toyxyz/ComfyUI_toyxyz_test_nodes

무엇인가

ComfyUI_toyxyz_test_nodes는 Stable Diffusion 스타일 이미지 생성 파이프라인을 실행하는 데 사용되는 비주얼 노드 기반 인터페이스인 ComfyUI용 사용자 정의 노드 모음입니다. 작성자가 자주 필요로 하는 유용한 도구들을 묶어 놓은 것으로, 웹캠 캡처, 영역 마스크, 3D 포즈 편집기, 비디오 편집 도우미, 로컬 Qwen LLM과 통신하는 여러 프롬프트 생성 노드 등이 포함됩니다.

누가 사용할까

이미 ComfyUI를 사용하는 아티스트와 취미 사용자로, 다음과 같은 작업을 위한 기성 노드를 원하는 사람:
- 웹캠 프레임을 워크플로에 직접 캡처
- 3D 포즈 데이터 또는 영역 마스크 편집
- 비디오 생성을 위한 "MiniMax-H3" 시청각 프롬프트 구축
- 로컬 Qwen 모델을 통해 이미지(또는 최대 10장 배치)를 구조화된 Danbooru 스타일 프롬프트로 변환
이러한 반복적인 작업을 위해 직접 Python 노드를 작성하고 싶지 않은 사람.

핵심 기능(README에 설명된 대로)

카테고리	노드 / 기능
캡처 및 내보내기	`CaptureCam`(웹캠 캡처), `Save image to path`, `Export glb`, `Export video`, `Direct_screenCap`
마스크 및 영역 도구	영역 마스크 그리기/크롭, `ComfyCouple Region` 계열(영역 페인터, 다중 영역, 마스크, 추출기)
포즈 및 3D 편집	3D 포즈 편집기, OpenPose 편집기, `minimax h3 camera`(키프레임 카메라 편집기)
비디오 유틸리티	`Cut Video`(프레임 수로 트리밍), `Connect Video`(선택적 크로스페이드로 연결)
프롬프트 생성	`Minimax-H3-prompter`(H3 파이프라인용 시청각 프롬프트 생성), `image prompter`(로컬 Qwen LLM을 사용하여 이미지를 Danbooru 스타일 또는 산문 프롬프트로 변환), `booru tag prompter`
기타	파일에서 무작위 텍스트 로드, 노멀 맵에서 노이즈 제거, 깊이→노멀 변환, 영역 캡처, AI 렌더 오버레이

예제 워크플로 스니펫

기본 워크플로 – 이미지를 로드하고, 마스크 노드를 실행하고, 결과를 저장하는 간단한 파이프라인을 보여줍니다.
렌더 미리보기 워크플로 – ComfyUI 내에서 미리보기 렌더링을 시연합니다.
직접 웹캠 캡처 워크플로 – 별도의 CaptureCam UI를 실행하지 않고 웹캠에서 프레임을 캡처합니다.

실행 방법

ComfyUI 설치의 custom_nodes 폴더에 리포지토리를 클론합니다:
```
git clone https://github.com/toyxyz/ComfyUI_toyxyz_test_nodes
```
CaptureCam에 있는 setup.bat을 실행합니다(웹캠 헬퍼 설정).
ComfyUI를 다시 시작합니다. 새 노드가 노드 팔레트에 나타납니다.

알아야 할 사항

여러 노드는 로컬 Qwen LLM에 의존합니다(예: image prompter, Minimax-H3-prompter). README에는 첫 사용 시 자동 다운로드 및 관리되는 llama.cpp 런타임이 언급되어 있습니다.
비디오 관련 노드는 원본 FPS와 오디오 트랙을 보존하며, 큰 비디오 버퍼는 test/cache/h3_video_memory/ 아래의 임시 파일로 스필하여 처리합니다.
"MiniMax-H3" 스위트는 다운스트림 비디오 생성 모델용 텍스트 프롬프트를 생성하는 것을 목표로 합니다. 최종 비디오 자체는 생성하지 않습니다.
모든 노드는 ComfyUI 내에서 드래그 앤 드롭이 가능하도록 설계되었으며, 입력/출력 이름이 명확합니다(예: image_N, video_N, prompt).

결론

ComfyUI_toyxyz_test_nodes는 ComfyUI 고급 사용자를 위한 실용적인 도구 상자로, 웹캠 캡처, 마스크 생성, 포즈 편집, 비디오 트리밍/연결, 로컬 Qwen LLM을 사용한 정교한 프롬프트 생성을 위한 기성 노드를 제공합니다. 사용자가 직접 사용자 정의 노드를 코딩하지 않아도 일반적인 창의적 파이프라인을 가속화합니다.