ComfyUI nodes in ComfyUI

CLIP Text Encode превращает текстовый запрос в CONDITIONING с помощью текстового энкодера модели. Один узел хранит положительный запрос, второй — отрицательный.

KSampler запускает цикл удаления шума: он берет модель, подсказки и латент, и создает готовое латентное изображение, управляемое с помощью seed, steps, cfg, sampler, scheduler и denoise.

Load Checkpoint (CheckpointLoaderSimple) открывает файл модели .safetensors или .ckpt и выдает три части, которые нужны любому рабочему процессу: diffusion MODEL, CLIP текстовый энкодер и VAE.

Save Image сохраняет тензор IMAGE в папку ComfyUI/output в формате PNG, при этом весь рабочий процесс встраивается в метаданные файла, чтобы потом можно было просто перетащить картинку обратно в ComfyUI и восстановить граф.

VAE Decode преобразует сэмплированный LATENT в пиксельное IMAGE с помощью VAE; VAE Decode (Tiled) делает то же самое по частям для очень больших изображений.

Empty Latent Image создаёт пустой латентный холст (ширина, высота, batch_size), с которого начинается генерация изображения из текста; размеры должны быть кратны 8 и соответствовать семейству модели.

Load Image загружает картинку из папки ComfyUI input (или из загруженного файла) и выводит тензор IMAGE плюс MASK, взятый из альфа-канала — это отправная точка для img2img, инпейнтинга, ControlNet и IP-Adapter графов.

Load LoRA (LoraLoader) применяет LoRA-файл к MODEL и CLIP с разной силой, чтобы добавить стиль, персонажа или концепцию к любому чекпоинту без слияния.

Load Diffusion Model (UNETLoader) загружает базовую сеть для удаления шума, такую как Flux, SD3.5, Wan или HunyuanVideo из папки models/diffusion_models, с опцией weight_dtype для fp8, чтобы экономить VRAM.

Apply ControlNet добавляет направляющее изображение и загруженный ControlNet к положительному и отрицательному CONDITIONING с заданной силой и процентами начала/конца, чтобы сэмплер следовал контурам, глубине или позе с направляющего изображения.

Preview Image показывает IMAGE внутри узла без сохранения в папку вывода (временный файл хранится до перезапуска), идеально подходит для проверки промежуточных шагов, таких как маски, карты ControlNet и высококачественные проходы.

Upscale Image (using Model) запускает апскейлер в стиле ESRGAN (4x-UltraSharp, RealESRGAN, 4x_NMKD-Siax, 4x_foolhardy_Remacri) на изображении и возвращает его увеличенным на фиксированный коэффициент модели с добавленными деталями.

DualCLIPLoader загружает сразу два текстовых энкодера, например clip_l плюс t5xxl для Flux или clip_g плюс t5xxl для SD3, и выдает один объект CLIP для узлов с подсказками.

VAE Encode превращает пиксельное ИЗОБРАЖЕНИЕ в ЛАТЕНТ для img2img; VAE Encode (для Inpainting) делает то же самое, но при этом затемняет замаскированную область, чтобы модель для инпейнтинга могла её перерисовать.

Upscale Image (ImageScale) и Upscale Image By изменяют размер IMAGE с помощью классической интерполяции (nearest, bilinear, bicubic, lanczos, area) до точного размера или на заданный коэффициент, без использования AI-модели.

WanImageToVideo создаёт кондиционирование и пустой видео-латент для рендера Wan 2.1/2.2 из изображения в видео, используя стартовое изображение, CLIP Vision embedding и количество кадров; остальная часть графа использует Load Diffusion Model, Load CLIP, Load VAE и KSampler.

Load ControlNet Model загружает файл ControlNet (или T2I-Adapter / ControlNet Union) из папки models/controlnet и выдаёт объект CONTROL_NET для узла Apply ControlNet.

Load VAE (VAELoader) загружает отдельный файл VAE из models/vae, чтобы контрольная точка с отсутствующим или слабым VAE декодировала чистые цвета, а разделённые модели, такие как Flux и Wan, получали свой декодер.

Flux Guidance (FluxGuidance) записывает значение управления в кондишнинг, который был создан для Flux Dev, заменяя cfg; по умолчанию 3.5, полезный диапазон от 2 до 5.

Upscale Latent изменяет размер латента на новый (или по коэффициенту), чтобы второй KSampler мог добавить деталей при более высоком разрешении: классический способ исправления высокого разрешения.

Load Upscale Model (UpscaleModelLoader) загружает апскейлер в стиле ESRGAN, например 4x-UltraSharp или RealESRGAN из папки models/upscale_models для использования с Upscale Image (using Model).

KSampler (Advanced) — это KSampler с управлением диапазоном шагов: add_noise, start_at_step, end_at_step и return_with_leftover_noise. Его используют для цепочек базовой модели + уточнителя и для сэмплинга с двумя моделями.

CLIP Set Last Layer — это в ComfyUI то же самое, что и «clip skip»: он останавливает текстовый энкодер на несколько слоев раньше (-2 — обычная настройка для аниме и Pony моделей).

EmptySD3LatentImage создаёт пустой латент с 16 каналами, который нужен Flux, SD3 и SD3.5; он заменяет Empty Latent Image в этих рабочих процессах.

Узлы ModelSampling задают сдвиг расписания шума для моделей с flow-matching (Flux, SD3.5, Wan, Hunyuan, Qwen-Image, Chroma, Lumina), чтобы сэмплеры тратили нужное количество времени на композицию и детали.

Set Latent Noise Mask прикрепляет МАСКУ к ЛАТЕНТУ, чтобы сэмплер менял только белую область: для инпейнтинга и региональной регенерации с любым обычным чекпоинтом.

Conditioning (Combine) объединяет два кондишнинга, чтобы сэмплер ориентировался на оба сразу; Conditioning (Concat) соединяет последовательности токенов в один длинный промпт. Связанные ноды задают область, маску и диапазоны временных шагов.

Load Image (as Mask) превращает один канал изображения (альфа, красный, зелёный или синий) в МАСКУ, чтобы чёрно-белые маски или нарисованные слои могли управлять инпейтингом и композитингом.

Примитивные узлы позволяют использовать одно значение (seed, шаги, текст подсказки, разрешение) для многих узлов сразу, Перенаправляющие упорядочивают провода, Заметки помогают документировать граф, а Группы дают возможность отключать или пропускать целые части сразу.

Основные инструменты для работы с масками расширяют (Grow Mask), смягчают (Feather Mask) и инвертируют (Invert Mask) МАСКУ, чтобы зоны дорисовки плавно сливались с остальной картинкой без видимых швов.