在ComfyUI的图像创作与后处理流程中，“快速优化色彩质感”“高效管理批量图像/蒙版”是高频需求——而ComfyUI-SuperBeasts作为一款功能聚焦的自定义节点扩展，恰好针对这两大需求提供了解决方案：不仅有能一键实现鲜艳色彩、深邃黑位、HDR效果的Super Pop色彩调整模型，还包含HDR Effects工具与图像/蒙版批量管理节点，让从单图调色到批量处理的全流程更高效。
- GitHub：https://github.com/SuperBeastsAI/ComfyUI-SuperBeasts
- 网盘下载：https://pan.quark.cn/s/4120fcdf6a7e 提取码：3A1z
这款扩展的核心优势在于“轻量且精准”：无论是针对AI生成图像的“泥泞色调”问题，还是视频帧序列的批量校正需求，都能通过简洁的参数设置实现预期效果，同时支持模型自动下载、多场景适配，降低了用户的使用门槛。
核心功能：三大模块覆盖图像处理关键需求
ComfyUI-SuperBeasts的功能围绕“色彩优化”与“批量管理”两大核心展开，细分出三个实用模块，每个模块都有明确的应用场景与操作逻辑：
1. Super Pop Color Adjustment：一键实现“SuperBeasts风格”色彩优化
这是扩展的核心功能，基于自定义残差颜色校正模型，专为解决“AI图像色调暗淡、黑位不深、高光模糊”等问题设计，只需一次处理就能输出鲜艳且有层次感的图像。
（1）核心能力：解决传统工具的痛点
- 针对性优化：训练目标明确——提升黑位深度、拉低白位对比度、优化色彩曲线，避免传统自动调色工具“偏黄白、色彩浑浊”的问题，尤其适合批量处理AI生成图像；
- 多场景适配：不仅能优化普通图像的色彩质感，还可用于旧照片恢复（校正褪色、提升清晰度）、视频帧序列处理（保持色调一致性）；
- 轻量高效：作为轻量级模型，无需复杂计算资源，单次处理速度快，同时支持“批量强度生成”，可一次性输出多组不同强度的调色结果。
（2）使用流程：四步完成调色
操作逻辑简洁，新手也能快速上手：
- 添加「SB Load Model (SuperBeasts.AI)」节点，在模型选择中找到「SuperPopColorAdjustment/latest」（v2.0版本默认使用.safetensors格式，更安全稳定）；
- 将加载好的模型节点连接到「Super Pop Color Adjustment (SuperBeasts.AI)」节点；
- 接入源图像，调整核心参数（推荐设置见下文）；
- （可选）若需精细控制强度，可连接「Super Pop Residual Blend (SuperBeasts.AI)」节点，无需重复运行模型即可调整效果强度。
（3）模型下载：自动+手动双方式
- 自动下载：首次运行「SB Load Model」节点时，若选择“latest”版本，系统会自动下载对应模型权重，无需手动操作；
- 手动下载：若自动下载失败，可从GitHub仓库（https://github.com/SuperBeastsAI/SuperBeastsAI-Models/tree/main/SuperPopColorAdjustment/）下载模型，放入「ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI-SuperBeasts/models/」目录即可。
（4）推荐参数：不同场景的最优设置
参数调整直接影响调色效果，官方提供了针对不同场景的建议，可根据需求灵活调整：
| 参数 | 建议设置 | 备注 |
|---|---|---|
| Image（图像尺寸） | 理想<2048px | 支持任意尺寸，但模型基于512px补丁训练，超过2K可能出现局部曝光差异 |
| Max strength（强度） | 默认1.0，范围0.5-2.0 | 0.5=微妙效果，1.0=平衡效果，2.0=戏剧化效果，超过2.0可能过饱和或高光溢出 |
| Count（批量次数） | 默认1，可按需增加 | 例如“Max strength=1.0+Count=2”，会输出0.5和1.0强度的2张图像 |
| Overlap（补丁重叠） | 图像>512px时设0.3-0.9 | 重叠度越高，补丁拼接越自然（如0.8-0.9适合高质量需求），但会增加计算时间 |
| Context（上下文） | 默认留空 | 留空时自动下采样源图像作为参考；也可接入64×64图像引导调色方向（见下文） |
| Initial context for batch | 默认False | 设为True时，用第一张图的上下文处理所有批量图像，适合视频帧保持色调一致 |
（5）Context输入：创意调色的关键技巧
Context插槽是实现“个性化调色”的核心，需接入64×64尺寸的图像，作为模型预测色彩的参考依据，适合三类场景：
- 调色板引导：输入特定色板（如莫兰迪色、赛博朋克色），让图像色调向目标色板靠拢；
- 镜头匹配：为视频帧序列输入“英雄帧”（首帧）的上下文，确保后续帧的色调与首帧一致，避免闪烁；
- 创意分级：输入风格差异大的图像（如日落、霓虹灯），实验非常规调色效果，生成独特质感。
需注意：Context仅影响全局色彩平衡，不干预细节调整，最终效果仍以512px补丁的局部校正为主。
2. HDR Effects：精细化调整动态范围
除了Super Pop的一键调色，扩展还提供「HDR Effects」节点，专注于提升图像动态范围，通过多参数微调实现更细腻的光影效果，适合对HDR有特定需求的场景。
（1）核心功能
- 动态范围增强：调整阴影、高光强度，优化暗部细节与亮部层次，避免过曝或欠曝；
- 色彩与对比度优化：支持伽马校正、对比度增强、颜色饱和度调节，同时在LAB颜色空间处理，确保色彩准确性；
- 针对性蒙版调整：基于亮度的蒙版功能，可对特定亮度区域（如天空、暗部）单独优化，避免全局调整破坏画面平衡。
（2）关键参数（范围与作用）
所有参数支持精细调节，步长0.01，可按需组合：
| 参数 | 默认值 | 范围 | 核心作用 |
|---|---|---|---|
| hdr_intensity | 0.5 | 0.0-5.0 | 控制HDR效果整体强度，越高效果越明显（如1.0适合日常优化，3.0适合戏剧化风格） |
| shadow_intensity | 0.25 | 0.0-1.0 | 增强或减弱阴影，越高阴影越暗，对比度越强 |
| highlight_intensity | 0.75 | 0.0-1.0 | 优化高光细节，越高高光越亮，适合修复过曝区域 |
| gamma_intensity | 0.25 | 0.0-1.0 | 调整整体亮度，越高画面越亮，可修复偏暗图像 |
| contrast | 0.1 | 0.0-1.0 | 增强画面对比度，越高黑白分界越明显，适合提升画面层次感 |
| enhance_color | 0.25 | 0.0-1.0 | 提升颜色饱和度，越高色彩越鲜艳，避免过度调节导致色彩失真 |
3. 图像&蒙版批量管理：解决批量处理的“连接混乱”
在多图生成、视频帧处理等场景中，“图像/蒙版尺寸不统一、顺序混乱”是常见问题——扩展的「ImageBatchManagement」与「MaskBatchManagement」节点，可自动统一尺寸、调整顺序，无需手动重新创建连接。
（1）ImageBatchManagement（图像批量管理）
- 核心功能：将批量图像统一裁剪/调整到指定宽度和高度，同时支持按自定义顺序重新排列图像；
- 优势：支持无限输入图像，无论原始尺寸是否一致，都能按目标尺寸最大化保留图像内容（仅裁剪边缘，不拉伸变形）；
- 适用场景：AI批量生成图像后的尺寸统一、视频帧序列的预处理。
（2）MaskBatchManagement（蒙版批量管理）
- 核心功能：与图像批量管理逻辑一致，但针对蒙版优化——统一蒙版尺寸、调整顺序，确保蒙版与图像尺寸完全匹配；
- 优势：避免手动调整蒙版尺寸导致的“错位”问题，尤其适合“图像+蒙版”配对处理的场景（如局部调色、内容替换）；
- 适用场景：批量生成的分割蒙版处理、多帧视频蒙版的统一适配。
系统要求与已知限制：合理适配硬件，规避使用问题
要流畅使用ComfyUI-SuperBeasts，需了解硬件要求与模型特性，避免因配置不匹配或操作不当影响效果：
1. 系统要求：不同模型版本的适配差异
扩展支持两种模型格式，对硬件的要求不同，需根据自身设备选择：
| 模型版本 | 格式 | 运行环境要求 | 速度参考（以RTX 4090为例） |
|---|---|---|---|
| v2.0及以上 | .safetensors | 标准ComfyUI环境（需PyTorch支持），推荐GPU运行 | 1024×1024px（0.5重叠）=1.63秒 |
| 1.0（遗留） | .onnx | 支持CPU（onnxruntime），但速度极慢；推荐安装onnxruntime-gpu启用CUDA加速 | 1024×1024px（CPU）=15秒+ |
（1）GPU加速配置（针对ONNX模型）
若使用1.0版本的ONNX模型，需手动配置CUDA加速以提升速度：
- 在ComfyUI的Python环境中安装onnxruntime-gpu：
pip install onnxruntime-gpu； - 将NVIDIA CUDA的bin目录（如
C:\Program Files\NVIDIA\CUDNN\vX.X\bin）添加到系统路径； - 验证配置：运行节点后查看ComfyUI服务器日志，若显示「['TensorrtExecutionProvider', 'CUDAExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider']」，说明CUDA加速已启用。
2. 已知限制：需规避的边缘场景
由于模型是个人项目，未经过全场景验证，使用时需注意以下限制：
- 风格适配性：模型基于“SuperBeasts风格”（鲜艳、高对比）训练，若处理哑光、电影调色等“低饱和度、柔和光影”风格图像，可能导致效果过强（建议将Strength设为0.7以下，或与原图混合）；
- 大尺寸图像问题：针对512px补丁训练，处理超过2K（2048px）的图像时，可能出现局部曝光差异（可将Overlap设为0.8-0.9缓解，但会增加计算时间）；
- 高强度风险：Max strength超过2.0时，可能出现高光溢出、色彩过饱和，仅建议用于风格化创作（如赛博朋克、奇幻风格）；
- 实验节点稳定性：扩展中的「Deflicker」「PixelDeflicker」节点（用于减少视频闪烁）仍处于实验阶段，效果未达预期，可能在后续版本中移除，不建议用于关键工作流。
更新日志与节点状态：了解功能迭代与弃用信息
ComfyUI-SuperBeasts的功能迭代围绕“优化色彩效果、修复bug、完善批量管理”展开，同时部分节点因功能重复或效果不足被标记为实验或移除，使用前需了解最新状态：
1. 关键更新（按时间倒序）
- 26/07/2025：发布Super Pop Color Adjustment v2.0模型（.safetensors格式），提升稳定性与色彩准确度；
- 20/07/2025：推出Super Pop Color Adjustment节点1.1版本，首次支持ONNX模型，同时添加自动权重下载功能；
- 19/07/2025：初始发布Super Pop Color Adjustment节点与ONNX模型，解决AI图像调色问题；
- 30/04/2024：新增「Deflicker」「PixelDeflicker」实验节点，优化图像/蒙版批量管理节点的尺寸调整逻辑；
- 27/03/2024：首次公开发布，核心支持批量图像处理，适配视频帧序列场景。
2. 节点状态说明（实验/移除）
- 实验节点：功能未成熟，可能被移除，需谨慎使用：
- 「Deflicker」「PixelDeflicker」：用于减少视频帧闪烁，但效果未达预期，未来可能下架；
- 已移除节点：因功能重复或优化合并，被更优节点替代：
- 「CrossFadeImageBatches」：交叉淡入功能可通过社区其他节点实现，避免功能冗余；
- 「MakeResizedMaskBatch」：功能合并到「MaskBatchManagement」，统一蒙版管理逻辑。
创意工作流推荐：结合功能实现高效创作
基于ComfyUI-SuperBeasts的功能特性，可组合出多种实用工作流，覆盖单图优化、视频处理、创意调色等场景：
1. HDR强化工作流：Super Pop + HDR Effects
适合需要高动态范围的图像（如风景、建筑）：
- 用Super Pop Color Adjustment（Strength=1.0）优化基础色彩与黑位；
- 将输出接入HDR Effects节点，设置hdr_intensity=1.2、highlight_intensity=0.8、shadow_intensity=0.3；
- 微调gamma_intensity=0.3，增强画面亮度同时保留暗部细节，最终输出高对比度、强层次感的HDR效果。
2. 视频帧批量调色工作流：Super Pop + 批量管理
适合短视频、动画帧的色调统一：
- 用ImageBatchManagement节点统一所有视频帧尺寸（如1080×1080px）；
- 加载Super Pop模型，设置Max strength=0.9、Count=1、Initial context for batch=True；
- 接入批量帧图像，一次性输出色调一致的帧序列，避免逐帧调整的繁琐。
3. 创意调色工作流：Context引导 + Super Pop
适合生成独特风格的图像（如复古、赛博朋克）：
- 准备一张64×64的目标风格参考图（如复古胶片色板、赛博朋克霓虹色图）；
- 将参考图接入Super Pop节点的Context插槽，设置Max strength=1.1；
- 接入源图像，模型会以参考图为色彩导向，输出融合目标风格的调色结果。
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