应用于批量潜变量：
    • comfy：此方法会一次性将噪声应用于所有批量潜变量。这有利于防止在生成图像时因种子重复而导致重复图像的出现。
    • incremental：类似于 A1111 的情况，此方法会逐步增加种子，并依次为每个批次应用噪声。这种方法有利于仅通过种子实现直观的复现。
    • variation_strength：在每个批次中，变化强度从设定的 variation_strength 开始，每次增加 xxx。
  • variation_seed 和 variation_strength：由种子生成的初始噪声会通过 variation_strength 转化为 variation_seed 的形状。如果 variation_strength 为 0，则完全依赖于种子的影响；若为 1.0，则完全受 variation_seed 的影响。
    • 这些参数适用于希望保持由种子生成的图像构图，同时引入轻微变化的情况。

采样器节点

• KSampler 进度（Inspire）：在 KSampler 中，采样过程会生成潜变量批次。通过使用来自 ComfyUI-VideoHelperSuite 的 Video Combine 节点，可以将进度制作成视频。
• Scheduled CFGGuider (Inspire)：这是一个使用线性、对数和指数方法调整 from_cfg 到 to_cfg 调度的 CFGGuider。
• Scheduled PerpNeg CFGGuider (Inspire)：这是一个使用线性、对数和指数方法调整 from_cfg 到 to_cfg 调度的 PerpNeg CFGGuider。

提示支持 - 这些节点用于支持提示处理。

• 从目录加载提示 (Inspire): 它会按顺序从指定目录中读取提示文件。输出为 ZIPPED_PROMPT。

  • 指定位于 ComfyUI-Inspire-Pack/prompts/ 下的目录

  • 一个提示文件可以包含多个提示，用 --- 分隔。

  • 示例：prompts/example

  • 注意: 此节点通过 显示高级 提供高级选项

    • load_cap, start_index

  • 从文件加载提示 (Inspire): 它会按顺序从指定文件中读取提示。输出为 ZIPPED_PROMPT。

  • 指定位于 ComfyUI-Inspire-Pack/prompts/ 下的文件

  • 示例：prompts/example/prompt2.txt

  • 注意: 此节点通过 显示高级 提供高级选项

    • load_cap, start_index

• 从文件加载单个提示 (Inspire): 通过索引从包含多个提示的文件中加载单个提示。

• 提示文件目录可以在 extra_model_paths.yaml 中指定为 inspire_prompts

• 解压提示 (Inspire): 将 ZIPPED_PROMPT 分离为 positive、negative 和名称组件。

  • positive 和 negative 表示文本提示，而 name 表示提示的名称。当使用 从文件加载提示 (Inspire) 从文件加载时，名称对应于文件名。

• 压缩提示 (Inspire): 由 positive、negative 和 name_opt 创建 ZIPPED_PROMPT。

  • 如果省略 name_opt，则视为空名称。

• 提示提取器 (Inspire): 此节点从图像的元数据中读取提示信息。由于它会提取所有文本，因此需要根据信息直接指定用于 positive 和 negative 的提示。

• 全局种子 (Inspire): 这是一个无需单独连接线即可控制全局种子的节点。它仅在小部件名称为 'seed' 或 'noise_seed' 时起作用。此外，如果勾选了 'control_before_generate'，则会在执行提示之前控制种子。

  • 已转换为输入的种子不在此范围内。若需单独控制种子，请将其转换为输入并单独控制。

• 全局采样器 (Inspire): 此节点类似于 GlobalSeed，可同时为工作流中的所有节点设置 sampler_name 和 scheduler。

  • 它仅适用于同时具有 sampler_name 和 scheduler 的节点，如果 GlobalSampler 被静音，则无效。
  • 如果部分 sampler_name 和 scheduler 已转换为输入并连接到 Primitive 节点，则仅对已转换的小部件无效。未转换为输入的小部件仍会受到影响。

• 绑定 [ImageList, PromptList] (Inspire): 将图像列表和压缩提示列表绑定，以列表形式导出 image、positive、negative 和 prompt_label。如果提示数量多于图像数量，则忽略多余的提示；如果提示不足，则根据图像数量用默认输入填充剩余部分。

• 通配符编码 (Inspire): 是 ImpactWildcardEncode 与 BlenderNeko 的 CLIP 文本编码（高级） 的组合节点。

  • 使用此节点需要同时安装 Impact Pack 和 高级 CLIP 文本编码 扩展。
  • 此节点与 ImpactWildcardEncode 相同，但使用的是 ComfyUI 默认 CLIP 文本编码之外的 CLIP 文本编码（高级） 进行编码。
  • 要求：Impact Pack V4.18.6 或更高版本

• 提示构建器 (Inspire): 此节点是一个便捷节点，允许您通过选择类别和预设轻松组装提示。要修改预设，请编辑 ComfyUI-InspirePack/resources/prompt-builder.yaml 文件。

• 种子探索器 (Inspire): 此节点通过类似提示的形式逐步调整变异种子，帮助探索种子。

  • 该功能旨在让您找到喜欢的种子后，在此基础上进行微小变化，并进一步调整。
  • 在 seed_prompt 中，第一个种子被视为初始种子，反射率被忽略，默认始终为 1.0。
  • 每个提示之间用逗号分隔，从第二个种子开始，应采用 seed:strength 格式。
  • 点击“添加到提示”按钮会将 additional_seed:additional_strength 追加到提示中。

• 复合噪声 (Inspire): 此节点会将源噪声覆盖到目标噪声的特定区域之上。

• 列表随机生成器 (Inspire): 当将列表输出连接到信号输入时，此节点会为列表中的所有项目生成随机值。

• 制作基础管道 (Inspire): 这是一个使用通配符编码创建 BASIC_PIPE 的节点。Add select to 决定从 Select to... 组合框中选择的项是作为正面通配符文本还是负面通配符文本输入。

• 移除 ControlNet (Inspire)、移除 ControlNet [RegionalPrompts] (Inspire): 从 CONDITIONING 或 REGIONAL_PROMPTS 中移除 ControlNet。

  • 移除 ControlNet [RegionalPrompts] (Inspire) 需要 Impact Pack V4.73.1 或更高版本。

区域节点 - 这些节点简化了按区域应用提示词的操作。

• 区域采样器 - 这些节点有助于在 Impact Pack 中轻松使用区域采样器。
  • 区域提示简单版 (Inspire): 此节点以 mask 和 basic_pipe 作为输入，简化了 REGIONAL_PROMPTS 的创建。
  • 按颜色掩码的区域提示 (Inspire): 与 区域提示简单版 (Inspire) 类似，此功能接受一张颜色掩码图像作为输入，并通过颜色值来定义区域，该颜色值将用作掩码，而不是直接接收掩码。
    • 颜色值只能是十六进制代码（如 #FFFF00）或十进制数字的形式。
• 区域条件化 - 这些节点帮助简化 Conditioning (Set Mask) 的使用。
  • 区域条件化简单版 (Inspire)
  • 按颜色掩码的区域条件化 (Inspire)
• 区域 IPAdapter - 这些节点便于在 ComfyUI IPAdapter Plus 自定义节点中使用 attn_mask 功能。
  • 要使用此节点，您需要安装 ComfyUI IPAdapter Plus 扩展。
  • 区域IPAdapter掩码版 (Inspire)、按颜色掩码的区域IPAdapter版 (Inspire)
  • 区域IPAdapter编码掩码版 (Inspire)、按颜色掩码的区域IPAdapter编码版 (Inspire): 接受 embeds 而不是 image
• 区域种子探索器 - 这些节点通过种子提示限制变化范围，仅将其应用于被掩码覆盖的区域。
  • 按掩码的区域种子探索器 (Inspire)
  • 按颜色掩码的区域种子探索器 (Inspire)
• 区域CFG (Inspire) - 通过将掩码作为乘数应用于配置的 CFG，允许不同区域拥有不同的 CFG 设置。
• 颜色掩码转深度掩码 (Inspire) - 将规格文本中的颜色图转换为深度值介于 0.0 至 1.0 之间的掩码。
  • 掩码值的范围限定在 0.0 至 1.0。
  • base_value: 设置基础掩码的值。
  • dilation: 在扁平化之前对每一层掩码进行膨胀处理。
  • flatten_method: 扁平化掩码层的方法。
    • 包括由 base_value 设置的基础层在内的各层都会被扁平化。
    • override: 每个像素都会被上一层的非零值覆盖。
    • sum: 每个像素通过叠加所有层的值来进行扁平化。
    • max: 每个像素取所有层中的最大值进行扁平化。

图像工具

• 从目录批量加载图像 (Inspire): 这几乎与 ComfyUI-Advanced-Controlnet 的 LoadImagesFromDirectory 相同。这只是经过修改的版本。需要注意的是，即使输入图像尺寸不一致，此节点也会强制将加载的图像尺寸归一化为与第一张图像相同的大小，从而生成一批图像。
• 从目录加载图像列表 (Inspire): 这几乎与 从目录批量加载图像 (Inspire) 相同。然而，需要注意的是，此节点以列表形式加载数据，而非批量加载，因此会以原始尺寸返回图像，不会进行尺寸归一化。
• 加载图像 (Inspire): 此节点类似于 LoadImage，但加载的图像信息会被存储在工作流中。图像本身会保存在工作流中，从而更方便在其他计算机上重现图像生成过程。
• 更改图像批次大小 (Inspire): 更改图像批次大小
  • simple: 如果 batch_size 大于输入图像的批次大小，则会复制最后一帧；如果小于，则会简单地进行裁剪。
• 更改潜在变量批次大小 (Inspire): 更改潜在变量批次大小
• 图像批次拆分器 //Inspire、潜在变量批次拆分器 //Inspire: 该脚本会将一批图像/潜在变量拆分为多个单独的图像/潜在变量，每个数量等于指定的 split_count。每增加一个 split_count，就会多出一个输出槽。如果图像/潜在变量的数量超过 split_count，剩余的部分将以“remained”输出返回。
• 颜色图转掩码 (Inspire): 根据 color_map 提取前 max_count 种颜色并创建掩码。min_pixels 表示每种颜色的最小像素数。
• 选择第 N 个掩码 (Inspire): 从掩码批次中提取第 N 个掩码。

后端缓存 - 用于将后端的任意数据存储在缓存中，并在多个工作流之间共享的节点。

• 缓存后端数据 (Inspire): 使用字符串键将任何后端数据存储到缓存中。标签用于快速引用。
• 获取后端数据 (Inspire): 使用字符串键从缓存中检索后端数据。
• 移除后端数据 (Inspire): 移除缓存中的后端数据。
  • 此节点中的删除操作仅将其从 Inspire 管理的缓存中移除，如果该数据仍在其他地方被使用，则不会完全从内存中清除。
  • signal_opt 用于控制此节点的执行顺序；即使没有 signal_opt 输入，它仍然会运行。
  • 当使用 * 作为键时，会清空所有数据。
• 显示缓存信息 (Inspire): 显示缓存数据的相关信息。
  • 默认标签缓存大小为 5。您可以在 cache_settings.json 中编辑每个标签的默认大小。
  • 运行时标签缓存大小可以在 显示缓存信息 (Inspire) 节点上修改。例如：ckpt: 10。
• 缓存后端数据 [数字键] (Inspire)、获取后端数据 [数字键] (Inspire)、移除后端数据 [数字键] (Inspire): 这些节点为自动化流程提供便利，允许使用数字作为键。
• 缓存后端数据列表 (Inspire)、缓存后端数据列表 [数字键] (Inspire): 此节点允许输入列表形式的后端缓存数据。相反，像 缓存后端数据 [数字键] (Inspire) 这样的节点如果不接受列表输入，一旦接收到列表输入，就会尝试重复缓存并覆盖现有数据。因此，为了避免这种情况，必须为每个元素使用唯一的键。此节点会将整个列表一起缓存。通过此节点检索后端数据时，输出将以列表形式呈现。
• 共享检查点加载器 (Inspire): 通过此加载器加载检查点时，它会自动缓存在后端缓存中。此外，如果该检查点已缓存，则会直接从缓存中获取，而无需重新加载。
  • 当 key_opt 为空时，ckpt_name 将被设置为缓存键。缓存键输出可用于与“移除后端”节点配合进行删除操作。
  • 该节点解决了在工作流切换过程中重复加载检查点的问题。
• 共享扩散模型加载器 (Inspire): 类似于“共享检查点加载器 (Inspire)”，但用于加载扩散模型而非检查点。
• 共享文本编码器加载器 (Inspire): 类似于“共享检查点加载器 (Inspire)”，但用于加载文本编码器模型而非检查点。
  • 此节点同时充当 CLIPLoader、DualCLIPLoader 和 TripleCLIPLoader 的统一节点。
• Stable Cascade 检查点加载器 (Inspire): 此节点提供了一次性加载 Stable Cascade 的 stage_b 和 stage_c 检查点的功能，并可选地提供后端缓存功能。
• 是否已缓存 (Inspire): 返回缓存是否存在。

条件处理 - 用于条件处理的节点

• 带倍数的条件拼接 (Inspire): 将任意数量的条件拼接在一起，同时为每个条件应用一个倍数。倍数依赖于 comfy_PoP，因此必须安装 comfy_PoP。
• 条件放大 (Inspire): 在图像放大时，根据放大倍数扩展条件区域。源自 ComfyUI_Dave_CustomNode。
• 条件拉伸 (Inspire): 在图像放大时，通过指定原始分辨率和目标新分辨率来扩展条件区域。源自 ComfyUI_Dave_CustomNode。

模型 - 用于模型的节点

• IPAdapter 模型助手 (Inspire): 提供预设，方便加载 IPAdapter 相关模型。但模型名称必须准确。
  • 您可以通过 ComfyUI-Manager 下载合适的模型。

列表 - 用于列表处理的节点

• 浮点范围 (Inspire): 创建一个从 start 到 stop、每次增加 step 值的浮点列表。会生成一个接近最大限制的列表；当启用 ensure_end 时，列表的最后一个值将等于停止值。
• 工作列表转项目列表 (Inspire): ComfyUI 中的列表可以重复执行子工作流。此节点将这些重复（即列表）分组为一个单独的 ITEM_LIST 输出。ITEM_LIST 随后可用于 ForeachList。
• ▶Foreach List (Inspire): 从 ITEM_LIST 中逐项提取项目以执行迭代任务的起始节点。\n使用项目和中间输出作为输入生成新的中间_output，然后将其连接到 ForeachListEnd。\n注意：如果省略 initial_input，item_list 中的第一个项目将作为初始值，处理将从 item_list 的第二个项目开始。
• Foreach List◀ (Inspire): 从 ITEM_LIST 中逐项提取项目以执行迭代任务的结束节点。\n注意：直接将 ForeachListBegin 的输出连接到 'flow_control' 和 'remained_list'。
• 丢弃列表 (Inspire): 从 ITEM_LIST 中移除所有项目。如果通过此节点生成的 ITEM_LIST 被传递给 ForeachListEnd，处理将立即终止。

工具 - 实用工具

• 转 IPAdapter 管道 (Inspire)、从 IPAdapter 管道 (Inspire): 这些节点有助于方便地使用捆绑的 ipadapter_model、clip_vision 以及应用 IPAdapter 所需的模型。
• 列表计数器 (Inspire): 当列表中的每个项目经过此节点时，计数器会递增 1，生成一个整数值。
• RGB 十六进制转 HSV (Inspire): 将类似 #FFD500 的 RGB 十六进制字符串转换为 HSV：

致谢

ComfyUI/ComfyUI - 一个功能强大且模块化的稳定扩散图形界面。

ComfyUI/sd-webui-lora-block-weight - LoraBlockWeight 的最初灵感来源于此，并且其语法也基于该扩展。

jags111/efficiency-nodes-comfyui - Inspire Pack 提供的 XY Input 支持该节点的 XY Plot 功能。

Fannovel16/comfyui_controlnet_aux - Inspire Pack 中的 ControlNet 预处理程序封装依赖于这些节点。

Kosinkadink/ComfyUI-Advanced-Controlnet - 从目录加载图片 (Inspire) 的代码源自此处。

Trung0246/ComfyUI-0246 - 精妙的绕过技巧！

cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus - IPAdapter 相关节点依赖于该扩展。

Davemane42/ComfyUI_Dave_CustomNode - ConditioningStretch 和 ConditioningUpscale 的原作者。

BlenderNeko/ComfyUI_Noise - 用于噪声变化的 slerp 代码。

BadCafeCode/execution-inversion-demo-comfyui - ComfyUI 的参考循环实现。

ComfyUI-Inspire-Pack 快速上手指南

ComfyUI-Inspire-Pack 是 ComfyUI 的一款功能扩展插件，提供了与 Impact Pack 互补的节点，专注于 LoRA 块权重控制、A1111 工作流复现、区域提示词（Regional Prompt）处理以及高级种子管理等功能。

环境准备

在开始之前，请确保满足以下系统和依赖要求：

• 操作系统: Windows, Linux, macOS
• 核心依赖:
  • ComfyUI: 建议更新至最新版本（部分功能如 'OSS' Scheduler 需要 v0.3.28+）。
  • ComfyUI-Impact-Pack: 必须安装。根据使用的具体节点，版本要求不同（建议更新至 v8.11+ 以获得最佳兼容性）。
  • ComfyUI ControlNet Auxiliary Preprocessors: 若使用 SEGS 相关的预处理节点（如 OpenPose, Canny 等），必须安装此插件。
  • Advanced CLIP Text Encode (可选): 若需完美复现 A1111 的权重解析或使用 Wildcard Encode 节点，建议安装 BlenderNeko/ComfyUI_ADV_CLIP_emb。
  • Efficiency Nodes (可选): 若使用 XY Input: LoRA Block Weight，需安装并更新至 9 月 3 日之后的版本。

注意：本插件部分节点对依赖包版本敏感，如遇报错，请优先检查 Impact Pack 是否为最新版。

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 Inspire。
4. 找到 ComfyUI-Inspire-Pack (作者通常为 cubiq 或相关维护者)，点击 "Install"。
5. 安装完成后，重启 ComfyUI 以加载新节点。

方法二：手动 Git 安装

如果无法使用 Manager，可在终端执行以下命令：

cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/cubiq/ComfyUI-Inspire-Pack.git

国内用户若下载缓慢，可尝试使用镜像源（如有可用）或在克隆后手动安装 Python 依赖：

cd ComfyUI-Inspire-Pack
pip install -r requirements.txt

安装完毕后务必重启 ComfyUI。

基本使用

安装重启后，您可以在节点搜索栏中输入 Inspire 找到相关节点。以下是三个最核心的使用场景：

1. 精确复现 A1111 生成结果 (KSampler Inspire)

Stable Diffusion WebUI (A1111) 与原生 ComfyUI 在噪声生成机制上存在差异。若要完全复现 A1111 的出图效果：

• 节点: KSampler (Inspire)
• 用法: 替换工作流中原生的 KSampler。
• 关键设置:
  • 确保 Prompt 中的 Embedding 格式正确（例如使用 embedding:easynegative 而非仅文件名）。
  • 配合 Advanced CLIP Text Encode 节点处理提示词权重，以对齐两者的权重解析逻辑。
  • 调整 batch_seed_mode:
    • comfy: 批量一次性生成噪声（避免种子重复导致的图像重复）。
    • incremental: 类似 A1111，每个批次种子递增（便于通过种子复现）。

2. 使用 LoRA 块权重 (LoRA Block Weight)

该功能允许您对 LoRA 模型的不同层（Block）应用不同的权重，实现更精细的控制。

• 核心节点: LoRA Loader (Block Weight)
• 用法:
  1. 加载此节点代替普通 LoRA 加载器。
  2. 在 block_vector 输入字符串，支持数字、R (随机), A/a (参数值), B/b (半参数值)。
  3. 例如：输入 1.0, R, 0.8 将对不同层应用不同策略。
• 进阶: 使用 Make LoRA Block Weight 和 Save LoRA Block Weight 可将配置保存为 .lbw.safetensors 文件供后续直接加载。

3. 全局种子与采样器控制 (Global Seed/Sampler)

无需连线即可统一管理整个工作流的种子和采样器设置，非常适合批量测试。

• 节点: Global Seed (Inspire) 和 Global Sampler (Inspire)
• 用法:
  1. 将节点放置在画布任意位置（无需连接线缆）。
  2. Global Seed: 设置一个全局种子，它会自动接管所有名为 seed 或 noise_seed 的控件。勾选 control_before_generate 可在生成前强制更新种子。
  3. Global Sampler: 统一设置所有节点的 sampler_name 和 scheduler。
  4. 例外: 如果某个节点的参数已被转换为输入（Input）并连接了其他节点，则全局设置对该特定参数不生效。

4. 区域提示词与通配符 (Regional & Wildcard)

• 区域提示词: 使用 Regional Prompt 系列节点（需配合新版 Impact Pack），可在图像不同区域应用不同的提示词和控制网。
• 通配符增强: 使用 Wildcard Encode (Inspire) 节点，结合了 Impact Pack 的通配符功能和 Advanced CLIP 的权重解析，支持在通配符中使用 (word:1.2) 等权重语法。

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提示：首次使用时，建议在 ComfyUI-Inspire-Pack/prompts/ 目录下放置测试用的提示词文件，以便体验 Load Prompts From Dir 等批量处理功能。