egutierrez
cda36408d0
Renombra los 13 checkpoints/diffusion models de ComfyUI prefijando la
categoría al inicio del nombre, para que en el dropdown de carga el usuario
distinga de inmediato imagen/vídeo/3D y no cargue un modelo en el nodo
equivocado. Misma operación que se hizo con los LoRAs (report 0197) pero
sobre los modelos.
Clasificación:
- IMG_: dreamshaper_8, juggernaut_xl_v11, v1-5-pruned-emaonly-fp16,
flux1-dev-fp8-e4m3fn, flux1-schnell-fp8-e4m3fn
- VIDEO_: svd, ltx-video-2b-v0.9.5, wan2.1_t2v_1.3B_fp16
- 3D_: stable_zero123, sv3d_p, hunyuan3d-dit-v2-mini, hunyuan3d-dit-v2-mv,
hy3dgen/hunyuan3d-dit-v2-0-fp16 (mantiene subcarpeta)
A diferencia de los LoRAs aquí solo se PREFIJA la categoría conservando el
nombre completo (versión/arquitectura). Archivos físicos renombrados en
~/ComfyUI/models/checkpoints, /mnt/2tb/comfyui_models/{checkpoints,
diffusion_models} y la subcarpeta hy3dgen/. Mapa de reversión en
~/ComfyUI/models/checkpoints/_ckpt_rename_map.json.
Actualiza todas las refs (ckpt_name/unet_name + defaults + prosa) en los
builders gamedev/vídeo/3D, style presets, pipelines, tests y los workflows
de ComfyUI. Arregla de paso el default roto de comfyui_text_to_3d_oneshot
(apuntaba a v1-5-pruned-emaonly.safetensors inexistente; ahora al real
IMG_v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors).
No tocados (justificado): repo-paths de HuggingFace en comfyui_install_3d_model
(<repo>/model.fp16.safetensors son rutas de descarga, no nombres de dropdown)
y el mock de stable-diffusion.cpp en test_genconfig_to_sdcpp_args.
Verificado: dropdowns CheckpointLoaderSimple + UNETLoader listan los nombres
con prefijo; 1 generación real con IMG_juggernaut_xl_v11 (node_errors vacío,
pixelart_00003_.png); 327 tests comfyui verdes.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2.7 KiB
2.7 KiB
name, kind, lang, domain, version, purity, signature, description, tags, uses_functions, uses_types, returns, returns_optional, error_type, imports, params, output, tested, tests, test_file_path, file_path
| name | kind | lang | domain | version | purity | signature | description | tags | uses_functions | uses_types | returns | returns_optional | error_type | imports | params | output | tested | tests | test_file_path | file_path | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| comfyui_read_png_metadata | function | py | ml | 1.0.0 | impure | def comfyui_read_png_metadata(png_path: str) -> dict | Lee los parametros de generacion de un PNG generado por ComfyUI: extrae el chunk 'prompt' (API format) y resume modelo, seed, steps, cfg, sampler, scheduler, denoise y los prompts positivo/negativo siguiendo las conexiones del KSampler. Comparte el lector de chunks PNG con comfyui_import_workflow_png. Impura: lectura de disco, solo stdlib. |
|
false | error_go_core |
|
dict {ok, prompt, parameters, error}. prompt = workflow API format embebido (dict); parameters = {model, seed, steps, cfg, sampler_name, scheduler, denoise, positive, negative} extraido del KSampler y nodos conectados; error = motivo si ok=False. | false | python/functions/ml/comfyui_read_png_metadata.py |
Ejemplo
import sys, os
sys.path.insert(0, os.path.join(os.environ["HOME"], "fn_registry", "python", "functions"))
from ml.comfyui_read_png_metadata import comfyui_read_png_metadata
res = comfyui_read_png_metadata(os.path.expanduser("~/ComfyUI/output/comfy_00001_.png"))
# res["ok"] == True
# res["parameters"]["seed"] # ej. 20260623
# res["parameters"]["model"] # ej. "IMG_dreamshaper_8.safetensors"
# res["parameters"]["positive"] # el prompt positivo usado
O lanzable directo con: ./fn run comfyui_read_png_metadata <ruta.png>.
Cuando usarla
Cuando quieras saber con que parametros se genero una imagen (que seed, modelo o
prompt) sin abrir el grafo entero: para reproducir una imagen que te gusto, para
catalogar outputs, o para comparar generaciones. Si necesitas el workflow completo
para relanzarlo usa comfyui_import_workflow_png (devuelve el dict entero).
Gotchas
- Impura: lee el archivo del disco. Un path inexistente o un PNG sin chunk
'prompt' devuelve
{ok: False, error: ...}(no lanza). parametersse extrae del primer nodo cuyo class_type acaba en "KSampler" y de los CLIPTextEncode conectados a sus inputs positive/negative. Workflows muy custom (varios samplers, sin CheckpointLoaderSimple) pueden darparametersparcial; elpromptcompleto siempre se devuelve para inspeccion manual.- Lee chunks tEXt/zTXt/iTXt; los PNG de la API REST solo traen 'prompt' (no 'workflow'), suficiente para los parametros.
- Marcada impura (no pura) porque hace I/O de disco, segun la regla de pureza del registry; la logica de parseo en si es determinista.