cardenluo/ComfyUI-Apt_Preset

解決的問題

本專案解決了 ComfyUI 工作流程的複雜性與「密集」連接問題，這些流程經常難以操作與維護。透過將節點組織成結構化的「Loader → Controller → Sampler」框架，提升工作流程的一致性，並減少為每個新儲存的工作流程重新學習操作方法的需求。

如何運作

此外掛引入專用節點，將相關功能分組，以消除重複連接：

• 通用載入器： 單一節點（Sum_load_adv），支援多種模型組合（XL、SD、Flux、SD3.5 等）與 GGUF 模型，並可儲存參數預設。
• 控制器堆疊： 面向特定任務的集中式功能模組，例如影像控制（IPA、Redux、ControlNet）、影片生成（Wan）與動畫（AnimateDiff）。
• 簡化取樣器： 將 ComfyUI 內建端口打包為單一端口的基本取樣器，以及將取樣與二次修復或精細放大等任務結合於一步的特殊功能取樣器。
• 實用工具節點： 專門用於處理資料、影像與遮罩（包含臉部、服裝與身體的分割）的工具。

適用對象

希望更有效率地組織節點式工作流程、減少視覺雜亂，同時維持對現代 AI 圖像與影片生成模型廣泛支援的 ComfyUI 使用者。

主要亮點

• 預設系統： 儲存並重用模型與取樣設定為預設，避免手動重新設定。
• 統一載入器： 一個節點支援大量模型類型（SD、Flux、Wan、QwenEdit 等）。
• 緊湊的控制堆疊： 將複雜的控制工具（如 ControlNet 和 IPA）整合為單一、可管理的堆疊。
• 整合影像/遮罩處理： 內建工具用於影像與遮罩的預處理與後恢復。