jaidaken
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Includes 30 custom nodes committed directly, 7 Civitai-exclusive loras stored via Git LFS, and a setup script that installs all dependencies and downloads HuggingFace-hosted models on vast.ai. Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
8.1 KiB
WhiteRabbit：掌控时间之流 🐇
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这是 comfyui-WhiteRabbit，一个专为在 ComfyUI 中处理视频而设计的节点包。
兔子的拿手好戏是穿梭时间，帮你做出无缝循环视频。但她带来的可不止这些——高质量的任意帧率重采样和超快的图像缩放也都在这份“茶会”礼盒里！
虽然这些节点中有些当然也能用于单张图片，但它们无一不是以高效的批处理为核心设计。这意味着性能收益会层层叠加，让你在硬件允许的范围内尽可能快地处理整段视频。
安装
WhiteRabbit 支持两种布局：
- 外部基础包（存在时优先）：
custom_nodes/comfyui-frame-interpolation/ - 内置的应急副本（随本项目打包）：
vendor/
快速安装：
- 将 comfyui-WhiteRabbit 文件夹放入
ComfyUI/custom_nodes/。 - 安装本节点所需的依赖：
pip install -r requirements.txt
可选项： 你可以在 custom_nodes/ 目录中安装 ComfyUI-Frame-Interpolation。WhiteRabbit 会自动检测到它并复用其中的资源。如果你已经在用它，这尤其方便，因为无需同时保存两份 RIFE 模型。
Python 依赖
本节点依赖于 ComfyUI 已提供的核心包（如 torch、torchvision、numpy、einops、pyyaml）。你的节点本地 requirements.txt 仅需新增：
packaging
torchlanc
节点一览
这个节点包帮你解决视频创作中一些最棘手的问题。
时间扭曲者（Time Benders）
这些节点通过 RIFE 插帧模型在时间上增删帧。为了获得一点点额外速度，它们被优化为协同工作，在多 RIFE 工作流中缓存 RIFE 模型，以获得小幅效率提升。
- RIFE VFI Interpolate by Multiple：帧插值的基础工具。将帧数乘以 2x、4x 等，它会生成让你的视频丝滑流畅的新帧。
- RIFE VFI FPS Resample：时间旅行大师。把视频转换为指定目标帧率，自动处理补帧与丢帧。内置多种防止常见伪影（如闪烁）的措施，输出更干净。
- RIFE VFI Custom Timing：需要完全掌控？以“外科级精度”放置每一帧。通过提供自定义时序列表来制作速度坡道，或只在特定时刻进行平滑处理。
- RIFE Seam Timing Analyzer：自定义时序节点的完美搭档。自动计算无缝循环的精确时序，给出你需要的 CSV 数值，让过渡天衣无缝。
示例：RIFE VFI FPS Resample 节点是“时间大师”，可将你的视频重采样到新的帧率。自己试试吧——附带工作流！
循环大师（Loop Masters）
做出一个无缝循环的视频常像解谜。这些节点把开启完美、连续循环的钥匙交给你。
- Prepare Loop Frames：第一步。该节点会处理整段视频以准备循环“接缝”，将最后一帧与第一帧单独打成一个批。这一小对帧就是你的插帧器开始过渡所需的一切。
- Assemble Loop Frames：最后一块拼图。插帧器施展魔法后，该节点会把新的接缝帧追加到原视频的末尾，组装出完整、连续的循环。
- Autocrop to Loop：别在帧的森林里迷路！这个聪明的节点会智能分析视频，从末尾找到最佳裁剪点，确保循环尽可能顺畅。
- Trim Batch Ends：一个用于从片段开头或结尾裁掉固定数量帧的简洁工具，适合去掉不需要的开场/收尾。
- Roll Frames：循环地改变一批图像的顺序。在循环场景中，这会改变你的循环从第几帧开始。
- Unroll Frames：撤销上面节点的操作；你可能会为了某个过程（如插帧）先滚动帧，再恢复原顺序。该节点支持设置帧乘数，以与之前的 RIFE VFI Interpolate by Multiple 保持同步。
示例：用 Prepare Loop Frames → RIFE Seam Timing Analyzer → RIFE VFI Custom Timing → Assemble Loop Frames 缝合无缝循环。把这张 png 丢进 ComfyUI 亲自试驾！
示例：最好的循环就是你已经拥有的那个。Autocrop to Loop 通过分析片段尾部帧之间的视觉差异与时序，帮你找到最佳结束帧。
后期处理（Post-Processing）
这些节点是得力助手！
- Batch Resize w/ Lanczos：快速、正统、品质不妥协。这个 CUDA 加速的节点使用为 PyTorch 编写的高质量 Lanczos 算法 TorchLanc 来批量缩放图像（当然也支持单张）。它相比 CPU 方案（如 Pillow 自带的 Lanczos）速度显著更快，最高可达约 10× 提升。
- Upscale w/ Model (Advanced)：ComfyUI 自带 “Upscale Image (Using Model)” 的进阶版本，直接暴露批大小与切片等参数。如果根据你的机器进行调优，放大速度能显著提升。
- Pixel Hold：通过抑制由视频扩散或压缩造成的小幅波动，减少视频闪烁并清理画面中的静态区域。也可将输入图像作为基准，具备一定的创作潜力。
- Watermark：支持单图与批量。非常快速，尤其是与专业编辑工具中做同类操作相比。
示例：使用 Batch Resize w/ Lanczos 快速缩放图像。已附工作流！
示例：将 Upscale w/ Model (Advanced) 与 Batch Resize w/ Lanczos 配合使用，达到特定目标尺寸。图中已附带工作流。
示例：用灵活的配置选项为每一帧快速添加水印。已附工作流。
许可与致谢
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项目许可： GNU Affero General Public License v3.0（AGPL-3.0）。请阅读本仓库内完整的 LICENSE！AGPL-3.0 是强 Copyleft 许可。如果你分发本软件，你必须提供其对应的源代码；如果你让用户通过网络与修改过的版本交互，你也必须向他们提供该修改版本的对应源代码。
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依赖许可（MIT）： 为了可靠性，本项目内置（vendor）了 ComfyUI-Frame-Interpolation 的极少量组件。这些文件遵循 MIT 许可，由 Fannovel16 与其贡献者 授权；参见
LICENSES/MIT-ComfyUI-Frame-Interpolation.txt：vendor/vfi_utils.pyvendor/rife/__init__.pyvendor/rife/rife_arch.py
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另外，本项目也在
interpolation.py中借鉴并改编了 ComfyUI-Frame-Interpolation 的少量内容。 -
Batch Resize w/ Lanczos 的 UI 设计受到了 Kijai 优秀项目 KJNodes 中相似节点的启发。
研究引用
本节点包在视频帧插值上使用 RIFE（IFNet）。你可以在这里阅读论文。
@inproceedings{huang2022rife,
title={Real-Time Intermediate Flow Estimation for Video Frame Interpolation},
author={Huang, Zhewei and Zhang, Tianyuan and Heng, Wen and Shi, Boxin and Zhou, Shuchang},
booktitle={European Conference on Computer Vision (ECCV)},
year={2022}
}
来自开发者 ❤️
希望你使用这些节点时的快乐，不亚于我把它们拼到一起时！
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