[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"project-81126":3},{"id":4,"name":5,"fullName":6,"owner":7,"repo":5,"description":8,"homepage":9,"htmlUrl":9,"language":10,"languages":9,"totalLinesOfCode":9,"stars":11,"forks":12,"watchers":13,"openIssues":14,"contributorsCount":14,"subscribersCount":14,"size":14,"stars1d":15,"stars7d":15,"stars30d":16,"stars90d":14,"forks30d":14,"starsTrendScore":17,"compositeScore":18,"rankGlobal":9,"rankLanguage":9,"license":19,"archived":20,"fork":20,"defaultBranch":21,"hasWiki":22,"hasPages":20,"topics":23,"createdAt":9,"pushedAt":9,"updatedAt":24,"readmeContent":25,"aiSummary":26,"trendingCount":14,"starSnapshotCount":14,"syncStatus":15,"lastSyncTime":27,"discoverSource":28},81126,"ComfyUI-XXBuHuo-Plugin","XXBuHuo\u002FComfyUI-XXBuHuo-Plugin","XXBuHuo","ComfyUI插件集，常用拓展插件。",null,"JavaScript",35,1,33,0,2,3,6,0.9,"GNU Affero General Public License v3.0",false,"main",true,[],"2026-06-12 02:04:11","# 🚀 ComfyUI-XXBuHuo-Plugin \n\n![ComfyUI](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FComfyUI-Extension-blue)\n![Python](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FPython-3.10+-green)\n![License](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLicense-GPLv3-orange)\n\n欢迎使用 ComfyUI-XXBuHuo-Plugin，作为一个持续进化的“插件集”，未来所有隶属于 `XXBuHuo` 命名规范的新功能节点均会集成于此。\n\n---\n\n## 📑 目录 (Table of Contents)\n- [✨ 节点与功能概览](#-节点与功能概览)\n- [📖 核心模块详解](#-核心模块详解)\n- [💡 List (列表) 与 Batch (批处理) 的区别](#list-batch)\n- [📦 模型下载与存放路径](#-模型下载与存放路径)\n- [🛠️ 安装指南](#️-安装指南)\n\n---\n\n## ✨ 节点与功能概览\n\n| 节点分类\u003Cimg width=\"80\" height=\"1\"> | 节点名称 | 功能简介 | 快速跳转\u003Cimg width=\"80\" height=\"1\"> |\n| :--- | :--- | :--- | :--- |\n| **智能推理** | `XXBuHuo_llama_AI` | 本地\u002F云端API多模态推理，内置视频抽帧与人脸精准裁切对齐。 | [查看详情](#1-xxbuhuo_llama_ai) |\n| **路由控制** | `XXBuHuo_CategorySelector` | 路由选择器，提供全局分支选择，一键切换并激活指定工作流路线。 | [查看详情](#2-工作流路由控制组-nexus-router) |\n| | `XXBuHuo_NexusRouter` | 逻辑分发节点，接收信号并支持多端口、多分支模型分类无缝切换。 | [查看详情](#2-工作流路由控制组-nexus-router) |\n| | `XXBuHuo_JointController` | 联合控制器，配合路由自动将闲置分支的节点设为“静音”或“绕过”释放算力。 | [查看详情](#2-工作流路由控制组-nexus-router) |\n| **视频优化** | `XXBuHuo_LTX_Subtitle_Blocker`| 拦截 LTX-Video 底层注意力特征，从源头消除视频底部乱码字幕。 | [查看详情](#3-视频处理与优化组件) |\n| | `XXBuHuo_VideoSceneSplitter` | 自动识别视频转场（切镜），将视频分割成多个独立片段并提取清晰首帧。 | [查看详情](#4-xxbuhuo_videoscenesplitter-视频分割首帧提取) |\n| **模型下载** | `XXBuHuo_Downloader` | 集成魔搭 (ModelScope) 与 HF 镜像源的高并发模型下载工具。 | [查看详情](#5-xxbuhuo_downloader-模型下载器) |\n| **图像处理** | `XXBuHuoImageSplitter` | 将输入的图像批处理 (Batch) 或序列拆分为多个独立图像端输出。 | [查看详情](#6-图像矩阵与批处理组件-image-matrix) |\n| | `XXBuHuoImageCombiner` | 接收多个独立图像输入，重新组合为符合 ComfyUI 标准的 Batch 格式。 | [查看详情](#6-图像矩阵与批处理组件-image-matrix) |\n| | `XXBuHuoImageListToBatch` | 将 Python 列表 (List) 形式的图像强制转换为统一的 Tensor Batch 格式。 | [查看详情](#6-图像矩阵与批处理组件-image-matrix) |\n| | `XXBuHuoImageBatchToList` | 将 Batch 格式的图像数据精确拆解为独立的图像列表 (List) 元素。 | [查看详情](#6-图像矩阵与批处理组件-image-matrix) |\n| | `XXBuHuoGridCombiner` | 支持自定义行列 (如 3x3)，将多张图像拼接为宫格大图，适用于连环画展示。 | [查看详情](#6-图像矩阵与批处理组件-image-matrix) |\n| | `XXBuHuoGridSplitter` | 接收宫格大图，严格根据指定的行列参数，将其拆分为单张图集。 | [查看详情](#6-图像矩阵与批处理组件-image-matrix) |\n| **文本处理** | `XXBuHuoTextSplitter` | 实现文本数据的多路拆分管理，支持对文本列表或长字符串进行提取输出。 | [查看详情](#7-文本处理组件-text-processing) |\n| | `XXBuHuoTextProcessor` | 实现文本拼接、智能分割与精确提取，支持多种模式，让文本处理更精准。 | [查看详情](#7-文本处理组件-text-processing) |\n\n---\n\n## 📖 核心模块详解\n\n### 1. XXBuHuo_llama_AI\n多功能推理节点，融合了本地推理和云端API，支持文本，图像，视频推理和调整。\n* **本地与云端双擎**：基于 `llama.cpp`，完美驱动 Qwen3.5、Qwen3.6、Gemma4 等视觉大模型；兼容 OpenAI 格式云端 API。\n* **硬件级显存优化**：独创 **MoE 专家层 CPU\u002FGPU 混合智能卸载机制**，配合显存红线设置，彻底告别 OOM 极致压榨性能。\n* **极速预处理**：内嵌基于 `decord` 的极速视频抽帧，与基于 `InsightFace` 的人脸自动裁切对齐。\n\n![XXBuHuo_llama_AI](assets\u002FXXBuHuo_llama.png)\n\n### 2. 工作流路由控制组 (Nexus Router)\n为动辄上百个节点的超大型工作流设计的组合逻辑控制器，完美解决多分支算力浪费问题。\n* **`XXBuHuo_CategorySelector` (选择器)**：全局的控制核心，提供唯一的文本选择框，瞬间下达切换指令。\n* **`XXBuHuo_NexusRouter` (路由器)**：接收选择器信号，瞬间将模型、条件或图像流从当前分支重定向至目标分支。\n* **`XXBuHuo_JointController` (联合控制器)**：在切换路线时，系统在前端物理层面精准地将被闲置路线上的节点强制设为 `Mute (静音)` 或 `Bypass (绕过)` 状态。\n\n![NexusRouter](assets\u002FXXBuHuo_NexusRouter2.png)\n![NexusRouter](assets\u002FXXBuHuo_NexusRouter5.png)\n\n### 3. 视频处理与优化组件\n针对 AI 视频生成及后处理的强力工具。\n* **`XXBuHuo_LTX_Subtitle_Blocker` (无字幕护盾)**：\n* **技术原理**：通过侵入视频模型的 `attn1` 和 `attn2`，在画面安全区施加极负向的注意力掩码，从根源阻断文字特征在该区域的生成。无需负面提示词即可获得纯净画面。\n\n![Subtitle Blocker](assets\u002FXXBuHuo_LTX_Subtitle_Blocker1.png)\n![Subtitle Blocker](assets\u002FXXBuHuo_LTX_Subtitle_Blocker2.png)\n\n### 4. XXBuHuo_VideoSceneSplitter (视频分割首帧提取)\n* **功能详解**：自动扫描视频并找出所有切镜转场处，将视频物理切割为多个短片（保留原声）；随后在每个新镜头的开头几帧内扫描物理锐度，自动提取出最不模糊的一帧作为后续工作流的参考图。\n\n![VideoSceneSplitter](assets\u002FXXBuHuo_VideoSceneSplitter.png)\n\n### 5. XXBuHuo_Downloader (模型下载器)\n* **极速并发下载**：支持从魔搭社区 (ModelScope) 断点续传，兼容 Hugging Face 镜像站点的模型下载，国内网络环境友好。\n\n![Downloader](assets\u002FXXBuHuo_Downloader.png)\n\n### 6. 图像矩阵与批处理组件 (Image Matrix)\n全面解决图像数据在 List (列表) 与 Batch (批处理) 之间的转换痛点，配合各种工作流切片需求。\n* **节点连线拆合**：`XXBuHuoImageSplitter` (一分多出) \u002F `XXBuHuoImageCombiner` (多进一出)。\n* **数据格式转换**：`XXBuHuoImageListToBatch` \u002F `XXBuHuoImageBatchToList`。\n* **宫格长图叙事**：`XXBuHuoGridCombiner` (多图拼长图) \u002F `XXBuHuoGridSplitter` (长图切分)。\n\n![Image Processing 1](assets\u002Fimage%20processing1.png)\n![Image Processing 2](assets\u002Fimage%20processing2.png)\n![Image Processing 3](assets\u002Fimage%20processing3.png)\n![Image Processing 4](assets\u002Fimage%20processing4.png)\n\n### 7. 文本处理组件 (Text Processing)\n* **`XXBuHuoTextSplitter`**：多路文本路由，允许将大模型输出的文本列表精准分割并输出到不同的后续节点中。\n* **`XXBuHuoTextProcessor`**：支持文本的无缝拼接、正则级智能分割与指定提取。\n\n![TextSplitter](assets\u002FXXBuHuoTextSplitter.png)\n![TextProcessor](assets\u002FXXBuHuoTextProcessor.png)\n\n### 8. GetSetFollower (路由追踪组件)\n* **节点追踪**：自动识别并追踪相关的 Get 节点和 Set 节点，依附于主节点跟随移动调节。\n\n![GetSetFollower](assets\u002FGetSetFollower.png)\n\n---\n\n\u003Ca id=\"list-batch\">\u003C\u002Fa>\n## 💡 List (列表) 与 Batch (批处理) 的区别\n1. **Batch（批处理）**：\n   * **运行机制**：连接在它后面的节点只会**运行一次**。模型会利用显卡的并行计算能力，把这批图像同时处理掉，同进同出。\n2. **List（列表）**：\n   * **运行机制**：ComfyUI 遇到 List 输出时，会触发**隐式循环**。如果 List 里面有 5 张图，那么连接在它后面的节点就会被**强行重复运行 5 次**。适合想要把一堆图送到不同的工作流分支，或者想用不同的提示词\u002F参数去挨个跑同一组图，极其灵活。\n\n---\n\n## 📦 模型下载与存放路径\n\n请按照下表将模型或配置文件放置于 `ComfyUI\u002Fmodels\u002FXXBuHuo\u002F` 下的对应目录中：\n\n\u003Ctable>\n  \u003Cthead>\n    \u003Ctr>\n      \u003Cth nowrap>模型类型\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth>存放路径\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth>下载源参考\u003C\u002Fth>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Fthead>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd nowrap>\u003Csmall>\u003Cb>GGUF 主模型\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsmall>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Ccode>models\u002FXXBuHuo\u002Fllama\u002F\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>前往 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002F\">HuggingFace\u003C\u002Fa> 或 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmodelscope.cn\u002F\">魔搭社区 (ModelScope)\u003C\u002Fa> 搜索并下载 GGUF 模型。\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd nowrap>\u003Csmall>\u003Cb>视觉投影模型\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsmall>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Ccode>models\u002FXXBuHuo\u002Fmmproj\u002F\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>前往 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002F\">HuggingFace\u003C\u002Fa> 或 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmodelscope.cn\u002F\">魔搭社区\u003C\u002Fa> 搜索下载匹配的 \u003Ccode>mmproj.gguf\u003C\u002Fcode> 投影文件。\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd nowrap>\u003Csmall>\u003Cb>人脸检测库\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsmall>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Ccode>models\u002FXXBuHuo\u002Finsightface\u002Fmodels\u002Fbuffalo_l\u002F\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>运行需 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinsight\u002Finsightface\u002Freleases\">buffalo_l.zip\u003C\u002Fa> 库。若自动下载失败，请手动下载并解压放入。\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd nowrap>\u003Csmall>\u003Cb>系统预设词库\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsmall>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Ccode>models\u002FXXBuHuo\u002Fpresets\u002F\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>用于存放独属于你自己的 \u003Ccode>.json\u003C\u002Fcode> 格式的系统提示词 (System Prompt) 模板。\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd nowrap>\u003Csmall>\u003Cb>提示词增强模板\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsmall>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Ccode>models\u002FXXBuHuo\u002Fenhancers\u002F\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>用于存放独属于你自己的 \u003Ccode>.json\u003C\u002Fcode> 格式的提示词自动化增强\u002F扩写模板。\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd nowrap>\u003Csmall>\u003Cb>云端接口配置\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsmall>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Ccode>models\u002FXXBuHuo\u002Fendpoints\u002F\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>用于存放独属于你自己的 \u003Ccode>.json\u003C\u002Fcode> 格式的云端 API 请求地址 (URL) 配置文件。\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\n## 🛠️ 安装指南\n\n1. 进入 `custom_nodes` 目录：\n   ```bash\n   cd ComfyUI\u002Fcustom_nodes\u002F\n   git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FXXBuHuo\u002FComfyUI-XXBuHuo-Plugin.git\n \n2. 依赖安装：先确认一下自己的`python、cuda`版本，`llama-cpp-python`默认安装`v0.3.38-cu130-Basic`版。\n\n   如果版本不符，请注释或删除掉`requirements.txt`里的`llama-cpp-python`（如图）再进行下列操作：\n![requirements](assets\u002Frequirements.png)\n\n   ```bash\n    cd ComfyUI\u002Fcustom_nodes\u002FComfyUI-XXBuHuo-Plugin\n    ..\\..\\..\\python_embeded\\python.exe -m pip install -r requirements.txt\n\n3. 如果依赖安装失败可尝试镜像源：\n   ```bash\n   ..\\..\\..\\python_embeded\\python.exe -m pip install -r requirements.txt -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n   ..\\..\\..\\python_embeded\\python.exe -m pip install -r requirements.txt -i https:\u002F\u002Fmirrors.aliyun.com\u002Fpypi\u002Fsimple\u002F\n   ..\\..\\..\\python_embeded\\python.exe -m pip install -r requirements.txt -i https:\u002F\u002Fmirrors.cloud.tencent.com\u002Fpypi\u002Fsimple\n   ..\\..\\..\\python_embeded\\python.exe -m pip install -r requirements.txt -i https:\u002F\u002Frepo.huaweicloud.com\u002Frepository\u002Fpypi\u002Fsimple\n   ..\\..\\..\\python_embeded\\python.exe -m pip install -r requirements.txt -i https:\u002F\u002Fpypi.douban.com\u002Fsimple\u002F\n \n4. 自动安装脚本(如果安装成功请忽略后续)，请进入 `custom_nodes\u002FComfyUI-XXBuHuo-Plugin\u002F` 目录：\n   \n   双击运行 【安装依赖.bat】 将自动安装插件所需依赖，【llama-cpp-python】默认安装 【v0.3.38-cu130-Basic】 版本。\n   \n   其他版本请按下方教程安装！\n   \n\n5. 其他版本`llama-cpp-python`安装：[下载预编译文件 (.whl)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJamePeng\u002Fllama-cpp-python\u002Freleases)\n\n   根据您的 Python 版本（如 cp313 表示 Python 3.13）和 CUDA 版本（nvidia-smi），下载对应的 .whl 文件到电脑本地。\n\n   如：[llama_cpp_python-0.3.38+cu130.basic-cp313-cp313-win_amd64.whl](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJamePeng\u002Fllama-cpp-python\u002Freleases\u002Fdownload\u002Fv0.3.38-cu130-Basic-win-20260504\u002Fllama_cpp_python-0.3.38+cu130.basic-cp310-cp310-win_amd64.whl)\n\n\n6. 进入`python_embeded`打开命令提示符 (顶部路径地址栏输入CMD回车)：\n   ```bash\n   python -m pip install 把下载好的 .whl 文件，直接拖拽进命令窗口中（系统会自动补全该文件的绝对路径）。\n\n7. 按下回车键，等待安装成功提示即可！\n \n---\n\n## 💬 技术交流与反馈 (Contact & Support)\n\n如果您在使用插件的过程中遇到任何问题，或者想要获取最新版本的更新动态，欢迎通过以下方式与我交流：\n\n* **微信 (WeChat)**：`XXBuHuo`\n* **企鹅交流群 (QQ Group)**：`884561777`\n* **B站视频教程**：[📺 点击观看 XXBuHuo 插件详细使用教程](https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F486442593?spm_id_from=333.788.upinfo.head.click)","ComfyUI-XXBuHuo-Plugin 是一个为 ComfyUI 设计的插件集，包含多种扩展功能节点。该项目通过提供智能推理、路由控制、视频优化、模型下载及图像和文本处理等核心功能，显著增强了 ComfyUI 的应用范围与灵活性。其中，智能推理模块支持本地\u002F云端多模态推理，并内置了视频抽帧与人脸精准裁切对齐；路由控制组则有效解决了大型工作流中的算力浪费问题。此外，该插件还具备强大的视频处理能力，如消除字幕乱码、自动识别并分割视频场景等。此项目适合需要在视觉计算、内容生成或复杂数据流管理等领域进行高级操作的专业人士使用。","2026-06-11 04:03:38","CREATED_QUERY"]