ComfyUI Prompt Reader Node: 图像元数据管理的终极解决方案

RayRay
ComfyUISD Prompt Reader元数据提取图像处理AI绘图Github开源项目

ComfyUI Prompt Reader Node: 图像元数据管理的终极解决方案

在人工智能图像生成领域,元数据管理一直是一个棘手的问题。不同的生成工具使用不同的元数据格式,这给跨平台工作流带来了诸多不便。ComfyUI Prompt Reader Node应运而生,它是SD Prompt Reader项目的一个子项目,旨在解决这一难题。这个强大的工具不仅可以从各种格式的图像中提取元数据,还能将额外的元数据写入图像,以确保与Civitai等网站的元数据检测兼容。让我们深入了解这个强大工具的功能和使用方法。

主要特性

  1. 多格式支持:支持从PNG、JPEG、WEBP等多种格式的图像中提取元数据。
  2. 兼容性:与多种流行的AI图像生成工具兼容,包括A1111's webUI、Easy Diffusion、StableSwarmUI等。
  3. 批量处理:通过Batch Loader节点支持批量读取图像文件。
  4. 参数生成:Parameter Generator节点可以生成参数并同时输出到Prompt Saver节点和KSampler节点。
  5. Lora支持:Lora Loader节点和Lora Selector节点用于将Lora数据写入元数据。
  6. 灵活的输出:支持将元数据保存为TXT文件,文件名和路径支持多种占位符。

ComfyUI Prompt Reader Node界面

安装方法

ComfyUI Prompt Reader Node的安装非常简单,推荐通过ComfyUI Manager进行安装和更新。只需在ComfyUI Manager中搜索"SD Prompt Reader"并安装即可。

对于喜欢手动安装的用户,也可以通过以下步骤进行:

  1. 进入custom_node文件夹
  2. 克隆仓库:
    git clone --recursive https://github.com/receyuki/comfyui-prompt-reader-node.git
    
  3. 安装依赖:
    cd comfyui-prompt-reader-node
    pip install -r requirements.txt
    

更新时,请记得包含子模块:

git pull --recurse-submodules

核心功能详解

Prompt Reader Node

Prompt Reader Node是整个插件的核心,它的功能与独立的SD Prompt Reader完全相同。它使用来自SD Prompt Reader的Image Data Reader,因此支持相同的格式,并能随SD Prompt Reader一起获得更新。

使用Prompt Reader Node时,需要注意以下几点:

  • 对于包含多组参数的图像(如通过hires-fix或refiner处理的图像),需要修改parameter_index来选择所需的参数。
  • 对于SDXL生成的包含多组提示的图像,text_g将与text_l合并为单个提示。
  • 批量处理时,请使用Batch Loader节点。使用Batch Loader节点进行批量读取时,预览图像不会更新,文本框只会显示最后一张图像的元数据。

Prompt Reader Node

Prompt Saver Node

Prompt Saver Node与Parameter Generator Node配合使用,它将以A1111格式将额外的元数据写入输出图像,以确保与支持A1111格式的工具(包括SD Prompt Reader和Civitai)兼容。

使用Prompt Saver Node时,需要注意以下几点:

  • 只有PNG格式支持同时嵌入元数据和工作流。其他格式只能嵌入元数据。
  • 当文件名已存在时,将在文件名末尾添加索引,例如file.png, file_1.png, file_2.png
  • 启用calculate_hash时,节点将计算检查点、VAE、Lora和嵌入/文本反转的哈希值,并将其写入元数据。
  • 启用save_metadata_file时,元数据将作为与图像同名的TXT文件保存。

Prompt Saver Node

Parameter Generator Node

由于无法直接从KSampler提取元数据,因此需要使用Parameter Generator Node生成参数,并同时将其输出到Prompt Saver Node和KSampler Node。

Parameter Generator Node还可以用作复杂ComfyUI工作流的控制面板,类似于AP工作流

Parameter Generator Node

Batch Loader Node

Batch Loader Node专为Prompt Reader Node设计,用于批量读取目录中的图像文件。它不能与其他自定义节点一起使用。

使用Batch Loader Node时,需要注意以下几点:

  • path支持相对路径(如./input/)或绝对路径(如C:/Users/receyuki/Pictures)。
  • 既可以使用\也可以使用/作为路径分隔符。
  • 可以将单个文件或文件列表输入到path中,在这种情况下,image_load_limitstart_index将不起作用。

Batch Loader Node

Lora Loader Node & Lora Selector Node

Lora Loader Node和Lora Selector Node用于将Lora数据写入元数据,并支持在Civitai上自动检测。

如果需要加载多个Lora,请通过last_loraNEXT_LORA将Lora Loader Node或Lora Selector Node头尾相连,并将Lora链末端的NEXT_LORA连接到Prompt Saver Node的lora_name输入。

Lora Loader和Selector Node

实际应用案例

为了更好地理解ComfyUI Prompt Reader Node的实际应用,让我们来看几个具体的工作流示例:

  1. 简单示例

这个工作流展示了ComfyUI Prompt Reader Node的基本用法。它包括了Prompt Reader、Parameter Generator和Prompt Saver节点,演示了如何从图像中读取元数据,生成新的参数,并将结果保存到新图像中。

简单示例工作流

  1. Lora示例

这个工作流展示了如何在ComfyUI中使用Lora,并通过ComfyUI Prompt Reader Node保存Lora信息。它包括了Lora Loader节点,演示了如何将Lora数据写入元数据。

Lora示例工作流

  1. Hires-fix示例

这个工作流展示了如何使用ComfyUI Prompt Reader Node处理高分辨率修复(Hires-fix)。它演示了如何在多步骤处理中保存和读取元数据。

Hires-fix示例工作流

  1. SDXL示例

这个工作流展示了如何在SDXL模型中使用ComfyUI Prompt Reader Node。它包括了Prompt Merger节点,演示了如何处理SDXL特有的text_gtext_l提示。

SDXL示例工作流

结语

ComfyUI Prompt Reader Node无疑是一个强大而灵活的工具,它极大地简化了AI图像生成过程中的元数据管理。无论你是新手还是经验丰富的用户,它都能为你的工作流程带来显著的改进。通过支持多种格式、提供批量处理功能,以及与其他流行工具的兼容性,ComfyUI Prompt Reader Node成为了ComfyUI生态系统中不可或缺的一部分。

随着AI图像生成技术的不断发展,元数据管理的重要性只会越来越高。ComfyUI Prompt Reader Node不仅解决了当前的问题,还为未来的发展提供了坚实的基础。我们期待看到更多基于这个工具的创新应用,以及它如何继续推动AI图像生成领域的进步。

如果你还没有尝试过ComfyUI Prompt Reader Node,现在就是最好的时机。探索它的功能,将它整合到你的工作流中,相信你会发现它带来的便利和效率提升。让我们一起拥抱这个强大的工具,开启AI图像生成的新篇章!

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