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comfyui prompt reader node

AI ソースコード

v1.3.4

ダウンロード

SDプロンプトリーダーノード

これは、SDプロンプトリーダーのサブプロジェクトです。 SDプロンプトリーダーがサポートするあらゆる形式の画像からメタデータを抽出し、追加のメタデータで画像を保存して、CivitaiなどのWebサイトでのメタデータ検出との互換性を確保します。

サポートされている形式•インストール•使用法•ログの変更•クレジット

サポートされている形式

	PNG	jpeg	webp	TXT*
A1111のWebUI	✅	✅	✅	✅
簡単な拡散	✅	✅	✅
stableSwarmui*	✅	✅
stableSwarmui（0.5.8-alphaより前）*	✅	✅
foocus-mre*	✅	✅
Novelai（StealthPnginfo）	✅		✅
Novelai（レガシー）	✅
Invokeai	✅
Invokeai（2.3.5-Post.2より前）	✅
Invokeai（1.15より前）	✅
comfyui*	✅
物事を描きます	✅
naifu（4chan）	✅

詳細については、SDプロンプトリーダーを参照してください

インストール

注記

ZIPパッケージは利用できますが、インストールに使用しないことを強くお勧めします。

Comfyui Manager経由でインストールして更新します（推奨）

COMFYUIマネージャーでSD Prompt Readerを検索し、インストールします。

手動でインストールします

メインリポジトリと一緒にサブモジュールをインストールしてください。

custom_nodeフォルダーへのcd

このレポをクローンします

git clone --recursive https://github.com/receyuki/comfyui-prompt-reader-node.git

依存関係をインストールします

 cd comfyui-prompt-reader-node
pip install -r requirements.txt

アップデート

更新するときは、メインリポジトリとともにサブモジュールを含めることを忘れないでください。

git pull --recurse-submodules

使用法

プロンプトリーダーノード

Prompt Readerノードは、スタンドアロンSDプロンプトリーダーとまったく同じように機能します。スタンドアロンSDプロンプトリーダーのImage Data Readerを使用して、同じ形式をサポートし、SDプロンプトリーダーとともに更新を受信できるようにします。

重要

カスタムノードと複雑なワークフローにより、SDプロンプトリーダーの画像メタデータを正しく読み取る能力で問題を引き起こす可能性があるため、ワークフロー内にPrompt Saverノードを埋め込み、最大限の互換性を確保することをお勧めします。

詳細情報

`parameter_index`

hires-fixやrefinerを通じて処理されたものなど、複数のパラメーターを含む画像の場合、必要なパラメーターを選択するためにparameter_index変更する必要があります

SDXL

SDXLによって生成され、複数のプロンプトのセットを含む画像の場合、 text_g text_lと組み合わされて単一のプロンプトになります

バッチ読み取り

バッチ処理には、 Batch Loaderノードを使用してください。バッチ読み取りにBatch Loaderノードを使用する場合、プレビュー画像は更新されず、テキストボックスは最後の画像のメタデータのみを表示します。

追加のパラメーター

既存の出力以外のパラメーターを読み取るには、 settings Parameter Extractorノードに接続してください。

`MODEL_NAME`

MODEL_NAME 、メタデータのモデル名と一致する特別な出力です。次の優先順位に従ってサーバー上の既存のモデルと一致します。
1. 同一のパス、ファイル名、および拡張機能。
2. 同一のファイル名、および拡張機能。たとえば、 sd_xl_base.safetensors SDXLsd_xl_base.safetensorsと一致し、その逆も同様です。
3. 同一のファイル名。たとえば、 sd_xl_base SDXLsd_xl_base.safetensorsと一致し、その逆も同様です。
4. 一致するモデルが見つからない場合、元の名前が出力されます。

迅速なセーバーノード

Prompt SaverノードとParameter Generatorノードは、一緒に使用するように設計されています。
Prompt Saverノードは、A1111形式で追加のメタデータを出力画像に書き込み、SDプロンプトリーダーやCivitaiを含むA1111形式をサポートするツールと互換性があります。
カスタムノードと複雑なワークフローにより、SDプロンプトリーダーの画像メタデータを正しく読み取る能力で問題を引き起こす可能性があるため、このノードをワークフロー内に埋め込み、最大限の互換性を確保することをお勧めします。

ヒント

KSamplerからメタデータを直接抽出することは不可能なため、 Parameter Generatorノードを使用してパラメーターを生成し、同時にPrompt SaverノードとKSamplerノードに出力する必要があります。

詳細情報

画像形式

PNG形式のみが、メタデータとワークフローの両方を同時に埋め込むことをサポートしています。他の形式はメタデータのみを埋め込むことができます。

複製ファイル名

ファイル名が既に存在すると、ファイル名の最後にインデックスが追加されます。たとえばfile.png, file_1.png, file_2.png 。

Civitaiのハッシュと自動検出

calculate_hashが有効になると、ノードはチェックポイント、VAE、LORA、埋め込み/テキストの反転のハッシュ値を計算し、それらをメタデータに書き込みます。サーバーが再起動した場合、または新しいチェックポイント、VAE、LORA、または埋め込み/テキストの反転がロードされた後、最初の画像生成はハッシュ計算に時間がかかる場合があります。ハッシュ値は、サーバーが再起動されるまで、繰り返し計算を必要とせずに一時的なストレージに保存されます。
resource_hashが有効になると、リソースのハッシュがメタデータに書き込まれ、Civitaiの自動検出をサポートします。この関数は、 calculate_hashが有効になっている場合にのみ実行されます。
Loraのハッシュを計算する必要がある場合は、 Lora LoaderノードまたはLora Selectorノードを使用してください。埋め込み/テキストの反転のハッシュ値は、プロンプトから自動的に検出されます。

`save_metadata_file`

save_metadata_fileがオンになると、メタデータは画像に沿って同じ名前のTXTファイルとして保存されます。

`date_format` ＆ `time_format`

date_formatおよびtime_formatについては、strftime.orgまたはwww.strfti.meを参照してください。

`filename`と`path`

%counter pathには使用できません。 filenameにのみ使用できます。この%counter 、組み込みのSaverノードの%counterとわずかに異なり、 path内のすべての画像ファイルをカウントします。
filenameとpathでサポートされているプレースホルダーについては、次の表を参照してください。
％シード％日付
％ステップ％時間
％CFG ％カウンタ
％モデル％拡大
％サンプラー％品質
％スケジューラ


％シード	％日付
％ステップ	％時間
％CFG	％カウンタ
％モデル	％拡大
％サンプラー	％品質
％スケジューラ

パラメータージェネレーターノード

KSamplerからメタデータを直接抽出することはできないため、 Parameter Generatorノードを使用してパラメーターを生成し、同時にPrompt SaverノードとKSamplerノードの両方に出力する必要があります。

ヒント

Parameter Generatorノードは、APワークフローと同様に、複雑なComfyuiワークフローのコントロールパネルとしても使用できます。

詳細情報

最適な解像度

model_versionとaspect_ratio 、選択したアスペクト比の下で選択されたモデルバージョンの最適な解像度を計算するためにのみ使用されます。計算方法は、安定性AI開発ドキュメントとstable舎のソースコード（安定性AIによって開発された）に基づいています。

`refiner_start`

refiner_startは、Refinerが実行を開始したときに完了したステップの割合、つまり合計ステップのベースステップの割合を指します。これは、選択したステップ比下でRefiner KSamplerが必要とするstart_at_step （ REFINER_START_STEP ）を計算するために使用されます。

バッチローダーノード

Batch Loaderノードは、ディレクトリ内のPrompt Readerノード用に特別に設計されており、他のカスタムノードでは使用できません。

詳細情報

バッチ処理については、 Batch LoaderノードのIMAGE出力をPrompt Readerノードのimage入力に接続してください。

`path`

path ./input/などの相対パスまたはC:/Users/receyuki/Picturesなどの絶対パスをサポートします。
両方のと/は許容可能です。
また、単一のファイルまたはファイルのリストをpathに入力することもできます。この場合、 image_load_limitとstart_index機能しません。

パラメーター抽出ノード

Parameter Extractorノードは、設定内のすべてのパラメーターの値を取得するように設計されたPrompt Readerノードの拡張です（ Prompt Readerノードが出力できないパラメーターを含む）。たとえば、 Hires upscaler

詳細情報

Prompt ReaderノードのSETTINGS Parameter Extractorノードのsettingsに接続します。最初の実行後、パラメーターリストはロードされます。

迅速な合併ノードとタイプコンバーターノード

A1111形式はtext_gとtext_l個別に保存できないため、SDXLユーザーはPrompt Mergerノードを使用してtext_gとtext_l単一のプロンプトに結合する必要があります。
model_name 、 sampler_name 、およびscheduler 、他のノードでは直接使用できない特別なタイプであるため、 Type Converterノードを使用してSTRING型に変換できます。

Lora Loaderノード＆Loraセレクターノード

Lora LoaderノードとLora Selectorノードは、LORAデータをメタデータに書き込み、Civitaiでの自動検出をサポートするために使用されます。

詳細情報

元のローダーをLora Loaderノードに置き換えるか、 Lora SelectorノードのLORA_NAME出力を他のLORAローダーのlora_name入力（組み込みまたはカスタム）に接続し、 Prompt Saverノードのlora_name入力にNEXT_LORA出力をリンクします。これらのノードは両方と同じ機能を持っています。ニーズに応じて選択してください。

複数のロラ

複数のLORAをロードする必要がある場合は、 Lora LoaderノードまたはLora Selectorノードヘッドをlast_loraとNEXT_LORAを介してテールに接続し、LORAチェーンの端にあるNEXT_LORA Prompt Saverノードのlora_name入力に接続してください。