comfyui-wwdm-aicd

ComfyUI WWDM-AICD

ComfyUI 自定义节点集合，提供文本处理、正则提取、JSON 解析、AI 对话等功能。

节点总数：22 个 | 类别：wwdm-aicd

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目录

• 文本处理节点
• 列表操作节点
• 正则表达式节点
• JSON 节点
• AI 节点

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文本处理节点

Text Concat — 文本连接

将多个文本字符串按分隔符连接成一个字符串。

参数：

• str_a / str_b / str_c / str_d — 输入文本
• separator — 连接分隔符，如 ,、 、\n

示例：

str_a: "苹果"  str_b: "香蕉"  separator: ", "  str_c: "橘子"
 → "苹果, 香蕉, 橘子"

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Text Split — 文本分割

按指定分隔符（非正则）将文本分割为字符串列表。

参数：

• text — 输入文本
• delimiter — 分隔符
• max_split — 最大分割次数（0=不限制）
• trim — 是否去除每段头尾空白

示例：

text: "苹果,香蕉,橘子"  delimiter: ","
 → ["苹果", "香蕉", "橘子"]

text: "a,b,c,d"  delimiter: ","  max_split: 2
 → ["a", "b", "c,d"]

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Text Substring — 子串截取

从文本中截取指定位置和长度的子串。

参数：

• text — 输入文本
• clip_mode — start_len（起止+长度）/ start_end（起止位置）/ first_n（前N个）/ last_n（后N个）
• start — 起始位置（支持负数）
• length — 截取长度（0=到末尾）
• end — 结束位置（start_end 模式）

示例：

text: "HelloWorld"  clip_mode: first_n  length: 5
 → "Hello"

text: "HelloWorld"  clip_mode: last_n  length: 3
 → "rld"

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Text Case — 大小写与命名法转换

将文本转换为各种大小写格式或编程命名风格。

参数：

• text — 输入文本
• case — 转换模式：
  • upper — 全大写
  • lower — 全小写
  • title — 单词首字母大写
  • capitalize — 首句大写
  • swapcase — 大小写翻转
  • camel — 驼峰命名（camelCase）
  • pascal — 帕斯卡命名（PascalCase）
  • snake — 下划线命名（snake_case）
  • kebab — 连字符命名（kebab-case）
  • constant — 常量命名（CONSTANT_CASE）
  • sentence — 首单词大写

示例：

text: "hello world"  case: upper → "HELLO WORLD"
text: "hello world"  case: camel → "helloWorld"
text: "hello world"  case: constant → "HELLO_WORLD"

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Text Replace — 字符串替换

执行简单字符串查找替换，无需正则知识。

参数：

• text — 输入文本
• old_string — 被替换的字符串
• new_string — 替换成的字符串
• count — 替换次数（0=全部）
• ignore_case — 是否忽略大小写

示例：

text: "Hello World"  old: "World"  new: "ComfyUI" → "Hello ComfyUI"
text: "a-b-c-d"      old: "-"      new: "/"      → "a/b/c/d"
text: "a-b-c-d"      old: "-"      new: "+"  count: 2 → "a+b+c-d"

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Text Trim — 文本修剪

去除文本头尾空白、合并多余空白、按行修剪。

参数：

• text — 输入文本
• mode — 修剪模式：
  • trim — 去除头尾空白
  • ltrim — 仅去除左侧
  • rtrim — 仅去除右侧
  • collapse — 合并连续空白为单空格
  • strip_lines — 每行修剪 + 移除空行
  • remove_blank_lines — 只移除空行
• chars — 要移除的字符（可选）

示例：

text: "  Hello World  "  mode: trim      → "Hello World"
text: "Hello    World"   mode: collapse  → "Hello World"

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Text Template — 模板格式化

使用占位符模板生成文本。支持 {0}, {1} 位置占位符。

参数：

• template — 模板字符串，包含 {0} {1} 等占位符
• arg0 / arg1 / arg2 / arg3 — 占位符值

示例：

template: "你好 {0}，你 {1} 吗？"
arg0: "张三"  arg1: "吃饭"
 → "你好 张三，你 吃饭 吗？"

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Text Pad — 文本填充

将文本填充到指定宽度，支持左/右/居中对齐。

参数：

• text — 输入文本
• mode — left / right / center
• width — 目标宽度
• pad_char — 填充字符（默认空格）

示例：

text: "123"  mode: right  width: 6  pad_char: "0"  → "000123"
text: "Hi"   mode: center width: 9  pad_char: "-"  → "---Hi----"

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Text Search — 文本搜索

在文本中搜索子串，支持统计、定位、行匹配。

参数：

• text — 被搜索的文本
• search_for — 要搜索的字符串
• mode — 搜索模式：
  • contains — 是否包含（返回 "true"/"false"）
  • count — 统计出现次数
  • find_first — 首次出现位置索引
  • find_all — 所有位置的索引列表
  • find_lines — 返回包含搜索文本的所有行
• ignore_case — 忽略大小写

示例：

text: "abc abc"  mode: count     search_for: "ab" → 2
text: "第1行\n关键行\n第3行"  mode: find_lines  search_for: "关键" → ["关键行"]

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Text Length — 文本统计

统计文本的字符数、词数、行数、字节大小。

参数：

• text — 输入文本
• output — summary（全部）/ char_count / word_count / line_count / byte_size

输出： (STRING, INT) — 文本描述 + 字符数

示例：

text: "Hello World 你好"
 → "字符数: 15 | 词数: 3 | 行数: 1 | 字节: 17", 15

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Text Judge — 文本判断

对文本进行各种条件判断，返回布尔结果。

参数：

• input_a — 输入文本 A
• operator — 操作符：
  • equals / not_equals — 相等/不等
  • contains / not_contains — 包含/不包含
  • starts_with / ends_with — 首/尾匹配
  • is_empty / not_empty — 是否为空
  • is_digit / is_alpha / is_alnum — 字符类型判断
  • length_gt / length_lt / length_eq — 长度比较
• input_b — 比较值/文本 B
• invert — 反转结果

输出： (STRING, BOOLEAN) — "true"/"false" + 布尔值

示例：

input_a: ""  operator: is_empty → "true", True
input_a: "hello"  operator: length_gt  input_b: "3" → "true", True

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Text Filter Lines — 文本行过滤

对多行文本按行进行 grep 式过滤。

参数：

• text — 多行文本
• pattern — 匹配字符串
• mode — grep（保留匹配行）/ grep_v（排除匹配行）
• match — 匹配方式：contains / regex / starts / ends / equals
• ignore_case — 忽略大小写
• trim_lines — 过滤前修剪空白

示例：

text: "苹果\n香蕉\n葡萄\n草莓"  pattern: "莓"  mode: grep
 → ["草莓"]

text: "error: 文件未找到\ninfo: 加载中\nwarning: 磁盘不足"
pattern: "error"  mode: grep_v
 → ["info: 加载中", "warning: 磁盘不足"]

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Text Wrap — 文本折行

将长文本按指定宽度折行为多行。

参数：

• text — 输入文本
• width — 每行最大字符数
• break_long_words — 是否打断长单词

示例：

text: "这是一个很长的句子"  width: 5
 → ["这是一", "个很长", "的句子"]

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Text Random — 随机文本选择

从多个候选项中随机选择一个或多个文本。

参数：

• option_a ~ option_e — 候选项
• count — 选择数量（1=单选，0=全部）
• seed — 随机种子（0=随机，>0=固定种子保证可复现）

示例：

option_a: "苹果"  option_b: "香蕉"  option_c: "橘子"
count: 1
 → 随机输出 ["苹果"] 或 ["香蕉"] 或 ["橘子"]

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Text Escape — 文本转义/反转义

对文本进行转义或反转义处理。

参数：

• text — 输入文本
• mode — 操作模式：
  • escape_json / unescape_json — JSON 转义/反转义
  • escape_html / unescape_html — HTML 转义/反转义
  • escape_url / unescape_url — URL 编码/解码
  • escape_unicode / unescape_unicode — Unicode 转义
  • add_slashes / strip_slashes — 反斜杠转义

示例：

text: '她说："你好"'  mode: escape_json
 → '她说：\"你好\"'

text: "<script>alert('xss')</script>"  mode: escape_html
 → "&lt;script&gt;alert(&#x27;xss&#x27;)&lt;/script&gt;"

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Text Multi Concat — 多路文本连接

连接任意字符串列表。支持简单拼接、按位配对、笛卡尔积。

参数：

• list_a / list_b — 字符串列表输入
• separator — 连接分隔符
• mode — 连接模式：
  • concat — 简单连接所有元素
  • zip — 按位置配对连接（A[0]+sep+B[0], A[1]+sep+B[1]...）
  • cross — 笛卡尔积（A₀×B₀, A₀×B₁, A₁×B₀, A₁×B₁...）

示例：

list_a: ["name", "age"]  list_b: ["张三", "25"]  mode: zip  separator: ": "
 → ["name: 张三", "age: 25"]

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列表操作节点

List Ops — 列表操作

对字符串列表进行排序、反转、去重、随机打乱、分块等操作。

参数：

• items — 输入列表
• operation — 操作模式：
  • join — 连接为单个字符串（param 为分隔符）
  • sort / sort_desc — 字母排序/倒序
  • reverse — 反转顺序
  • dedupe / unique — 去重
  • shuffle — 随机打乱（可设 seed）
  • chunk — 按 param 大小分块
  • sort_by_length — 按字符串长度排序
  • take — 取前 N 个
  • skip — 跳过前 N 个

示例：

items: ["c", "a", "b"]  operation: sort
 → ["a", "b", "c"]

items: ["a", "b", "c"]  operation: join  param: ", "
 → "a, b, c"

items: ["1", "2", "3"]  operation: shuffle  seed: 42
 → ["3", "1", "2"]  (固定种子，可复现)

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正则表达式节点

Txt Reg — 正则表达式提取

使用正则表达式从文本中提取、替换或分割内容。

参数：

• text — 输入文本
• pattern — 正则表达式模式
• mode — 处理模式：
  • extract_all — 提取所有匹配项
  • extract_group — 提取指定分组
  • replace — 正则替换
  • split — 正则分割
  • match_first — 仅提取第一个匹配
• group_index — 分组索引
• replacement — 替换字符串
• flags — 正则标志：i(忽略大小写) m(多行) s(点匹配换行) x(详细模式) a(ASCII)
• max_matches — 最大匹配数（0=不限）
• dedupe — 是否去重
• output_mode — list / join

示例：

text: "订单号123，金额456元，数量789件"  pattern: "\d+"  mode: extract_all
 → ["123", "456", "789"]

text: "手机号13812345678"  pattern: "(\d{3})\d{4}(\d{4})"
mode: replace  replacement: "\1****\2"
 → ["手机号138****5678"]

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Txt Reg Select — 列表选择

对列表进行灵活选择，支持单选、多选、范围、条件过滤等。

参数：

• items — 输入列表
• select_mode — all / single / multiple / range / filter / head_tail
• index — 单选索引
• indices — 多选索引列表，如 "0,2,4"
• filter_pattern — 过滤匹配字符串
• filter_mode — contains / not_contains / regex / starts / ends

示例：

items: ["a", "b", "c", "d", "e"]  select_mode: range  start: 1  end: 3
 → ["b", "c", "d"]

items: ["apple", "banana", "apricot"]  select_mode: filter
filter_pattern: "ap"  filter_mode: contains
 → ["apple", "apricot"]

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JSON 节点

Json Parser — JSON 解析

解析 JSON 字符串，支持路径提取、键值提取、数组操作、条件查询。

参数：

• json_text — JSON 字符串
• mode — 解析模式：
  • auto — 自动识别
  • path — 按路径提取（支持 .key 和 [index] 语法）
  • keys — 递归提取所有键名
  • values — 递归提取所有叶节点值
  • extract_keys — 按键名提取值（推荐，递归遍历）
  • array_items — 提取数组元素
  • flatten — 展平嵌套结构
  • query — 条件查询（支持 ==/!=/>/</contains/starts/ends）
• path — JSON 路径
• extract_key_names — 要提取的键名（多个用逗号分隔）

示例 — 按键名提取：

{
  "ch1": {"姓名": "小美", "中文提示词": "一个美丽的女人"},
  "ch2": {"姓名": "小帅", "中文提示词": "一个帅气的男人"}
}
mode: extract_keys  extract_key_names: "中文提示词"
结果: ["一个美丽的女人", "一个帅气的男人"]

示例 — 条件查询：

[{"name": "张三", "age": 20}, {"name": "李四", "age": 30}]
mode: query  path: "age>25"
结果: ['{"name": "李四", "age": 30}']

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Json Builder — JSON 构建

从键值对列表构建 JSON 字符串。

参数：

• keys — 键名列表
• values — 值列表
• mode — object（简单对象）/ array_of_objects（对象数组）/ nested（嵌套对象）

示例：

keys: ["name", "age", "city"]  values: ["张三", "25", "北京"]  mode: object
 → {"name": "张三", "age": "25", "city": "北京"}

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AI 节点

AI Chat API — 远程 AI 对话

调用 DeepSeek / 通义千问 / 豆包 等大模型 API，支持图+文多模态输入。

参数：

• provider — 供应商：deepseek / qwen / doubao
• api_key — API 密钥
• model — 模型名（留空使用默认值）
• system_prompt — 系统提示词
• user_prompt — 用户提示词
• max_tokens — 最大生成 token 数
• temperature — 温度（0.0~2.0）
• images — 可选图片输入（IMAGE 张量）

预配端点： | 供应商 | 端点 | 默认模型 | |---|---|---| | DeepSeek | api.deepseek.com/v1 | deepseek-chat | | 通义千问 | dashscope.aliyuncs.com (OpenAI 兼容) | qwen-plus | | 豆包 | ark.cn-beijing.volces.com | doubao-pro-32k |

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安装

cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/wwsmiao/comfyui-wwdm-aicd.git
pip install -r comfyui-wwdm-aicd/requirements.txt

重启 ComfyUI 即可使用。所有节点在右键菜单中的 wwdm-aicd 类别下。

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典型工作流

文本处理管线：

TxtReg (正则提取→列表)
    ↓
TxtRegSelect (筛选)
    ↓
JsonBuilder (结构化)
    ↓
TextTemplate (格式化输出)

文本清洗：

TextTrim (修剪空白)
    ↓
TextReplace (替换符号)
    ↓
TextCase (统一大小写)
    ↓
TextLength (验证长度)

数据抽取：

AIChatAPI (LLM 输出)
    ↓
TextFilterLines (按行过滤)
    ↓
TextSplit (分割)
    ↓
JsonParser (JSON 解析取字段)

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许可证

MIT License