closerAI-gemma4 PromptDesign
基于 OpenAI 兼容 API 的多模型提示词优化 ComfyUI 节点

功能简介
closerAI-gemma4 PromptDesign 是一个强大的 ComfyUI 节点,可以调用本地或云端的 LLM API 生成专业级的提示词,支持多种图像和视频模型,如FLUX、LTX2.3、wan2.2
支持的模型
| 类型 | 模型 | 说明 |
|---|---|---|
| 视频 | 🎬 LTX 2.3 | 电影弧+音频 |
| 视频 | 🎬 Wan 2.2 | 运动优先电影感 |
| 图像 | 🖼 Flux.1 | 自然语言风格 |
| 图像 | 🖼 SDXL 1.0 | Booru标签风格 |
| 图像 | 🖼 Pony XL | Booru+评分标签 |
| 图像 | 🖼 SD 1.5 | 加权经典风格 |
安装方法
- 进入 ComfyUI 的
custom_nodes目录:
ComfyUI/custom_nodes/
- 克隆或复制本项目:
直接复制 gemma4_prompt_gen.py 和 __init__.py 到 custom_nodes/closerAI-gemma4-PromptDesign/ 目录
- 重启 ComfyUI
使用说明
基本使用
- 在 ComfyUI 节点列表中找到
closerAI/PromptDesign类别 - 添加
closerAI-gemma4 PromptDesign节点 - 填写必要的参数
- 运行工作流
参数说明
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 目标模型 | 下拉 | 是 | 选择要生成提示词的模型类型 |
| 语言 | 下拉 | 是 | 输出语言:中文 或 English |
| API地址 | 字符串 | 是 | OpenAI 兼容 API 地址 |
| API密钥 | 字符串 | 否 | API 密钥,本地 LLM 可留空 |
| 模型名称 | 字符串 | 是 | 模型名称(如 gpt-4o、gemma4 等) |
| 场景描述 | 字符串 | 是 | 描述你想要的场景内容 |
| 对白 | 开关 | 否 | 启用后强制生成对话内容 |
| 剧本模式 | 开关 | 否 | 仅 LTX 2.3,生成结构化剧本风格 |
| 图像 | 图像 | 否 | 参考图像(连接则自动启用) |
| 角色 | 字符串 | 否 | 角色描述或 LoRA 触发词 |
| 帧数 | 整数 | 否 | 视频帧数(LTX/Wan 使用) |
| 视角模式 | 下拉 | 否 | 第一人称视角 |
| 种子 | 整数 | 否 | 随机种子 |
API 配置示例
本地 LLM(推荐)
使用 llama.cpp 搭建的本地 API 服务:
API地址: http://127.0.0.1:8080/v1
API密钥: (留空)
模型名称: gemma4 (或你的模型名称)
启动本地 API server
云端 API
API地址: https://api.openai.com/v1
API密钥: sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
模型名称: gpt-4o
或使用其他兼容 API(如硅基流动、OneAPI 等):
API地址: https://api.siliconflow.cn/v1
API密钥: 你的API密钥
模型名称: QVQ-72B
输出说明
节点输出一个字符串类型的 prompt,可以直接连接到:
- KSampler 的正向提示词输入
- Checkpoint Loader 之后的任何提示词处理节点
- Any Type 类型的通用输入
注意事项
- 图像支持:只有支持视觉的模型才能使用图像参考功能,如 GPT-4V、Claude-3-Vision 等。本地模型如不支持视觉会返回错误提示。
- 对白功能:启用对白选项后,LLM 会强制生成对话内容,无论场景描述中是否包含对话。
- 语言设置:选择
中文时生成的提示词为中文,选择English时为英文。 - 本地模型:确保本地 llama-server 已启动并监听在配置的端口。
常见问题
Q: 节点显示 "无法连接到API服务器"
A: 检查 API 地址是否正确,本地服务是否已启动,端口是否匹配。
Q: 图像输入报错 "此模型不支持图像输入"
A: 关闭图像输入选项,或更换支持视觉的模型(如 GPT-4V)。
Q: 提示词生成失败
A: 检查模型名称是否正确,API 密钥是否有效(如果有的话)。
更新日志
v1.0
- 初始版本
- 支持多种图像/视频模型
- 支持中英文输出
- 支持本地和云端 API
- 自动检测图像输入
主题授权提示:请在后台主题设置-主题授权-激活主题的正版授权,授权购买:RiTheme官网
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