【ComfyUI插件】ComfyUI核心节点(二)
前言：
ComfyUI的学习是一场持久战，当你掌握ComfyUI的安装和运行之后，会出现琳琅满目的节点，当各种各样的工作流映入眼帘，往往难以接受纷繁复杂的节点种类，__本篇文章将以通俗易懂的语言，对ComfyUI的各种核心节点进行系统的梳理和参数的详解，__祝愿大家在学习的过程中掌握自我思考的能力，并且切实的掌握和理解各个节点的用法与功能。
__ComfyUI核心节点(一）: __https://articles.zsxq.com/comfyui/1.html
__ComfyUI核心节点(三）: __https://articles.zsxq.com/comfyui/3.html
__ComfyUI核心节点(四）: __https://articles.zsxq.com/comfyui/4.html
目录：
一、VAE Decode(Tiled)节点
二、Invert Image节点
三、Load Image节点
四、Pad lmage for Outpainting节点
五、VAE Encoder(for inpainting)节点
六、Save image节点
七、Upscale image节点
八、Upscale Image(using Model)节点
图生图示例工作流
一、VAE Decode(Tiled)节点
节点功能：该节点用来对潜空间图像进行解码。 **该解码方式使用分块解码，可以有效解决显存不足的情况**
输入：
samples -> 接收经过KSampler采样器处理后的潜空间图像
vae -> 接收对潜空间图像解码使用的vae模型 **大部分checkpoint自带vae**
参数：
tile_size -> 用来设定"块"的大小，比如1024*1024的图像可以通过设置512，来分成4块进行解码
输出：
IMAGE -> 输出经过vae解码后的像素级图像
注意：当使用常规VAE Decode进行图像解码时，遇到显存不足的情况，ComfyUI会自动调用tiled进行解码。
二、Invert Image节点
节点功能：该节点用来对图像进行颜色反转。
输入：
image -> 输入需要进行处理的图像
输出：
IMAGE -> 输出反转后的图像
注意：在色轮中，每个颜色都存在一个补色，该节点的作用就是把原图中的颜色转换为对应的补色。
三、Load Image节点
节点功能：该节点用来加载图像。
输入：
choose file to upload -> 点击该按钮，去选择相应的图像
输出：
IMAGE -> 输出图像
MASK -> 如果图像中带有Alpha通道信息，则会通过该节点进行输出
注意：在ComfyUI中，我们可以右键图像，选择Open in Maskeditor选项，进入右侧蒙版编辑界面，
Clear -> 表示清除蒙版信息
Thickness -> 通过滑块控制图中笔触的大小
Color -> 表示蒙版显示的颜色
Cancel -> 表示取消蒙版的绘制
Save to node -> 表示保存蒙版信息
四、Pad lmage for Outpainting节点
节点功能：该节点用来将输入的图像进行指定方向的扩展，可以生成对应的蒙版和扩展后的图像。
输入：
image -> 接收输入的图像信息
参数：
left -> 表示要在图像左侧扩展的像素宽度
top -> 表示要在图像顶部扩展的像素宽度
right -> 表示要在图像右侧扩展的像素宽度
bottom -> 表示要在图像底部扩展的像素宽度
feathering -> 表示蒙版边框的羽化程度
输出：
IMAGE -> 输出扩展后的图像信息
MASK -> 输出扩展部分对应的蒙版信息，并且结合feathering参数进行设置。
注意：如图所示，将MASK转为图像后进行输出，可以看到feathering的值影响的是蒙版边缘的羽化值。
该扩图方式一般配合VAE Encoder(for inpainting)使用。
五、VAE Encoder(for inpainting)节点
节点功能：该节点通过指定的vae模型对图片编码，并且会读入蒙版信息，进而控制去噪区域。
输入：
pixels -> 接收输入的图像信息
vae -> 接收输入的vae模型，使用该模型进行图片编码
mask -> 接收蒙版信息，用来确定扩散的区域
参数：
grow_mask_by -> 该参数用来设置蒙版的羽化区域，和feathering参数相似
输出：
LATENT -> 编码后的潜空间图像信息
注意：理解该节点之后，可以创建简单的扩图工作流去实现对图片的扩展。上图示例中对原图进行边缘扩充然后扩散，最终生成带边框的图像。
六、Save image节点
节点功能：该节点用来保存图像。
输入：
images -> 接收输入的图像
参数：
filename_prefix -> 输入保存图片后图片名称的前缀
注意：保存图像的路径为当前ConfyUI目录里面的output文件夹内，这里我输入前缀为"1",最终输出名称为"1_00001_.png"。
七、Upscale image节点
节点功能：该节点用于将图片通过基础算法进行分辨率调整。
输入：
image -> 接收需要调整的图像
参数：
upscale_method -> 选择像素填充方法 **该填充方法为像素计算，比如均值等**
width -> 调整后的图像宽度
height -> 调整后的图像高度
crop -> 是否对图片进行裁剪 **disabled表示不裁剪，center表示从中心对图片裁剪**
输出：
IMAGE -> 输出调整之后的图像
注意：该方法进行扩展的图像会通过数学计算的方式进行像素点的填充，高清修复并非此过程
八、Upscale Image(using Model)节点
节点功能：该节点用来对图像进行放大，使用model进行图像放大。
输入：
image -> 需要进行放大的原始图像
upscale_model -> 使用到的放大模型 **放大模型种类较多，可自行尝试效果**
输出:
IMAGE -> 输出放大后的图像
注意：放大模型一般自带放大倍率，例如BSRGANx2就表示对原始图片，进行两倍放大。
图生图示例工作流：
学习完以上节点，您就可以搭建第一个“图生图”工作流了
这里使用了SDXL的大模型，上传一张随机图案的原始底图，经过VAE Encoder节点对底图编码，后续通过提示词引导使用KSampler采样器进行去噪，最终出图如下：
孜孜不倦,方能登峰造极。坚持不懈,乃是成功关键。
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