ComfyUI-Scail2-Sampler-Helper

July 16, 2026 · View on GitHub

Version: V1.0

SCAIL-2 视频生成的分块循环采样节点，支持两阶段去噪、文件 I/O、内循环自动分割。

所有节点均为 V3 API（ComfyNode）。

节点列表

1. SCAIL2LoopSampler

核心分块视频生成节点。使用 total_frames 自动内循环，每个分块独立采样并通过锚定帧衔接。支持两阶段去噪（Phase 1 + Phase 2，可选 model2）、姿态预处理和文件 I/O 模式。

输入

参数	类型	默认值	说明
model1	MODEL	-	主模型（Phase 1）
model2	MODEL	可选	第二阶段使用的模型，不提供则沿用 model1
positive / negative	CONDITIONING	-	正/负向条件
vae	VAE	-	用于编码和解码的 VAE
width / height	INT	512/896	分辨率
chunk_length	INT	81	每个分块的像素帧数
batch_size	INT	1	每次采样的批大小
pose_video	IMAGE	可选	姿态驱动视频，先缩放到半分辨率再编码
pose_video_mask	IMAGE	可选	姿态视频对应的 SAM3 遮罩
replacement_mode	BOOLEAN	False	开启后按角色替换逻辑处理参考图
phase1_pose_strength	FLOAT	1.0	第一阶段姿态引导强度
phase2_pose_strength	FLOAT	1.0	第二阶段姿态引导强度
pose_start / pose_end	FLOAT	0/1	姿态引导生效的时间范围
reference_image	IMAGE	可选	参考角色图像
reference_image_mask	IMAGE	可选	参考图对应的彩色遮罩
clip_vision_output	CLIP_VISION_OUTPUT	可选	可选的 CLIP 视觉特征
previous_frame_count	INT	5	用于锚定的上一分块尾部帧数
phase1_noise	FLOAT	0.800	第一阶段锚定帧噪声掩码起始值
phase2_noise	FLOAT	0.400	第二阶段锚定帧噪声掩码终值
phase_start_noise	FLOAT	0.200	锚定帧噪声掩码起始值
split_step	INT	3	两阶段分割步数，0 表示不分阶段
local_config	SCAIL2_LOCAL_CONFIG	可选	本地文件配置节点输出
total_frames	INT	0	姿态总帧数，大于 0 时自动内循环
pose_blur	SCAIL2_POSE_BLUR	可选	姿态图预处理配置
seed	INT	0	随机种子
steps	INT	6	采样步数
cfg	FLOAT	1.0	提示词引导强度
sampler_name	COMBO	euler	采样器
scheduler	COMBO	normal	调度器
denoise	FLOAT	1.0	去噪强度

输出

输出	类型	说明
images	IMAGE	当前分块生成结果；文件模式下返回占位图
output_folder	STRING	本地输出目录路径

内循环方式

total_frames > 0 时启用自动分块。
设定 total_frames 为 pose 总帧数，节点自动计算分块数量并内循环完成所有 chunk。
输出为最后一个分块的最后一张图像。

两阶段采样

split_step > 0 时：

计算完整 sigma 序列，在 split_step 处分割（边界重叠，对标 SplitSigmas）
Phase 1：正常噪声 + phase1_noise 强度 mask
Phase 1 输出后锚定帧强制回写 encoded_prev_latent
Phase 2：空噪声（或 phase2_empty_noise 混入）+ phase2_noise 强度 mask
Phase 2 可选使用 model2

文件模式

通过 SCAIL2LocalConfig 节点配置后接入 local_config：

从磁盘读取 pose、previous_frames、reference_image
解码后自动保存 PNG 到 output_folder + 写入 state.json
支持 resume=True 断点续传

2. SCAIL2PromptEnhancer

基于 VLM 的 Prompt 增强器，支持 replacement 和 animation 两种模式。需安装 llama-cpp-python，模型放在 models/LLM/。

输入

参数	类型	默认值	说明
reference_image	IMAGE	可选	参考角色图像
video_frames	IMAGE	可选	源视频采样帧
max_frames	INT	6	最多采样帧数
sample_method	COMBO	uniform	采样方式
instruction	STRING	""	替换或动画指令
caption_instruction	STRING	""	源视频描述重点
source_caption	STRING	""	预先写好的源视频描述
examples	STRING	""	few-shot 示例
prompt_mode	COMBO	replacement	replacement 或 animation
llm_model	COMBO	-	`models/LLM/` 下的 `.gguf` 模型
mmproj	COMBO	""	可选的视觉投影模型
chat_handler	COMBO	Qwen3-VL	对应的 chat handler
disable_thinking	BOOLEAN	True	是否关闭思考模式
n_ctx	INT	65536	上下文长度上限
temperature	FLOAT	0.4	生成随机性
seed	INT	42	随机种子

输出：enhanced_prompt

3. SCAIL2LocalConfig

本地文件配置节点。输出 SCAIL2_LOCAL_CONFIG 类型供 SCAIL2LoopSampler 使用。

参数	类型	默认	说明
output_folder	STRING	""	输出目录（PNG + state.json）
pose_folder	STRING	""	pose PNG 帧目录
ref_image_folder	STRING	""	参考图目录（含 mask 子目录）
resume	BOOLEAN	False	断点续传
max_chunk_index	INT	0	停止处理的分块索引，不包含该索引；设为 2 时处理 0、1（0=不限制）

输出：local_config + ref_image（首张参考图）+ pose_total_frames（pose 帧总数）

4. SCAIL2PoseBlur

姿态预处理节点。输出 pose_blur 配置，供 SCAIL2LoopSampler 使用。

输入

参数	类型	默认值	说明
blur_sigma	FLOAT	0.0	全局姿态图模糊强度
face_blur_enable	BOOLEAN	False	启用人脸局部模糊
face_model	COMBO	-	`models/yolo/` 下的人脸检测模型
face_confidence	FLOAT	0.35	人脸检测置信度
face_blur_sigma	FLOAT	1.5	人脸区域模糊强度
face_padding	FLOAT	0.25	人脸框扩展比例
face_detect_interval	INT	1	检测间隔帧数

输出：pose_blur

5. SCAIL2SaveImageFolder

将 IMAGE 批保存为连续 PNG 文件。

参数	类型	默认	说明
images	IMAGE	-	待保存图像
output_folder	STRING	""	保存目录（空=清内存）
start_index	INT	0	起始文件编号
overwrite	BOOLEAN	True	覆盖已有

6. SCAIL2LoadImageFolder

从目录加载连续 PNG 文件为 IMAGE 批。

参数	类型	默认	说明
folder	STRING	""	加载目录
start_index	INT	0	起始帧索引
count	INT	1	加载帧数
target_width / target_height	INT	0	目标尺寸（0=不缩放）

安装

cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/checknickname/ComfyUI-Scail2-Sampler-Helper

技术说明

VAE 时间压缩系数 4：1 latent 帧 = 4 像素帧（Causal VAE）
SAM3 遮罩使用 28 通道格式
两阶段采样对标 ComfyUI SplitSigmas + SamplerCustom
蒸馏 LoRA 推荐 steps=4~6, cfg=1.0