【ComfyUI插件】ComfyUI rgthree-comfy插件（三）

前言：

该插件由rgthree大佬进行开发出来的，此插件主要在节点管理，尤其是节点组的管理方便提供了很大的帮助。

安装方法

安装方法，一共有2种

1、在manager里搜索 rgthree，然后点击安装第一个即可

__2、在custom_nodes目录下调用cmd，然后输入git clone __https://github.com/rgthree/rgthree-comfy.git

项目地址：https://github.com/rgthree/rgthree-comfy.git

一、Power Lora Loader (rgthree)节点

节点功能：进行多个lora的加载

输入：

model -> 连接输入的模型

clip -> 连接输入的clip模型

参数：

Add Lora -> 加载多个lora

输出：

MODEL -> 输出被lora影响后的模型

CLIP -> 输出clip模型

如下图，加载多个lora模型并控制其强度，并且有控制开关。

二、SDXL Empty Latent Image (rgthree)节点

节点功能：提供SDXL的空潜空间图片, 实际也可以用于flux或者sd3模型（代替empty latent进行使用，并且多了一个裁剪参数）

参数：

dimensions -> 提供常用的sdxl使用的空潜空间图片尺寸

clip_scale -> 设置生成后面的clip宽高的比例

batch_size -> 一批生成的图片数量

输出：

LATENT -> 输出的潜空间图片

CLIP_WIDTH -> 输出clip宽，计算公式为潜空间图片的宽*clip_scale

CLIP_HEIGHT -> 输出clip高，计算公式为潜空间图片的高*clip_scale

如下图，

三、Power Prompt – Simple (rgthree)节点

节点功能：提供简单的提示词编码的节点(代替CLIP Text Encode (Prompt)作用，只是多了一个text输出)

输入：

opt_clip -> 输入的clip模型

参数：

prompt -> 输入的提示词

insert_embedding -> 插入的embedding文件

输出：

CONDTIONING -> 输出提示词编码

TEXT -> 输出提示词

四、Power Prompt (rgthree)节点

节点功能：提供更加全面功能的提示词编码的节点(可以直接加载lora模型）

输入：

opt_model -> 输入的大模型

opt_clip -> 输入的clip模型

参数：

prompt -> 输入的提示词

insert_lora -> 插入的lora模型

insert_embedding -> 插入的embedding文件

输出：

CONDTIONING -> 输出提示词编码

MODEL -> 输出经过lora影响后的模型

CLIP -> 输出clip模型

TEXT -> 输出提示词

五、Lora Loader Stack (rgthree)节点

节点功能：提供的多个lora管理的节点

输入：

model -> 输入的大模型

clip -> 输入的clip模型

参数：

lora_01 -> 输入的第1个lora模型

strength_01 -> 设置的第1个lora模型的强度

lora_02 -> 输入的第2个lora模型

strength_02 -> 设置的第2个lora模型的强度

lora_03 -> 输入的第3个lora模型

strength_03 -> 设置的第3个lora模型的强度

lora_04 -> 输入的第4个lora模型

strength_04 -> 设置的第4个lora模型的强度

输出：

MODEL -> 输出经过lora模型影响后的MODEL模型

CLIP -> 输出clip模型

六、SDXL Power Prompt - Positive (rgthree)节点

节点功能：对于SDXL模型的正向条件进行精细化编码

输入：

opt_model -> 传入的大模型

opt_clip -> 传入的clip模型

opt_clip_width -> 传入的clip宽度，可接受SDXL Empty Latent Image的clip width

opt_clip_height -> 传入的clip高度，可接受SDXL Empty Latent Image的clip height

参数：

prompt_g -> 传入的需要clip_g模型进行编码的正向提示词

prompt_l -> 传入的需要clip_l模型进行编码的正向提示词

insert_lora -> 插入的lora模型

insert_embedding -> 传入的embedding文件

输出：

CONDITIONING -> 传出的正向提示词编码

MODEL -> 传出经过lora模型影响后的大模型

CLIP -> 传出的clip模型

TEXT_G -> 传出的prompt_g的正向提示词文本

TEXT_L -> 传出的prompt_l的正向提示词文本

七、SDXL Power Prompt – Simple / Negative (rgthree)节点

节点功能：对于SDXL模型的负向条件进行精细化编码

输入：

opt_clip -> 传入的clip模型

opt_clip_width -> 传入的clip宽度，可接受SDXL Empty Latent Image的clip width

opt_clip_height -> 传入的clip高度，可接受SDXL Empty Latent Image的clip height

参数：

prompt_g -> 传入的需要clip_g模型进行编码的负向提示词

prompt_l -> 传入的需要clip_l模型进行编码的负向提示词

insert_embedding -> 传入的embedding文件

输出：

CONDITIONING -> 传出的负向提示词编码

TEXT_G -> 传出的prompt_g的负向提示词文本

TEXT_L -> 传出的prompt_l的负向提示词文本

八、Mute / Bypass Relay (rgthree)节点

节点功能：一种高级节点，当与Mute / Bypass Repeater一起工作时，它会将其输入节点的模式（静音、旁路或活动）传递到连接的中继器，然后中继器会将该模式更改重复到其所有输入。

参数：

左侧输入节点 -> 可连接多个节点，根据输入节点状态影响后面输出状态

REPEATER -> 根据左侧输入节点的状态，输出最终的状态模式，比如左侧输入节点状态都是静音，输出状态就是静音，然后连接中继器后中继器后续连接的节点就都是静音状态

如图，该节点将所有输入和输出都mute了。

九、Any Switch (rgthree)节点

节点功能：在进行节点组管理多个节点的情况下，对输入的多个节点进行输出第一个不为空的节点

参数：

any_01 -> 输入的节点1，可以是任意节点类型

any_02 -> 输入的节点2，可以是任意节点类型

any_03 -> 输入的节点3，可以是任意节点类型

any_04 -> 输入的节点4，可以是任意节点类型

any_05 -> 输入的节点5，可以是任意节点类型

如下图，对group1设置为no后，只对group2进行了输出。

十、Reroute节点

节点功能：当工作流比较大、连线多的时候，通过该节点作为中间节点进行连接，使整个工作流结构清晰

参数：

input -> 输入的节点

output -> 输出前面的输入节点

__ComfyUI rgthree-comfy插件（一）: __https://articles.zsxq.com/rgthree/1.html

__ComfyUI rgthree-comfy插件（二）: __https://articles.zsxq.com/rgthree/2.html