An interactive color-wheel node built around a real artistic (RYB) hue wheel — the same "red opposite green" wheel painters use, not a plain HSB circle. Instead of picking one color and computing a palette, you work directly with color markers locked onto harmony rays right on the node.

Pick a Harmony Type: Complementary, Analogous, Triad, Split-Complementary, Double Split-Complementary, Tetradic, Monochromatic, or fully free Custom — each type locks its markers onto rays at the correct classic angles (e.g. 180° for Complementary, 120° for Triad).
Drag Markers on the Wheel: rotate the whole ray bundle by dragging any marker around the circle, or pull a marker along its ray to shift saturation — the main color's saturation move mirrors across the whole palette, bouncing off the 0%/100% edges instead of clipping.
Fine-Tune with H/S/B Sliders: every swatch below the wheel has its own Hue/Saturation/Brightness sliders with live numeric readouts, so you can nudge overlapping markers apart or dial in an exact shade.
Built-in Brightness Cascade: changing the main color's brightness shifts the whole palette together, with an automatic "jump" back into a bright/dark range once a shade gets too close to black or white — keeping generated palettes visually harmonious instead of washing out.
Flexible Output: get the palette as a HEX list/CSV string, or as a ready-to-embed "color_palette": [...] JSON fragment (ideogram_json) for dropping straight into Ideogram-style prompts.

Pro Tip: drag any secondary marker's brightness independently and the node automatically switches to Custom mode, so you can freely break the harmony rules on individual colors without losing the rest of the setup.

Интерактивная нода с цветовым кругом, построенным на настоящем художественном (RYB) круге — том самом, где напротив красного находится зелёный, а не циановый, как в обычном HSB-круге. Вместо выбора одного цвета и расчёта палитры «за кадром» вы работаете прямо с маркерами цветов, жёстко посаженными на лучи гармонии, прямо на самой ноде.

Выбор типа гармонии: Complementary, Analogous, Triad, Split-Complementary, Double Split-Complementary, Tetradic, Monochromatic, либо полностью свободный Custom — каждый тип фиксирует маркеры на лучах под классическими углами (например, 180° для Complementary, 120° для Triad).
Перетаскивание маркеров по кругу: двигая любой маркер по дуге, вращаете весь пучок лучей целиком; двигая вдоль луча — меняете saturation, причём движение основного цвета зеркально сдвигает saturation всей палитры, «отскакивая» от границ 0%/100%, а не обрезаясь.
Точная настройка слайдерами H/S/B: под кругом у каждого образца свои слайдеры Hue/Saturation/Brightness с цифровым значением рядом — удобно раздвинуть слипшиеся на круге маркеры или подобрать точный оттенок.
Встроенный "переброс" brightness: изменение яркости основного цвета сдвигает всю палитру разом, а при приближении какого-то цвета к чёрному или белому происходит автоматический "переброс" в другой диапазон — палитра остаётся художественно гармоничной, а не вымывается в один тон.
Гибкий вывод: HEX-список/CSV-строка, либо готовый для вставки JSON-фрагмент "color_palette": [...] (ideogram_json) — можно сразу подставлять в промпты в стиле Ideogram.

Лайфхак: двигая brightness любого вторичного маркера независимо от остальных, нода сама переключается в режим Custom — можно точечно нарушить правила гармонии для одного цвета, не теряя всю остальную настройку. <img width="897" height="1227" alt="2026-09-08_05-58-35" src="https://github.com/user-attachments/assets/66e50d83-5ab7-4f40-8487-a4b1dabc80a3" />

</details> <details> <summary>🎨 Rennart Palette Extractor </summary>

🎨 Rennart Palette Extractor

Extracts a dominant color palette from a reference image and returns it as a JSON fragment ready to splice into a generation prompt, plus a visual swatch strip preview.

Five extraction strategies are available from a single dropdown, so you can pick the one that fits the image — from strict dominant-color extraction to aggressive rare-accent detection:

|Method |What it does |Best for |---|---|---| |K-Means (Original) |Plain sklearn KMeans, clusters ordered by population |General-purpose, balanced palettes |Weighted Frequency |KMeans with per-pixel weights that favour rare colors |Small bright accents on busy backgrounds |Farthest Point Sampling |Greedily picks the most different colors |Maximally diverse palettes |Two-Pass Background + Accent |KMeans for the background, then a second pass over the worst-explained pixels |Landscapes and cityscapes with one strong accent |Hue Peaks (HSB) |Peaks in a saturation-weighted hue histogram, ranked by sharpness |Images with distinct saturated hues

All methods share the same inputs and end with the same LAB Delta-E deduplication, so switching methods is a fair comparison.

Inputs

image — reference IMAGE (first frame of a batch is used)
num_colors — target palette size (2–16)
min_delta_e — minimum perceptual distance between kept colors
method — extraction strategy (see table above)

Outputs

palette_json — bare JSON fragment "color_palette": ["#RRGGBB", ...], dominant color first, ready to drop into a larger prompt JSON
palette_preview — horizontal swatch strip IMAGE
color_count — number of colors actually returned after deduplication

Category: Rennart/Color

Извлекает доминирующую цветовую палитру из референсного изображения и возвращает её в виде JSON-фрагмента, готового к вставке в промпт генерации, плюс визуальное превью из свотчей.

Пять стратегий извлечения доступны из одного выпадающего списка — от строгого выделения доминирующих цветов до агрессивного поиска редких акцентов:

|Метод |Что делает |Для чего лучше |---|---|---| |K-Means (Original) |Обычный sklearn KMeans, кластеры отсортированы по численности |Универсальный, сбалансированные палитры |Weighted Frequency |KMeans с весами пикселей, отдающими приоритет редким цветам |Мелкие яркие акценты на пёстром фоне |Farthest Point Sampling |Жадно выбирает максимально разные цвета |Максимально разнообразные палитры |Two-Pass Background + Accent |KMeans для фона, затем второй проход по худше всего объяснённым пикселям |Пейзажи и городские сцены с одним сильным акцентом |Hue Peaks (HSB) |Пики в гистограмме hue с весом по насыщенности, ранжированные по остроте |Изображения с выраженными насыщенными оттенками

Все методы принимают одинаковые входы и заканчиваются одной и той же дедупликацией по LAB Delta-E, поэтому переключение между методами — это честное сравнение.

Входы

image — референсное IMAGE (используется первый кадр батча)
num_colors — целевой размер палитры (2–16)
min_delta_e — минимальное перцептивное расстояние между оставляемыми цветами
method — стратегия извлечения (см. таблицу)

Выходы

palette_json — голый JSON-фрагмент "color_palette": ["#RRGGBB", ...], доминирующий цвет первым, готов к вставке в большой JSON промпта
palette_preview — горизонтальная полоса свотчей в виде IMAGE
color_count — сколько цветов реально вернулось после дедупликации

Категория: Rennart/Color

</details> <details> <summary>🎨 Rennart Color Preview </summary>

🎨 Rennart Color Preview

Dynamic visualizer node with an adaptive grid algorithm that neatly renders array-based hex strings onto the canvas. <img width="889" height="659" alt="2026-08-26_18-53-07" src="https://github.com/user-attachments/assets/a7add16b-b49b-4e8d-89fe-e2aa85b4f750" />

</details> <details> <summary>🌗 Rennart Exposure Fusion </summary>

🌗 Rennart Exposure Fusion

Lifts dark shadows and recovers blown highlights from a single image — no masks, no neural networks, no visible halos. The node builds virtual exposures from the photo (brighter for shadows, darker for highlights) and blends them with the exposure fusion method (Mertens et al., 2007). Midtones stay untouched. By default only luminance L (LAB) is changed, so colors stay exactly as in the source.

How it works:

Virtual exposures are made by an honest EV shift in linear light: +1, +2 … up to shadows_ev, −0.5 … down to highlights_ev.
Brighter copies are used only in the shadows of the source, darker copies only in its highlights — and only where the highlights have detail (flat sky or a white wall do not turn gray).
Every copy gets a weight "how close is the tone to the middle"; weights follow image edges (guided filter), so they do not leak across light/shadow borders.
The copies are merged with Laplacian pyramids — transitions are smooth.
Shadows near light sources (street lamps, headlights) are not lifted, so the glow does not swell into a bright disk.

Inputs

image — source image.
shadows_ev — how much the shadows may be lifted, EV (0 — leave shadows). Default 1.0.
shadows_range — what counts as shadows: source luminance below this value (0..1, soft edge ±0.1).
highlights_ev — how much the highlights may be darkened, EV (0 — leave highlights). Default 0.5.
highlights_range — what counts as highlights: source luminance above this value.
highlight_detail — darken highlights only where there is detail; 0 — darken all highlights.
mid_tone — target tone (0.5 — middle gray).
sigma — selectivity: lower pulls harder toward mid_tone, higher is softer.
contrast_weight — prefer copies with higher local contrast (may amplify noise in shadows).
saturation_weight — prefer more saturated copies.
halo_control — halo suppression: guided filter + limited pyramid depth. 0 — classic fusion.
protect_lights — do not lift shadows around light sources.
luminance_only — color via LAB: change only luminance L, keep a/b from the source (also 3× faster).
protect_tones — shadows never get darker than the source, highlights never brighter.
strength — blend of the result luminance with the source.

Outputs

image — result.
weights_preview — where each exposure was used: gray — source, yellow/orange — brighter copies, light blue/blue — darker copies.
info — short multi-line description of the node and the settings it ran with (connect to Show Text / Show Any).

| Parameter | Typical values | Effect | |---|---|---| | shadows_ev | 0.5 – 2.0 | Higher — brighter shadows, more noise revealed | | highlights_ev | 0.3 – 1.5 | Higher — more detail in highlights, risk of gray whites | | halo_control | 0.3 – 0.7 | Higher — fewer halos, bright sources may slightly dim |

Only numpy is required — no extra dependencies. The same algorithm is used in the standalone app Rennart Denoise (Exposure section).

Category: Rennart/Image

Высветляет провалы в тенях и возвращает детали в пересветах по одному снимку — без масок, без нейросетей, без заметных ореолов. Нода строит из фотографии виртуальные экспозиции (светлее — для теней, темнее — для светов) и склеивает их методом слияния экспозиций (Mertens et al., 2007). Средние тона не меняются. По умолчанию меняется только яркость L (LAB), цвет остаётся точно как в исходнике.

Как работает:

Виртуальные экспозиции — честный сдвиг EV в линейном свете: +1, +2 … до shadows_ev, −0.5 … до highlights_ev.
Светлые копии участвуют только в тенях исходника, тёмные — только в его светах, и только там, где в светах есть детали (плоское небо или белая стена не сереют).
Каждой копии даётся вес «насколько тон близок к середине»; веса следуют за краями изображения (guided filter) и не перетекают через границы «свет / тень».
Копии склеиваются пирамидами Лапласа — переходы плавные.
Тени рядом с источниками света (фонари, фары) не вытягиваются, чтобы свечение не раздувалось в светлый диск.

Входы

image — исходное изображение.
shadows_ev — насколько можно высветлить тени, EV (0 — тени не трогать). По умолчанию 1.0.
shadows_range — что считать тенями: яркость исходника ниже этого значения (0..1, мягкая граница ±0.1).
highlights_ev — насколько можно затемнить пересветы, EV (0 — света не трогать). По умолчанию 0.5.
highlights_range — что считать светами: яркость исходника выше этого значения.
highlight_detail — затемнять света только там, где есть детали; 0 — затемнять все света.
mid_tone — к какому тону стремиться (0.5 — средне-серый).
sigma — строгость выбора: меньше — сильнее тянет к mid_tone, больше — мягче.
contrast_weight — предпочитать копии с бо́льшим локальным контрастом (может усилить шум в тенях).
saturation_weight — предпочитать более насыщенные копии.
halo_control — подавление ореолов: guided filter + ограничение глубины пирамиды. 0 — классическое слияние.
protect_lights — не вытягивать тени вокруг источников света.
luminance_only — цвет через LAB: менять только яркость L, цвет a/b оставить от исходника (заодно втрое быстрее).
protect_tones — тени не темнее исходника, света не ярче.
strength — смешивание яркости результата с исходником.

Выходы

image — результат.
weights_preview — где какая экспозиция использована: серый — исходник, жёлтый/оранжевый — светлые копии, голубой/синий — тёмные.
info — краткое многострочное описание ноды и настроек, с которыми она отработала (подключается к Show Text / Show Any).

| Параметр | Обычные значения | Действие | |---|---|---| | shadows_ev | 0.5 – 2.0 | Больше — светлее тени, заметнее шум | | highlights_ev | 0.3 – 1.5 | Больше — больше деталей в светах, риск посеревшего белого | | halo_control | 0.3 – 0.7 | Больше — меньше ореолов, яркие источники могут чуть потускнеть |

Нужен только numpy — дополнительных зависимостей нет. Тот же алгоритм работает в отдельной программе Rennart Denoise (раздел Exposure).

Категория: Rennart/Image

</details> <details> <summary>🧹 Rennart Denoise </summary>

🧹 Rennart Denoise

The whole Rennart denoise graph in one node — no need to build a workflow of a dozen nodes. Five restoration models are combined into two groups and blended in 8 bit exactly like the original workflow (LayerStyle Image Blend, LAB via Pillow).

How it works:

Delicate — SCUNet PSNR and SCUNet GAN, each with the two-pass Rennart tiling (second pass shifted, 50/50 — removes tile seams). Optional DeBlur: luminance L from 1x_DeBLR, color a/b from SCUNet. Then GAN ⟷ PSNR blend.
Aggressive — RealPLKSR (direct pass + pass on the inverted image, 50/50) and RealESRGAN x2 scaled back to the source size (direct + inverted). Then RealPLKSR ⟷ RealESRGAN blend.
Result — Delicate ⟷ Aggressive, then strength (blend with the source).
Branches with zero weight are not computed.
Branch results are cached for the last image: changing sliders, strength, deblur re-blends in seconds instead of recomputing all models.
Models are taken from ComfyUI/models/upscale_models; missing ones are downloaded automatically from huggingface.co/Rennart and checked by SHA256.

Inputs

image — source image (batch supported).
strength — overall strength: 0 — source, 100 — full result. Default 100.
delicate_aggressive — share of Aggressive over Delicate. Default 25.
delicate_gan_psnr — inside Delicate: share of SCUNet PSNR over SCUNet GAN. Default 25.
aggressive_plksr_esrgan — inside Aggressive: share of RealESRGAN over RealPLKSR. Default 25.
esrgan_inverted_direct — RealESRGAN: share of the direct pass over the inverted one. Default 50.
deblur — DeBlur for both SCUNet branches. Default on.
esrgan_downscale — filter that brings RealESRGAN x2 back to the source size: Lanczos (as in the graph), Bicubic, Box.
tile_size — tile of the two-pass tiling; overlap = tile/4, offset = (tile − overlap)/2. Default 512.
precision — fp32 (exact) or fp16 (faster, less VRAM, may differ slightly).

Outputs

image — result.
delicate — Delicate group before the final blend (black if its weight is 0).
aggressive — Aggressive group before the final blend (black if its weight is 0).
info — short instruction (connect to Show Text / Show Any).
stat — which branches were computed, which came from the cache, time per branch and total.

Notes on models

SCUNet works poorly on flat dark surfaces. Tip: raise delicate_aggressive (more Aggressive).
1xDeNoise_realplksr_otf can eat fine texture in places. Tip: lower delicate_aggressive or raise aggressive_plksr_esrgan.
RealESRGAN can eat fine texture in places and often adds sharpness where it is not needed. Tip: lower aggressive_plksr_esrgan or delicate_aggressive.
1x_DeBLR may produce artifacts on flat surfaces. Tip: turn deblur off.

| Model | Author | License | |---|---|---| | scunet_color_real_psnr.pth, scunet_color_real_gan.pth | Kai Zhang et al. (KAIR) | MIT | | 1xDeNoise_realplksr_otf.safetensors | Philip Hofmann (Phips) | CC-BY-4.0 | | RealESRGAN_x2plus.pth | Xintao Wang et al. (Real-ESRGAN) | BSD-3-Clause | | 1x_DeBLR.pth | BlackScout (OpenModelDB) | not specified |

Note: replaces the previous single-model version of this node. Old workflows with 🧹 Rennart Denoise need the node to be re-added.

Category: Rennart/Image

Весь шумодав Rennart в одной ноде — не нужно собирать workflow из десятка нод. Пять моделей реставрации объединены в две группы и смешиваются в 8 бит точно как в исходном workflow (LayerStyle Image Blend, LAB через Pillow).

Как работает:

Delicate — SCUNet PSNR и SCUNet GAN, каждая с двойным проходом Rennart (второй проход со сдвигом, 50/50 — убирает швы тайлов). По желанию DeBlur: яркость L от 1x_DeBLR, цвет a/b от SCUNet. Затем смешивание GAN ⟷ PSNR.
Aggressive — RealPLKSR (прямой проход + проход по инвертированной картинке, 50/50) и RealESRGAN x2 с возвратом к исходному размеру (прямой + инвертированный). Затем смешивание RealPLKSR ⟷ RealESRGAN.
Итог — Delicate ⟷ Aggressive, затем strength (смешивание с исходником).
Ветки с нулевым весом не считаются.
Результаты веток кэшируются для последнего изображения: смена ползунков, strength, deblur пересчитывается за секунды, без повторного прогона моделей.
Модели берутся из ComfyUI/models/upscale_models; недостающие скачиваются автоматически с huggingface.co/Rennart и проверяются по SHA256.

Входы

image — исходное изображение (пакет поддерживается).
strength — общая сила: 0 — исходник, 100 — полный результат. По умолчанию 100.
delicate_aggressive — доля Aggressive поверх Delicate. По умолчанию 25.
delicate_gan_psnr — внутри Delicate: доля SCUNet PSNR поверх SCUNet GAN. По умолчанию 25.
aggressive_plksr_esrgan — внутри Aggressive: доля RealESRGAN поверх RealPLKSR. По умолчанию 25.
esrgan_inverted_direct — RealESRGAN: доля прямого прохода поверх инвертированного. По умолчанию 50.
deblur — DeBlur для обеих веток SCUNet. По умолчанию включён.
esrgan_downscale — фильтр возврата RealESRGAN x2 к исходному размеру: Lanczos (как в графе), Bicubic, Box.
tile_size — тайл двойного прохода; overlap = tile/4, offset = (tile − overlap)/2. По умолчанию 512.
precision — fp32 (точно) или fp16 (быстрее, меньше видеопамяти, результат может чуть отличаться).

Выходы

image — результат.
delicate — группа Delicate до итогового смешивания (чёрная, если её вес 0).
aggressive — группа Aggressive до итогового смешивания (чёрная, если её вес 0).
info — краткая инструкция (подключается к Show Text / Show Any).
stat — какие ветки посчитаны, какие взяты из кэша, время каждой ветки и общее.

Особенности моделей

SCUNet плохо работает на однотонных тёмных поверхностях. Подсказка: увеличьте delicate_aggressive (больше Aggressive).
1xDeNoise_realplksr_otf местами съедает мелкую текстуру. Подсказка: уменьшите delicate_aggressive или увеличьте aggressive_plksr_esrgan.
RealESRGAN местами съедает мелкую текстуру и часто даёт резкость там, где она не нужна. Подсказка: уменьшите aggressive_plksr_esrgan или delicate_aggressive.
1x_DeBLR может давать артефакты на однотонных поверхностях. Подсказка: выключите deblur.

| Модель | Автор | Лицензия | |---|---|---| | scunet_color_real_psnr.pth, scunet_color_real_gan.pth | Kai Zhang и др. (KAIR) | MIT | | 1xDeNoise_realplksr_otf.safetensors | Philip Hofmann (Phips) | CC-BY-4.0 | | RealESRGAN_x2plus.pth | Xintao Wang и др. (Real-ESRGAN) | BSD-3-Clause | | 1x_DeBLR.pth | BlackScout (OpenModelDB) | не указана |

Примечание: заменяет прежнюю версию ноды с одной моделью. В старых workflow 🧹 Rennart Denoise нужно поставить заново.

Категория: Rennart/Image

</details> <details> <summary> 🔄 Rennart Offset Image </summary>

🔄 Rennart Offset Image

Нода Rennart Offset Image выполняет циклический сдвиг изображения по горизонтали и вертикали. Сдвиг можно задавать двумя способами: в процентах от ширины и высоты либо в пикселях (с поддержкой отрицательных значений). Пиксели, выходящие за границу, «заворачиваются» на противоположную сторону (torch.roll). Полезно для бесшовных текстур, тайлинга и создания смещённых копий.

Входы:

pixels (IMAGE) — входное изображение (батч).
offset_mode — режим задания сдвига: percentage (в процентах) или pixels (в пикселях), по умолчанию percentage.
x_percent (FLOAT) — горизонтальный сдвиг в процентах от ширины (0–100), по умолчанию 50.0 (используется в режиме percentage).
y_percent (FLOAT) — вертикальный сдвиг в процентах от высоты (0–100), по умолчанию 50.0 (используется в режиме percentage).
x_pixels (INT) — горизонтальный сдвиг в пикселях (−8192…8192), по умолчанию 0 (используется в режиме pixels).
y_pixels (INT) — вертикальный сдвиг в пикселях (−8192…8192), по умолчанию 0 (используется в режиме pixels).

Выходы:

image (IMAGE) — сдвинутое изображение.

Категория: Rennart/Image

The Rennart Offset Image node performs a cyclic shift of the image horizontally and vertically. The shift can be specified in two ways: as a percentage of width and height, or in pixels (including negative values). Pixels that go past the edge wrap around to the opposite side (torch.roll). Useful for seamless textures, tiling, and creating offset copies.

Inputs:

pixels (IMAGE) — input image (batch).
offset_mode — shift mode: percentage or pixels, default percentage.
x_percent (FLOAT) — horizontal shift as a percentage of width (0–100), default 50.0 (used in percentage mode).
y_percent (FLOAT) — vertical shift as a percentage of height (0–100), default 50.0 (used in percentage mode).
x_pixels (INT) — horizontal shift in pixels (−8192…8192), default 0 (used in pixels mode).
y_pixels (INT) — vertical shift in pixels (−8192…8192), default 0 (used in pixels mode).

Outputs:

image (IMAGE) — the shifted image.

Category: Rennart/Image

</details> <details> <summary> 🔍 Rennart Image Upscale (Model) </summary>

🔍 Rennart Image Upscale (Model)

Нода Rennart Image Upscale (Model) объединяет загрузку модели апскейла и само увеличение изображения в одной ноде. Модель выбирается из папки upscale_models ComfyUI. Обработка выполняется тайлами с настраиваемым размером и перекрытием, что позволяет работать с большими изображениями на ограниченной VRAM. При нехватке видеопамяти (OOM) нода может автоматически уменьшать размер тайла и продолжать работу.

Входы:

model_name — имя модели апскейла из списка файлов в папке upscale_models.
image (IMAGE) — входное изображение (батч).
tile_size (INT) — размер тайла (плитки) в пикселях (64–4096), по умолчанию 512. Больше — быстрее, но требует больше VRAM.
overlap (INT) — перекрытие между тайлами в пикселях (0–512), по умолчанию 32. Помогает убрать видимые швы.
auto_reduce_on_oom (BOOLEAN) — автоматически уменьшать размер тайла при нехватке VRAM, по умолчанию True.

Выходы:

image (IMAGE) — увеличенное изображение.

Категория: Rennart/Upscale

The Rennart Image Upscale (Model) node combines upscale model loading and image upscaling into a single node. The model is selected from the ComfyUI upscale_models folder. Processing is performed in tiles with configurable size and overlap, allowing large images to be handled on limited VRAM. On out-of-memory (OOM) errors, the node can automatically reduce the tile size and continue.

Inputs:

model_name — upscale model name from the list of files in the upscale_models folder.
image (IMAGE) — input image (batch).
tile_size (INT) — tile size in pixels (64–4096), default 512. Larger is faster but requires more VRAM.
overlap (INT) — overlap between tiles in pixels (0–512), default 32. Helps remove visible seams.
auto_reduce_on_oom (BOOLEAN) — automatically reduce tile size on VRAM shortage, default True.

Outputs:

image (IMAGE) — the upscaled image.

Category: Rennart/Upscale

</details> <details> <summary> 🎵 Rennart Audio Concatenate </summary>

🎵 Rennart Audio Concatenate

Нода Rennart Audio Concatenate последовательно склеивает несколько аудиовходов (от 2 до 30) в один аудиопоток в порядке audio_1 → audio_2 → audio_3 → .... Между склейками можно добавлять паузу заданной длительности (тишину). Все входные аудио должны иметь одинаковую частоту дискретизации и одинаковое число каналов — иначе нода выдаст ошибку с пояснением. Пауза не добавляется после последнего аудио.

Входы:

number_of_inputs (INT) — количество аудио для склейки (2–30), по умолчанию 2.
pause_seconds (FLOAT) — длительность паузы между склейками в секундах (0–60), по умолчанию 1.0. 0 — без паузы.
audio_1 (AUDIO) — первое аудио (обязательный).
audio_2 (AUDIO) — второе аудио (обязательный).
audio_3 … audio_30 (AUDIO, опциональные) — дополнительные аудио, используются, если number_of_inputs больше 2.

Выходы:

audio (AUDIO) — склеенный аудиопоток.

Категория: Rennart/Audio

The Rennart Audio Concatenate node concatenates multiple audio inputs (from 2 to 30) into a single audio stream, in the order audio_1 → audio_2 → audio_3 → .... A silence pause of a chosen duration can be inserted between the joined clips. All input audios must share the same sample rate and the same number of channels — otherwise the node raises a descriptive error. No pause is added after the last audio.

Inputs:

number_of_inputs (INT) — number of audios to concatenate (2–30), default 2.
pause_seconds (FLOAT) — pause duration between clips in seconds (0–60), default 1.0. 0 means no pause.
audio_1 (AUDIO) — first audio (required).
audio_2 (AUDIO) — second audio (required).
audio_3 … audio_30 (AUDIO, optional) — additional audios, used when number_of_inputs is greater than 2.

Outputs:

audio (AUDIO) — the concatenated audio stream.

Category: Rennart/Audio

</details> <details> <summary> 🎨 Rennart RGBA to RGB </summary>

🎨 Rennart RGBA to RGB

Нода Rennart RGBA to RGB приводит изображение к трёхканальному виду (RGB), убирая альфа-канал и корректно обрабатывая другие варианты числа каналов. Если изображение уже RGB — возвращается без изменений; если RGBA или больше 4 каналов — берутся только первые три; если один канал (grayscale) — он дублируется в три, чтобы получить RGB. Полезно для пайплайнов, куда нужно подавать только RGB-тензоры.

Входы:

image (IMAGE) — входное изображение (батч).

Выходы:

image (IMAGE) — изображение с тремя каналами (RGB).

Категория: Rennart/Image

The Rennart RGBA to RGB node converts an image to a three-channel (RGB) representation by dropping the alpha channel and correctly handling other channel-count variants. If the image is already RGB, it is returned unchanged; if RGBA or more than 4 channels, only the first three are kept; if single-channel (grayscale), it is duplicated into three channels to produce RGB. Useful for pipelines that require RGB-only tensors.

Inputs:

image (IMAGE) — input image (batch).

Outputs:

image (IMAGE) — image with three channels (RGB).

Category: Rennart/Image

</details> <details> <summary> 🎯 Rennart Pixel Drift Fix </summary>

🎯 Rennart Pixel Drift Fix

Нода Rennart Pixel Drift Fix выравнивает отредактированное изображение обратно к геометрии исходного изображения. Это полезно, когда после внешней обработки (inpainting, img2img, ручная правка и т.п.) картинка «уехала» относительно оригинала. Алгоритм находит общие ключевые точки через SIFT, сопоставляет их методом BFMatcher, фильтрует по критерию Лоу, вычисляет гомографию через RANSAC и деформирует отредактированное изображение обратно к исходной геометрии. Доступны два режима: быстрая глобальная перспективная коррекция flat_4_points и экспериментальная плотная нелинейная коррекция mesh (кусочно-аффинное преобразование).

Входы:

edited_image (IMAGE) — изображение после редактирования (должно быть первым IMAGE-входом — при bypass ComfyUI пропускает именно его на выход).
source_image (IMAGE) — исходное (эталонное) изображение, задающее целевую геометрию.
method — метод выравнивания:
- flat_4_points — быстрая глобальная перспективная коррекция (по умолчанию, даёт лучший результат).
- mesh — экспериментальная плотная нелинейная коррекция на основе кусочно-аффинного преобразования.
max_mesh_points (INT) — максимальное число точек для mesh-режима (100–10000), по умолчанию 400. Большие значения повышают точность, но замедляют работу. Используется только при method="mesh".

Выходы:

fixed_image (IMAGE) — отредактированное изображение, приведённое к геометрии исходного.

Категория: Rennart/Image

The Rennart Pixel Drift Fix node aligns an edited image back to the geometry of the source image. This is useful when external processing (inpainting, img2img, manual edits, etc.) has shifted the picture relative to the original. The algorithm detects shared keypoints with SIFT, matches them with BFMatcher, filters matches using Lowe's ratio test, estimates a homography with RANSAC, and warps the edited image back to the source geometry. Two modes are available: fast global perspective correction flat_4_points and experimental dense non-linear correction mesh (piecewise affine transform).

Inputs:

edited_image (IMAGE) — the edited image (must be the first IMAGE input — on bypass ComfyUI passes it straight to the output).
source_image (IMAGE) — the source (reference) image that defines the target geometry.
method — alignment method:
- flat_4_points — fast global perspective correction (default, gives better results).
- mesh — experimental dense non-linear correction based on piecewise affine transform.
max_mesh_points (INT) — maximum number of points for mesh mode (100–10000), default 400. Higher values increase accuracy but take longer. Only used when method="mesh".

Outputs:

fixed_image (IMAGE) — the edited image aligned to the source geometry.

Category: Rennart/Image

</details> <details> <summary> 📅 Rennart Date String </summary>

📅 Rennart Date String

Нода Rennart Date String возвращает текущую дату и время в виде строки, отформатированной по заданному шаблону. Поддерживает стандартные директивы strftime (например, %Y-%m-%d, %H:%M:%S). Нода автоматически помечается как изменённая при каждом запуске workflow, что гарантирует получение актуального значения времени.

Входы:

format (STRING) — строка формата даты/времени, по умолчанию %Y-%m-%d.

Выходы:

date_string (STRING) — отформатированная строка с текущей датой и временем.

Категория: Rennart/Utils

The Rennart Date String node outputs the current date and time as a string formatted according to a user-defined template. It supports standard strftime directives (e.g. %Y-%m-%d, %H:%M:%S). The node is automatically marked as changed on every workflow run, ensuring an up-to-date timestamp is always returned.

Inputs:

format (STRING) — date/time format string, default is %Y-%m-%d.

Outputs:

date_string (STRING) — formatted string containing the current date and time.

Category: Rennart/Utils

</details> <details> <summary> 📐 Rennart Image Size </summary>

📐 Rennart Image Size

Нода Rennart Image Size возвращает размеры входного изображения (ширину и высоту), а также вычисляет длинную и короткую стороны. Дополнительно выдаёт текстовую строку с информацией о размерах. Изображение проходит через ноду без изменений.

Входы:

image (IMAGE) — входное изображение.

Выходы:

image (IMAGE) — исходное изображение без изменений.
width (INT) — ширина изображения в пикселях.
height (INT) — высота изображения в пикселях.
longest_side (INT) — длина наибольшей стороны (max(width, height)).
shortest_side (INT) — длина наименьшей стороны (min(width, height)).
info (STRING) — строка с информацией, например Width: 1024, Height: 768.

Категория: Rennart/Image

The Rennart Image Size node returns the dimensions of the input image (width and height) and computes its longest and shortest sides. It also provides a text string with size information. The image itself passes through the node unchanged.

Inputs:

image (IMAGE) — input image.

Outputs:

image (IMAGE) — the original image, unchanged.
width (INT) — image width in pixels.
height (INT) — image height in pixels.
longest_side (INT) — length of the longest side (max(width, height)).
shortest_side (INT) — length of the shortest side (min(width, height)).
info (STRING) — info string, e.g. Width: 1024, Height: 768.

Category: Rennart/Image

</details> <details> <summary> 🖼️ Rennart Load Image </summary>

🖼️ Rennart Load Image

Нода Rennart Load Image загружает изображение из входной папки ComfyUI и возвращает его тензор, маску (если есть альфа-канал или прозрачность), а также ширину, высоту и имя файла без расширения. Поддерживает многостраничные изображения (анимации), извлекая все кадры с одинаковыми размерами, и корректно обрабатывает EXIF-ориентацию.

Входы:

image (IMAGE) — выбор изображения из списка файлов во входной директории (с возможностью загрузки через интерфейс).

Выходы:

image (IMAGE) — загруженное изображение (или батч кадров для анимаций).
mask (MASK) — маска на основе альфа-канала или прозрачности; если их нет — нулевая маска по размеру изображения.
width (INT) — ширина изображения в пикселях.
height (INT) — высота изображения в пикселях.
filename (STRING) — имя файла без расширения.

Категория: Rennart/Image

The Rennart Load Image node loads an image from the ComfyUI input folder and returns its tensor, a mask (if an alpha channel or transparency is present), as well as its width, height, and filename without extension. It supports multi-frame images (animations) by extracting all frames of equal size, and correctly handles EXIF orientation.

Inputs:

image (IMAGE) — image selected from the list of files in the input directory (with an upload option in the UI).

Outputs:

image (IMAGE) — the loaded image (or a batch of frames for animations).
mask (MASK) — mask derived from the alpha channel or transparency; a zero mask sized to the image if neither is present.
width (INT) — image width in pixels.
height (INT) — image height in pixels.
filename (STRING) — filename without extension.

Category: Rennart/Image

</details> <details> <summary> 🔄 Rennart Offset Image </summary>

🔄 Rennart Offset Image

Нода Rennart Offset Image выполняет циклический сдвиг изображения по горизонтали и вертикали на заданный процент от ширины и высоты. Пиксели, выходящие за границу, «заворачиваются» на противоположную сторону (torch.roll). Полезно для бесшовных текстур, тайлинга и создания смещённых копий.

Входы:

pixels (IMAGE) — входное изображение (батч).
x_percent (FLOAT) — горизонтальный сдвиг в процентах от ширины (0–100), по умолчанию 50.0.
y_percent (FLOAT) — вертикальный сдвиг в процентах от высоты (0–100), по умолчанию 50.0.

Выходы:

image (IMAGE) — сдвинутое изображение.

Категория: Rennart/Image

The Rennart Offset Image node performs a cyclic shift of the image horizontally and vertically by a given percentage of its width and height. Pixels that go past the edge wrap around to the opposite side (torch.roll). Useful for seamless textures, tiling, and creating offset copies.

Inputs:

pixels (IMAGE) — input image (batch).
x_percent (FLOAT) — horizontal shift as a percentage of width (0–100), default 50.0.
y_percent (FLOAT) — vertical shift as a percentage of height (0–100), default 50.0.

Outputs:

image (IMAGE) — the shifted image.

Category: Rennart/Image

</details> <details> <summary> 🎲 Rennart Random Number </summary>

🎲 Rennart Random Number

Нода Rennart Random Number генерирует случайное число заданного типа (целое, дробное или булево) в указанном диапазоне с использованием seed для воспроизводимости. Поддерживает опциональное округление до кратного значения (например, 1, 5, 10, 16, 64). Возвращает результат сразу в нескольких форматах: INT, FLOAT, NUMBER, STRING и сам seed.

Входы:

number_type — тип генерируемого числа: integer, float или bool (по умолчанию integer).
minimum (FLOAT) — минимальное значение диапазона, по умолчанию 0.
maximum (FLOAT) — максимальное значение диапазона, по умолчанию 100.
enable_rounding (BOOLEAN) — включить округление числа, по умолчанию False.
round_to (INT) — шаг округления (1, 5, 10, 16, 64 и т.д.), по умолчанию 1.
seed (INT) — seed генератора случайных чисел для воспроизводимости, по умолчанию 0.

Выходы:

int (INT) — результат в виде целого числа.
float (FLOAT) — результат в виде дробного числа.
number (NUMBER) — результат в исходном типе (INT или FLOAT).
string (STRING) — строковое представление результата.
seed (INT) — использованный seed.

Категория: Rennart/Utils

The Rennart Random Number node generates a random number of a chosen type (integer, float, or bool) within a specified range, using a seed for reproducibility. It optionally supports rounding to a multiple (e.g. 1, 5, 10, 16, 64). The result is returned in several formats at once: INT, FLOAT, NUMBER, STRING, along with the seed used.

Inputs:

number_type — type of the generated number: integer, float, or bool (default integer).
minimum (FLOAT) — minimum of the range, default 0.
maximum (FLOAT) — maximum of the range, default 100.
enable_rounding (BOOLEAN) — enable number rounding, default False.
round_to (INT) — rounding step (1, 5, 10, 16, 64, etc.), default 1.
seed (INT) — random generator seed for reproducibility, default 0.

Outputs:

int (INT) — result as an integer.
float (FLOAT) — result as a float.
number (NUMBER) — result in its original type (INT or FLOAT).
string (STRING) — string representation of the result.
seed (INT) — the seed used.

Category: Rennart/Utils

</details> <details> <summary> ✂️ Rennart Image Crop </summary>

✂️ Rennart Image Crop

Нода Rennart Image Crop обрезает изображение от центра так, чтобы его ширина и высота стали кратны заданному числу (например, 8, 16, 32, 64). Это полезно для подготовки изображений к моделям, требующим размеров, кратных определённому значению (VAE, апскейлеры, пайплайны SD). Дополнительно возвращает новые размеры и длины сторон.

Входы:

image (IMAGE) — входное изображение (батч).
multiple (INT) — число, которому должны быть кратны ширина и высота после обрезки (1–512), по умолчанию 16.

Выходы:

image (IMAGE) — обрезанное изображение.
width (INT) — новая ширина в пикселях.
height (INT) — новая высота в пикселях.
longest_side (INT) — длина наибольшей стороны (max(width, height)).
shortest_side (INT) — длина наименьшей стороны (min(width, height)).

Категория: Rennart/Image

The Rennart Image Crop node crops the image from the center so that its width and height become multiples of a given number (e.g. 8, 16, 32, 64). This is useful for preparing images for models that require dimensions divisible by a certain value (VAE, upscalers, SD pipelines). It also returns the new dimensions and side lengths.

Inputs:

image (IMAGE) — input image (batch).
multiple (INT) — number that the width and height must be multiples of after cropping (1–512), default 16.

Outputs:

image (IMAGE) — the cropped image.
width (INT) — new width in pixels.
height (INT) — new height in pixels.
longest_side (INT) — length of the longest side (max(width, height)).
shortest_side (INT) — length of the shortest side (min(width, height)).

Category: Rennart/Image

</details>

📜 License

MIT License. Use at your own risk without any warranties. See the LICENSE file for details

✌️ Thanks

Some nodes and utils in this package were copied, forked, refined or remastered from: WAS Node Suite ComfyUI-Ideogram-Palette-and-Prompt-Tools

Thanks to ComfyUI community for inspiration and support. Special thanks to Raykosan and Art-xmaster for inspiration and support. If you like this node, don't forget to star on GitHub!

📧 Contact

https://t.me/rinatmaksutov