5.3 节点管理
本章节主要的介绍在ComfyUI 下的节点，主要介绍一些常用的节点的介绍的，以及节点的参数介绍
当你掌握了 ComfyUI 的安装和运行之后，会发现大量五花八门的节点。面对各种各样的工作流和复杂的节点种类，可能会让人感到不知所措。在这篇文章中，我们将用通俗易懂的语言对 ComfyUI 的核心节点进行系统梳理，并详细解释每个参数。希望大家在学习过程中培养自我思考的能力，真正掌握和理解各个节点的用法与功能。
一、VAE Decode(Tiled)节点
该节点用于对变分自编码器（VAE）进行解码操作，以将潜在空间（latent space）中的表示转换回图像
输入：
Samples -> 接收 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
输出：
IMAGE -> 输出经过 vae 解码后可直接查看的图像
参数：
tile_size -> 用来设定"块"的大小，进行多块处理
Tips：这个节点特别适合处理高分辨率图像，因为将图像分成小块进行处理，然后在处理完所有块后将它们组合成完整图像，可以避免内存溢出，并且提高处理效率。
例如，1024*1024 的图像可以通过设置 1024，来分成 2 块进行解码，也可以设置成 512，分成 4 块进行解码。
二、Invert Image 节点
该节点用于反转图像的颜色。具体来说，它将图像中的每个像素的颜色值转换为其补色。
输入：
image -> 加载想要处理的图片
输出：
IMAGE -> 输出反转图像
反转图像颜色在图像处理和特效制作中有多种应用，包括但不限于以下几种：
视觉效果：反转图像颜色可以产生独特的视觉效果，增加图像的艺术感。
增强对比度：在某些情况下，反转图像颜色可以帮助突出某些细节或对比。
创建掩膜：反转图像颜色可以用于创建和处理掩膜（masks），以便在进一步的图像处理步骤中使用。
三、Pad lmage for Outpainting 节点
该节点的主要目的是预处理输入图像，以便于后续的绘制或者生成任务。
输入：
image -> 接收加载的图像信息
参数：
left -> 设定图像左侧扩展的像素宽度
top -> 设定图像顶部扩展的像素宽度
right -> 设定图像右侧扩展的像素宽度
bottom -> 设定图像底部扩展的像素宽度
feathering -> 控制边框的柔化程度，使得填充的边缘与原始图像更自然地过渡 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，并且结合 feathering 参数进行柔化处理。
如图所示，可以将 MASK 输出为图像预览羽化效果。
这个节点的作用是调整输入图像的大小或者填充以适应模型的输入要求。具体来说，它可能会执行以下操作之一：
调整大小：将输入图像的尺寸调整为模型所需的输入尺寸。这可以是放大、缩小或者裁剪图像。
填充：如果输入图像的尺寸不足以填满模型所需的输入尺寸，节点可能会在图像周围添加填充。填充通常使用像素值相同的颜色或者根据算法进行填充，以确保输入图像与模型的输入尺寸匹配。
四、Upscale image 节点
该节点用于放大图像的尺寸，同时尽可能保持图像的细节和质量。
输入：
image -> 接收需要调整的图像
参数：
upscale_method -> 选择放大图像的算法，“nearest-exact”表示使用最近邻插值算法。
width -> 调整后的图像宽度
height -> 调整后的图像高度
crop -> 设置是否对放大后的图像进行裁剪 “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
可以根据的你自己的对图形的要求进行修改其比例尺寸。
Last updated