ComfyUI-QHNodes

为 ComfyUI 开发的自定义节点集合，提供预设尺寸预设Latent、从文件夹加载LoRA，以及集成了多个常用的自定义节点。

所有节点均为日常所用，偏定制化，如有需要，可参考

包含节点

主仓库节点

预设尺寸 (Preset Size Latent): 提供常用的图像尺寸预设

文件夹加载LoRA (Load LoRA from Folder): 批量加载指定文件夹中的 LoRA 模型

采样器设置 (Sampler Settings): 提供采样器和调度器设置的配置节点

JSON解包 (JsonUnpack): 解析JSON字符串并提取指定的键值，支持最多5个键的提取

Gemini图像分析 (Gemini): 使用Google Gemini模型进行图像分析和描述

文件夹图片统计 (Image Count From Folder): 统计指定文件夹中的图片数量

文件夹加载图片 (Load Image From Folder): 从指定文件夹中批量加载图片，支持设置起始索引和加载数量

文件保存 (File Save): 将文本内容保存到指定文件夹，支持多种文件格式

动态表达式 (Dynamic Expression): 执行动态Python表达式，支持最多5个参数

集成的子模块

以下是集成的常用节点，如果不需要所有节点，可单独下载：

字符串相关节点

字符串相关的自定义节点，提高在处理字符串时的效率和灵活性

支持字符串列表、翻译、CSV导入导出等功能

提供多种字符串选择方式：按序号选择、顺序循环、随机选择

图像压缩节点

用于图像压缩的ComfyUI自定义节点，支持JPEG、WEBP、PNG压缩格式和参数调整

Html2Image节点

提供ComfyUI网页截图、相机水印、自由模板转图片功能节点

模型下载节点

ComfyUI的模型下载节点，支持civitai和huggingface下的模型下载

安装方法

场景一：安装所有节点（推荐）

如果你想使用所有功能，可以一次性安装所有节点：

cd ComfyUI/custom_nodes/
git clone --recursive https://github.com/liuqianhonga/ComfyUI-QHNodes.git

场景二：仅安装主仓库节点

如果你只想使用预设尺寸和文件夹加载LoRA功能：

cd ComfyUI/custom_nodes/
git clone https://github.com/liuqianhonga/ComfyUI-QHNodes.git

子模块管理（可选）

添加子模块：如果之前只安装了主仓库，现在想添加子模块

cd ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI-QHNodes
git submodule init
git submodule update

更新子模块：如果想更新子模块到最新版本

cd ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI-QHNodes
git submodule update --remote

所有依赖会在 ComfyUI 启动时自动检查和安装。

更新说明

更新主仓库

cd ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI-QHNodes
git pull

更新所有子模块

cd ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI-QHNodes
git submodule update --remote

节点说明

🐟预设尺寸 (Preset Size Latent)

预设尺寸节点，支持以下预设：

竖版尺寸预设

竖版通用 (1024×1536)

标准的 2:3 竖版比例

适合壁纸和电子书封面

竖版高清 (1280×1536)

5:6 竖版比例

适合社交平台/AI作画

竖版长图 (1024×2048)

1:2 竖版比例

适合全身像/海报/建筑

竖版超清 (1536×2048)

适合精细插画/商业海报

竖版超长 (1080×2520)

9:21 竖版比例

适合长图文/漫画

横版尺寸预设

横版通用 (1536×1024)

3:2 横版比例

适合风景/场景

横版宽屏 (1920×1080)

16:9 横版比例

适合桌面壁纸

横版超宽 (2560×1080)

21:9 横版比例

适合全景图

手机尺寸预设

手机人像 16:9 (1080×1920)

适合人像/全身照

标准的手机全屏比例

手机人像 4:3 (1440×1920)

适合证件照/半身像

更宽的画面比例

手机场景 3:2 (1280×1920)

适合风景和建筑

宽屏构图

手机通用 (1024×1024)

适合头像和产品图

方形构图

手机高清 (1920×1920)

适合精致产品和艺术作品

高分辨率方形

手机壁纸 Mobile Wallpaper (1280×2048)

适合手机壁纸和移动设备内容

5:8 比例，垂直长图

视频尺寸预设

4K (3840×2160)

超高清视频标准

适合专业视频制作

2K (2048×1152)

高清视频标准

适合一般视频制作

1080p (1920×1080)

全高清视频标准

最常用的视频尺寸

电影 (2048×870)

2.35:1 电影比例

适合电影级内容

相片尺寸预设

4×6英寸 (1200×1800)

适合冲印照片

标准相片尺寸

5×7英寸 (1500×2100)

适合相框装饰

较大相片尺寸

社交媒体预设

抖音/快手 (1080×1920)

适合短视频封面

标准竖屏比例

朋友圈 (1080×1920)

适合生活分享

移动端优化

小红书 (1080×1350)

适合美食/穿搭

4:5 优化比例

微博 (1200×900)

适合图文/新闻

横版展示

B站封面 (1146×717)

适合视频封面

平台优化尺寸

国际社交平台预设

Instagram Story (1080×1920)

适合故事/Vlog

Instagram 标准尺寸

TikTok Video (1080×1920)

适合短视频/舞蹈

TikTok 优化尺寸

Facebook Post (1200×630)

适合社交分享

Facebook 推荐尺寸

Twitter Post (1200×675)

适合资讯/新闻

Twitter 优化尺寸

Youtube Cover (2560×1440)

适合视频封面

Youtube 标准尺寸

自定义预设

你可以通过编辑以下文件来添加自己的预设尺寸：

nodes/preset_sizes.json: 社交媒体预设

nodes/camera_sizes.json: 相机预设

格式如下：

{
    "预设名称 (宽×高)": [宽度, 高度]
}

🐟Load LoRA (Folder)

从指定文件夹加载 LoRA 模型。支持以下功能：

基础模型：接收基础模型（MODEL）作为输入

所有的 LoRA 都将基于此模型进行加载

节点会自动克隆基础模型，不会修改原始模型

文件夹路径：支持多个文件夹路径，使用英文逗号分隔

示例：myLoras, character/style1

相对路径基于 ComfyUI 的 models/loras 目录

如果路径不存在会在控制台输出提示信息

模型强度：调整 LoRA 对模型的影响程度

范围：-100.0 到 100.0

默认值：1.0

负值会产生相反的效果

合并加载：控制多个 LoRA 的加载方式

开启：将所有符合条件的 LoRA 合并加载到同一个模型中

关闭（默认）：为每个 LoRA 创建单独的模型副本

实时预览：执行后会显示找到的 LoRA 文件列表，方便确认是否正确加载

使用示例

分别加载多个 LoRA（默认模式）：

“`

model: 基础模型

lora_folders: portraits, anime/style

strength_model: 0.8

merge_loras: False (默认)

“`

输出：多个模型，每个模型包含一个 LoRA

合并加载多个 LoRA：

“`

model: 基础模型

lora_folders: myLoras

strength_model: 1.0

merge_loras: True

“`

输出：一个包含所有 LoRA 的模型

注意事项

文件夹路径使用正斜杠 / 分隔

目前仅支持 .safetensors 格式的 LoRA 文件

如果找不到任何符合条件的文件，节点会显示”No LoRA files found”

合并加载多个 LoRA 时，加载顺序与文件夹中的顺序一致

每个 LoRA 都会创建模型的副本，请注意内存使用

🐟采样器设置 (Sampler Settings)

采样器和调度器配置节点。支持以下功能：

采样器设置：支持所有 ComfyUI 内置采样器

调度器设置：支持所有 ComfyUI 内置调度器

采样步数：可配置范围 1-100，默认 30 步

降噪强度：可配置范围 0.0-1.0，默认 1.0

输出参数类型为 ANY，方便与其他节点对接。

🐟JSON解包 (JsonUnpack)

解析JSON字符串并提取指定的键值，支持最多5个键的提取。

JSON字符串：接收JSON字符串作为输入

支持标准JSON格式

可以从文本文件或其他节点输出中获取

键值提取：支持最多5个键的提取

使用英文逗号分隔多个键

键名不区分大小写

如果键不存在会输出空值

输出类型：输出类型为 ANY，方便与其他节点对接

使用示例

提取单个键值：

“`

json_string: {“name”: “John”, “age”: 30}

keys: name

“`

输出：John

提取多个键值：

“`

json_string: {“name”: “John”, “age”: 30, “city”: “New York”}

keys: name, age, city

“`

输出：John, 30, New York

注意事项

JSON字符串必须是标准格式

键值提取不支持嵌套JSON对象

如果键不存在会输出空值

输出类型为 ANY，方便与其他节点对接

🐟Gemini图像分析 (Gemini)

使用Google的Gemini模型对图像进行分析和描述，支持多种模型选择和参数调整。

输入参数

图像 (image)：需要分析的图像

支持ComfyUI标准图像格式

会自动转换为Gemini支持的格式

API密钥 (api_key)：Google API密钥

需要有效的Google API密钥

可以从Google AI Studio获取

模型 (model)：Gemini模型选择

gemini-2.0-flash-exp

gemini-1.5-flash

gemini-1.5-flash-8b

gemini-1.5-pro

prompt：引导模型分析的提示文本

默认值：”Describe this image”

可以使用自定义提示词引导分析方向

temperature：生成文本的随机性

范围：0.0-2.0

默认值：0.8

较低的值生成更确定的结果

较高的值生成更多样化的结果

max_output_tokens：生成文本的最大长度

范围：1-8192

默认值：2048

输出

文本描述：模型对图像的分析结果

输出类型：STRING

可以与其他文本处理节点配合使用

使用示例

基础图像描述：

“`

prompt: “Describe this image in detail”

temperature: 0.8

max_output_tokens: 2048

“`

特定分析任务：

“`

prompt: “List all the objects in this image”

temperature: 0.3

max_output_tokens: 1024

“`

注意事项

需要有效的Google API密钥

API调用可能产生费用，请参考Google的定价政策

较大的图像可能需要更长的处理时间

建议根据具体需求调整temperature和max_output_tokens参数

🐟文件夹图片统计 (Image Count From Folder)

统计指定文件夹中的图片数量。

文件夹路径：需要统计的文件夹路径

支持绝对路径和相对路径

相对路径基于 ComfyUI 的根目录

输出

图片数量：文件夹中的图片数量

输出类型：INT

可以与其他节点对接

使用示例

统计指定文件夹中的所有图片：

“`

folder_path: /path/to/folder

“`

输出：文件夹中的图片数量

注意事项

文件夹路径必须正确

如果文件夹不存在会返回0

支持的图片格式包括常见图片格式（jpg、png、jpeg等）

🐟文件夹加载图片 (Load Image From Folder)

从指定文件夹中批量加载图片，支持设置起始索引和加载数量。

文件夹路径：需要加载的文件夹路径

支持绝对路径和相对路径

相对路径基于 ComfyUI 的根目录

起始索引：加载图片的起始索引

范围：0-10000

默认值：0

加载数量：加载图片的数量

范围：1-100

默认值：1

输出

图片列表：加载的图片列表

输出类型：LIST[IMAGE]

可以与其他图像处理节点对接

图片名称：加载的图片文件名列表

输出类型：LIST[STRING]

不包含路径，仅文件名

图片路径：加载的图片完整路径列表

输出类型：LIST[STRING]

包含完整的文件路径

使用示例

加载指定文件夹中的所有图片：

“`

folder_path: /path/to/folder

start_index: 0

load_cap: 10

“`

输出：

images: 前10张图片的图像数据

image_names: 前10张图片的文件名

image_paths: 前10张图片的完整路径

从中间开始加载图片：

“`

folder_path: /path/to/folder

start_index: 5

load_cap: 5

“`

输出：

images: 第5-9张图片的图像数据

image_names: 第5-9张图片的文件名

image_paths: 第5-9张图片的完整路径

注意事项

文件夹路径必须正确

如果文件夹不存在会返回空列表

加载数量不能超过文件夹中的图片数量

图片按文件名排序

支持常见图片格式（jpg、png、jpeg等）

🐟文件保存 (File Save)

将文本内容保存到指定文件夹，支持多种文件格式。

文件夹路径：需要保存的文件夹路径

支持绝对路径和相对路径

相对路径基于 ComfyUI 的根目录

文件名：保存的文件名

支持多种文件格式，例如txt、csv、json等

文本内容：需要保存的文本内容

支持标准文本格式

可以从文本文件或其他节点输出中获取

输出

文件路径：保存的文件路径

输出类型：STRING

可以与其他节点对接

使用示例

保存文本内容到指定文件夹：

“`

folder_path: /path/to/folder

file_name: example.txt

text_content: Hello World!

“`

输出：保存的文件路径

注意事项

文件夹路径必须正确

文件名必须正确

文本内容必须是标准格式

如果文件夹不存在会输出错误信息

🐟动态表达式 (Dynamic Expression)

执行动态Python表达式，支持最多5个参数。

表达式：需要执行的Python表达式

支持标准Python表达式

可以从文本文件或其他节点输出中获取

参数：表达式需要的参数

支持任意类型

支持最多5个参数

输出

结果：表达式执行结果

输出类型：ANY

可以与其他节点对接

使用示例

执行简单的加法表达式：

“`

expression: “return arg1 + arg2”

arg1: 1

arg2: 2

“`

输出：3

执行复杂的字符串拼接表达式：

“`

expression: “return f’Hello, {arg1} {arg2}!’

arg1: “John”

arg2: “Doe”

“`

输出：”Hello, John Doe!”

执行复杂的列表操作表达式：

“`

expression: “return [arg1, arg2, arg3]”

arg1: 1

arg2: 2

arg3: 3

“`

输出：[1, 2, 3]

执行复杂的字典操作表达式：

“`

expression: “return {‘a’: arg1, ‘b’: arg2, ‘c’: arg3}”

arg1: 1

arg2: 2

arg3: 3

“`

输出：{‘a’: 1, ‘b’: 2, ‘c’: 3}

if-else表达式：

“`

expression: “return ‘Even’ if arg1 % 2 == 0 else ‘Odd'”

arg1: 4

“`

输出：”Even”

注意事项

表达式必须是有效的Python代码

参数必须与表达式中的变量名匹配

表达式执行结果会作为输出返回