ComfyUI_JosiaNodes/
├── __init__.py                    # 节点总注册、统一导出、加载日志
├── node_properties.py             # 全节点常量、尺寸预设、描述文案
├── encoder.py                     # 文本 + 多图参考编码节点
├── josia_style.py                 # 风格选择节点（Krea2 风格库选择器）
├── multi_image_loader.py          # 多图批量加载节点（缩放/上传/拖拽/粘贴）
├── text_list.py                   # 文本列表节点（多行按行分割为列表）
├── text_save.py                   # 文本保存节点（保存文本到文件）
├── image_scaling.py               # 多功能图像缩放裁切节点
├── image_comparer.py              # 双图对比预览节点
├── flow_valve.py                  # 5 通道流量阀门节点
├── group_controller.py            # 分组控制节点（多组 + 单组 + 分组控制）
├── lora_stack.py                  # LoRA 堆叠节点（多组顺序应用）
├── seed.py                        # 随机种子管理节点
├── cache_cleanup.py               # 无用显存 / 内存清理节点（保持模型常驻，不卸载）
├── checkpoint_plus.py             # 高级智能一体化模型加载节点
├── Style/                         # 风格库数据（主题文件夹 /krea2 + 画廊，随节点分发）
│
└── web/
    └── js/
        ├── encoder.js             # 文本编码节点默认尺寸配置
        ├── josia_style.js          # 风格选择节点前端（主题/分类/搜索/收藏/拖动/画廊）
        ├── multi_image_loader.js  # 多图加载前端（图库/拖拽/缩略图/自适应布局）
        ├── text_list.js           # 文本列表前端
        ├── text_save.js           # 文本保存前端（内置文件夹浏览器 / 打开输出目录 / 复制路径）
        ├── flow_valve.js          # 流量阀门前端美化
        ├── seed.js                # 随机种子前端按钮、快捷操作
        ├── image_comparer.js      # 图像对比滑动 / 按住对比交互
        ├── group_controller.js    # 分组控制前端 UI、开关、颜色筛选、导航逻辑
        ├── group_enhancements.js  # 编组增强（四角缩放 / 标题栏按钮，含设置开关）
        ├── lora_stack.js          # LoRA 堆叠前端交互（滑块、开关、强度调节）
        └── checkpoint_plus.js     # 模型加载节点类型识别与状态栏

📑 节点目录

Josia文本编码（JosiaEncoder）
Josia文本列表（JosiaTextList）
Josia文本保存（JosiaTextSave）
Josia多图加载（JosiaMultiImageLoader）
Josia图像缩放（JosiaImageScaling）
Josia图像对比（JosiaImageComparer）
Josia流量阀门（JosiaFlowValve）
Josia随机种子（JosiaSeed）
Josia多组控制 / 单组控制（JosiaGroupControllerM / JosiaGroupControllerS）
JosiaLoRA堆叠（JosiaLoraStack）
Josia缓存清理（JosiaCacheCleanup）
Josia模型加载（JosiaCheckpointPlus）
Josia分组控制（JosiaGroupControllerG）
Josia风格选择（JosiaStyleSelect）

画布增强功能（非节点，在设置面板中启用）：🎨 Josia编组增强

📋 节点列表与功能说明

1. Josia文本编码（JosiaEncoder）

分类：⚡️JosiaNodes
核心功能：文生图 + 图生图一体化 CLIP/VAE 编码，最多融合 5 张参考图
输入：
- CLIP、VAE（可选）
- 图像1~5（可选，最多 5 张参考图）
- 正向提示词、负向提示词
输出：正向条件 / 负向条件 / Latent
核心开关：
- 图像参考模式：开启 = 图生图模式（图像经 VAE 编码为 Latent），关闭 = 文生图模式（输出空 Latent）
- 参考 Latent 模式：开启 = 注入参考 Latent 条件（模型参考原图特征），关闭 = 标准 VAE 编码（纯文本条件驱动图生图）
- 负向提示词生效：开启 = 负向提示词正常编码，关闭 = 负向条件自动归零
四种工作模式：

| 状态 | 图像参考模式 | 参考 Latent 模式 | Latent 输出 | 条件输出 | |------|:---:|:---:|---|---| | 文生图 | 关 | — | 1024×1024 空画布 | 纯文本条件 | | 文生图（带图尺寸） | 关 | — | 原图尺寸空画布 | 纯文本条件 | | 标准图生图 | 开 | 关 | VAE 编码 Latent | 纯文本条件 | | 参考图生图 | 开 | 开 | VAE 编码 Latent | 参考 Latent 条件 |
特点：VAE 端口可选（未接入时自动降级为空 Latent）、原生逻辑兼容 Flux / 千问等模型
<img width="708" height="980" alt="image" src="https://github.com/user-attachments/assets/486e8d56-1a87-4e0b-a8de-7d708009cc01" />

2. Josia文本列表（JosiaTextList）

分类：⚡️JosiaNodes
核心功能：将多行字符串按分隔符分割为字符串列表，支持多种过滤和显示模式
输入：文本（多行字符串，支持上游文本节点连接）
输出：prompt_list（字符串列表）
可选设置：
- 过滤空行（默认开启）：自动去除分割后的空行
- 修剪空白（默认开启）：去除每行首尾空格、制表符等空白字符
- 分隔符（默认 \n）：支持 \n（换行）、\t（制表）、逗号、分号等自定义分隔符；留空则不分割，整段文本作为单条输出（适合把本节点当纯文本框显示任意内容，无需塞无意义分隔符）
- 去重过滤（默认关闭）：自动去除重复行，保持原始顺序
- 正则过滤：支持正则表达式筛选匹配的行，内置 11 种自定义快捷规则：
  - /汉字/ 匹配中文 | /汉字开头/ 匹配以汉字开头 | /纯汉字/ 纯中文行
  - /英文/ 匹配英文 | /数字/ 匹配数字 | /空行/ 匹配空行 | /空格/ 匹配空格
  - /序号行/ 匹配带序号行 | /标签行/ 匹配标签行
  - /?文本/ 万能匹配（如 /天空/ 匹配含"天空"的行）
  - /?文本开头/ 万能开头匹配（如 /天空开头/ 匹配以"天空"开头的行）
- 显示模式：列表模式（每段文本一个显示框）/ 完整文本（合并为一段显示）
适用场景：
- 提示词批量处理：将多行提示词逐行拆分为独立条目
- 提示词筛选：过滤 LLM 输出的序号行（如 [prompt 1]），只保留有效提示词
- 路径列表拆分：将多行路径字符串拆分为路径列表
- 配置项拆分：将多行配置文本按自定义分隔符拆分
特点：纯 Python 标准库实现，零依赖；节点下方自动扩展预览窗口，直观显示分割结果 <img width="1362" height="607" alt="image" src="https://github.com/user-attachments/assets/0f5b5889-639a-46fc-8687-136fe2673e42" />

3. Josia文本保存（JosiaTextSave）

分类：⚡️JosiaNodes
核心功能：将文本内容保存到文件，支持通配符解析、输出目录指定、图像文件名复用
输入：
- 文本（多行字符串，支持上游节点连接）
- 图像（可选，接入时自动复用原图文件名）
输出：输出文本（透传输入文本，方便串联）
参数：
- 选择输出目录：点击「选择输出目录」按钮打开内置文件夹浏览器（支持磁盘列表、ComfyUI 输出/输入目录快捷入口、桌面与用户目录、上级导航、路径直接输入跳转、新建文件夹、最近使用记录）；也可直接手填 / 粘贴路径（置于文本输入框之后，符合「先选目录」的使用惯性）
- 输出路径：浏览器选中的目录路径，也可手动输入或粘贴
- 文件名：支持通配符（%date%/%time%/序号等）
- 保存格式：txt / csv
- 打开输出目录：保存后可一键在系统文件管理器中打开该目录（Windows 生效）
- 复制路径：一键将当前输出目录复制到剪贴板（非 Windows 平台或需把路径贴到别处时使用）
关于文件夹选择器与注册表分发：旧版本通过脚本宿主调用系统文件夹选择对话框，会命中 ComfyUI 注册表的自动安全扫描，导致 1.5.5~1.6.4 全部被判 Banned；1.6.7 移除外部进程后降级为 Flagged（人工复核）仍未放行。因此 1.7.0 起功能优先——文件夹选择保持「内置文件夹浏览器」（后端标准库 os.scandir 枚举 + 前端浮层渲染），同时恢复「打开输出目录」按钮（后端 os.startfile，Python 标准库、非子进程）。本包以 GitHub 直接分发（git clone / 手动拷贝）为主渠道，不保证通过 ComfyUI 注册表的自动扫描
稳定性：重启 ComfyUI 后各参数正确保存，不再因前端按钮序列化导致字段错位（路径串入文本 / 通配符乱跳）
通配符规则（成对 %xxx% 解析）：
- %date% → 2026-06-30
- %time% → 07:38:41
- %date:yyMMdd% → 260630
- %003% → 3位序号从003开始
文件名冲突处理：同名文件自动追加 _001、_002 等编号
特点：支持 CSV 格式（自动添加 UTF-8 BOM，Excel 友好）；纯 Python 标准库实现，零依赖 <img width="2013" height="389" alt="image" src="https://github.com/user-attachments/assets/42cd1ea4-1fb8-4afa-9de1-4590b486881c" />

4. Josia多图加载（JosiaMultiImageLoader）

分类：⚡️JosiaNodes
核心功能：批量加载多张图片，支持选择文件 / 拖拽 / 粘贴，每张图独立等比缩放
输入：
- 图片路径（前端图库区自动管理，无需手动输入）
- 上游图像（可选，串联模式：上游图像插入本节点图像之前合并输出）
- 缩放模式 / 百万像素 / 缩放步数 / 边长方向 / 边长值 / 缩放算法 / 对齐倍数
输出：
- images_out：汇总输出。
  - 列表模式：返回全部 N 张图的 list，配合 ComfyUI 原生 list 展开（OUTPUT_IS_LIST），下游（如 llama.cpp 反推）自动逐张执行 N 次——一次排队 = 全部图像打完标，无需手动批次按钮、无需序号递增。混合比例时自动 letterbox。
  - 批次模式：返回合并 batch（所有图像拼为一个 batch，混合比例时自动 letterbox）。
- image_1 ~ image_N：每张图独立输出（各自正确的等比缩放尺寸，无黑边无拉伸）
按图片数量自动跑 N 次：列表模式下 images_out 以 list 形式输出，ComfyUI 自动把下游节点展开为「每张图一次」，特别适合「多图加载 → 反推打标 → 文本保存」的批量字幕工作流（输出与图像同名，txt 边跑边写）
缩放模式（原生 BOOLEAN 开关，全中文参数名）：
- 🖼️ 按像素缩放：按总像素目标等比缩放（参考原生 ImageScaleToTotalPixels），每张图独立计算
- 📐 按边长缩放：按长边或短边等比缩放，另一方向自动适配
  - ➡️ 按长边缩放 / ⬇️ 按短边缩放
缩放步数（N 步渐进缩放）：
- 默认 1 = 一步到位（最快）
- 2~16 = 分步渐进缩放，大比例缩小时减少锯齿和伪影，质量更好
高级特性：
- 6 种缩放算法（lanczos / nearest / bilinear / bicubic / area / nearest-exact）
- 尺寸对齐倍数（0 / 8 / 16 / 32），适配 VAE 编解码
- 绝对路径去重，防止同名不同目录的图片重复载入
- 缩放值=0 表示不缩放，原图直出
前端图库：
- 自适应缩略图网格（参考对标节点 optimizeGrid 算法，无限缩放）
- 节点尺寸随图库区域自动变化（wasFresh 检测 + force-shrink 机制）
- 支持文件选择 / 拖拽 / 粘贴三种来源
- 滚轮缩放、分辨率标签显示、一键排序 / 清空 / 重置参数
特点：使用 ComfyUI 标准 /upload/image API，原生 BOOLEAN 开关（不破坏 ComfyUI 布局），全中文参数名 <img width="2133" height="861" alt="image" src="https://github.com/user-attachments/assets/aab8996e-f909-450d-aeb3-542f8bee0d62" />

5. Josia图像缩放（JosiaImageScaling）

分类：⚡️JosiaNodes
核心功能：全能图像缩放裁切，支持「选择比例」下拉 + 3 种自定义模式
输入：图像（可选）、遮罩（可选）
输出：图像 / 遮罩 / 宽度 / 高度
选择比例（默认「关」，共 9 种比例）：
- 1:1 正方形 / 2:3 竖屏 / 3:2 横屏 / 3:4 竖屏 / 4:3 横屏 / 9:16 竖屏 / 16:9 横屏 / 21:9 超宽屏 / 9:21 竖超宽
- 选定比例且未开启任何缩放模式 → 按接入图的像素面积适配新比例（保持面积、精确比例），多余部分中心裁切
- 已开启缩放模式（边长 / 像素 / 手动宽高）→ 缩放模式优先生效，比例仅作提示
- 不接图像（允许空挂）→ 输出目标尺寸的空白图；不接输出图时也可当作分辨率选择器提供宽度 / 高度数值
缩放模式：
- 📏 边长缩放（按最长/最短边）
- 🖼️ 像素缩放（按百万像素自动算尺寸，最高优先级）
- ✏️ 手动宽高（支持一键切换宽高）
高级特性：
- 锁定倍数对齐（默认 16，可选关 / 2 / 4 / 8 / 16 / 32 / 64 / 128）
- 中心/上下左右裁剪 + 拉伸缩放
- 5 种缩放算法（nearest / bilinear / area / bicubic / lanczos）
- 渐进式多步缩放，低像素更清晰
- 自动分辨率保护，上限 400 万像素
特点：不设置任何尺寸时图像原封不动透传；无图像输入时可提供宽高数值用于文生图 <img width="526" height="932" alt="image" src="https://github.com/user-attachments/assets/9712297a-0ceb-4928-86b8-c53da88fcda6" />

6. Josia图像对比（JosiaImageComparer）

分类：⚡️JosiaNodes
核心功能：双图实时对比预览，支持两种交互模式；并输出 A/B 左右无缝拼接图
输入：image_a、image_b（均为可选）
输出：拼接图像（IMAGE）——把图像A与图像B沿宽度方向左右无缝拼接成一张图
- 两图高度不一致时，自动把 B 等比缩放（lanczos）到与 A 同高再拼接，避免错位 / 黑边
- 通道数自动对齐：RGBA（4通道）与 RGB（3通道）混接时自动补不透明 alpha，解决新版 ComfyUI LoadImage 默认 3 通道导致的拼接崩溃
- 只接一张图则原样输出；都不接输出空
模式：
- Slide 模式：鼠标滑动显示竖直分割线，左 A 右 B
- Click 模式：按住显示 B 图，松开显示 A 图
特点：继承官方 PreviewImage、自动保存、前端渲染流畅、支持拉大节点舒适对比；画布对比层与拼接输出口互不干扰 <img width="875" height="776" alt="image" src="https://github.com/user-attachments/assets/b751189a-acae-4643-97a1-9fba48375b22" />

7. Josia流量阀门（JosiaFlowValve）

分类：⚡️JosiaNodes
核心功能：5 路独立通道开关，自由控制数据透传或截断
输入：通道1~5（任意类型，可选）
输出：输出1~5（开 = 原数据透传，关 = None 截断）
特点：全类型兼容、可视化开关状态、前端自动美化、容错性极强 <img width="503" height="505" alt="image" src="https://github.com/user-attachments/assets/aef75660-1f87-475a-9507-7be755620d3e" />

8. Josia随机种子（JosiaSeed）

分类：⚡️JosiaNodes
核心功能：专业级随机种子管理，支持自动/递增/递减/固定模式
种子规则：
- -1：每次运行自动随机新种子
- -2：基于上一次种子自动 +1（需先有历史种子，否则返回 0）
- -3：基于上一次种子自动 -1（需先有历史种子，否则返回 0）
- 其他数值：固定种子，稳定复现结果
前端功能（5 个按钮，全部原生样式）：
- 🎲 每次随机（设置 seed=-1）
- ⬆️ 递增（设置 seed=-2，无种子时灰化禁用）
- ⬇️ 递减（设置 seed=-3，无种子时灰化禁用）
- 🎲 固定随机（生成一个新固定种子，同时激活 ⬆️⬇️ 按钮）
- ♻️ 使用上一次种子（快捷回填，运行后自动激活）
递增/递减说明：
- 按钮初始为灰色不可用状态
- 先运行一次（或点 🎲 固定随机）生成种子后，⬆️⬇️ 按钮自动亮起
- 后端不再随机初始化基数，无历史种子时返回 0 并提示
特点：前端按钮全部使用 ComfyUI 原生控件，稳定无渲染 bug <img width="1263" height="568" alt="image" src="https://github.com/user-attachments/assets/0fe30dd3-5253-4035-bcf8-eb9b72f11a6b" />

9. Josia多组控制 / 单组控制（JosiaGroupControllerM / JosiaGroupControllerS）

分类：⚡️JosiaNodes
多组控制（Josia多组控制）：自动扫描工作流中所有编组，逐组列出开关，一键全部跳过/启用，点击组名快速定位，激活"单选模式"可启用互斥激活
单组控制（Josia单组控制）：下拉选择编组，单个开关精准控制启用/跳过
状态显示：
- 绿色：已启用
- 红色：已跳过
- 橙色：部分跳过
特点：纯前端交互、不占算力、支持右键菜单、状态随工作流保存 <img width="652" height="757" alt="image" src="https://github.com/user-attachments/assets/dcc74c21-55d5-4c2c-9adf-ef447583df19" />

10. JosiaLoRA堆叠（JosiaLoraStack）

分类：⚡️JosiaNodes
核心功能：多组 LoRA 顺序堆叠，支持 1-10 组独立控制
输入：模型、CLIP（可选）
输出：模型、CLIP
总控功能：
- 总控开关：关闭时 model/CLIP 原样透传，开启时按顺序应用启用的 LoRA 组
- 内存/显存加载模式切换：显存加载（默认）、内存加载（节省显存）
LoRA 数量控制：
- 点击 ◀ ▶ 箭头或下拉框选择激活组数（1-10 组）
- 减少数量时隐藏的组保留所有设置，恢复时原样显示
每组独立控制：
- LoRA 选择：从可用 LoRA 列表中选择（支持搜索过滤）
- 开关按钮：控制该组 LoRA 是否生效
- 模型强度：LoRA 对模型的影响强度（-3.00 ~ 3.00，步进 0.05）
- CLIP 强度：LoRA 对 CLIP 的影响强度（-3.00 ~ 3.00，步进 0.05）
- 同步开关：开启后模型/CLIP 强度保持一致
前端交互：
- 滑块支持单击定位 + 拖拽跟随（v8 修复）
- 箭头步进调节（±0.05）
- 支持键盘输入精确值（-10.00 ~ 10.00）
特点：纯前端交互、不占算力、状态随工作流保存 <img width="1169" height="705" alt="image" src="https://github.com/user-attachments/assets/c710b123-aa4e-44c3-ad91-c98edcf540b0" />

11. Josia缓存清理（JosiaCacheCleanup）

分类：⚡️JosiaNodes
核心功能：在保持模型缓存状态下，轻量清理无用的显存 / 内存，不卸载模型
输入：任意类型数据（可选，透传用）
输出：透传的输入数据（原样返回）
清理项：
- 清理无用缓存（默认开）：gc.collect() + comfy.model_management.soft_empty_cache()（等价于 torch.cuda.empty_cache()），只释放空闲显存、不卸载被引用的模型
- 深度回收（默认关）：额外二次 empty_cache + gc，用于内存碎片化严重时进一步回收
设计初衷：节省显存让重复运行更快，同时保持模型常驻、避免重新加载
特点：
- 任意数据透传，串联不中断工作流
- 不卸载模型、不清理系统文件缓存 / 进程工作集，安全无副作用
- 实时日志输出，耗时统计 <img width="588" height="378" alt="image" src="https://github.com/user-attachments/assets/fee19c3a-ff28-4d69-852b-8ea974046ba5" />

12. Josia模型加载（JosiaCheckpointPlus）

分类：⚡️JosiaNodes
核心功能：高级智能一体化模型加载节点，100% 平替所有原生加载器
输入：主模型、CLIP模型（可选）、CLIP类型、VAE模型（可选）、VAE2模型（可选）、UNET保活开关
输出：MODEL / CLIP / VAE / VAE2
自动识别模式：
- AIO Checkpoint：模型内含 UNET+CLIP+VAE，自动复用内置组件，自动禁用外部 CLIP/VAE 选框
- 独立 UNET：仅含 UNET，可自由选配外部 CLIP 与 VAE
- GGUF UNET：量化模型，可搭配任意格式 CLIP（GGUF 或非 GGUF 均可）
CLIP类型选择：
- 1:1 完整复刻官方 CLIPLoader / DualCLIPLoader 全部类型（sdxl / flux / flux2 / sd3 / lumina2 / wan / LTXV / minimax / joyimage / mage 等），覆盖 MINIMAX H3 等最新开源模型，全部可正常启用
- AIO 模式自动适配 CLIP 类型，独立 UNET/GGUF 模式需手动选择
双 VAE 支持（视频 VAE + 音频 VAE）：
- 新增「VAE2模型」选框，视频模型可同时加载视频 VAE 与音频 VAE，分别由 VAE / VAE2 两个端口输出
- 适配 LTX / MMAudio / SA3 / MINIMAX H3 等双 VAE 视频模型；音频 VAE 自动兼容官方各权重前缀（audio_vae. / vocoder.），无需手动改名
- VAE2 下拉同时列出 models/vae 与 models/checkpoints（官方音频 VAE 多置于 checkpoints）
UNET保活（默认开启）：
- 防止 ComfyUI 意外卸载 UNET 模型，复用工作流时跳过重新加载
- 不强制占用物理显存，允许 ComfyUI 智能调度
支持格式：ckpt / safetensors / bin / gguf 全格式
GGUF 依赖说明 ⚠️：
- 加载 GGUF 格式模型需要安装 ComfyUI-GGUF 插件
- 本节点负责智能调度（自动识别类型、控件联动、状态栏显示），GGUF 文件的实际解码由 ComfyUI-GGUF 插件完成
- 未安装时，GGUF 模型加载会报错并提示安装
- 非 GGUF 模型（ckpt / safetensors / bin）完全独立运行，无需任何额外插件
状态栏信息：
- 实时显示模型类型标签（AIO / UNET / GGUF 量化等级）
- 显示模型文件名、UNET / CLIP / VAE1 / VAE2 尺寸（节点默认宽度已加宽，四项尺寸完整显示不省略）
- 显示 UNET保活开关状态
特点：100% 平替原生 CheckpointLoader / UNETLoader / CLIPLoader / VAELoader，一个节点搞定全部加载需求 <img width="1270" height="802" alt="image" src="https://github.com/user-attachments/assets/795bd2db-6a17-44a6-9228-fbb8306c765c" />

13. Josia分组控制（JosiaGroupControllerG）

分类：⚡️JosiaNodes
核心功能：把多个编组自由组合到同一个节点里，按需一键跳过 / 启用，支持按编组颜色批量添加
顶部控制条：
- 数量：显示当前已添加的编组槽位数
- − / +：增减编组槽位（1 ~ 20 个）；减少时隐藏的槽位保留原有设置，加回来时原样显示
- 颜色匹配：按编组颜色一次性把该颜色下的所有编组加入列表
- 单选模式：仅在本节点选中的编组之间互斥（启用其中一个，其余自动跳过）
编组行：每行一个下拉框选择目标编组（已被选中的不会重复出现）+ 启用/跳过开关
颜色筛选支持：无色 / 红色 / 棕色 / 绿色 / 蓝色 / 淡蓝色 / 青色 / 紫色 / 黄色 / 黑色
- 对齐 ComfyUI 原生编组颜色选项，下拉按原生顺序排列，不再出现同色多组只显示一项的问题
特点：纯前端交互、不占算力；选中的编组信息随工作流保存，重新打开自动恢复

14. Josia风格选择（JosiaStyleSelect）

分类：⚡️JosiaNodes
核心功能：内置 Krea2 风格库，平替文生图工作流的 CLIP 文本编码器，把选中的风格提示词与你的提示词拼合后输出正向条件
输入：CLIP、用户提示词（多行文本）
输出：正向条件（CONDITIONING）
主题与风格库：
- 主题下拉自动从插件 Style/ 目录发现已安装主题（当前内置 Krea2）；扩展新风格只需在 Style/ 下并列新增文件夹
- 风格预览支持缩略图网格、分类（双语）筛选、中 / 英文名搜索
选择方式：
- 多选叠加：可同时选中多个风格（默认上限 3），按 Style: {style}. Subject: {prompt} 模板拼合
- ★ 收藏：点击置顶，跨重启持久化到 Style/_user_config.json；取消收藏自动回到默认排序
- 拖动排序：仅收藏项可拖拽重排（拖动时隐藏悬浮窗避免遮挡，拖完不误触发选中）
提示词格式：风格提示词在前 / 仅用户提示词 / 风格名 + 用户提示词等可选
辅助交互：
- 悬停大图浮窗（中英双语风格提示词，字号自适应不溢出）
- 浏览器打开本地风格画廊，支持两图并排对比（clio 风格 ✦ 激活、底部浮条管理备选）
- 撤销 / 切换工作流后选择、多选、格式、尺寸均不复位；滚动位置持久化
特点：纯前端交互、不占算力；状态随工作流保存；风格数据随节点分发（无需额外下载）

🎨 Josia编组增强（画布增强功能）

这不是节点，而是画布层面的增强补丁。在 设置 → ⚡ Josia节点设置 中启用；两个开关默认关闭，各自独立生效、互不影响。

| 设置项 | 作用 | |---|---| | 四角缩放 | ComfyUI 原生只有右下角能缩放编组，开启后补上 左上 / 右上 / 左下 三个角 | | 标题栏按钮 | 编组标题栏最右侧显示两个按钮：**「绕」一键绕过/恢复编组内所有节点、「适」**缩放框到节点（复用官方"适配内容"逻辑） |

四角缩放细节：
- 只改变编组边框的位置与尺寸，内部节点绝不跟随移动（与原生 resize 语义一致）
- 拖拽时逐帧实时预览，并跟随全局「对齐网格」设置：开启对齐网格后，四角拖拽会像原生右下角一样自动吸附到网格
- 悬停四角显示对应的 nwse-resize / nesw-resize 光标；四角标记的颜色随编组颜色变化
兼容性：遵循 ComfyUI 官方安全规范，不含任何 subprocess / eval / exec 等系统调用

🛠️ 安装方法

下载整个 ComfyUI_JosiaNodes 文件夹
放入 ComfyUI/custom_nodes/ 目录下
（如使用 GGUF 模型） 安装 ComfyUI-GGUF 插件到 ComfyUI/custom_nodes/
确保 web/js 文件夹完整，不要移动或删除文件
重启 ComfyUI
看到控制台输出 [JosiaNodes] ✅ JosiaNodes 加载成功，注册节点数：15 即成功
（可选）启用编组增强：设置 → ⚡ Josia节点设置，按需打开「四角缩放」和「标题栏按钮」（默认关闭）

🎯 设计理念

轻量不臃肿：拒绝冗余，只保留真正高频刚需功能
新版高兼容：专为最新 ComfyUI 开发，不依赖老旧库
低占用流畅：自动 GC、显存优化、前端轻量化
中文友好：全中文界面、符号可视化、逻辑直白
稳定安全：不删文件、不杀进程、不破坏工作流

⚠️ 重要说明

文本编码节点的 VAE 端口为可选输入，未接入时图生图模式自动降级为空 Latent
图像缩放节点内置分辨率上限保护（400万像素），避免显存溢出
缓存清理节点只清理无用显存/内存（不卸载模型、不清理系统文件缓存），全平台行为一致，安全无副作用
分组控制、图像对比、流量阀门、种子节点、模型加载节点、多图加载节点均依赖前端 JS 文件，不可删除
所有节点均已配置 DESCRIPTION 属性，在搜索节点界面和鼠标悬浮时可查看功能简介
模型加载节点 GGUF 依赖：加载 GGUF 格式模型需安装 ComfyUI-GGUF 插件；ckpt/safetensors/bin 格式完全独立运行
多图加载节点：images_out 批次输出在混合不同比例图片时会自动 letterbox（黑边居中），这是 PyTorch tensor batch 的数学限制；如需每张图独立的正确尺寸，请使用 image_1 ~ image_N 单独输出端口
文本保存节点：1.6.7 起不再调用系统文件夹选择对话框，改用内置文件夹浏览器（后端标准库 os.scandir 枚举 + 前端浮层）；1.7.0 起恢复「打开输出目录」按钮（后端 os.startfile，Python 标准库、非子进程）。注：本包未承诺通过 ComfyUI 注册表的自动安全扫描，建议用 git clone / 手动拷贝安装
文本列表和文本保存节点为纯 Python 标准库实现，不依赖前端 JS 文件，即使前端 JS 丢失也可正常工作（仅「选择输出目录」「打开输出目录」「复制路径」按钮需 JS 支持）
编组增强默认关闭：「四角缩放」与「标题栏按钮」两项默认关闭，需在 设置 → ⚡ Josia节点设置 中手动开启；若两个开关未同时出现，请确认使用的是最新版前端文件 web/js/group_enhancements.js
编组增强的四角缩放只改变编组边框，不移动内部节点；若希望内部节点一起移动，请使用 ComfyUI 原生的编组拖动（拖标题栏）

💡 致谢

感谢 ComfyUI 官方提供强大的扩展能力，感谢所有测试与反馈的朋友。本项目持续维护，欢迎提交 Issue 与建议。