Misaki 本地节点插件₍ᐢ.ˬ.ᐢ₎♡~

ComfyUI 效率工具插件，内置 6 个节点，围绕「批量出图 / 图像加载保存 / 尺寸对齐 / 视频参数」这一条链路设计。

本仓库不含任何模型权重，只包含插件代码。所有大模型请自行放入 ComfyUI 的 models/ 对应目录。

节点总览

显示名	节点类	分类	一句话
Misaki的专属效率节点(ˊᗜˋ)	MisakiEfficiencyNode	₍ᐢ.ˬ.ᐢ₎♡~Misaki/效率节点	checkpoint/UNet、双 CLIP、VAE、15 个 LoRA、空白潜空间、正负提示词合并成一个节点
文本多行加载₍ᐢ.ˬ.ᐢ₎♡~	MisakiMultiLineTextLoader	₍ᐢ.ˬ.ᐢ₎♡~Misaki/文本加载	多行文本逐条加载，配合自动循环批量出图
misaki图像加载 ✞ᐢ•̥ ̫ •̥ᐢ✞	MisakiImageLoader	Misaki	单张上传 / 文件夹图集双模式加载 + 尺寸对齐缩放 + 自动逐张循环
misaki图像保存(*´꒳`人)	MisakiImageSaver	Misaki	双输入 + 可选保存 + 元数据开关 + 左右对比预览 + 图像直通
图像尺寸恢复ʕっ•ᴥ•ʔっ♥	MisakiImageSizeRestore	Misaki	把尺寸取整到 8/16/32/64 的倍数，输出图像与最终宽高
misaki快速视频分辨率( ˘ω˘ )	MisakiQuickVideoResolution	₍ᐢ.ˬ.ᐢ₎♡~Misaki/视频工具	快速算出视频分辨率与时长（MiniMax H3 等）

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1. Misaki的专属效率节点(ˊᗜˋ)

把以下节点合并为一个：CheckpointLoader + UNETLoader + CLIPLoader/DualCLIPLoader + VAELoader + LoraLoader×15 + CLIPTextEncode（正/负）+ EmptyLatentImage。

输入

输入	说明
checkpoint大模型	完整大模型（models/checkpoints），默认「无」；选「无」时用下方 UNet 拆分加载，两者同时选则以 checkpoint 为准
UNet模型	扩散模型（models/diffusion_models 与 models/unet），默认「无」
CLIP1 / CLIP2	文本编码器（models/text_encoders 与 models/clip），默认「无」；CLIP2 选「无」时只用 CLIP1 编码
CLIP类型	文本编码器组合类型，默认「无」（按 stable_diffusion 默认方式加载）。双 CLIP 模型用 sdxl / sd3 / flux / flux2 等，单文本编码器模型用 krea2 / minimax / joyimage / mage 等，共 36 个可选
VAE模型	VAE 模型（models/vae），默认「无」；选 checkpoint 时留空会自动用大模型自带 VAE，选 UNet 时必选
音频VAE	音频 VAE（models/vae），默认「无」。MiniMax 双 VAE 用法：主 VAE 解码画面、音频 VAE 解码声音；选「无」时输出主 VAE
预设分辨率	空白潜空间（空画布）的分辨率，**默认 1024x1024（方形 1:1）**。预设 18 档（512×512 ~ 1792×768，含方形 1:1 / 竖屏 2:3、3:4、9:16 / 横屏 3:2、4:3、16:9、21:9），再加「自定义」用下方宽高
批量大小	空白潜空间的批量，1 ~ 64，默认 1
自定义宽度 / 自定义高度	预设分辨率选「自定义」时生效，16 ~ 8192（步长 8），默认 1024
正面提示词	多行正向提示词（也可直接连线 STRING 文本）；各 LoRA 的触发词会按 LoRA1→15 的顺序加到最前面
负面提示词	多行负向提示词；留空时输出零化条件（鼠标悬停有提示）
LoRA1 ~ LoRA15 / 强度1 ~ 强度15	可选。LoRA 最多叠加 15 个，填一个自动追加下一栏；强度滑块 -6 ~ 10（默认 1.0，步长 0.01），同时作用于模型与 CLIP，LoRA 选「无」时该强度栏自动隐藏并重置为 1.0

⚠️ 图像输入已移除：本节点不再接受图像输入，潜空间始终按「预设分辨率 / 自定义宽高 + 批量大小」生成空白画布。旧工作流里残留的图像连线不生效；旧版的分辨率值（纯 WxH 或「无（跟随输入图像尺寸）」）会被前端自动迁移到新选项。

LoRA 触发词预设（提示词预设）

• 右键点击任意 LoRA 下拉框 → 弹出「提示词预设」对话框，包含两个输入框：触发词、LoRA 作用介绍。
• 输入完退出即自动保存：点「保存并关闭」、右上角 ✕、按 Esc 或点对话框外空白处，都会自动保存到本地：models/提示词预设/<LoRA文件名>.txt（换 LoRA 时自动读取对应文件的预设）。
• 对话框里可点「导入 txt 文档」直接导入本地触发词文档。
• 执行时自动导入触发词：把已选 LoRA 的触发词自动拼接到正面提示词末尾，无需手动填写。
• 没有触发词就不自动填入：只有预设文件里 [触发词] 段落的内容才会被追加；没有预设、或触发词段落为空时，正面提示词保持原样，不会被填入任何内容（作用介绍等也不会被误当触发词）。
• 预设文件格式（也可手工编辑）：

[触发词]
word1, word2, word3
[作用介绍]
这个 LoRA 的作用是……

加载逻辑

• 选 checkpoint：模型 / CLIP / VAE 自动来自大模型；VAE、CLIP1/CLIP2、音频VAE、LoRA 均可按需覆盖。
• 选 UNet：必须选 VAE 和至少一个 CLIP（单选 CLIP1 或双选 CLIP1+CLIP2）。
• 什么都不选会给出中文报错提示。
• LoRA 按 LoRA1 → LoRA15 依次叠加，强度 -6 ~ 10，可正可负，同时作用于模型与 CLIP。
• 潜空间始终是空白画布，按「预设分辨率（或自定义宽高）+ 批量大小」生成。
• 模型在进程内按「文件路径 + 修改时间」缓存复用，替换模型文件后下次执行自动重新加载。

输出

输出	说明
模型	应用了所有 LoRA 的扩散模型（MODEL）
CLIP	应用了所有 LoRA 的文本编码器（CLIP），可连到外部 CLIPTextEncode 等节点自定条件
正面条件	正面提示词（含 LoRA 触发词）编码条件（CONDITIONING）
负面条件	负面提示词编码条件；留空时为零化条件（CONDITIONING）
VAE	使用的 VAE 对象
潜空间	按「预设分辨率（或自定义宽高）+ 批量大小」生成的空白潜空间（LATENT）
音频VAE	MiniMax 双 VAE 用法（主 VAE 解码画面、音频 VAE 解码声音）；选「无」时输出主 VAE

实时模型列表

• 所有模型下拉框实时读取本地 models 目录（checkpoints / diffusion_models / text_encoders / vae / loras）。
• 往对应文件夹里放入新模型后，无需刷新页面：新建节点、加载工作流或再次执行时下拉框都会自动更新；执行时后端也会重新校验列表。
• 文件按「路径 + 修改时间」缓存，模型文件被替换后下次执行自动重新加载。
• 旧版工作流里的纯 WxH 分辨率值与已废弃的「无（跟随输入图像尺寸）」选项，都会被前端自动迁移到带比例备注的新选项；当前默认是 1024x1024（方形 1:1）。

使用方法

1. 重启 ComfyUI，在搜索框输入「Misaki」添加节点。
2. 二选一：选择 checkpoint 大模型；或选择 UNet + VAE + CLIP1（可加 CLIP2）。
3. 可选：填 LoRA1（会自动追加下一栏，最多 15 个），右键 LoRA 可编辑触发词预设。
4. 输入正面 / 负面提示词（负面可留空）。
5. 把「模型」「正面条件」「负面条件」接到采样器，VAE 和潜空间按需使用；不想用节点内置正/负面条件时，把「CLIP」输出连到外部 CLIPTextEncode 自行编码。
6. 潜空间由本节点直接生成空白画布（「预设分辨率」或「自定义宽高」+「批量大小」），接到采样器即可，不需要再接 EmptyLatentImage。

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2. 文本多行加载₍ᐢ.ˬ.ᐢ₎♡~

批量出图神器：把多行文本逐条加载，配合「自动循环」逐行推进，实现一条工作流批量生成不同提示词的图片。

• 与「misaki图像加载」的自动循环搭配时是图外层 × 文本内层：图1文本1..N → 图2文本1..N …，全部跑完自动停。
• 两个自动循环都由服务端排队驱动：排完队之后即使关掉浏览器页面，也会继续跑完（前端自续跑已关闭，避免浏览器与服务端两边排队导致队列翻倍）。

输入

输入	说明
text	多行提示词，一行一条
过滤空白行	勾选后忽略空行和仅含空白字符的行（\n），行数统计更干净
自动循环	勾选后由服务端自动逐行推进（每跑完一行就自己排下一轮，把「当前行号」+1），跑完最后一行停止、把接力棒交回图像加载节点换图
当前行号	当前读取的行索引（从 0 开始），自动循环时由服务端排队自动更新；手动改可单独测试某一行（此时建议关闭自动循环）

输出

当前行文本 / 总行数 / 当前行号

• 零依赖：后端只用 Python 标准库，不依赖任何第三方包，任何 Python 3 环境都能加载运行（含 ComfyUI 内置 Python）。

使用方法

1. 重启 ComfyUI，在搜索框输入「文本多行加载」添加节点。
2. 在 text 框里输入多行提示词，每行一条。
3. 勾选「自动循环」（可选勾选「过滤空白行」）。
4. 把「当前行文本」输出连到下游节点（可选，用于查看/联动），点执行即可自动逐行跑完所有行。
5. 手动改「当前行号」可单独测试某一行（此时建议关闭自动循环）。

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3. misaki图像加载 ✞ᐢ•̥ ̫ •̥ᐢ✞（MisakiImageLoader）

双模式加载 + 多功能缩放处理，适配 SD/FLUX 尺寸对齐；支持文件夹图集逐张自动循环。

输入

输入	说明
加载模式	单张图像上传 / 文件夹图集加载，默认单张
选择图片	官方上传控件（上传后自动刷新下拉、显示缩略图）。选「无」时改用连进来的 image 输入（前面工作流的图）；选了具体文件则读取该文件
folder_path	图集模式下的文件夹路径（相对 input 目录或绝对路径）
counter_index	起始索引，默认 0
索引设置	固定（按 counter_index 取） / 随机 / 每次加1 / 每次减1，默认「每次加1」
宽高比	original（跟随原图） / custom（用下方宽度高度） / 1:1、3:2、4:3、16:9、2:3、3:4、9:16
宽度 / 高度	「宽高比 = custom」时直接使用的像素尺寸（默认 1024×1024）
适应	letterbox（补边） / crop（裁剪） / fill（拉伸）
方法	重采样算法：lanczos（默认）/ bicubic / hamming / bilinear / box / nearest
四舍五入到倍数	输出尺寸对齐到 8/16/32/64/128/256 的倍数（默认 8，SD 系建议 8，FLUX 系常用 16/32）
缩放至边	None / Longest（长边） / Shortest（短边） / Width / Height
缩放至长度	「缩放至边」不为 None 时的目标边长（默认 1024）
背景颜色	letterbox 补边颜色，默认 #000000
自动循环	开启后每执行一次就自动取「下一张还没跑过的」图片（给每张图打编号），跑过的不会再跑，全部跑完自动停止；重新提交一轮新任务时编号清零、从头再跑。关闭时按上方「索引设置」取图

输出

输出	说明
IMAGE	加载/处理后的图像
MASK	对应的掩码（透明通道）
width / height	最终尺寸
数量	图集图片总数（接循环节点的 total 即可「按张数跑、跑完自动停」）
剩余数量	本轮还剩几张没跑

行为要点

• 「索引设置 = 随机 / 每次加1 / 每次减1」是真正逐次生效的：连点两次运行就是两张不同的图（这三个模式下节点会强制重跑，不吃 ComfyUI 缓存）；「固定」照旧走缓存。
• 自动循环是服务端循环：排完队之后即使关掉浏览器页面，也会继续把整个图集跑完。
• 免疫第三方「保险插件」劫持：本节点立了 _goohai_empty_image_loader 标记，避免被 Comfyui-Goohai_BugFixes 之类的插件在「文件夹模式 + 选择图片=无」时误判成坏掉的加载器而整节点跳过。
• 与 forLoop 类循环节点不要同时启用（两边都循环会让轮数相乘）。

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4. misaki图像保存(*´꒳人)（MisakiImageSaver`）

双输入 + 可选保存 + 元数据开关 + 左右滑动对比预览 + 图像直通输出。

输入

输入	说明
文件名前缀	默认 ComfyUI，支持 %width%/%height% 等 ComfyUI 变量
子文件夹名称	output 下的子目录，留空即 output 根目录（越界路径会被拒绝）
格式	png（默认） / jpeg / jpg / webp
位深度	8-bit / 16-bit（16-bit 仅 png 生效，走 cv2 写出）
输入色彩空间	sRGB（默认） / Linear（线性光值会先做 EOTF 转换再存）
执行保存图片	开启（默认）/ 关闭——关闭时跳过编码与写盘，只在右侧直接展示输入图
保存JSON信息	开启 / 关闭（默认关闭）——开启后 PNG/JPEG 内嵌工作流元数据，并额外写一份独立 .json
图像	要保存的图像（可选）
原图	用于左右对比的老图（可选；尺寸不同会等比缩放居中、黑边补足对齐）

输出

• 图像：直通输出，保存后仍可继续接下游。
• 节点底部显示「原图：W×H / 新图：W×H」。

本节点是 OUTPUT_NODE（工作流的输出节点），否则整条工作流会报「Prompt has no outputs」无法运行；同时也保留了数据输出端口。

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5. 图像尺寸恢复ʕっ•ᴥ•ʔっ♥（MisakiImageSizeRestore）

把尺寸取整到指定倍数，常用于「采样尺寸 / 放大后尺寸」重新对齐到 8/16/32/64。

输入

输入	说明
图像	输入图像
取整方式	向下取整 / 四舍五入 / 向上取整（默认向上）
缩放方式	nearest-exact / bilinear / area / bicubic / lanczos（默认 lanczos，取不到时自动退回 bicubic）
锁定倍速	对齐倍数：8（默认）/ 16 / 32 / 64
宽 / 高（可选）	填了有效值（>0）时只对这两个数取整并输出，不缩放图像；留 0 则用图像自身尺寸并真正缩放图像

输出

• 图像 / 宽 / 高（节点上显示「取整前 → 取整后」预览）

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6. misaki快速视频分辨率( ˘ω˘ )（MisakiQuickVideoResolution）

为 MiniMax H3 等视频生成服务快速算出分辨率与时长。

输入

输入	说明
宽高比	自定义 / 1:1 / 2:3 / 3:4 / 4:3 / 9:16 / 16:9（默认）/ 21:9
自定义比宽 / 自定义比高	宽高比选「自定义」时生效
分辨率	短边基准像素（默认 480），按所选比例自动算出另一边
锁定倍数	两边对齐到的倍数：8 / 16（默认）/ 32 / 64
帧率	16 / 24（默认）/ 30 / 60
视频秒数	目标时长（3s、10s、15s 等任意值），默认 2.0

输出

输出	说明
宽度 / 高度	按宽高比与锁定倍数算出的最终分辨率
视频秒数	按 H3 帧长公式自动对齐后的时长
帧率	所选的 fps（原样输出）

H3 帧长公式：max(5, round(a*fps)) + (5 - (max(5, round(a*fps)) % 17)) % 17（结果 ≡ 5 mod 17）

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安装

把整个插件文件夹放到 ComfyUI/custom_nodes/ 下，重启 ComfyUI 即可。

• 仅依赖 ComfyUI 自带环境（torch、numpy、Pillow 等），无需额外安装任何包；
• 唯一例外：图像保存节点选「16-bit PNG」时会用到 cv2（ComfyUI 环境通常已自带）；
• 本插件不包含也不需要任何模型权重。

自检

插件自带一个纯逻辑自检脚本（不需要启动 ComfyUI，也不需要显卡）：

& <ComfyUI>\python_embeded\python.exe selftest_misaki.py

覆盖：缓存红线、服务端自动排队完整性、第三方插件劫持免疫、控件顺序与输出口红线、自动循环协同契约、交付卫生（临时文件 / BOM / 控制台编码 / 遗留测试实例）、前端 JS 的 ESM 语法。退出码 0 = 全绿。

另有一个参数化模式，可从 ComfyUI 日志重建「一次批量跑」的配对结构（哪张图配了哪几行文本、顺序对不对）：

& <ComfyUI>\python_embeded\python.exe selftest_misaki.py --verify-log <日志路径>

目录结构

Misaki/
├─ __init__.py                      # 插件入口：注册节点 + 暴露 web 目录
├─ nodes/
│  ├─ __init__.py
│  ├─ efficiency_node.py            # 效率节点（后端）
│  └─ multiline_text_loader.py      # 文本多行加载（后端）
├─ misaki_image_loader.py           # 图像加载（后端）
├─ misaki_image_saver.py            # 图像保存（后端）
├─ misaki_image_size_restore.py     # 图像尺寸恢复（后端）
├─ misaki_quick_video_resolution.py # 快速视频分辨率（后端）
├─ web/                             # 前端扩展，每个节点一个 js
│  ├─ misaki_efficiency_node.js
│  ├─ misaki_image_loader.js
│  ├─ misaki_image_saver.js
│  ├─ misaki_image_size_restore.js
│  ├─ misaki_multiline_loader.js
│  └─ misaki_quick_video_resolution.js
├─ selftest_misaki.py               # 自检脚本
├─ .gitignore
└─ README.md