ComfyUI Loop Image:专注于图像循环处理的节点包

ComfyUI Loop Image 是一个专注于图像循环处理的节点包,提供了两种主要的循环处理模式:批量图像处理 (Batch)单图像重复处理 (Single)。此外,它还配备了配套的图像分割与合并功能,以满足不同场景下的需求。

1. 批量图像处理 (Batch)

适用场景

  • 批量图像处理 适用于需要同时处理多个不同区域的场景。通过将图像分割成多个部分,分别对每个部分进行处理,最后再将处理结果合并回原始图像。这种模式适合需要对图像的不同部分应用差异化处理的任务。

主要节点

1.1 Mask Segmentation (遮罩分割)

  • 功能说明:将一个包含多个独立区域的遮罩图自动分割成独立的遮罩序列,每个分割后的遮罩对应原图中的一个独立区域。
  • 分割规则
    • 相互独立的区域会被识别为不同的部分。
    • 包含孔洞的区域会被正确处理,保持孔洞结构。
  • 顺序规则
    • 分割后的遮罩按照从左到右排列,若左右位置相等,再按照从上到下的顺序。
    • 排序依据是每个区域最左边的像素点的位置,再按照最上边的像素点的位置。
    • 这个顺序决定了后续循环处理的顺序。例如,如果遮罩中有三个区域,最左边的区域将是第0次迭代,中间的是第1次,最右边的是第2次。

1.2 Batch Image Loop Open (批量循环开始)

  • 输入
    • segmented_images: 来自 Mask Segmentation 的图像序列。
    • segmented_masks: 来自 Mask Segmentation 的遮罩序列。
  • 输出
    • current_image: 当前迭代处理的图像部分。
    • current_mask: 当前迭代的遮罩。
    • max_iterations: 总迭代次数(等于分割区域的数量)。
    • iteration_count: 当前迭代次数(从0开始)。
  • 使用说明
    • current_image  current_mask 可以直接用于后续处理。
    • iteration_count 可以连接到 Loop Index Switch 来选择不同的处理参数。
    • max_iterations 用于循环控制,一般不需要手动使用。

1.3 Batch Image Loop Close (批量循环结束)

  • 输入
    • flow_control: 来自 Loop Open 的控制信号。
    • current_image: 处理后的当前图像。
    • current_mask: 处理后的当前遮罩。
    • max_iterations: 来自 Loop Open 的总迭代次数。
  • 输出
    • result_images: 所有处理完成的图像序列。
    • result_masks: 所有处理完成的遮罩序列。

1.4 Mask Merge (遮罩合并)

  • 功能说明:将循环处理后的多个图像区域合并回原始图像,使用遮罩确保每个处理过的区域正确放回原位,保持未处理区域的原始内容不变。
  • 使用技巧
    • original_image: 使用原始输入图像。
    • processed_images: 连接 Loop Close 的 result_images 输出。
    • masks: 连接 Loop Close 的 result_masks 输出。

2. 单图像重复处理 (Single)

适用场景

  • 单图像重复处理 适用于需要对同一张图像进行多次处理的场景。每次迭代都使用上一次的处理结果作为输入,可以实现渐进式的图像修改。这种模式适合迭代优化类的任务,如图像渐进式增强、迭代式风格转换、多次降噪处理等。

主要节点

2.1 Single Image Loop Open (单图循环开始)

  • 功能说明:对同一张图像进行多次迭代处理,每次迭代都使用上一次的处理结果作为输入。
  • 输入参数
    • 必需输入
      • image: 需要处理的原始图像。
      • max_iterations: 最大迭代次数(1-100)。
    • 可选输入
      • mask: 可选的处理区域遮罩。
  • 输出参数
    • current_image: 当前迭代的图像(第一次是原始图像,之后是上一次处理的结果)。
    • current_mask: 当前使用的遮罩(如果提供了遮罩)。
    • max_iterations: 设定的最大迭代次数。
    • iteration_count: 当前迭代次数(从0开始)。

2.2 Single Image Loop Close (单图循环结束)

  • 输入参数
    • 必需输入
      • flow_control: 来自 Loop Open 的控制信号。
      • current_image: 当前迭代处理后的图像。
      • max_iterations: 来自 Loop Open 的最大迭代次数。
    • 可选输入
      • current_mask: 处理后的遮罩(如果使用了遮罩)。
  • 输出参数
    • final_image: 所有迭代完成后的最终图像。
    • final_mask: 最终的遮罩(如果使用了遮罩)。

单图处理的特点和应用场景

  • 渐进式处理:每次迭代都基于上一次的结果,可以实现累积效果,适合需要多次微调的场景。
  • 使用场景示例
    • 图像渐进式增强。
    • 迭代式风格转换。
    • 多次降噪处理。
    • 逐步细节优化。

3. 特殊功能节点

3.1 Loop Index Switch

  • 功能:根据当前循环次数选择不同的输入。
  • 使用方法
    • 右键点击节点选择 "Add Loop Input"。
    • 输入想要添加的循环序号 (0-99)。
    • 连接对应的输入。
    • 可以通过 "Remove Loop Input" 删除不需要的输入。
  • 注意:只有当前迭代次数对应的输入会被计算,其他输入会被跳过,提高效率。
  • 使用建议
    • 批量处理适合需要在图像不同区域应用不同处理的场景。
    • 单图处理适合需要多次迭代优化的场景。
    • 合理使用 Loop Index Switch 节点可以实现在不同迭代次数使用不同参数。
    • 注意控制循环次数,避免过度处理。
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