Comfyui_PDuse

工作流合集|视频介绍|节点介绍文档

🚀 特色和节点介绍：

• Comfyui PDuse 制作是方便处理一些 常用的图像 json 和txt 各种繁琐python操作集成到comfyui节点里面，后续有空会持续维护。

⚡ 安装方法

方法一：Git克隆

cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/your-username/Comfyui_PDuse.git
cd Comfyui_PDuse
pip install -r requirements.txt

方法二：手动下载

1. 从releases下载ZIP文件 or 网盘 PD源代码备份：https://pan.quark.cn/s/ac4cf8544857#/list/share
2. 解压到ComfyUI/custom_nodes/
3. 安装依赖：pip install -r requirements.txt

📖 节点说明

Logic/条件判断

PD:if

条件判断节点，将输入的 if、cond_1、cond_2 做逻辑判断，输出布尔结果，同时输出执行计数。

输入：

• if（BOOLEAN）：条件开关
• cond_1（any）：任意类型输入（会进行 bool(cond_1) 判断）
• cond_2（any）：任意类型输入（会进行 bool(cond_2) 判断）

输出：

• output（BOOLEAN）：bool(if) and bool(cond_1) and bool(cond_2)
• count（INT）：执行成功输出 1，异常输出 0

说明：

• ✅ 输入端口顺序：if → cond_1 → cond_2
• ✅ 输出端口顺序：output → count

文本处理

PD Show Text

文本显示节点，用于在ComfyUI界面中显示文本信息，通常用于显示处理结果、状态报告或调试信息。

• text：要显示的文本内容（支持来自其他节点的文本输出）

PD:Image_and_Text

字体文件可以放入文件夹fonts 。 将两张图片左右合并，并在底部添加文字标注的ComfyUI节点。

• image1+ ​​​​image2 ：尽量要求同样尺寸，如果不同，会自动等比例缩放对齐
• text1 + text2 ：支持中文，需字体文件包含中文编码，可输入如"效果图"："原图"之类
• font_size​：小于20可能看不清，大于90可能超出画布
• ​​padding_up​：文字​​上方​​的留白高度，10-30
• ​​padding_down：文字​​下方​​的留白高度 10- 1000 ,可以往下扩多一些方便排版
• font_file​ 选择字体样式, 需将.ttf/.otf文件放入插件目录的fonts文件夹
• longer_size ： 单张图的最长边尺寸限制

PD_Text Overlay Node


给图片添加文字，并且指定位置贴上去。

• image：要处理的输入图片
• text：需要叠加的文字内容
• font_size：字体大小
• font_color：文字颜色，使用HEX格式，如#000000
• position_x：文字水平位置（0到1，0是左，1是右）
• position_y：文字垂直位置（0到1，0是上，1是下）
• letter_gap：字符间距（可为负数，负数使字母靠近）
• font_name：使用的字体文件名（从fonts目录中选择）

PD_Add Label

在图像四边添加标签文字，支持百分比定位和多方向添加。

• 位置控制: text_x(1-100) 和 text_y(1-100) 百分比定位
• 标签尺寸: height(1-1000) 控制标签区域大小
• 文字样式: font_size(8-200) 和 font 选择
• 颜色模式:
  • light = 白底黑字
  • dark = 黑底白字
• 添加方向: up/down/left/right 四个方向

PD加载文本文件夹(输出列表)


批量读取文件夹内的文本文件（.txt, .json等），输出内容列表。

• directory_path：文件夹路径
• limit_count：读取数量限制

PD加载文本ZIP(输出列表)

上传ZIP压缩包，自动解压并批量读取其中的文本文件。

• zip_file_upload：ZIP文件上传
• 输出：文本内容列表、拼接文本

PD保存文本(路径+文件名)

批量保存文本文件节点，接收文本内容列表和文件名列表，按对应关系将文本保存到指定目录。与 PD加载文本文件夹 节点配套使用。

• output_directory：输出文件夹路径（必填）
• text_list：文本内容列表（列表输入）
• filename_text：文件名列表（多行文本，每行一个文件名）

功能特点：

• ✅ 支持批量文本文件保存
• ✅ 自动创建输出目录（如果不存在）
• ✅ 按输入顺序一一对应保存（filename[0] → text_list[0]）
• ✅ 自动添加 .txt 扩展名（如果文件名没有扩展名）
• ✅ UTF-8 编码保存，完美支持中文
• ✅ 详细的保存报告和错误处理
• ✅ 数量不匹配时自动取最小值保存

使用场景：

• 批量保存图像标注文本
• 批量保存提示词文件
• 文本内容的批量导出
• 配合加载文本节点进行文本处理流程

对应关系示例：

text_list = ["内容1", "内容2", "内容3"]
filename_text = "10_R.txt\n11_R.txt\n12_R.txt"

保存结果：
- 10_R.txt → 保存"内容1"
- 11_R.txt → 保存"内容2"  
- 12_R.txt → 保存"内容3"

PDTool系列（主要解决的是一些算法上问题，以及功能复刻）

抠图专用：

PDtools Filter 抠图节点

PDtools_Filter_WPNG_v1

用于黑白图、黑底白字、黑白 logo 的阈值二值化处理，思路接近 Photoshop 的“阈值”。

• 输入：image
• 参数：threshold，范围 0.0 - 1.0
• 输出：黑白二值 image 和同款 mask
• 规则：像素亮度 >= threshold 变白，进入 mask；像素亮度 < threshold 变黑，不进入 mask。
• 调低 threshold：保留更多灰色笔触和细节，也可能带入噪点。
• 调高 threshold：结果更干净，只保留更亮的白色区域，但灰色笔触可能丢失。

PDtools_Filter_WPNG_v2

• 用于黑底发光、虚化边缘、带光晕的素材。它按亮度生成软 alpha，并尽量恢复被黑底预乘过的发光颜色。
• black_threshold：黑场过滤阈值。数值越低，保留更多暗部发光；数值越高，黑底去得更狠，但弱光边缘可能丢失。
• 适合白色发光字、彩色发光字、黑底光效素材。

PDtools_Filter_GodenPNG_v1

用于灰底、棋盘格、马赛克底上的金色文字、红色印章类素材。

• 阈值：越大就是可行度高，抠的越多内容。
• remove_white=true：那种灰底马赛克图，会把白色块删干净，内部的白色也会跟着删除。
• remove_white=false：会更保留金色文字里的白色高光，内部白色保留，可能会抠不干净。

PD text_list_string_add word

批量为字符串添加词语，支持前缀、后缀、替换、插入等多种操作，适用于文本批处理。

PD文本列表打包

将多个文本内容和对应的文件名打包成列表格式，可与文本加载、排序等节点配合使用。

• text_1~5：文本内容输入（最多5个，可选）
• filename_1~5：对应的文件名（可选）
• input_text_list：直接输入文本列表（可选）
• input_filename_text：与列表配套的文件名（可选）

输出：

• text_list：文本列表
• filename_text：文件名列表（多行文本）
• count：文本数量

PD文本列表解包

从文本列表中提取单个文本项，与文本列表打包节点配套使用。

PD文本列表排序

对文本列表和对应的文件名进行排序整理。

PD:imageconcante_V1

两张图片按指定方向拼接合并。

• image1：输入图片1（必填）
• image2：输入图片2（可选，不填时只输出image1）
• direction：合并方向（right/down/left/up）
• match_size：尺寸对齐方式（longest/crop by image1）
• image2_crop：裁切位置（center/top/bottom/left/right）

image处理

PD_save path

自定义路径保存图片节点。支持自定义输出目录、文件名前缀、文件名数字位置等，并可输出保存结果（成功/数量）。

输入：

• images（IMAGE）：待保存图片
• filename_prefix（STRING）：文件名前缀
• custom_output_dir（STRING）：自定义输出目录（可空）
• format（png/jpg）：保存格式
• numberfront（BOOLEAN）：数字在前/在后
• separator（STRING）：分隔符
• show_preview（BOOLEAN）：是否显示保存预览
• refresh_each_run（BOOLEAN）：每次运行强制刷新（避免缓存，确保每次都重新保存）

输出：

• success（BOOLEAN）：本次保存成功（保存数量 > 0）
• saved_count（INT）：本次保存数量

说明：

• ✅ 当 show_preview=True 时，节点会返回预览UI，同时仍然输出 success/saved_count
• ✅ 当 refresh_each_run=True 时，会强制节点每次运行都重新执行保存逻辑

PDIMAGE:Load_Images

批量图片加载节点，从指定目录中加载多张图片，支持多种加载选项和缓存控制。

• directory：图片文件夹路径（必填）
• image_load_cap：加载数量限制（0为无限制）
• start_index：起始索引（从第几张开始加载）
• load_always：强制重新加载（True时忽略缓存）

PDIMAGE_SAVE_PATH

图片保存路径管理节点，设置和管理图片的保存路径，支持自定义文件名格式。

• save_path：保存路径设置
• filename_format：文件名格式（支持前缀、后缀）
• create_subdirs：是否创建子目录

PDIMAGE_SAVE_PATHV2

增强版图片保存路径管理节点，支持多种图片格式、时间令牌和智能文件命名。

• filename_prefix：文件名前缀（支持时间令牌）
• custom_output_dir：自定义输出目录路径
• filename_delimiter：文件名分隔符
• filename_number_padding：数字填充位数
• extension：文件格式选择
• quality：图像质量控制（1-100）
• embed_metadata：元数据嵌入控制
• overwrite_mode：覆盖模式选择

PD:Image Blend V1


将两张图片进行混合，支持多种混合模式、透明度控制和位置调整。

• background_image：背景图像（必填）
• layer_image：图层图像（必填）
• blend_mode：混合模式（normal/multiply/screen/overlay等）
• opacity：透明度（0-100）
• x_percent/y_percent：位置百分比（50为居中）
• scale：缩放比例（0.01到10）
• align_mode：对齐模式
• layer_mask：可选图层遮罩
• invert_mask：是否反转遮罩

PD:Image Ratio Crop


根据指定比例和最长边长度进行中心裁切，支持自定义比例和输出尺寸。

• image：输入图像张量
• ratio_a：比例A（1-100）
• ratio_b：比例B（1-100）
• max_size：输出图像的最长边长度

PD:longgersize

将图像的长边缩放到指定尺寸，同时保持宽高比，短边按比例缩放。

• image：输入图像
• size：目标长边尺寸
• interpolation：插值方式

PD:image_resize_v1

图片缩放节点，支持通过最长边或最短边缩放图片，输出缩放后的图片和mask。

• pixels：输入图片张量
• resize_mode：缩放模式（longest/shortest）
• target_size：目标尺寸（64-8192）
• mask_optional：可选的mask输入

PD:imagesize_v2

图片缩放裁切节点V2，支持三种处理模式：纯缩放、比例裁切、强制拉伸。

• pixels：输入图片张量
• resize_mode：缩放模式（longest/shortest）
• target_size：目标尺寸（64-8192）
• crop_mode：裁切模式（none/crop/stretch）
• ratio_a/ratio_b：目标比例（1-100）
• horizontal_align：水平对齐方式
• vertical_align：垂直对齐方式
• mask_optional：可选的mask输入

PD:ratio selector

很简单的逻辑，主要是处理输出尺寸，比例 方便后续出图控制比例的流程。 RETURN_TYPES = ("STRING", "INT", "INT") any thing输入 都可以怼进去，适合调整尺寸。

• max_size：最长边尺寸（256-4096，默认1024）
• aspect_ratio：宽高比选择 只输出需要的 ratio (字符串), width (整数), height (整数)

本次新增/调整节点

PD:ratio selector

按比例和 max_size 计算画布尺寸。

• 输入：aspect_ratio、max_size
• 输出：ratio / width / height / filename_prefix / max_size
• filename_prefix 示例：image=2x3-680x1024
• 本次新增：max_size 也作为 string 输出

PDimage_resize_V2

图片按比例缩放、裁切或补边。

• scale_to_side 只保留：longest / shortest / width / height
• 正常有内容的图片和 mask 保持原来的处理逻辑
• 透明 PNG 必须把 Load Image.MASK 接到 mask_optional
• 如果 mask_optional 全 1，说明整张图完全透明，节点会直接原样输出，避免后续合成出现白边/黑边

PDselector-string

原节点名：PD:string-selector

按比例选择字符串/整数值。

• 输入：aspect_ratio、2:3、1:1、3:2
• 默认值：2:3=768、1:1=680、3:2=1024
• 输出：string / int

PDselector-image

原节点名：PD:ratio-image-selector

按比例选择图片。

• 输入：2:3 必填，1:1 / 3:2 可选，aspect_ratio 控制选择
• 输出：image / ratio / width / height
• 未接入对应比例图片时，回退输出 2:3

PD-selector-sum-T3

按比例选择一整组素材。

• 映射：2:3 第 1 组，1:1 第 2 组，3:2 第 3 组
• 第 1 组必填：front1 / mask1 / back1
• 第 2、3 组可选：front2 / mask2 / back2、front3 / mask3 / back3
• 参数：int1 / int2 / int3 / X1 / Y1 / X2 / Y2 / X3 / Y3
• 输出：front / mask / back / int / ratio / width / height / X / Y
• 选中组未接完整时，回退第 1 组
• 参数区顺序：

aspect_ratio -> int1 -> int2 -> int3 -> X1 -> Y1 -> X2 -> Y2 -> X3 -> Y3

PD:string-to-ratio-combo

把普通比例字符串转成 combo 输出。

• 输入：string / fallback
• 输出：combo
• 支持：1:1 / 3:4 / 4:3 / 2:3 / 3:2 / 9:16 / 16:9

透明图合成提示


透明 PNG 进 PDimage_resize_V2 时，image 和 mask 要一起接：

Load Image.IMAGE -> PDimage_resize_V2.pixels
Load Image.MASK  -> PDimage_resize_V2.mask_optional

PDimage_resize_V2.图像 -> PD:Image Blend V1.layer_image
PDimage_resize_V2.遮罩 -> PD:Image Blend V1.layer_mask

PD_CropBorder

智能图像边框裁切节点，自动检测并移除图片边缘的黑色或白色边框。

• image：输入图像张量

• border_color：要移除的边框颜色（black/white）

• threshold：颜色检测阈值（0-255）

• padding：裁切后保留的边距像素（0-100）

• output_path：输出路径（可选，不填则覆盖原图）

PD_BatchCropBlackBorder

批量图像边框裁切节点，批量处理文件夹中的所有图片，自动检测并移除边框。

• input_path：输入图片文件夹路径（必填）
• border_color：要移除的边框颜色（black/white）
• threshold：颜色检测阈值（0-255）
• padding：裁切后保留的边距像素（0-100）
• output_path：输出路径（可选，不填则覆盖原图）

PDcrop: Image Grid

将图片按行列分割成网格，并输出为图像批量（Batch）。适用于处理表情包或九宫格图片。

• image：输入待分割图片（IMAGE）
• columns：列数（INT，默认3）
• rows：行数（INT，默认3）

功能特点：

• ✅ 支持自定义行列分割
• ✅ 自动计算切片大小
• ✅ 输出为图像 Batch，可并发执行后续处理
• ✅ 适用于 3x3 表情包、九宫格等场景

PD:Mask Fenkai

按 mask 的黑色前景区域定位物体外接矩形，并将一张图里的多个表情包/物体按顺序拆分成多个 images 和 masks。适合你这种 2x3 表情包拼图，输出顺序保持“从上到下、从左到右”。![[Pasted image 20260410193322.png]]

输入：

• image：输入图像张量
• mask：输入遮罩张量，当前版本按“黑色 = 前景、白色 = 背景”处理
• min_area：最小连通域面积，小于这个值的区域会被忽略
• row_tolerance：同一行判定阈值，用来把 2x3 这类多行贴图按行分组排序
• split_iterations：分割前的腐蚀次数。0 表示不做预处理；如果贴纸之间有轻微粘连，可以适当调大
• bbox_padding：bbox 外扩像素数。数值越大，裁图留白越多，越不容易切掉头顶、耳朵等边缘

输出：

• images：按顺序输出的多个裁剪图像列表
• masks：与 images 一一对应的多个裁剪 mask 列表

使用建议：

• 你的这种表情包 sheet，通常可以先用 split_iterations=0、bbox_padding=8~16、min_area=10
• 如果表情之间有细小连边，再把 split_iterations 调到 1~3
• 如果一行里被分错组，调 row_tolerance；如果裁图太紧，调大 bbox_padding

PD:remove_background

智能背景移除节点，去除图像中的黑色背景，输出原图和透明度掩码，支持阈值调节和边缘平滑。

• image：输入图像张量（必填）
• threshold：黑色检测阈值（0.0-1.0，默认0.9）
• smooth_edges：是否平滑边缘（可选，默认True）
• invert_mask：是否反转掩码（可选，默认True）

输出：

• image：原始图像（保持输入尺寸不变）
• mask：透明度掩码（白色=保留区域，黑色=透明区域）

PDJSON_Group

JSON文件输出路径和格式设置节点。

• directory_path：JSON文件输出目录路径
• color_choice：颜色选择
• modify_size：尺寸修改选项
• font_size：字体大小
• target_title：目标标题
• output_folder：输出文件夹
• new_filename：新文件名

PD加载图片ZIP(输出列表)

上传ZIP压缩包，自动解压并批量读取其中的图片文件。

• zip_file_upload：ZIP文件上传
• 输出：图片列表、文件名列表

PD双图批处理(列表输入)

基于文件名的图片列表智能匹配节点，支持前后缀匹配。

• image1_list/image2_list：两组输入图片
• name1_list/name2_list：两组对应的文件名
• 匹配模式：支持后缀(_T/_R)或前缀匹配，自动对齐两组图片

文件处理

PD aitookit training redux

AI训练数据分类整理节点，将配对的图片和文本文件与未配对的文件自动分类到不同文件夹，方便整理训练数据集。

• source_folder：源文件夹路径（必需）
• paired_folder_name：配对文件的子文件夹名称（默认"paired_files"）
• unpaired_folder_name：未配对文件的子文件夹名称（默认"unpaired_files"）
• image_extensions：图片扩展名（默认".png,.jpg,.jpeg,.webp"）
• text_extension：文本扩展名（默认".txt"）

功能特点：

• ✅ 智能识别图片和文本的配对关系
• ✅ 按文件名自动分类（如1_R.png + 1_R.txt为配对）
• ✅ 源文件保持不动，仅复制到子文件夹
• ✅ 自动创建分类子文件夹
• ✅ 详细的处理报告和统计信息
• ✅ 支持多种图片格式

工作原理：

• 配对文件（有图有文本）→ 复制到 paired_files/
• 未配对文件（只有图或只有文本）→ 复制到 unpaired_files/

使用场景：

• 整理AI训练数据集
• 分离已标注和未标注的数据
• 检查数据集完整性
• 准备训练数据

示例：

源文件夹/
  ├── 1_R.png + 1_R.txt  → paired_files/
  ├── 1_T.png           → unpaired_files/
  └── 2_R.png + 2_R.txt  → paired_files/

PD:number_start

文件排序重命名节点，将"T_1", "T_2", "T_3"格式的文件名重命名为"1_T", "2_T", "3_T"，T参数可以自定义为其他单词，直接执行重命名操作。

• folder_path：目标文件夹路径（必填）
• target_prefix：目标前缀词（默认为"T"，可自定义为其他单词）

功能特点：

• ✅ 智能识别 前缀_数字 格式的文件名
• ✅ 按数字顺序重命名，保持正确排序
• ✅ 支持任意文件扩展名 (.jpg, .png, .txt 等)
• ✅ 详细的操作报告，包含成功/失败/跳过的文件统计
• ✅ 错误处理，避免覆盖已存在的文件

使用示例：

• 输入文件：T_1.jpg, T_2.png, T_10.txt
• 输出文件：1_T.jpg, 2_T.png, 10_T.txt

PD:replace_word

文件名关键词替换/删除节点，在文件夹中查找包含指定关键词的文件，将关键词替换为新的关键词或删除关键词。支持格式筛选，严格匹配（区分大小写）。

• folder_path：目标文件夹路径（必填）
• old_keyword：要替换/删除的关键词（默认为"R"）
• new_keyword：新的关键词（默认为"start"，留空则删除关键词）
• file_format：文件格式筛选（默认为"full"不限制，可选：jpg/png/txt/jpeg/bmp/gif/webp）

功能特点：

• ✅ 智能检索包含指定关键词的文件
• ✅ 严格匹配模式，只替换完全一致的关键词（区分大小写）
• ✅ 支持关键词替换和删除两种操作模式
• ✅ 支持格式筛选，可指定只处理特定格式的文件
• ✅ 详细的操作报告，包含成功/失败/跳过的文件统计
• ✅ 错误处理，避免覆盖已存在的文件
• ✅ 自动跳过无需更改的文件

使用示例：

• 原文件：1_R.jpg, 2_R.png, test_R.txt
• 设置：old_keyword="R", new_keyword="start", file_format="full"
• 结果文件：1_start.jpg, 2_start.png, test_start.txt

格式筛选示例：

• 原文件：1_R.jpg, 2_R.png, test_R.txt
• 设置：old_keyword="R", new_keyword="start", file_format="jpg"
• 结果文件：1_start.jpg（只处理jpg文件）, 2_R.png, test_R.txt（png和txt文件被跳过）

关键词删除示例：

• 原文件：1_temp.jpg, 2_temp.png, test_temp.txt
• 设置：old_keyword="temp", new_keyword=""（留空）, file_format="full"
• 结果文件：1_.jpg, 2_.png, test_.txt（删除temp关键词）

PD-Excel

Excel数据处理节点，用于在ComfyUI中处理Excel文件数据，支持读取、写入和数据转换操作。

• excel_file：Excel文件路径（必填）
• sheet_name：工作表名称（可选，默认为第一个工作表）
• operation：操作类型（read/write/convert）

功能特点：

• ✅ 支持Excel文件的读取和写入操作
• ✅ 支持多种数据格式转换
• ✅ 支持工作表选择和数据筛选
• ✅ 提供详细的数据处理报告
• ✅ 支持批量数据处理

使用场景：

• 处理图像标注数据
• 批量文件信息整理
• 数据统计和报表生成
• 工作流参数配置管理

---

---

🎯 应用工作流：workflow

在img目录下有json格式的工作流示例文件，示范了如何在ComfyUI中使用这些节点。

批量打标：

批量反推工具_V9.1-简易版工作流

---

📋 依赖项

xlrd
openpyxl
scipy
numpy
Pillow
torch
torchvision
opencv-python

---

版本: v3.3
更新日期: 2024-11-21
ComfyUI兼容性: 最新版本

---

📝 更新日志

v3.4 (2026-01-25)

• ✅ 新增：PDcrop: Image Grid - 将九宫格/表情包图片分割为 Batch 图像
• ✅ 改进：优化了节点加载逻辑

v3.3 (2024-11-21)

• ✅ 新增：PD 字符串转json（语言自动检测）- 支持批量文本转JSON格式
• ✅ 新增：PD_CaptionJSON编辑器 - 批量编辑JSON格式的caption
• ✅ 新增：PD_CaptionJSON解析器 - 快速解析JSON提取内容
• ✅ 新增：PD text_list_string_add word - 批量字符串添加词语节点
• ✅ 新增：PD aitookit training redux - AI训练数据分类整理工具
• ✅ 改进：所有新节点均支持列表批处理，保持输入输出顺序一致