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节点说明 采样算法（离散） 此节点旨在通过应用离散采样策略来修改模型的采样行为。它允许选择不同的采样方法，例如 epsilon、vprediction、lcm 或 x0，并可选择根据零样本噪声比（zsnr）设置调整模型的降噪策略。 ModelSamplingDiscrete 节点说明 采样算法（Flux） ModelSamplingFlux 节点根据图像尺寸计算移位参数，对给定模型应用 Flux 模型采样。 ModelSamplingFlux 节点说明 采样算法（LTXV） ModelSamplingLTXV 节点根据 token 数量对模型应用高级采样参数。 ModelSamplingLTXV 节点说明 采样算法（SD3） 此节点将 Stable Diffusion 3 风格的采样设置应用于模型。它会复制模型，并将其采样方法替换为一种基于流的采样配置，该配置使用给定的 shift 值，该值控制采样分布的形成方式。 ModelSamplingSD3 节点说明 采样算法（Stable Cascade） ModelSamplingStableCascade 节点通过向采样参数应用 shift 值，将 Stable Cascade 采样设置应用到模型中。 ModelSamplingStableCascade 节点说明 保存模型 The ModelSave 节点将 MODEL 保存到计算机存储中，作为 .safetensors checkpoint 文件。 ModelSave 节点说明 从 MoGe 几何数据获取视场 此节点从存储在 MoGe 几何对象中的相机内参推导出视场角（FOV）和焦距。它能够以度或弧度返回垂直、水平或对角线 FOV。 MoGeGeometryToFOV 节点说明 MoGe 推理 对图像运行 MoGe 以估计深度和几何。此节点通过 MoGe 模型处理输入图像，以生成 3D 点云、深度图、相机内参、掩码和表面法线。 MoGeInference 节点说明 MoGe 全景推理 此节点对等距柱状全景图执行深度估计。它将全景图分割为 12 个透视视图，在每个视图上运行 MoGe 深度估计模型，然后将各视图结果合并回覆盖完整全景图的单张深度图。 MoGePanoramaInference 节点说明 MoGe 点云映射到网格 此节点将 MoGe 点图转换为 3D 网格。它获取由 MoGe 深度估计节点生成的几何数据，并将其三角化为带有 UV 坐标和可选纹理的网格。 MoGePointMapToMesh 节点说明 MoGe 渲染 此节点接收一个 MOGEGEOMETRY 数据包（由 MoGe 深度/法线估计节点生成），并将其渲染为标准图像格式。 MoGeRender 节点说明 MoonvalleyImg2VideoNode Moonvalley Marey 图像转视频节点使用 Moonvalley API 将参考图像转换为视频。 MoonvalleyImg2VideoNode 节点说明 MoonvalleyTxt2VideoNode Moonvalley Marey 文本转视频节点利用 Moonvalley API 从文本描述生成视频内容。 MoonvalleyTxt2VideoNode 节点说明 MoonvalleyVideo2VideoNode 此节点基于文本描述，将输入视频转换为新视频。它使用 Moonvalley API 生成与提示词匹配的视频，同时保留原始视频的运动或姿态特征。 MoonvalleyVideo2VideoNode 节点说明 图像形态学 形态学节点对图像应用各种形态学运算，这些运算是一种用于处理和分析图像中形状的数学方法。 Morphology 节点说明 MOSS-Image 颜色/深度控制 将 MOSS-Image 颜色/深度控制适配器的颜色区域图和深度图添加到条件化中。 MOSSImageControl 节点说明 MOSS-Image 布局提示词 构建 MOSS-Image 读取的布局提示。它接收在 Create Bounding Boxes 节点中绘制的元素，并输出一个 JSON 布局，每个框对应一个条目：其标签、其说明以及其在目标画布像素空间中的矩形。 MOSSImageLayoutPrompt 节点说明 MultiGPU_Options 此节点允许您在使用不同速度的多张显卡时，指定每张 GPU 的相对性能。它会创建一个 GPU 选项组，用于在设备间分配工作负载，不过当前版本尚未实现基于速度的实际工作负载分配功能。 MultiGPU_Options 节点说明 多GPU CFG 拆分 MultiGPU CFG Split 节点可以让同一台电脑中的多张 GPU 一起参与扩散采样。 MultiGPU_WorkUnits 节点说明 归一化注意力引导 NAGuidance 节点将归一化注意力引导（Normalized Attention Guidance）应用于模型。 NAGuidance 节点说明 规格化图像 此节点通过根据指定的均值和标准差调整输入图像的像素值来归一化其颜色。每个像素减去均值，然后除以标准差，这是在其它处理之前标准化图像数据的常见步骤。 NormalizeImages 节点说明 规格化视频Latent 此节点会调整视频 latent 的前几帧，使其看起来更接近后续帧。它从视频中靠后的一组参考帧计算出平均值与变化量，并将这些相同的特征应用到起始帧上。 NormalizeVideoLatentStart 节点说明 Note 用于向工作流添加注释的节点。 Note 节点说明 OpenAI DALL·E 2 - ComfyUI 原生节点文档 使用OpenAI的DALL·E 2模型生成图像的节点 openai-dalle2 节点说明 OpenAI DALL·E 3 - ComfyUI 原生节点文档 使用OpenAI的DALL·E 3模型生成高质量图像的节点 openai-dalle3 节点说明 OpenAI GPT Image 1 - ComfyUI 原生节点文档 使用OpenAI的GPT-4 Vision模型生成图像的节点 openai-gpt-image1 节点说明 OpenAI ChatGPT 高级选项 OpenAIChatConfig 节点定义用于控制 OpenAI Chat 节点如何生成响应的高级选项。 OpenAIChatConfig 节点说明 OpenAI ChatGPT 此节点从 OpenAI 模型生成文本响应。它会将您的文本提示，以及可选的图像或文件，发送到 OpenAI 模型，并返回生成的文本响应。 OpenAIChatNode 节点说明 OpenAIDalle2 通过 OpenAI 的 DALL·E 2 端点同步生成图像。此节点将文本提示发送到 OpenAI 的 DALL·E 2 API，并将生成的图像返回到 ComfyUI。 OpenAIDalle2 节点说明 OpenAIDalle3 通过 OpenAI 的 DALL·E 3 端点同步生成图像。此节点接收文本提示，并使用 OpenAI 的 DALL·E 3 模型创建相应图像，允许您指定图像质量、风格和尺寸。 OpenAIDalle3 节点说明 OpenAI GPT Image 2 通过 OpenAI 的 GPT Image 端点同步生成图像。它可以根据文本提示创建新图像，或者在提供输入图像和可选蒙版时编辑现有图像。 OpenAIGPTImage1 节点说明 OpenAIGPTImageGIFNode OpenAI GPT Image 2.6 GIF 使用 OpenAI 的 GPT Image 模型根据提示词生成动画 GIF，并将其以帧批次的形式连同帧率一起返回，因此可以直接接入视频或动画图像保存节点。 OpenAIGPTImageGIFNode 节点说明 OpenAI GPT 图像 2.5 此节点使用 OpenAI 的 GPT Image API 生成图像。它支持六种模型——gpt-image-2.6-flare、gpt-image-2.6-sunburst、gpt-image-2.5-flare、gpt-image-2.5-sunburst OpenAIGPTImageNodeV2 节点说明 OpenAIGPTImageNodeV3 OpenAI GPT Image 2.6 使用 OpenAI 的 GPT Image 模型，根据提示词生成图像，并在连接参考图像时对它们进行编辑。 OpenAIGPTImageNodeV3 节点说明 OpenAIGPTImageSVGNode OpenAI GPT Image 2.6 SVG 使用 OpenAI 的 GPT Image 模型根据提示词生成可编辑的 SVG。 OpenAIGPTImageSVGNode 节点说明 OpenAI ChatGPT Input Files 加载并格式化 OpenAI API 的输入文件。此节点准备文本（.txt）和 PDF（.pdf）文件，作为 OpenAI 聊天节点的上下文输入。 OpenAIInputFiles 节点说明 OpenAIVideoSora2 OpenAIVideoSora2 节点使用 OpenAI 的 Sora 模型生成视频。 OpenAIVideoSora2 节点说明 OpenRouter 图像 此节点通过 OpenRouter 使用 Microsoft 的 MAI-Image-2.6 模型生成或编辑图像。 OpenRouterImageNode 节点说明 OpenRouter LLM OpenRouter LLM 节点将文本提示词发送给通过 OpenRouter 服务提供的一组精选热门语言模型，并返回生成的文本响应。 OpenRouterLLMNode 节点说明 加载光流模型 从 models/opticalflow/ 文件夹加载光流模型。目前仅支持 torchvision 的 RAFT-large 格式，该格式是 VOIDWarpedNoise 节点所使用的模型。 OpticalFlowLoader