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comfyui prompt reader node

AI 소스 코드

v1.3.4

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SD 프롬프트 리더 노드

이것은 SD 프롬프트 리더의 하위 프로젝트입니다. SD 프롬프트 리더가 지원하는 모든 형식의 이미지에서 메타 데이터를 추출하고 추가 메타 데이터가있는 이미지를 저장하여 Civitai와 같은 웹 사이트에서 메타 데이터 감지와 호환됩니다.

지원되는 형식 • 설치 • 사용법 • 로그 변경 • 크레딧

지원되는 형식

	PNG	JPEG	웹	txt*
A1111의 Webui	✅	✅	✅	✅
쉬운 확산	✅	✅	✅
마구간 위아리*	✅	✅
Stableswarmui (0.5.8-Alpha 이전)*	✅	✅
fooocus-dre*	✅	✅
소설 (스텔스 pnginfo)	✅		✅
소설 (레거시)	✅
Invokeai	✅
Invokeai (2.3.5-post.2 이전)	✅
invokeai (1.15 이전)	✅
comfyui*	✅
물건을 그립니다	✅
Naifu (4chan)	✅

자세한 내용은 SD 프롬프트 리더를 참조하십시오

설치

메모

Zip 패키지를 사용할 수 있지만 설치에 사용하지 않는 것이 좋습니다.

Comfyui 관리자를 통해 설치 및 업데이트 (권장)

Comfyui 관리자에서 SD Prompt Reader 검색하고 설치하십시오.

수동으로 설치하십시오

주 저장소와 함께 서브 모듈을 설치하십시오.

cd , custom_node 폴더에 CD

이 저장소를 복제하십시오

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

종속성을 설치하십시오

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

업데이트

업데이트 할 때는 메인 저장소와 함께 서브 모듈을 포함하는 것을 잊지 마십시오.

git pull --recurse-submodules

용법

프롬프트 리더 노드

Prompt Reader 노드는 독립형 SD 프롬프트 리더와 정확히 동일하게 작동합니다. 독립형 SD 프롬프트 리더의 이미지 데이터 리더를 사용하여 동일한 형식을 지원하고 SD 프롬프트 리더와 함께 업데이트를받을 수 있습니다.

중요한

사용자 정의 노드와 복잡한 워크 플로우로 인해 SD 프롬프트 리더가 이미지 메타 데이터를 올바르게 읽을 수있는 문제를 일으킬 수있는 문제를 일으킬 수 있으므로 워크 플로에 Prompt Saver 노드를 포함하여 최대의 호환성을 보장하는 것이 좋습니다.

더 많은 정보

`parameter_index`

hires-fix 또는 refiner 통해 처리 된 것과 같은 여러 매개 변수 세트를 포함하는 이미지의 경우 필요한 매개 변수를 선택하려면 parameter_index 를 수정해야합니다.

SDXL

SDXL에 의해 생성되고 여러 프롬프트 세트를 포함하는 이미지의 경우 text_g 는 text_l 과 하나의 프롬프트로 결합됩니다.

배치 읽기

배치 처리를 위해서는 Batch Loader 노드를 사용하십시오. 대량 읽기를 위해 Batch Loader 노드를 사용하면 미리보기 이미지가 업데이트되지 않으며 텍스트 상자는 마지막 이미지의 메타 데이터 만 표시됩니다.

추가 매개 변수

기존 출력 이외의 매개 변수를 읽으려면 settings Parameter Extractor 노드에 연결하십시오.

`MODEL_NAME`

MODEL_NAME 다음과 같은 우선 순위에 따라 메타 데이터의 모델 이름과 서버의 기존 모델과 일치하는 특수 출력입니다.
1. 동일한 경로, 파일 이름 및 확장.
2. 동일한 파일 이름 및 확장. 예를 들어 sd_xl_base.safetensors SDXLsd_xl_base.safetensors 와 일치하며 그 반대도 마찬가지입니다.
3. 동일한 파일 이름. 예를 들어 sd_xl_base SDXLsd_xl_base.safetensors 와 일치하며 그 반대도 마찬가지입니다.
4. 일치하는 모델을 찾을 수 없으면 원래 이름이 출력됩니다.

프롬프트 세이버 노드

Prompt Saver 노드와 Parameter Generator 노드는 함께 사용하도록 설계되었습니다.
Prompt Saver 노드는 A1111 형식으로 추가 메타 데이터를 출력 이미지에 작성하여 SD Prompt Reader 및 Civitai를 포함하여 A1111 형식을 지원하는 모든 도구와 호환됩니다.
사용자 정의 노드와 복잡한 워크 플로우로 인해 SD Prompt Reader가 이미지 메타 데이터를 올바르게 읽을 수있는 문제를 일으킬 수있는 문제를 일으키기 때문에 워크 플로우 에이 노드를 포함하여 최대의 호환성을 보장하는 것이 좋습니다.

팁

KSampler 에서 메타 데이터를 직접 추출 할 수 없으므로 Parameter Generator 노드를 사용하여 매개 변수를 생성하고 동시에 Prompt Saver 노드 및 KSampler 노드에 출력해야합니다.

더 많은 정보

이미지 형식

PNG 형식만이 메타 데이터와 워크 플로를 동시에 포함시키는 것을 지원합니다. 다른 형식은 메타 데이터 만 포함 할 수 있습니다.

복제 파일 이름

파일 이름이 이미 존재하면 file.png, file_1.png, file_2.png 이름의 끝에 인덱스가 추가됩니다.

Civitai의 해시 및 자동 감지

calculate_hash 활성화되면 노드는 Checkpoint, VAE, LORA 및 Embedding/Textual Version의 해시 값을 계산하여 메타 데이터에 기록합니다. 서버가 다시 시작되거나 새로운 체크 포인트, VAE, LORA 또는 임베딩/텍스트 반전이로드되면 첫 번째 이미지 생성은 해시 계산에 더 긴 시간이 걸릴 수 있습니다. 해시 값은 서버가 다시 시작될 때까지 반복 계산이 필요하지 않고 임시 스토리지에 저장됩니다.
resource_hash 활성화되면 Resource Hashes는 Metadata에 기록되어 Civitai의 자동 검출을 지원합니다. 이 기능은 calculate_hash 활성화 된 경우에만 실행됩니다.
LORA의 해시를 계산 해야하는 경우 Lora Loader 노드 또는 Lora Selector 노드를 사용하십시오. 임베딩/텍스트 반전의 해시 값은 프롬프트에서 자동으로 감지됩니다.

`save_metadata_file`

save_metadata_file 이 켜지면 메타 데이터는 이미지와 함께 동일한 이름의 txt 파일로 저장됩니다.

`date_format` & `time_format`

date_format 및 time_format 의 경우 strftime.org 또는 www.strfti.me를 참조하십시오.

`filename` & `path`

%counter path 에 사용할 수 없으며 filename 에만 사용할 수 있습니다. 이 %counter 내장 Saver 노드의 %counter 와 약간 다르므로 path 의 모든 이미지 파일을 계산합니다.
filename 과 path 에서 지원하는 자리 표시자는 다음 표를 참조하십시오.
%씨앗 %날짜
%단계 %시간
%CFG %계수기
%모델 %확대
%샘플러 %품질
%스케줄러


%씨앗	%날짜
%단계	%시간
%CFG	%계수기
%모델	%확대
%샘플러	%품질
%스케줄러

매개 변수 생성기 노드

KSampler 에서 메타 데이터를 직접 추출 할 수 없으므로 Parameter Generator 노드를 사용하여 매개 변수를 생성하고 동시에 Prompt Saver 노드 및 KSampler 노드 모두에 출력해야합니다.

팁

Parameter Generator 노드는 AP 워크 플로와 마찬가지로 복잡한 Comfyui 워크 플로의 제어판으로도 사용할 수 있습니다.

더 많은 정보

최적의 해상도

model_version 및 aspect_ratio 선택한 종횡비에서 선택한 모델 버전의 최적 해상도를 계산하는 데만 사용됩니다. 계산 방법은 안정성 AI 개발 문서와 StablesWarmui 소스 코드 (Stability AI에 의해 개발)를 기반으로합니다.

`refiner_start`

refiner_start 정유 업체가 실행되기 시작할 때 완료된 단계의 비율을 말합니다. 이것은 선택한 단계 비율에서 정유 기 KSampler 요구하는 start_at_step ( REFINER_START_STEP )을 계산하는 데 사용됩니다.

배치 로더 노드

Batch Loader 노드는 Prompt Reader 노드가 디렉토리의 배치 읽기 이미지 파일을 위해 특별히 설계되었으며 다른 사용자 정의 노드에서는 사용할 수 없습니다.

더 많은 정보

배치 처리를 위해서는 Batch Loader 노드의 IMAGE 출력을 Prompt Reader 노드의 image 입력에 연결하십시오.

`path`

이 path ./input/ 또는 C:/Users/receyuki/Pictures 와 같은 절대 경로와 같은 상대 경로를 지원합니다.
및 / 모두 허용됩니다.
또한 단일 파일 또는 파일 목록을 path 에 입력 할 수도 있으며,이 경우 image_load_limit 및 start_index 작동하지 않습니다.

매개 변수 추출기 노드

Parameter Extractor 노드는 Prompt Reader 노드의 확장으로 설정에서 모든 매개 변수의 값을 검색하도록 설계되었습니다 ( Prompt Reader 노드가 출력 할 수없는 매개 변수 포함). 예를 들어 Hires upscaler

더 많은 정보

Prompt Reader 노드의 SETTINGS Parameter Extractor 노드의 settings 에 연결하십시오. 첫 번째 실행 후 매개 변수 목록이로드됩니다.

프롬프트 합병 노드 및 유형 변환기 노드

A1111 형식은 text_g 및 text_l 별도로 저장할 수 없으므로 SDXL 사용자는 Prompt Merger 노드를 사용하여 text_g 및 text_l 단일 프롬프트로 결합해야합니다.
model_name , sampler_name 및 scheduler 다른 노드에서 직접 사용할 수없는 특수 유형이므로 Type Converter 노드를 사용하여 STRING 유형으로 변환 할 수 있습니다.

LORA 로더 노드 및 LORA 선택기 노드

Lora Loader 노드 및 Lora Selector 노드는 LORA 데이터를 메타 데이터에 작성하고 Civitai에서 자동 감지를 지원하는 데 사용됩니다.

더 많은 정보

원래 로더를 Lora Loader 노드로 교체하거나 Lora Selector 노드의 LORA_NAME 출력을 다른 LORA 로더 (내장 또는 사용자 정의)의 lora_name 입력에 연결하고 NEXT_LORA 출력을 Prompt Saver 노드의 lora_name 입력에 연결하십시오. 이 두 노드 모두 동일한 기능을 가지고 있습니다. 귀하의 요구에 따라 선택하십시오.

다중 로라

여러 LORA를로드 해야하는 경우 Lora Loader 노드 또는 Lora Selector 노드 헤드를 last_lora 및 NEXT_LORA 통해 테일에 연결하고 LORA 체인의 끝에서 NEXT_LORA Prompt Saver 노드의 lora_name 입력에 연결하십시오.