Anima-Tools

Anima-Tools: ComfyUI Premium Artist, Character, Clothing & LoRA Visual Selector 🎨

<p align="center"> <img src="https://img.shields.io/github/v/release/nregret/Comfyui-Anima-Tools?color=ff69b4&style=flat-square" alt="Release"> <img src="https://img.shields.io/badge/ComfyUI-Custom__Nodes-blueviolet?style=flat-square" alt="ComfyUI Custom Nodes"> <img src="https://img.shields.io/badge/Database-40K+_Artists-orange?style=flat-square" alt="Artist Database"> <img src="https://img.shields.io/badge/i18n-ZH__CN%20%7C%20EN-green?style=flat-square" alt="i18n Supported"> <img src="https://img.shields.io/badge/License-MIT-blue?style=flat-square" alt="License"> </p> <p align="center"> <strong>专为 ComfyUI 设计的高性能、多维度二次元画师、角色、服装与 Anima LoRA 视觉选择套件</strong> </p> <p align="center"> Anima-Tools 是一款专为二次元（Anime）AI 绘画量身打造的 ComfyUI 视觉提示词与 Anima LoRA 辅助套件。它深度融合了庞大的画师风格库、精细的动漫角色图鉴、服装提示词图库、随机提示词整合节点与 Civitai LoRA 搜索下载面板，帮助创作者以极高的自由度与精确度构建脑海中的二次元画面。 </p>

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🖼️ 视觉预览 (Visual Preview)

[!NOTE] 以下为本套件实际运行时的交互界面截图。安装后即可在 ComfyUI 中获得完全一致的视觉交互体验。

<table> <tr> <td align="center" width="50%"> <strong>🎨 画师风格选择面板 (Artist Style Selector Panel)</strong><br> <img src="./img/artist.jpeg" alt="Anima Artist Style Selector UI Preview"><br> <em>图 1. 4万+画师风格库预览，支持独特度与作品数检索排序</em> </td> <td align="center" width="50%"> <strong>🎭 角色属性图鉴面板 (Character Tag Selector Panel)</strong><br> <img src="./img/character.jpeg" alt="Anima Character Selector UI Preview"><br> <em>图 2. 多维属性动漫角色图鉴，支持发色、瞳色与同人热度多维交叉过滤</em> </td> </tr> <tr> <td align="center" width="50%"> <strong>🧩 Anima LoRA 加载面板 (Anima LoRA Loader Panel)</strong><br> <img src="./img/lora.jpeg" alt="Anima LoRA Loader UI Preview"><br> <em>图 3. Anima LoRA 搜索、预览、下载、收藏、已加载管理与持久缩略图缓存面板</em> </td> <td align="center" width="50%"> <strong>⚙️ ComfyUI 节点示意图 (Workflow & Node Layout)</strong><br> <img src="./img/nodes.jpeg" alt="ComfyUI Node Layout Preview"><br> <em>图 4. 标准版、Plus 版与 Anima Multi LoRA Loader 节点拼装工作流示意图</em> </td> </tr> <tr> <td align="center" width="50%"> <strong>👗 服装标签选择面板 (Clothing Tag Selector Panel)</strong><br> <img src="./img/clothing.jpeg" alt="Anima Clothing Selector UI Preview"><br> <em>图 5. 占位图：服装提示词图库预览，支持分类、特征、收藏与自定义项管理</em> </td> <td align="center" width="50%"> <strong>🎲 随机提示词整合节点 (Prompt Composer Node Preview)</strong><br> <img src="./img/prompt_composer.jpeg" alt="Anima Prompt Composer Node Preview"><br> <em>图 6. 占位图：运行工作流时随机组合画师、角色与服装，并在节点上显示结果预览</em> </td> </tr> </table>

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🗺️ 目录 (Table of Contents)

• ✨ 核心功能 (Core Features)
• ⚙️ 安装指南 (Installation)
• 📖 节点参数说明 (Nodes Reference)
• 📦 项目架构 (Project Structure)
• 🤝 鸣谢与致敬 (Credits & Acknowledgement)
• 📄 开源协议 (License)

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✨ 核心功能 (Core Features)

🎨 1. 画师风格视觉选择器 (Anima Artist Style Selector)

• 画师底座数据： 完整收录 40,000+ Danbooru 精选画师风格（数据基于 Anima-Style-Explorer），支持前端高效检索。
• 多维检索与排序： 支持画师名模糊搜索，并可按作品数量 (Works Count)、独特度分数 (Uniqueness Score) 以及 字母顺序 (A-Z / Z-A) 进行快速排序，助你精准定位小众或热门风格。
• 智能 @ 格式规范化： 无论在前端交互还是后端 Python 节点，插件都会自动将选中的画师格式化为以 @ 符号前缀的标准标签（例如选中 dairi，自动包装为 @dairi），并自动清除多余的 by 或已存在的冗余符号。

🎭 2. 动漫角色图鉴选择器 (Anima Character Tag Selector)

• 多属性高级图鉴： 深度融合二次元角色百科（数据基于 AnimaDex），内置海量经典与热门动漫角色。
• 多维度交叉筛选： 提供分类浏览面板，支持按角色性别、发色 (Hair Color)、瞳色 (Eye Color)、同人热度（插画总数） 以及 动漫原作系列 (Hot Series) 进行交叉检索。
• 一键应用与清理： 自动清理角色名字中可能带有的 @ 字符或多余符号，提供纯净的 Prompts 角色标签输出。

👗 3. 服装标签视觉选择器 (Anima Clothing Tag Selector)

• 服装提示词图库： 内置服装与穿搭相关提示词数据，支持中英双语展示、Prompt Tags 快速复制与一键应用。
• 分类与特征筛选： 支持按礼服、日常、制服、泳装、奇幻、性感等大类，以及蕾丝、露肩、长靴、吊袜带等细分特征快速定位。
• 收藏与自定义项： 支持用户收藏分组、自定义服装项与备注式管理，便于沉淀常用穿搭模板。

💻 4. 规范的前端交互设计 (Frontend UI Design)

• 3:4 黄金比例预览卡片： 贴合动漫人像、立绘和 CG 的美学比例。带有平滑的 Hover 缩放微动效以及阴影表现。
• 精准分页与页码直达： 分页控制器直观显示当前页数与总记录。特设页码直接跳转输入框，输入页码按回车即可直达。
• 多源 CDN 智能切换： 提供 JsDelivr、GitHub Raw 和 Statically 等多条图片 CDN 通道，用户可在面板中自由切换，确保样图快速加载。

🎲 5. 随机提示词整合节点 (Anima Prompt Composer)

• 运行时自动随机： 工作流运行到节点时自动从全量画师、角色与服装数据中随机选择内容，不包含用户自定义项。
• 统一字符串输出： 输出顺序固定为 画师 -> 角色 -> 服装，可单独禁用任意类别；角色支持 trigger 或 trigger + tags 两种输出模式。
• 节点内可折叠预览： 节点上直接显示随机结果的文字提示词与 3:4 图片预览，并支持折叠隐藏预览区域。

⚙️ 6. 智能 Python 后端拼接 (Selector Plus Nodes)

• 双版本节点组合： 提供基础版 (Selector) 与 Plus 版 (Selector+)。
• 智能防冲突拼接： Plus 节点支持自定义 extra_text（额外文本）与 separator（分隔符）。当两段文本拼合时，系统会自动进行去污与去重，避免产生双逗号或首尾多余空格的排版问题，保证工作流稳定。

🌐 7. 原生多语言跟随 (Native i18n)

• 支持中英双语，自动识别并实时跟随 ComfyUI 原生的多语言设置（Comfy.Locale），无需手动配置。

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⚙️ 安装指南 (Installation)

方式一：通过 ComfyUI Manager 自动安装 (推荐)

1. 打开 ComfyUI 界面，点击右下角的 Manager 按钮。
2. 选择 Custom Nodes Manager，在搜索框中输入 Anima Tools。
3. 点击 Install，等待安装完成后重新启动 ComfyUI。

方式二：手动 Git 克隆安装

1. 打开终端。
2. 进入您的 ComfyUI 自定义节点目录：

   cd ComfyUI/custom_nodes/
   

3. 执行 Git 克隆指令：

   git clone https://github.com/nregret/Comfyui-Anima-Tools.git
   

4. 重新启动 ComfyUI 即可自动加载。

[!TIP] 零依赖保证： 本插件基于纯前端 JavaScript 交互与原生 Python 开发，不需要通过 pip install 安装任何额外的第三方 Python 库，不影响您的本地虚拟环境稳定性。

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📖 节点参数说明 (Nodes Reference)

本套件共提供 8 个核心节点，放置于 AnimaArt 分类目录下：

1. 🎨 Anima Artist Tag Selector & Selector+ (画师选择器)

• 基础版 (Selector):
  • artist_tags (String): 前端交互界面自动填入的画师列表。
  • mode (Combo: append / override): 在提供可选输入 opt_prompt 时，画师名是追加到已有提示词后面还是直接覆盖输出。
  • opt_prompt (String, 可选输入): 外部传入的已有提示词。
• 增强版 (Selector+):
  • artist_tags (String): 自动生成的以 @ 开头的画师标签。
  • extra_text (String): 用户自定义写入的额外 Prompts / Tag 文本。
  • separator (String, 默认 , ): 连接画师与额外提示词的分隔符，具有智能排版防错机制。

2. 🎭 Anima Character Tag Selector & Selector+ (角色选择器)

• 基础版 (Selector):
  • character_tags (String): 前端交互选择填入的动漫角色 Tag 列表。
  • mode (Combo: append / override): 外部 Prompt 拼接模式。
  • opt_prompt (String, 可选输入): 外部传入的已有提示词。
• 增强版 (Selector+):
  • character_tags (String): 选择的角色提示词（去污处理后）。
  • extra_text (String): 追加的自定义提示词。
  • separator (String): 智能防错连接符。

3. 👗 Anima Clothing Tag Selector & Selector+ (服装选择器)

• 基础版 (Selector):
  • clothing_tags (String): 前端交互选择填入的服装 Prompt Tags。
  • mode (Combo: append / override): 外部 Prompt 拼接模式。
  • opt_prompt (String, 可选输入): 外部传入的已有提示词。
• 增强版 (Selector+):
  • clothing_tags (String): 选择的服装提示词（去污处理后）。
  • extra_text (String): 追加的自定义提示词。
  • separator (String): 智能防错连接符。

4. 🎲 Anima Prompt Composer (随机提示词整合器)

• enable_artist / enable_character / enable_clothing (Boolean): 控制画师、角色、服装三个类别是否参与输出。
• character_detail (Combo: trigger / trigger_tags): 控制角色输出仅使用触发词，或使用触发词加完整特征。
• seed (Int): -1 表示每次运行自动随机；固定数值可获得可复现结果。
• artist_count (Int): 控制随机画师数量；角色与服装固定各随机 1 个。
• preview_collapsed (Boolean): 控制节点上的随机结果预览是否折叠。
• 输出为单个 STRING，顺序固定为 画师 -> 角色 -> 服装。

5. 🧩 Anima Multi LoRA Loader (多 LoRA 加载器)

• model: ComfyUI 标准模型输入。
• lora_list_json (String): 前端 LoRA 选择器维护的 LoRA 列表，包含文件名、启用状态与模型强度。
• 前端面板支持本地 LoRA 预览、Civitai 搜索、下载进度、收藏、持久缩略图缓存与快速二次打开。

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📦 项目架构 (Project Structure)

Anima-Tools/
├── __init__.py                # 插件注册入口与前端静态 Web 资源声明
├── nodes.py                   # Python 核心后端（包含画师、角色、服装、随机整合与 LoRA 加载等）
├── anima_lora_api.py          # Civitai LoRA 搜索、下载与配置持久化
├── README.md                  # 说明文件
├── js/
│   ├── anima_artist_selector.js     # 画师风格视觉选择器前端核心面板交互逻辑
│   ├── anima_character_selector.js  # 角色图鉴选择器前端核心属性检索与交互面板
│   ├── anima_clothing_selector.js   # 服装提示词选择器前端核心面板交互逻辑
│   ├── anima_prompt_composer.js     # 画师、角色、服装随机整合节点预览逻辑
│   ├── anima_lora_selector.js       # 多 LoRA 搜索、下载、本地预览与缓存面板
│   ├── anima_lora_node_widgets.js   # LoRA 节点内启用开关、名称与移除控制条
│   ├── anima_selector_ui.js          # 选择器共享 UI 基础组件、设计令牌与图库样式骨架
│   ├── anima_image_utils.js         # 共享图片加载缓存工具
│   ├── anima_promo_links.js         # GitHub 与爱发电跳转入口共享组件
│   ├── data.js                      # 40,000+ 详尽画师数据库 (含 CDN 映射与独特度评分)
│   ├── character_data.js            # 动漫角色发色、瞳色、作品系列、同人热度多维数据库
│   ├── clothing_data.js             # 服装提示词与预览图数据库
│   ├── character_official_data.json # 角色官方触发词与完整特征数据
│   └── i18n.js                      # 多语言智能切换路由 (跟随 Comfy.Locale)
└── locales/
    ├── en/
    │   ├── main.json
    │   └── nodeDefs.json      # 节点定义与英文本地化翻译
    └── zh/
        ├── main.json
        └── nodeDefs.json      # 节点定义与中文本地化翻译

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🤝 鸣谢与致敬 (Credits & Acknowledgement)

本插件能够诞生并具备如此庞大且详实的数据支撑，离不开以下杰出的二次元开源项目：

1. AnimaDex 🎭
   • 致谢理由： 提供了优质的动漫角色数据库与多维属性图鉴系统。本插件的角色多维度检索筛选（性别、发色、瞳色、同人热度、系列分类）核心数据结构与设计灵感来源于此。
2. Anima-Style-Explorer 🎨
   • 致谢理由： 提供了非常详尽的 40,000+ Danbooru 画师数据库，让画师风格选择器拥有了坚实的数据根基。
3. CircleStone Labs 🧪
   • 致谢理由： 感谢推出杰出的 Anima 2B 开源二次元大模型，正是由于该模型在二次元大模型领域的探索，激发了我们打造这款高效率提示词辅助工具的灵感。

我们对所有致力于丰富 AI 绘画生态、为开源社区无私奉献的创作者和开发者们致以诚挚的敬意！

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📄 开源协议 (License)

本项目基于 MIT License 协议开源。您可以自由地使用、修改和分发本项目，但请保留原作者的版权声明与上述致谢声明。