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ComfyDeploy: How Whykiki ComfyUI Toolset works in ComfyUI?

What is Whykiki ComfyUI Toolset?

A collection of useful nodes for ComfyUI that provide various workflow enhancements.

How to install it in ComfyDeploy?

Head over to the machine page

  1. Click on the "Create a new machine" button
  2. Select the Edit build steps
  3. Add a new step -> Custom Node
  4. Search for Whykiki ComfyUI Toolset and select it
  5. Close the build step dialig and then click on the "Save" button to rebuild the machine

Whykiki ComfyUI Toolset

A collection of useful nodes for ComfyUI that provide various workflow enhancements.

Installation

  1. Clone the repository into your ComfyUI custom_nodes directory:
cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/TheWhykiki/Whykiki-ComfyUIToolset.git
  1. Install the required dependencies:
cd Whykiki-ComfyUIToolset
pip install -r requirements.txt
  1. Restart ComfyUI.

Included Nodes

Sequential Image Loader (V8)

A node for sequentially loading and processing images from a folder with integrated mask support.

Features:

  • Loads images sequentially from a folder
  • Applies a mask to all images
  • Returns the filename and total number of images
  • Versatile interpolation options for both image and mask
  • Option to binarize the mask

Usage:

The node appears in the "image" category in the node browser.

Inputs:
  • folder_path: Path to the folder with images to be processed
  • mask: A mask in ComfyUI MASK format
  • current_index: The current image index (starting at 0)
  • resize_width/resize_height: Target resolution for the images
  • image_interpolation: Interpolation method for image resizing
  • mask_interpolation: Interpolation method for mask resizing
  • binarize_mask: Whether to convert the mask to binary values (0/1)
Outputs:
  • image: The loaded image
  • mask: The adjusted mask
  • filename: The filename of the current image
  • total_images: The total number of images in the folder

Planned Features

  • Additional useful nodes for image processing
  • Workflow automation tools
  • Batch processing functions

Contributing

Contributions are welcome! Please create an issue or pull request on GitHub.

License

This project is licensed under the MIT License - see the LICENSE file for details.


Whykiki ComfyUI Toolset (Deutsch)

Eine Sammlung nützlicher Nodes für ComfyUI, die verschiedene Workflow-Erweiterungen bieten.

Installation

  1. Klonen Sie das Repository in Ihr ComfyUI custom_nodes Verzeichnis:
cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/TheWhykiki/Whykiki-ComfyUIToolset.git
  1. Installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten:
cd Whykiki-ComfyUIToolset
pip install -r requirements.txt
  1. Starten Sie ComfyUI neu.

Enthaltene Nodes

Sequential Image Loader (V8)

Ein Node zum sequentiellen Laden und Verarbeiten von Bildern aus einem Ordner mit integrierter Maskenunterstützung.

Funktionen:

  • Lädt Bilder sequentiell aus einem Ordner
  • Wendet eine Maske auf alle Bilder an
  • Gibt den Dateinamen und die Gesamtzahl der Bilder zurück
  • Vielseitige Interpolationsoptionen für Bild und Maske
  • Option zum Binarisieren der Maske

Verwendung:

Der Node erscheint in der Kategorie "image" im Node-Browser.

Eingaben:
  • folder_path: Pfad zum Ordner mit den zu verarbeitenden Bildern
  • mask: Eine Maske im ComfyUI MASK-Format
  • current_index: Der aktuelle Bildindex (beginnend bei 0)
  • resize_width/resize_height: Zielauflösung für die Bilder
  • image_interpolation: Interpolationsmethode für Bildgrößenänderungen
  • mask_interpolation: Interpolationsmethode für Maskengrößenänderungen
  • binarize_mask: Ob die Maske zu binären Werten (0/1) umgewandelt werden soll
Ausgaben:
  • image: Das geladene Bild
  • mask: Die angepasste Maske
  • filename: Der Dateiname des aktuellen Bildes
  • total_images: Die Gesamtzahl der Bilder im Ordner

Geplante Features

  • Weitere nützliche Nodes für die Bildverarbeitung
  • Workflow-Automatisierungstools
  • Batch-Verarbeitungsfunktionen

Mitwirken

Beiträge sind willkommen! Bitte erstellen Sie einen Issue oder Pull Request auf GitHub.

Lizenz

Dieses Projekt ist unter der MIT-Lizenz lizenziert - siehe die Datei LICENSE für Details.