yiu_comfy_nodes
Useful to me. Might be to you.
Nodes (13)
Compare any two values and get a boolean — the loop's gatekeeper
The node that drops a cutout product exactly where you want it
Cut one image into an overlapping tile batch (the loop's quiet helper)
Stitch an upscaled tile batch back into one seamless image
The outpaint pad node that grows the background from the image's own edges
Draw a rounded-rectangle zone mask without touching a brush
Tighten a cutout to its own mask — and fix the mask while you're at it
A two-operation integer calculator, built for loop indices
The hidden node that decides how to cut your image up
The other half of the loop — stitch the tiles, decide whether to go again
Upscale to 10,000px without one giant, artifact-riddled jump
The node that makes ComfyUI loop — recursion in a graph that can't
The hidden open-bracket of ComfyUI's while-loop
yiu_comfy_nodes
这是我在用comfyUI的过程中，频繁用到的小工具，希望对你也有用。
介绍
当前几个节点组合起来最常见的引用场景：
- 使用产品图以及环境结构参考图，在生成电商图片时，更可控的调整产品位置
- 使用产品图，以及模特图，合并产品到模特手上或身上，喂给kontext生图
- 将图片放大到10000以上，为印刷物料撑图
节点列表
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yiu_fit_itm_2_msk
将图1(item)放置到图2(canvas)的遮罩区域中，自动按 object_fit（fit/fill）缩放并居中到遮罩 bbox。<BR> 输入：item_image、item_mask，canvas_image、canvas_mask，object_fit，bg_color（#RRGGBB）<BR> 输出：item_on_transparent（透明底）、item_mask（对齐后的遮罩）、item_on_bgcolor（背景色合成）、item_on_canvas（原背景合成）
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yiu_img_cnv_placer
将图片（及其遮罩）按 x_pos/y_pos/scale 放进指定分辨率画布，生成可用于扩图(outpaint)的 expand_mask。<BR> 输入：image、mask，resolution 或 width/height_overwrite，x_pos、y_pos、scale、feather_radius、hex_color<BR> 输出：image（透明底画布）、original_mask（对齐后的原遮罩）、expand_mask（扩图遮罩）、bg_image（纯色背景合成）、edge_expand_image（边缘放射扩展背景合成）
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yiu_img_to_zone_mask
根据输入 image 的尺寸生成一个可控位置/大小的圆角矩形遮罩（可选羽化与反转）。<BR> 输入：image（仅读取尺寸），x_pos/y_pos，x_scale/y_scale（可锁定），radius，feather_radius，invert<BR> 输出：mask（矩形内白/反转外白）
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yiu_itm_cropper
根据抠图结果遮罩的 bbox 对抠图结果裁切，并把原图遮罩参与合并生成裁切后的遮罩。<BR> 输入：ori_img、ori_mask（可选），cutout_img、cutout_mask，padding、x_pos、y_pos<BR> 输出：croped_img（裁切图）、croped_msk（cutout_mask × invert(ori_mask)）、croped_msk_i（cutout_mask + ori_mask）
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yiu_upscale_loop
将“放大/超分”封装为 START/END 两个节点的循环结构：把任意放大节点夹在中间，可分多步放大到目标尺寸，并可选 tiling 拼接避免单次爆显存。<BR> 输入：START 提供 image/目标尺寸/每步倍率/tiling 参数；END 接收放大后的 image_upscaled 并推进循环<BR> 输出：END 输出最终整图 image（循环结束结果）
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yiu_upscale_loop_start
放大循环起点：根据目标尺寸计算总步数与本步倍率，并在内部做 tile 后把 tiles 输出给中间放大节点。<BR> 输入：image，target_width/target_height，scale_every_time，max_tile_size，min_tile_overlap_px，tile_overlap_ratio<BR> 输出：flow（连到 END）、image（tiles 批量）、scale_this_time、loop_state（连到 END）
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yiu_upscale_loop_end
放大循环终点：接收中间放大节点输出的 tiles，拼回整图并驱动下一步循环，结束时输出最终图像。<BR> 输入：flow（来自 START）、loop_state（来自 START）、image_upscaled（中间放大节点输出）<BR> 输出：image（最终整图）
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安装方法
方法 1
直接在 comfyUI 的 manager 中搜索 yiu_comfy_nodes 安装
方法 2
下载本仓库zip文件， 放到 comfyUI 的 custom_nodes 文件夹中。
使用说明
请参考仓库中的 DEMO 工作流
许可协议
本项目遵循 AGPL 协议，详情请参阅 LICENSE 文件。
致谢
感谢 ComfyUI 团队及社区的支持！