ComfyUI-LoRAStackAutoTriggers

ComfyUI-LoRAStackAutoTriggers

一个 ComfyUI 自定义节点，把 LoRA 堆叠管理 与 自动触发词提取 整合进单个节点：选 LoRA 即自动拉取触发词，界面实时预览，切片选择，一个节点搞定"自动拉取提示词 + LoRA 堆 + 开关 + 模型/CLIP 分强度控制"。

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声明

本项目是一个整合型二次开发作品，并非从零原创。它将两个开源 ComfyUI 项目的核心能力融合到一个节点中：

• 以 jakechai/ComfyUI-JakeUpgrade 的 CR_LoRAStack_JK（LoRA 堆叠节点）的功能形态为蓝本，保留其堆叠/开关/分强度/链式串联/提示词与元数据输出等完整能力。
• 将 idrirap/ComfyUI-Lora-Auto-Trigger-Words 的触发词自动提取逻辑（Civitai API 查询 + safetensors 训练元数据解析 + 切片选择器）移植进来，并为每个 LoRA 槽位增加了实时预览。

本项目代码独立编写、独立维护，与上述两个上游项目无附属关系。

借用 / 致谢

本项目站在以下项目的肩膀上，在此致谢：

| 借用内容 | 来源项目 | 说明 | |---|---|---| | 触发词提取核心逻辑 | idrirap/ComfyUI-Lora-Auto-Trigger-Words | load_and_save_tags / get_metadata / sort_tags_by_frequency / parse_selector 等函数的移植与改进 | | LoRA 堆叠节点形态 | jakechai/ComfyUI-JakeUpgrade | CR_LoRAStack_JK 的输入/输出设计与堆叠机制 | | 上游上游 | Extraltodeus/LoadLoraWithTags | Auto-Trigger-Words 项目本身 fork 自此项目 |

移植自 Auto-Trigger-Words 的逻辑在本项目中做了若干改进：requests 请求增加超时、缓存文件原子写入、异常时返回空列表而非崩溃、save_hash 处理 None 不报错。

功能特性

1. 自动触发词提取（每个 LoRA 独立）

• 双来源：
  • Civitai API：通过 LoRA 文件的 SHA256 哈希查询 model-versions/by-hash，获取 trainedWords。
  • 训练元数据：读取 safetensors 文件头的 __metadata__，解析 ss_tag_frequency，按训练频次降序排序。
• 两来源合并去重（Civitai 在前，元数据在后），预览中标注每个词的来源。
• 本地缓存（loras_tags.json），命中缓存不联网；force_fetch 可强制刷新。

2. 实时预览（无需点"运行"）

• 选择 LoRA 后，预览框自动拉取并显示触发词，带索引与来源：

  [trigger words] civitai:3 meta:2
  0: tag_a (civitai)
  1: tag_b (civitai)
  2: tag_c (meta)
  [selected] tag_a, tag_c
  

• 修改 trigger_selector 时，[selected] 行即时刷新（前端 JS 本地计算）。

3. 切片选择器（沿用 Auto-Trigger-Words 语法）

• 默认 : = 选择全部触发词。
• 支持离散索引、范围、负索引、开放端：0, 3, 5:8, -8:, :。

4. 触发词权重

• 每槽位 trigger_weight，≠1.0 时把选中词包装为 (tag:权重)。

5. LoRA 堆叠（保留 JK 全部能力）

• 每节点 4 个 LoRA 槽位；多余通过 lora_stack 输入口串联下一节点。
• 每槽：开关 / 名称 / 模型强度 / CLIP强度 / 触发词选择器 / 触发词权重 / 触发词预览。
• 模型与 CLIP 权重独立控制：CLIP 调 0 = 不影响 CLIP（模型照常生效），不再因 CLIP=0 整个禁用。

6. 合并输出

• LORA_PROMPT：有触发词输出触发词；无触发词输出 <lora:名:权重> 兜底（fallback_to_filename 控制）。
• LORA_MetaData：LoRA 名 + 可选 SHA256 哈希。
• LORA_STACK：标准三元组，供 Apply 节点加载。

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节点：LoRA Stack Auto Triggers

输入

每槽位（1..4）：开关 / 名称 / 模型强度 / CLIP强度 / 触发词选择器(:) / 触发词权重 / 触发词预览

节点级：

• save_hash - 元数据是否含 SHA256[:12]
• force_fetch - 强制从 Civitai 重新拉取
• fallback_to_filename - 无触发词时输出 <lora:名:权重> 兜底（ON，默认）；OFF 则该 LoRA 不进 prompt

可选输入：lora_stack / lora_prompt / lora_metadata（用于链式续接）

输出

| 输出 | 内容 | |---|---| | LORA_STACK | LoRA 堆栈三元组 (name, model_weight, clip_weight)，供 Apply 节点加载 | | LORA_PROMPT | 有词出词；无词兜底 <lora:名:权重> | | LORA_MetaData | LoRA 名（+ 可选哈希） |

权重行为

| model_weight | clip_weight | 结果 | |---|---|---| | ≠0 | 0 | 仅模型 | | 0 | ≠0 | 仅 CLIP | | ≠0 | ≠0 | 模型 + CLIP | | 0 | 0 | 跳过（无意义）|

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安装

把 ComfyUI-LoRAStackAutoTriggers 文件夹放入 ComfyUI 的 custom_nodes 目录，重启 ComfyUI。

依赖：requests（ComfyUI 通常已自带）。

用法

1. 节点搜索 LoRA Stack Auto Triggers 添加
2. 选择 LoRA -> 预览框自动拉取并显示触发词
3. trigger_selector 填切片表达式（默认 : 全选），预览底部 [selected] 实时刷新
4. 可选 trigger_weight 包装为 (tag:权重)
5. 运行 -> 检查 LORA_PROMPT / LORA_MetaData / LORA_STACK 输出

切片语法

| 表达式 | 含义 | |---|---| | 0, 2, 5 | 离散索引 | | 2:5 | 范围 [2,5) | | :5 | 从头到 5 | | 5: | 从 5 到末尾 | | -1 | 最后一个 | | : | 全选 |

文件结构

ComfyUI-LoRAStackAutoTriggers/
├── __init__.py                  # 插件入口（注册节点 + 路由 + web 目录）
├── oplorast_utils.py            # 触发词逻辑（移植自 ATW）+ 后端路由
├── oplorast_node.py             # 节点类 LoRAStackAutoTriggers
├── web/js/oplorast_lora_triggers.js  # 前端实时预览
├── requirements.txt             # requests
├── README.md
└── loras_tags.json              # 运行后生成的缓存

已知限制

• Civitai 查询用整文件 SHA256（沿用 ATW），部分模型可能查不到。
• 首次获取某 LoRA 触发词时需联网（走缓存后不再联网）。
• 预览框触发词很多时节点会变高，可后续加折叠/截断。