ComfyUI Image Upload & Latent Node

这是一个自定义的 ComfyUI 节点，集成了图像上传、超分辨率放大、VAE 编码以及直接创建空 Latent 的功能。

功能特性

1. 图像上传与放大：
   • 支持 PNG, JPG, WEBP 等常见格式上传。
   • 支持多种超分辨率算法：nearest-exact, bilinear, area, bicubic, lanczos。
   • 动态放大倍数：提供浮点数滑块 (0.5 - 8.0)，步长 0.1。
   • 集成 VAE 编码，直接输出 Latent 张量。
2. 创建空 Latent：
   • 可切换模式直接生成指定尺寸的空 Latent 张量。
   • 支持自定义宽、高 (64 - 2048 像素)。
   • 输出符合 SD 模型要求的 Latent 格式 (NCHW, 4通道)。
3. 模式互斥：
   • 通过 mode 选项切换 "Upload & Upscale" 和 "Create Empty Latent"。
   • 切换模式时会自动处理缓存。

安装说明

1. 将本项目文件夹克隆或复制到 ComfyUI 的 custom_nodes 目录下。

   cd ComfyUI/custom_nodes
   git clone https://github.com/your-repo/comfyui-image-latent.git
   # 或者直接复制文件夹
   

2. 重启 ComfyUI。

使用方法

在 ComfyUI 界面中，右键点击 -> image -> custom -> Image Upload & Latent 添加节点。

输入参数

• image: 点击上传按钮选择图片 (仅在 "Upload & Upscale" 模式下生效)。
• vae: 连接一个加载好的 VAE 模型 (如 Load VAE 节点的输出)。
• mode:
  • Upload & Upscale: 上传图片并放大/编码。
  • Create Empty Latent: 忽略上传图片，直接生成空 Latent。
• upscale_method: 选择放大算法 (如 bicubic, lanczos 等)。
• scale_factor: 放大倍数 (0.5 - 8.0)。
• width / height: 空 Latent 的像素尺寸 (仅在 "Create Empty Latent" 模式下生效)。
• batch_size: Latent 的 batch 大小。

输出

• LATENT: 编码后或生成的 Latent 对象，可直接连接到 KSampler 等节点。

验证与测试

本项目包含单元测试脚本，可验证节点逻辑的正确性。

运行测试：

python -m unittest tests/test_node.py

测试覆盖：

• 空 Latent 生成尺寸正确性。
• 图像放大后尺寸与 VAE 编码输出形状正确性。
• 文件大小限制 (20MB) 校验。

注意事项

• 上传文件大小限制为 20MB。
• "Create Empty Latent" 模式下，生成的 Latent 尺寸为输入像素尺寸除以 8 (SD 模型标准)。