chore: auto-commit (61 archivos)

- docs/capabilities/INDEX.md - docs/capabilities/comfyui.md - python/functions/browser/comfyui_export_workflow_ui.md - python/functions/browser/comfyui_export_workflow_ui.py - python/functions/browser/comfyui_load_workflow_ui.md - python/functions/browser/comfyui_load_workflow_ui.py - python/functions/browser/comfyui_queue_prompt_ui.md - python/functions/browser/comfyui_queue_prompt_ui.py - python/functions/browser/comfyui_refresh_nodes_ui.md - python/functions/browser/comfyui_refresh_nodes_ui.py - ... Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-06-24 00:30:30 +02:00
parent 495f545ec1
commit f12272d002
72 changed files with 6049 additions and 0 deletions
@@ -0,0 +1,130 @@
+"""Inserta un nodo LoraLoader en un workflow ComfyUI ya construido (API format).
+
+Reconecta las salidas model/clip de la fuente actual (el CheckpointLoaderSimple
+o un LoraLoader previo) hacia el nuevo LoraLoader, y repunta a los consumidores
+(KSampler, CLIPTextEncode) para que pasen por el LoRA. Llamar varias veces sobre
+el mismo workflow encadena LoRAs.
+
+Convencion de slots ComfyUI: tanto CheckpointLoaderSimple como LoraLoader
+exponen MODEL en el output 0 y CLIP en el output 1.
+
+Funcion pura: no muta el dict de entrada (trabaja sobre una copia profunda).
+"""
+import copy
+
+
+def comfyui_inject_lora(
+    workflow: dict,
+    lora_name: str,
+    *,
+    strength_model: float = 1.0,
+    strength_clip: float = 1.0,
+    model_node: str | None = None,
+    clip_node: str | None = None,
+) -> dict:
+    """Devuelve una copia del workflow con un LoraLoader insertado y reconectado.
+
+    Args:
+        workflow: dict en API format (ej. salida de
+            comfyui_build_txt2img_workflow). No se muta.
+        lora_name: nombre del archivo .safetensors del LoRA en models/loras/.
+        strength_model: fuerza del LoRA sobre el modelo (UNet). keyword-only.
+        strength_clip: fuerza del LoRA sobre el CLIP. keyword-only.
+        model_node: node_id cuya salida MODEL (slot 0) alimentara el LoRA. Si
+            None, se detecta la fuente que hoy alimenta el KSampler.model (con el
+            CheckpointLoaderSimple como fallback). keyword-only.
+        clip_node: node_id cuya salida CLIP (slot 1) alimentara el LoRA. Si None,
+            se detecta la fuente que hoy alimenta los CLIPTextEncode.clip.
+            keyword-only.
+
+    Returns:
+        copia del workflow con el LoraLoader insertado. El nuevo node_id es el
+        maximo id numerico existente + 1.
+
+    Raises:
+        ValueError: si no se puede determinar la fuente model/clip y no se pasan
+            model_node/clip_node explicitos.
+    """
+    wf = copy.deepcopy(workflow)
+
+    def _is_link(v) -> bool:
+        return (
+            isinstance(v, list)
+            and len(v) == 2
+            and isinstance(v[0], str)
+            and isinstance(v[1], int)
+        )
+
+    def _find_class(prefix):
+        for nid, node in wf.items():
+            if str(node.get("class_type", "")).startswith(prefix):
+                return nid
+        return None
+
+    ckpt = _find_class("CheckpointLoader")
+
+    # fuente actual de model/clip: la que alimenta KSampler.model y CLIPTextEncode.clip
+    model_src = None
+    clip_src = None
+    for node in wf.values():
+        ins = node.get("inputs", {})
+        if str(node.get("class_type", "")).endswith("KSampler") and _is_link(ins.get("model")):
+            model_src = list(ins["model"])
+        if node.get("class_type") == "CLIPTextEncode" and clip_src is None and _is_link(ins.get("clip")):
+            clip_src = list(ins["clip"])
+
+    if model_node is not None:
+        model_src = [model_node, 0]
+    elif model_src is None and ckpt is not None:
+        model_src = [ckpt, 0]
+
+    if clip_node is not None:
+        clip_src = [clip_node, 1]
+    elif clip_src is None and ckpt is not None:
+        clip_src = [ckpt, 1]
+
+    if model_src is None or clip_src is None:
+        raise ValueError(
+            "comfyui_inject_lora: no se pudo determinar la fuente model/clip; "
+            "pasa model_node y clip_node explicitos."
+        )
+
+    numeric = [int(k) for k in wf.keys() if str(k).isdigit()]
+    new_id = str((max(numeric) + 1) if numeric else len(wf) + 1)
+
+    wf[new_id] = {
+        "class_type": "LoraLoader",
+        "inputs": {
+            "lora_name": lora_name,
+            "strength_model": strength_model,
+            "strength_clip": strength_clip,
+            "model": list(model_src),
+            "clip": list(clip_src),
+        },
+    }
+
+    # repuntar consumidores de model_src/clip_src hacia el LoraLoader (no el propio LoRA)
+    for nid, node in wf.items():
+        if nid == new_id:
+            continue
+        ins = node.get("inputs", {})
+        for k, v in list(ins.items()):
+            if _is_link(v) and list(v) == list(model_src):
+                ins[k] = [new_id, 0]
+            elif _is_link(v) and list(v) == list(clip_src):
+                ins[k] = [new_id, 1]
+
+    return wf
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    import json
+    import os
+    import sys
+
+    sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
+    from comfyui_build_txt2img_workflow import comfyui_build_txt2img_workflow
+
+    base = comfyui_build_txt2img_workflow("dreamshaper_8.safetensors", "a cat")
+    wf = comfyui_inject_lora(base, "add_detail.safetensors", strength_model=0.8)
+    print(json.dumps(wf, indent=2))