ComfyUI-KJNodes

Ускоряет декодирование/кодирование VAE с помощью объединённых ядер Triton norm+SiLU и макета свёрток channels_last. Поддерживаемые VAE (автообнаружение): видео VAE Wan 2.1/2.2, включая Qwen-Image (RMSNorm, ~1,4×/1,15×), KL VAE изображений, такие как Flux/Flux2, SDXL и SD1.5 (GroupNorm, ~1,6–1,8× при 2048px), и видео VAE LTXV/LTX2 (PixelNorm; блоки декодера с учётом временного шага получают слияние только нормализации). Другие архитектуры не поддерживаются. Применяется как патчи объектов на клонированном патчере, поэтому существует только пока загружен этот VAE.

Добавляет выделенный кадр живого предпросмотра на эту ноду с переопределяемым максимальным разрешением. Стандартный предпросмотр ComfyUI ограничен 512 пикселями; эта нода отправляет свой собственный предпросмотр прямо в DOM-виджет на ноде, что позволяет просматривать модели, работающие в пиксельном пространстве (Chroma Radiance, ZImage, HiDream-O1, …) при полном разрешении сэмплера.

Этот узел принимает JSON-строку, содержащую координаты ограничивающих рамок объектов, и, объединяя с пользовательскими категориями, ID и промптами, формирует структуру данных отслеживания, необходимую для InstanceDiffusion.

Техническое ядро этого узла заключается в интеграции и применении легковесных моделей серии 'Intrinsic LoRA'.

Интерактивный узел преобразования изображения: обрезка, изменение размера, добавление отступов и поворот. Подключите вход изображения: предпросмотр появляется автоматически. Обрезка: Нажмите и перетащите, чтобы нарисовать область обрезки. Перетащите внутрь, чтобы переместить, перетащите края/углы для изменения размера. Правой кнопкой мыши — удалить область. Ctrl — привязка к сетке. Shift + изменение размера — сохранение соотношения сторон. Alt + изменение размера — симметричное изменение размера. Отступы: Shift + перетащите для настройки позиции отступа. Кнопка Поворот включает крест поворота (перетащите для поворота; правой кнопкой — сброс). Установите target_width/height для изменения размера вывода (0 = оставить оригинал). Используйте keep_proportion для управления тем, как изображение вписывается в цель. Используйте extra_padding для добавления отступов с цветом или заполнением краев (clamp/repeat/mirror).

Этот узел принимает эталонное изображение и позволяет пользователю указать целевую ширину и высоту выходного изображения, а также ширину рамки.

Этот узел управляет динамическими эффектами перехода между изображениями с помощью выбранного пользователем типа перехода (например, скольжение, растворение, стирание по форме и т.д.) и кривых интерполяции.

Этот узел принимает два входа типа TRACKING, и его внутренняя реализация объединяет данные отслеживания второго входа с данными первого входа.

Этот узел поддерживает три различных формата латентных данных: BCHW, BTCHW и BCTHW

Техническая реализация этого узла заключается в клонировании входной модели и добавлении двух функций обратного вызова к клонированной модели.

Этот узел использует внутри torch.compile.

В технической реализации этот узел позволяет пользователю выбирать различные бэкенды компиляции (например, inductor) и режимы оптимизации (например, max-autotune).

Этот узел принимает на вход пакет изображений и данные отслеживания типа TRACKING.

Этот узел технически извлекает значения ширины и высоты путем анализа выбранной пользователем строки пресета и вызывает встроенную функцию ComfyUI `EmptyLatentImage` для генерации тензора латентного шума указанного размера и размера пакета.

Этот узел поддерживает обработку латентных тензоров двух распространённых размерностей: четырёхмерного (B, C, H, W) и пятимерного (B, C, T, H, W) форматов, соответствующих пакетам изображений и последовательностям видеокадров соответственно.

Этот узел технически работает путем динамического создания входных портов

Этот узел принимает два входных значения типа LATENT и поддерживает тензорные форматы 4D (B, C, H, W) и 5D (B, C, T, H, W).

В технической реализации этот узел клонирует входную модель и применяет torch。

Этот узел в технической реализации оптимизирует и кэширует вычислительный граф модели VAE, вызывая бэкенд компиляции PyTorch.

ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНО! Активирует пользовательское sageattention для снижения пикового использования VRAM, переопределяет режим внимания. Требуется последняя версия sageattention.

Читает предустановленные варианты размеров из файла конфигурации custom_dimensions.json и генерирует пустое латентное изображение указанного размера.

Этот узел реализован на основе библиотеки `color-matcher` и предоставляет несколько алгоритмов переноса цвета, включая MKL, HM, Reinhard, MVGD и их гибридные методы.

Этот узел генерирует внутри двумерный тензор с плавающей запятой с помощью библиотек NumPy и PyTorch.

Этот узел обеспечивает точный контроль над типами данных весов и вычислений при загрузке модели, поддерживая различные форматы точности от fp8 до fp32.