1.ComfyUI开发指南--插件开发（下）
2.ComfyUI插件ComfyUI核心节点(一)
3.基于ElementUI开发动态表格插件auto-el-table
4.RobotStudio软件二次开发：插件（Add-Ins）UI的插件插件开发方法
5.ComfyUI开发指南 -- 插件开发（上）

ComfyUI开发指南--插件开发（下）

       1. 确认你的开发环境已安装Docker。若未安装，源码源代可访问Docker官方网站下载并安装Docker Desktop。插件插件

       2. 获取Moonshot的源码源代API Key。初始免费额度足够长期使用。插件插件

       3. 在命令行中执行以下操作：

        - Git clone

        - 进入Dify Docker目录

        - 运行Docker compose up -d

       4. 访问本地.0.0.1，源码源代网页设计校园主题源码登录Dify，插件插件并配置你的源码源代Moonshot Key。

       5. Dify不直接集成LLM，插件插件而是源码源代调用外部厂商API。它允许自定义工作流，插件插件并提供预设的源码源代工作流模板。

       6. 在Dify中运行并发布应用。插件插件为此，源码源代你需要创建一个API密钥，插件插件并指定应用。

       7. 发布后，Dify将应用部署在服务器路径，并提供Web服务和API接口。应用通过请求体中的api-key字段进行区分。

       8. 编写一个Python脚本，用于实现HTTP请求和处理结果，使其成为ComfyUI的一个节点。

       9. 创建一个插件目录，并包含__init__.py文件，蜻蜓工具源码下载以确保插件能被正确加载。

       . 替换示例代码中的相关信息，运行并展示插件效果。

       . 通过该插件，你可以轻松实现中文文本生成图像的功能。例如，“水城上白衣少女在游船上睡觉”这一输入，将转换成生动的。

       . 使用Dify的好处在于，它记录请求日志，便于修改工作流时避免重复开发。同时，Dify还集成了更多功能，如AIGC中的Agent能力。

       . 推荐使用梦碎模型，可在liblib艺术社区获取。这是XL模型中的优秀模型。

       . 如果你想深入了解ComfyUI的进一步开发，请关注后续教程，它们将逐步覆盖使用、部署和包装等相关知识。

       年5月日更新：新的插件已上架，欢迎探索！

ComfyUI插件ComfyUI核心节点(一)

       ComfyUI的如何查找投影源码学习是一个持续的过程。掌握了ComfyUI的安装与运行之后，你将面对众多节点，这些节点将构成工作流程的核心。本篇文章以清晰的语言，对ComfyUI的各种核心节点进行梳理与参数说明，希望帮助你培养独立思考能力，深入理解每个节点的功能与用法。

       目录如下：

       一、Load Checkpoint节点

       功能：加载大模型，常用模型包括sd1.0、sd1.5、sd2.0、sdxl等。注意：StableDiffusion大模型内含CLIP和VAE模型。

       二、Load Checkpoint with config节点

       功能：加载大模型，同样支持sd1.0、sd1.5、sd2.0、sdxl等常用模型。注意：此节点通常允许用户自定义配置文件。

       三、CLIP Set Last Layer节点

       功能：设置CLIP模型的输出层，以引导模型扩散过程。唐迁指标源码注意：CLIP模型在处理文本编码时，此参数决定所需编码信息的层级。

       四、CLIP Text Encode (Prompt)节点

       功能：输入文本提示词，用于“文生图”或“文生视频”的起始位置。注意：当前支持英文输入。

       五、KSampler节点

       功能：逐步去噪处理潜空间噪声图。注意：去噪操作在潜空间进行。

       六、Empty Latent image节点

       功能：生成纯噪声的潜空间图像，并可设置图像比例。注意：SD1.0、SD1.5等模型通常使用*尺寸，而SDXL、SD turbo等则多用*尺寸。

       七、VAE Decode节点

       功能：将潜空间图像解码为像素级图像。

       八、Preview image节点

       功能：预览图像。

       完成以上节点学习，你将能够构建首个“文生图”工作流程。使用SDXL模型，设置尺寸为*，期货信号指标源码输入正向提示词为“1girl”，反向提示词为“NSFW”以避免不适宜内容，选择默认采样器，最终生成的图像如下所示。

       持续努力，方能达到顶峰。坚持不懈，是成功的关键。

基于ElementUI开发动态表格插件auto-el-table

       本文主要介绍了如何基于ElementUI开发并上传动态表格插件auto-el-table的过程，首先从创建项目和配置开始。

       首先，通过Vue UI创建新项目，并在其中安装并配置ElementUI。然后，在项目文件结构中，新建package目录和相关的index.js文件，用于存放插件源代码，如AutoElTable.vue、index.js和package.json。package.json中需要填写插件名称、版本号、作者信息以及生成和发布插件的编译命令。

       接下来，为了发布插件，需要在项目中添加.npmignore文件，以排除不需要上传的文件，并配置vue.config.js。在操作步骤上，需要切换npm源至官方源，登录npm账户，然后将插件上传至npm仓库。完成这些步骤后，可以在npm官网上查询到你的新插件。

       对于插件的使用，适用于ElementUI框架的项目。在项目中安装该插件，通过main.js引入并直接在页面中使用标签。虽然这是初次开发npm插件，但尚存在不足，期待用户们提出宝贵意见，共同提升。

RobotStudio软件二次开发：插件（Add-Ins）UI的开发方法

       RobotStudio软件二次开发：插件（Add-Ins）UI的开发方法

       RobotStudio除了内置功能外，还支持安装功能插件，如加工、喷涂、码垛、高速拾取插件等，满足特定需求。软件还支持插件二次开发，RobotStudio SDK提供接口函数用于插件UI二次开发，使开发人员能构建与原生界面类似的交互体验。

       二次开发插件UI有两种方式：基于XML文件界面开发和直接使用C#语言界面开发。本文将介绍使用C#语言开发RobotStudio插件UI的方法。

       使用RobotStudio提供的二次开发模板创建C#语言项目，搭建开发环境。项目默认包含部分引用，若需图标选项，则需添加System.Drawing引用。

       插件UI结构与流程遵循RobotStudio界面布局，包含菜单、功能区和按钮。菜单使用接口函数创建，功能区和按钮则分别通过特定接口函数添加。

       菜单栏创建使用`public RibbonTab`接口，功能区使用`public RibbonGroup`接口，按钮则使用`public CommandBarButton`接口。按钮尺寸使用特定接口设置。

       按钮事件处理程序包含UI刷新事件和响应事件，分别使用`UpdateCommandUIEventArgs`和`ExecuteCommandEventArgs`接口。

       完成菜单、功能区和按钮的创建后，编写事件处理程序，实现按钮功能。示例中，创建菜单、功能区和按钮，并为每个按钮编写事件处理程序，输出提示信息。

       编写完整程序代码后，进行编译。将编译生成的插件文件复制到指定目录，加载到RobotStudio中。测试结果显示，插件菜单、功能区和按钮功能正常，按钮点击输出预期提示信息。

       完成插件UI的二次开发，使用户界面更加个性化和友好，提高操作效率。

ComfyUI开发指南 -- 插件开发（上）

       本次指南深入探讨如何在ComfyUI中开发自定义节点，以增强其功能。首先，访问custom_nodes子文件夹，查看example_node.py示例文件，将其后缀更改为py以启用。跳过英文注释，直观观察代码结构，包括新建的Python类、构造方法、类方法、配置属性及执行节点逻辑的函数。与之相对应的字典描述节点与UI界面的映射。在Comfy中直观体验节点的功能与外观，如输入、输出，以及参数配置。当print to screen为enable时，控制台会打印参数配置。

       深入探索节点实现逻辑，首先定义INPUT_TYPES，即节点的输入参数，通过INPUT_TYPES方法声明，包含所有输入字段配置，分为必须、隐藏和可选三类。常见字段类型包括"INT", "STRING", "FLOAT"等，以及图像输入。根据不同字段类型设置配置参数，如最大值、最小值、步长、文本显示模式。接着，定义RETURN_TYPES以指定返回值类型。FUNCTION属性定义节点逻辑，通过实现特定函数（如test函数）实现图像色彩反转功能。最后，包含导出节点及其类名的字典和用户可见名称与系统存储名称的对应关系。

       开发ComfyUI节点的基本步骤包括编写节点类、设计输入参数、返回值和功能逻辑代码，遵循上述约定规则。下一部分将指导大家通过插件对接Dify（大语言模型运维平台），利用LLM优化翻译提示词。