ComfyUI Timm Backbone Nodes

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Overview

ComfyUI Timm Backbone Nodes is a custom node set that enables you to load and use pre-trained models from the timm library within ComfyUI workflows.

Since the output is provided as a TENSOR datatype, you can handle timm outputs by aligning with this when creating your own custom nodes.

Features

Load timm models from Hugging Face Hub and encode images.

You can choose between two types of output: pooler_output and hidden_state. When selecting hidden_state, you can specify which layer to extract (final layer, second-to-last, etc.).

Installation

1. Clone this repository into your ComfyUI custom_nodes directory:

cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/p1atdev/comfyui-timm-backbone

2. Install required dependencies:

# Activate comfyui environment
cd comfyui-timm-backbone
pip install -r requirements.txt 
# or
pip install timm 

Available Nodes

Timm Backbone Loader

Loads a pre-trained model from the timm library.

• Inputs:
  • model: Model name (e.g., timm/vit_huge_patch14_clip_224.laion2b)
• Outputs:
  • MODEL: timm model

Timm Backbone Image Encode

Encodes images using the loaded model and extracts features.

• Inputs:
  • model: The loaded timm model
  • image: Input image to encode (requires preprocessing to match the model beforehand)
  • feature_type: pooler_output or hidden_state
  • hidden_state_index: Which layer to extract (only applies to hidden_state)
• Outputs:
  • TENSOR: torch.Tensor containing extracted features

Timm Embeds Print

A node that prints the shape and contents of input torch.Tensor. For debugging purposes.

• Inputs:
  • tensor: torch.Tensor to print
• Outputs: None (prints to console)

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Japanese

概要

ComfyUI Timm Backbone Nodes は、timm ライブラリの事前学習済みモデルを ComfyUI ワークフロー内で読み込み、使用できるようにするカスタムノードセットです。

TENSOR の Datatype として出力されるので、自前でカスタムノードを作る時にこれに合わせると、timm の出力を扱えます。

機能

HuggingFace Hub 上の Timm モデルを読み込んで画像をエンコードできます。

出力を poooler_output と hidden_state の2種類から選択でき、hidden_state を選択した場合は、抽出する層を指定できます。(最終層、最後から2番目など)

インストール

1. ComfyUI の custom_nodes ディレクトリにこのリポジトリをクローン:

cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/p1atdev/comfyui-timm-backbone

2. 必要な依存関係をインストール:

# comfyui 環境をアクティベート
cd comfyui-timm-backbone
pip install -r requirements.txt 
# or
pip install timm 

利用可能なノード

Timm Backbone Loader

timmライブラリから事前学習済みモデルを読み込みます。

• Inputs:
  • model: モデル名（例：timm/vit_huge_patch14_clip_224.laion2b）
• Outputs:
  • MODEL: timm モデル

Timm Backbone Image Encode

読み込まれたモデルを使用して画像をエンコードし、特徴を抽出します。

• Inputs:
  • model: 読み込まれた timm モデル
  • image: エンコードする入力画像 (事前にモデルごとに合うように前処理する必要がある)
  • feature_type: pooler_output または hidden_state
  • hidden_state_index: 抽出する層（hidden_state のみ適用）
• Outputs:
  • TENSOR: 抽出された特徴を含む torch.Tensor

Timm Embeds Print

入力された torch.Tensor の形状と中身を print するノード。デバッグ用。

• Inputs:
  • tensor: print したい torch.Tensor
• Outputs: なし（コンソールに出力）