> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://www.hubwiz.com/blog/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # ComfyUI自定义节点数据类型 - URL: https://www.hubwiz.com/blog/comfyui-custom-node-server-side-datatypes/ - Published: 2024-11-22T07:54:51.000Z - Updated: 2024-11-22T07:54:51.000Z - Description: 本文介绍ComfyUI自定义节点开发最重要的内置数据类型。你也可以定义自己的数据类型。 - Author: admin - Tags: LIBRARY, COMFYUI, PYTHON, #Import 2026-10-14 14:41 这些是最重要的内置数据类型。你也可以定义自己的数据类型。 > 数据类型在 `INPUT_TYPES` 中由 str 指定，但 `COMBO` 除外，它是 `list[str]` 数据类型在客户端使用，以防止工作流将错误形式的数据传递到节点 - 有点像强类型。JavaScript 客户端代码通常不允许将节点输出连接到不同数据类型的输入，但下面列出了一些例外。 ## 1、​Comfy的数据类型 ### 1.1 COMBO - `INPUT_TYPES` 中没有其他参数 - Python 数据类型：定义为 `list[str]`，输出值为 `str` 表示下拉菜单小部件。与其他数据类型不同， `COMBO` 不是在 `INPUT_TYPES` 中由 `str` 指定，而是通过与下拉列表中的选项相对应的 `list[str]` 指定，默认选择第一个选项。 `COMBO` 输入通常在运行时动态生成。例如，在内置的 `CheckpointLoaderSimple` 节点中，你可以找到： ``` "ckpt_name": (folder_paths.get_filename_list("checkpoints"), ) ``` 或者它们可能只是一个固定的选项列表， ``` "play_sound": (["no","yes"], {}), ``` ### 1.2 元节点和重路由 元节点（primitive）和重路由（reroute）节点仅存在于客户端。它们没有内在的数据类型，但连接时它们会采用已连接的输入或输出的数据类型（这就是它们无法连接到 `*` 输入的原因……） ## ​2、Python 数据类型 ### 2.1 INT - `INPUT_TYPES` 中的其他参数： `default`是必需的， `min` 和 `max` 是可选的 - Python 数据类型 `int` ### 2.2 FLOAT - `INPUT_TYPES` 中的其他参数： `default`是必需的， `min`、 `max`、 `step` 是可选的 - Python 数据类型 `float`​ ### 2.3 STRING - `INPUT_TYPES` 中的其他参数： `default`是必需的，Python 数据类型 `str` ## 3、Tensor 数据类型 > MASK、IMAGE 和 LATENT 都使用 `torch.Tensor` 类型，但它们的形状不同。请参阅“图像、潜在和蒙版”中的讨论。​ ### 3.1 IMAGE - `INPUT_TYPES` 中没有其他参数 - Python 数据类型 `torch.Tensor`，形状为 `[B,H,W,C]` 一批 B 幅图像，高度为 H，宽度为 W，具有 C 个通道（RGB 通常为 C=3）。 ### ​3.2 LATENT - `INPUT_TYPES` 中没有其他参数 - Python 数据类型字典，包含一个形状为 `[B,C,H,W]` 的 `torch.Tensor` 传递的字典包含关键样本，它是一个形状为 `[B,C,H,W]` 的 `torch.Tensor`，代表一批 B 幅潜伏图像，具有 C 个通道（对于现有的稳定扩散模型通常为 C=4），高度为 H，宽度为 W。 高度和宽度是相应图像大小的 1/8（这是你在 Empty Latent Image 节点中设置的值）。 字典中的其他条目包含潜伏掩码之类的内容。 ### ​3.3 MASK - `INPUT_TYPES` 中没有其他参数 - Python 数据类型 `torch.Tensor` 具有形状 `[H,W]` 或 `[B,C,H,W]` ## 4、自定义采样数据类型 ### 4.1 NOISE `NOISE` 数据类型表示噪声源（而不是实际噪声本身）。它可以由任何提供生成噪声方法的 Python 对象表示，其签名为 `generate_noise(self, input_latent:Tensor) -> Tensor`，以及属性 `seed:Optional[int]`。 > seed传递到 SamplerCustomAdvanced 中的样本引导器中，但似乎未在任何标准引导器中使用。它是可选的，因此你通常可以将其设置为 None。 当要添加噪声时，潜伏期将传递到此方法中，该方法应返回包含噪声的相同形状的张量。 参见[噪声混合示例](https://docs.comfy.org/essentials/custom%5Fnode%5Fsnippets?ref=hubwiz.com#creating-noise-variations)。 ### 4.2 SAMPLER `SAMPLER` 数据类型表示采样器，它表示为提供采样方法的 Python 对象。稳定扩散采样超出了本指南的范围；如果你想深入了解代码的这一部分，请参阅 `comfy/samplers.py`。 ### 4.3 SIGMAS `SIGMAS` 数据类型表示由调度程序生成的采样过程每个步骤之前和之后的 sigma 值。这表示为长度为 steps+1 的一维张量，其中每个元素表示在相应步骤之前预计存在的噪声，最终值表示最后一步之后存在的噪声。 对于 SDXL 模型，具有 20 个步骤和 1 的降噪的正常调度程序会产生： ``` tensor([14.6146, 10.7468, 8.0815, 6.2049, 4.8557, 3.8654, 3.1238, 2.5572, 2.1157, 1.7648, 1.4806, 1.2458, 1.0481, 0.8784, 0.7297, 0.5964, 0.4736, 0.3555, 0.2322, 0.0292, 0.0000]) ``` > `sigma` 的起始值取决于模型，这就是调度程序节点需要 MODEL 输入来产生 SIGMAS 的原因输出 ### 4.4 GUIDER `GUIDER` 是去噪过程的概括，由提示或任何其他形式的条件“引导”。在 Comfy 中，引导器由可调用的 Python 对象表示，提供由样本调用的 `__call__(*args, **kwargs)` 方法。 `__call__` 方法（​​在 `args[0]` 中）获取一批噪声潜变量（张量 `[B,C,H,W]`），并返回噪声的预测（相同形状的张量）。 ## ​5、模型数据类型 稳定扩散模型有许多更技术性的数据类型。最重要的是 `MODEL`、 `CLIP`、 `VAE` 和 `CONDITIONING`。使用这些数据类型（当前）超出了本指南的范围！ ## ​6、附加参数 下面是官方支持的键列表，这些键可用于输入定义的“额外选项”部分。 > 你可以将附加键用于自己的自定义小部件，但不应将以下任何键重新用于其他目的。 | 键 | 描述 | | -------------- | --------------------------------------------------------- | | default | 小部件的默认值 | | min | 数字的最小值（FLOAT 或 INT） | | max | 数字的最大值（FLOAT 或 INT） | | step | 小部件的增加或减少量 | | label\_on | 布尔值为 True 时在 UI 中使用的标签（BOOL） | | label\_off | 布尔值为 False 时在 UI 中使用的标签（BOOL） | | defaultInput | 默认为输入套接字，而不是受支持的部件 | | forceInput | defaultInput 并且不允许转换为部件 | | multiline | 使用多行文本框（STRING） | | placeholder | 为空时在 UI 中显示的占位符文本（STRING） | | dynamicPrompts | 使前端评估动态提示 | | lazy | 声明此输入使用惰性求值 | | rawLink | 当链接存在时，你将收到链接（即 \["nodeId", \]），而不是接收求值。主要在你的节点使用节点扩展时有用。 | --- 原文链接：[ComfyUI Server Side Datatypes](https://docs.comfy.org/essentials/custom%5Fnode%5Fdatatypes?ref=hubwiz.com)