diff --git a/Readme.md b/Readme.md new file mode 100644 index 0000000..195e099 --- /dev/null +++ b/Readme.md @@ -0,0 +1,177 @@ +# ComfyUI-CustomNode 项目文档 + +## 一、项目概述 +ComfyUI-CustomNode 是一个为 ComfyUI 定制的自定义节点集合项目，提供了丰富的功能节点，涵盖文本处理、图像和视频处理、LLM 调用、对象存储操作等多个领域，方便用户在 ComfyUI 中进行多样化的任务处理。 + +**本地使用请下载[config.yaml](https://console.cloud.tencent.com/cos/bucket?type=object&tab=objectDetail&bucket=sucai-1324682537&path=%252Fconfig.yaml®ion=ap-shanghai)到custom_nodes/ComfyUI-CustomNode目录** +## 二、项目结构 +``` +ComfyUI-CustomNode/ +├── download/ # 下载文件目录 +├── ext/ # 扩展文件目录 +│ ├── pyproject.toml # 项目构建和依赖配置 +│ ├── comfyui_modal_deploy.py # Comfy批量服务器部署脚本 +│ └── nodes_bfl.py # 用于替换comfy内置api节点的代码 +├── model/ # 模型目录 +├── nodes/ # 节点代码目录 +│ ├── image_face_nodes.py # 面部处理节点 +│ ├── image_gesture_nodes.py # 姿态处理节点 +│ ├── image_nodes.py # 图像节点 +│ ├── llm_nodes.py # LLM 调用节点 +│ ├── object_storage_nodes.py # 对象存储节点 +│ ├── text_nodes.py # 文本处理节点 +│ ├── util_nodes.py # 工具节点 +│ ├── video_lipsync_nodes.py # 视频口型同步节点 +│ └── video_nodes.py # 视频处理节点 +├── utils/ # 工具函数目录 +│ ├── model_module.py # 模型定义 +│ ├── model_utils.py # 模型工具 +│ ├── face_occu_detect.py # 面部遮挡识别工具 +│ └── task_table.py # Task表定义--与DB持久化节点合用 +├── __init__.py # 定义节点映射 +├── .gitignore # Git 忽略文件配置 +├── install.sh # Linux 安装脚本 +├── install.bat # Windows 安装脚本 +├── embedded_install.bat # 嵌入式 Windows 安装脚本 +├── Readme.md # 项目文档 +└── requirements.txt # 项目依赖文件 +``` + +## 三、用户手册 + +### 1. 环境准备 +确保你已经安装了 Python 3.10 或更高版本。 +```bash +source venv/bin/activate # 对于 Windows 用户使用 `venv\Scripts\activate` +pip install -r requirements.txt +``` + +### 2. 运行项目 +将项目文件夹放置在 ComfyUI 的 `custom_nodes` 目录下，启动 ComfyUI 即可在节点列表中看到自定义节点。 + +### 3. 节点使用 +在 ComfyUI 界面中，根据需要选择相应的节点，配置节点的输入参数，然后连接节点并运行工作流。 + +## 四、节点介绍 + +### 1. 文本处理节点 +- **LoadTextLocal**：从本地文件读取文本。 + - **输入**：根目录、文件名、编码格式 + - **输出**：文本字符串 + - **用途**：读取本地文本文件内容 +- **LoadTextOnline**：从在线文件读取文本。 + - **输入**：文件路径、编码格式 + - **输出**：文本字符串 + - **用途**：读取在线文本文件内容 +- **StringEmptyJudgement**：判断字符串是否为空。 + - **输入**：字符串 + - **输出**：布尔值（是否为空） + - **用途**：检查字符串是否为空 +- **RandomLineSelector**：从多行文本中随机选择一行。 + - **输入**：多行文本、随机种子 + - **输出**：随机选择的一行文本 + - **用途**：随机选取文本中的一行 + +### 2. LLM 调用节点 +- **LLMChat**：调用 LLM 进行聊天。 + - **输入**：LLM 提供商、提示词、温度、最大令牌数、超时时间 + - **输出**：LLM 输出结果 + - **用途**：与 LLM 进行文本交互 +- **LLMChatMultiModalImageUpload**：多模态 LLM 调用，上传图片。 + - **输入**：LLM 提供商、提示词、图片文件、温度、最大令牌数、超时时间 + - **输出**：LLM 输出结果 + - **用途**：结合图片与 LLM 进行交互 +- **LLMChatMultiModalImageTensor**：多模态 LLM 调用，传入图片张量。 + - **输入**：LLM 提供商、提示词、图片张量、温度、最大令牌数、超时时间 + - **输出**：LLM 输出结果 + - **用途**：结合图片张量与 LLM 进行交互 +- **Jinja2RenderTemplate**：使用 Jinja2 渲染 prompt 模板。 + - **输入**：模板、键值映射字典 + - **输出**：渲染后的字符串 + - **用途**：根据提供的模板和变量，使用 Jinja2 引擎渲染出最终的字符串，常用于生成动态的 prompt + +### 3. 图像和视频处理节点 +- **LoadNetImg**：从网络加载图片。 + - **输入**：图片 URL + - **输出**：图像张量 + - **用途**：加载网络图片 +- **FaceDetect**：面部检测。 + - **输入**：待检测图像 + - **输出**：检测结果 + - **用途**：检测图像中的面部 +- **FaceExtract**：面部提取。 + - **输入**：包含面部的图像 + - **输出**：提取的面部图像 + - **用途**：从图像中提取面部 +- **VideoCut**：视频剪裁。 + - **输入**：视频文件、剪裁起始时间、剪裁结束时间 + - **输出**：剪裁后的视频文件 + - **用途**：对视频进行剪裁 +- **VideoCutByFramePoint**：视频按精确帧位剪裁。 + - **输入**：视频文件、起始帧、结束帧 + - **输出**：剪裁后的视频文件 + - **用途**：按精确帧位对视频进行剪裁 +- **VideoChangeFPS**：视频转换帧率。 + - **输入**：视频文件、目标帧率 + - **输出**：转换帧率后的视频文件 + - **用途**：改变视频的帧率 +- **HeyGemF2F**：HeyGem 嘴型同步。 + - **输入**：视频张量、音频数据、HeyGem 服务 URL、临时文件路径、是否为 Windows 系统 + - **输出**：视频存储路径 + - **用途**：实现视频的嘴型同步 +- **HeyGemF2FFromFile**：HeyGem 嘴型同步，直接读取文件。 + - **输入**：视频文件路径、音频文件路径、HeyGem 服务 URL、临时文件路径、是否为 Windows 系统 + - **输出**：视频存储路径 + - **用途**：实现视频的嘴型同步 + +### 4. 对象存储节点 +- **COSUpload**：上传文件到 COS。 + - **输入**：待上传文件、COS 存储桶信息 + - **输出**：上传结果 + - **用途**：将文件上传到腾讯云 COS +- **COSDownload**：从 COS 下载文件。 + - **输入**：COS 存储桶文件信息、本地保存路径 + - **输出**：下载的文件 + - **用途**：从腾讯云 COS 下载文件 +- **S3Upload**：上传文件到 S3。 + - **输入**：待上传文件、S3 存储桶信息 + - **输出**：上传结果 + - **用途**：将文件上传到 S3 存储桶 +- **S3Download**：从 S3 下载文件。 + - **输入**：S3 存储桶文件信息、本地保存路径 + - **输出**：下载的文件 + - **用途**：从 S3 存储桶下载文件 +- **S3UploadURL**：上传文件到 S3 并返回 URL。 + - **输入**：待上传文件、S3 存储桶信息 + - **输出**：上传后的文件 URL + - **用途**：上传文件到 S3 并获取文件 URL + +### 5. 工具节点 +- **LogToDB**：将日志记录到数据库。 + - **输入**：作业 ID、日志内容、状态、数据库连接 URL + - **输出**：记录结果 + - **用途**：将任务日志保存到数据库 +- **VodToLocalNode**：从腾讯云 VOD 下载视频到本地。 + - **输入**：文件 ID、子应用 ID + - **输出**：本地文件路径 + - **用途**：从腾讯云 VOD 下载视频文件 +- **UnloadAllModels**：卸载所有已加载的模型。 + - **输入**：任意输入 + - **输出**：无 + - **用途**：释放模型占用的内存 +- **TraverseFolder**：遍历文件夹。 + - **输入**：文件夹路径、文件后缀、是否递归、索引 + - **输出**：文件路径 + - **用途**：遍历文件夹并获取指定后缀的文件 +- **PlugAndPlayWebhook**：即插即用 Webhook 节点。 + - **输入**：Webhook URL、图片 URL、提示 ID + - **输出**：无 + - **用途**：将数据转发到指定的 Webhook URL +- **TaskIdGenerate**：生成任务 ID。 + - **输入**：无 + - **输出**：任务 ID + - **用途**：生成唯一的任务 ID + +## 五、注意事项 +- 部分节点需要配置相应的 API 密钥或数据库连接信息，**请下载[config.yaml](https://console.cloud.tencent.com/cos/bucket?type=object&tab=objectDetail&bucket=sucai-1324682537&path=%252Fconfig.yaml®ion=ap-shanghai)到custom_nodes/ComfyUI-CustomNode目录**。 +- 运行项目时，请确保网络连接正常，特别是涉及在线文件读取和 LLM 调用的节点。 diff --git a/img.png b/img.png deleted file mode 100644 index 58e8b05..0000000 Binary files a/img.png and /dev/null differ diff --git a/nodes/llm_nodes.py b/nodes/llm_nodes.py index c748cf8..6c0a9a0 100644 --- a/nodes/llm_nodes.py +++ b/nodes/llm_nodes.py @@ -101,7 +101,6 @@ class LLMChat: content = find_value_recursive("content", resp) content = re.sub(r'\n{2,}', '\n', content) except Exception as e: - # logger.exception("llm调用失败 {}".format(e)) raise Exception("llm调用失败 {}".format(e)) return (content,) return _chat() diff --git a/readme.md b/readme.md deleted file mode 100644 index a55a6ef..0000000 --- a/readme.md +++ /dev/null @@ -1,5 +0,0 @@ -# Face Occu Detect - -## Code From: https://github.com/LamKser/face-occlusion-classification - -![img.png](img.png) \ No newline at end of file