【ComfyUI插件】ComfyUI Easy Use插件（五）

前言：

该插件由B站大佬乱乱呀AI进行开发出来的，此插件主要在使用管道、简化工作流、提供简便工具和集成化等方面起到了明显作用。

__ComfyUI Easy Use插件（一）: __https://articles.zsxq.com/easyuse/1.html

__ComfyUI Easy Use插件（二）: __https://articles.zsxq.com/easyuse/2.html

__ComfyUI Easy Use插件（三）: __https://articles.zsxq.com/easyuse/3.html

__ComfyUI Easy Use插件（四）: __https://articles.zsxq.com/easyuse/4.html

__ComfyUI Easy Use插件（六）: __https://articles.zsxq.com/easyuse/6.html

__ComfyUI Easy Use插件（七）: __https://articles.zsxq.com/easyuse/7.html

__ComfyUI Easy Use插件（八）: __https://articles.zsxq.com/easyuse/8.html

本期使用的示例工作流在网盘：小黄瓜知识星球资料分享/插件节点讲解视频/ComfyUI_EasyUse/第五期文件夹中

安装方法

安装方法，一共有2种

1、在manager里搜索Easy Use，然后点击安装第3个即可

__2、在custom_nodes目录下调用cmd，然后输入git clone __https://github.com/yolain/ComfyUI-Easy-Use.git

项目地址：https://github.com/yolain/ComfyUI-Easy-Use.git

一、Easy Apply IPAdapter节点

节点功能：提供ipadapter模型使用的基本节点

输入：

model -> 输入的模型

image -> 输入的参考图片

attn_mask -> 输入的图片蒙版

optional_ipadapter -> 可选择输入的ipadapter模型

参数：

preset -> 选择合适的ipadapter模型，按需选择即可

weight -> 设置选择的ipadapter模型的权重

start_at -> 输入的ipadapter模型起始作用的时间，默认0代表从最开始就开始作用

end_at -> 输入的ipadapter模型结束作用的时间，默认1代表作用到最后

cache_mode -> 选择模型加载到缓存，分为insightface only（只加载insightface模型）、clip_vision only（只加载clip模型）、ipadapter only（只加载ipadapter模型）、all（全加载）、none（不加载）

use_tiled -> 是否对输入的参考图片使用tile进行分割图片，对于不是正方形的图片的全图参考可开启

输出：

model -> 输出经过ipadapter模型调节后的模型

images -> 输出的参考图片

masks -> 输出的蒙版

ipadapter -> 输出的ipadapter模型

其中LIGHT，STANDARD，PLUS（low, medium,high strength)代表对人物主体控制越来越强，如下图，LIGHT模型所生成的图和原图相比差别很大，而PLUS基本和原图一致，只是大模型的风格不一样。在使用绿色group中模型时，模型会调用人脸检测模型，并进行裁剪和调正。

二、PromptLine节点

节点功能：对于节点参数是字符串的节点，进行获取其对应的字符串参数名，一般用于批量遍历节点里的字符串参数使用

参数：

text -> 输入的参数值的字符串，可手动输入，也可通过点击下面的get values from COMBO link自动获取

start_index -> 设置输出的参数的起始序列值

max_rows -> 设置输出的最大行数

get values from COMBO link -> 点击可获取连接节点的参数中的字符串变量

STRING -> 输出获取的参数字符串值

COMBO -> 用于连接节点的参数类型为字符串的参数

如下图所示，提示词中只有1gril和1boy，当__start_index__=0时，模型不仅会根据提示词生成对应图片，还会默认生成一张没有提示词的图片，当__start_index__=1后，模型只会生成和提示词匹配的图片。

三、Easy Apply IPAdapter (Advanced)节点

节点功能：提供ipadapter模型使用的高级节点

输入：

model -> 输入的模型

image -> 输入的正向参考图片

image_negative -> 输入的负向参考图片

attn_mask -> 输入的图片蒙版

clip_vision -> 输入的clip模型

optional_ipadapter -> 可选择输入的ipadapter模型

参数：

preset -> 选择合适的ipadapter模型，按需选择即可

weight -> 设置选择的ipadapter模型的权重

weight_type -> 设置的ipadapter模型权重类型，这个参数决定了权重在模型的不同层中应用的方式，分为linear、ease in、ease out、ease in-out、reverse in-out、weak input、weak output、weak middle、strong middle、style transfer、composition、strong style transfer、style and composition、style transfer precise，具体差别可参考工作流图片

combine_embeds -> 在输入的多个参考图片使用的结合嵌入方式,分为concat、add、subtract、average、norm average

start_at -> 输入的ipadapter模型起始作用的时间，默认0代表从最开始就开始作用

end_at -> 输入的ipadapter模型结束作用的时间，默认1代表作用到最后

embeds_scaling -> 分为V only、K+V、K+V w/C penalty、K+mean(V) w/C penalty，决定了嵌入在模型内的缩放或组合方式

use_tiled -> 是否对输入的参考图片使用tile进行分割图片，对于不是正方形的图片的全图参考可开启

use_batch -> 是否使用batch进行批量图片处理

Mad Scientist Layer Weights -> 设置ipadapter模型里的每个层的权重

如下图，该工作流使用了不同weight_type加载权重，从而产生不同风格的图片。

四、PromptConcat节点

节点功能：将2个提示词合成为1个提示词

参数：

prompt1 -> 输入的提示词1

prompt2 -> 输入的提示词2

separator -> 输入的提示词相连符号

prompt -> 输出合成后的提示词

如下图所示，将两个提示词合并成一个提示词并出输出。

五、Easy Apply IPAdapter (Regional)节点

节点功能：提供使用的ipadapter区域作用节点

输入：

pipe -> 输入的管道

image -> 输入的区域控制图片

mask -> 输入的在区域控制图片中作用的蒙版

optional_ipadapter_params -> 可选择输入的ipadapter参数

参数：

positive -> 输入的正向提示词

negative -> 输入的负向提示词

image_weight -> 设置图片作用的权重

prompt_weight -> 设置提示词作用的权重

weight_type -> 输入的模型作用权重类型，按需选择即可

start_at -> 输入的ipadapter模型起始作用的时间，默认0代表从最开始就开始作用

end_at -> 输入的ipadapter模型结束作用的时间，默认1代表作用到最后

如下图，模型只对mask区域起作用。

六、PromptList节点

节点功能：提供的提示词列表，用于多个提示词输入展示不同的效果

参数：

optional_prompt_list -> 输入的提示词列表

prompt_1 -> 输入的提示词1

prompt_2 -> 输入的提示词2

prompt_3 -> 输入的提示词3

prompt_4 -> 输入的提示词4

prompt_5 -> 输入的提示词5

prompt_line -> 输出的提示词列表

prompt_strings -> 输出的提示词字符串

如下图，同时输入不同的提示词列表以及同时生成对应的一批图片

七、Image To Prompt节点

节点功能：将输入的图片推导出对应的提示词

参数：

image -> 输入的图片

mode -> 推导提示词的模式，分为fast、classic、best、negative四种，一般选择fast即可

use_lowvram -> 是否使用低显存模式

prompt -> 输出推导出的提示词

其中__best__模式反推的效果最好，__negative__表现最差。

八、imageCropFromMask节点

节点功能：该节点是一个用于从图像和掩码中裁剪区域的节点。它根据掩码中的非零像素确定感兴趣区域（ROI）的边界框，并在指定的裁剪比例和平滑参数下裁剪图像和掩码。此外，该节点支持对边界框的大小和中心点进行平滑处理，以实现更稳定的裁剪效果。

输入：

image -> 输入的图片

mask -> 输入的图片蒙版

参数：

image_crop_multi -> 设置输入图片裁剪的比例

mask_crop_multi -> 设置输入图片蒙版裁剪的比例

bbox_smooth_alpha -> 设置图片和蒙版裁剪的共同的裁剪乘积比例系数

输出：

crop_image -> 输出裁剪的图片

crop_mask -> 输出的裁剪的图片蒙版

bbox -> 输出的裁剪参数

第二个工作流和第三个工作流参数不一样，但裁剪的图片是一样的，但事实上__image_crop_multi*bbox_smooth_alpha__和__mask_crop_multi*bbox_smooth_alpha__是一样的，故两者裁剪的图片一样。

九、imageUncropFromBBOX节点

节点功能：将裁剪的图片还原到原图中

输入：

original_image -> 输入的原图

crop_image -> 输入的裁剪图片

bbox -> 输入的裁剪参数

optional_mask -> 输入的蒙版，当use_square_mask为false时，需要输入

参数：

border_blending -> 设置将裁剪的图片还原到原图中的边缘融合比例

use_square_mask -> 是否使用方形蒙版

输出：

image -> 输出还原后的图片

border_blending__越大，融合效果越好，如下图：当__border_blending=0.5时，图片上有正方形的边框。需要注意的是，当use_square_mask为false时，一定要输入optional_mask，否则会报错。

十、Make Image For ICLora节点

节点功能：制作符合In Context Lora的图片

输入：

image_1 -> 输入的图片1

image_2 -> 输入的图片2

mask_1 -> 输入的图片1的蒙版

mask_2 -> 输入的图片2的蒙版

参数：

direction -> 设置图片摆放的位置，分为top-bottom和left-right

pixels -> 设置生成图片的最小边长，当为0时，维持输入的原有图片的边长

输出：

image -> 输出的合成图片

mask -> 输出的合成蒙版

context_mask -> 输出的上下文蒙版

width -> 输出图片的宽

height -> 输出图片的高

x -> 输出第二张图片位于合成图片的x坐标

y -> 输出第二张图片位于合成图片的y坐标

更多关于 ICLora的介绍以及操作，可跳转b站：啦啦啦的小黄瓜

十一、Image Color Match节点

节点功能：将输入的图片根据参考图片进行颜色参考

输入：

image_ref -> 输入的参考图片

image_target -> 输入的目标图片

参数：

method -> 设置的图片颜色匹配方式，分为wavelet、adain、mkl、hm、reinhard、mvgd、hm-mvgd-hm、hm-mkl-hm

image_output -> 设置图片输出方式

根据参考图的颜色以不同的方式进行颜色融合。

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