feat: 实现 K3 图生视频 / 多镜头后端请求
- 模型名动态拼接（模式/时长/音频），不暴露于前端 - 模式前端重命名为 标准/专家/4K；4K 模式不拼接 voice 后缀 - 起始帧改为必填，仅作图生视频；移除尾帧参数 - 图片预处理：宽高比校验、等比缩放（最小 300px / 最大 10MB） - 多镜头模式：metadata 携带 multi_shot/shot_type/multi_prompt - 多镜头前端选项重命名为 禁用/N个故事板 - 多镜头提示词为空时 fallback 为空格，规避 API prompt is required
This commit is contained in:
Jony
+304
-35
@@ -1,9 +1,19 @@
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"""
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K3 图生视频 自研节点（方案A：经典 INPUT_TYPES 前端壳子）
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复刻 Kling 3.0 Video 的前端参数，多镜头通过下拉选择控制分镜数量。
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后端请求尚未实现。
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K3 图生视频 自研节点（图生视频 / 多镜头）
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模型名根据 模式/时长/音频 动态拼接，不暴露在前端。
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起始帧为必填，仅作图生视频；多镜头功能待实现。
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"""
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import asyncio
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import json
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import os
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import re
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import aiohttp
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from ..utils.config import get_api_key_or_raise, get_api_base_url
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from ..utils.image_utils import tensor_to_pil, encode_image_to_base64
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try:
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from comfy_api.latest import InputImpl
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import folder_paths
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@@ -14,51 +24,123 @@ except Exception:
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# ── 常量 ──────────────────────────────────────────────────────────────────────
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_MODEL_BASE = "kling-v3" # 动态拼接为 kling-v3-{模式}-{时长}s-{voice}
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_MODES = ["标准", "专家", "4K"]
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_MODE_MAP = {"标准": "std", "专家": "pro", "4K": "4k"}
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_MULTI_SHOT_OPTIONS = [
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"disabled",
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"1 storyboard",
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"2 storyboards",
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"3 storyboards",
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"4 storyboards",
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"5 storyboards",
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"6 storyboards",
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"禁用",
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"1个故事板",
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||||
"2个故事板",
|
||||
"3个故事板",
|
||||
"4个故事板",
|
||||
"5个故事板",
|
||||
"6个故事板",
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]
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_MODELS = ["kling-v3"]
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_MODES = ["std", "pro", "4k"]
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_ENDPOINT_CREATE = "/v1/video/generations"
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_ENDPOINT_STATUS = "/v1/video/generations/{task_id}"
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_POLL_INIT = 3
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_POLL_MAX = 15
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# ── 工具函数 ───────────────────────────────────────────────────────────────────
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def _get_video_dir() -> str:
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if _FOLDER_PATHS_OK:
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base = folder_paths.get_output_directory()
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else:
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plugin = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
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base = os.path.join(os.path.dirname(os.path.dirname(plugin)), "output")
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d = os.path.join(base, "video")
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os.makedirs(d, exist_ok=True)
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return d
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def _next_counter(directory: str, prefix: str) -> int:
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pattern = re.compile(rf"^{re.escape(prefix)}_(\d+)")
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max_n = 0
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if os.path.exists(directory):
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for f in os.listdir(directory):
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m = pattern.match(f)
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if m:
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max_n = max(max_n, int(m.group(1)))
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return max_n + 1
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def _image_to_base64(tensor) -> str:
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pil = tensor_to_pil(tensor)
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return encode_image_to_base64(pil[0], format="PNG")
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def _prepare_image_base64(tensor) -> str:
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"""转换并校验图片，不符合约束时自动等比缩放后返回 base64。"""
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import io
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import base64
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pil_list = tensor_to_pil(tensor)
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img = pil_list[0].convert("RGB")
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w, h = img.size
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# 1. 宽高比校验（无法通过等比缩放修复，直接报错）
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ratio = w / h
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if ratio < 1 / 2.5 or ratio > 2.5:
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||||
raise RuntimeError(
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||||
f"图片宽高比 {w}:{h}（{ratio:.2f}）超出允许范围 1:2.5 ~ 2.5:1，请裁剪后重试。"
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)
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||||
# 2. 最小尺寸：任意边 < 300px 时等比放大
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if w < 300 or h < 300:
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scale = max(300 / w, 300 / h)
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||||
img = img.resize((int(w * scale), int(h * scale)), resample=1) # LANCZOS=1
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||||
# 3. 文件大小：循环等比缩小直到 ≤ 10MB
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MAX_BYTES = 10 * 1024 * 1024
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for _ in range(20): # 最多迭代 20 次，防止死循环
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||||
buf = io.BytesIO()
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||||
img.save(buf, format="PNG")
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||||
if buf.tell() <= MAX_BYTES:
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break
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||||
scale = (MAX_BYTES / buf.tell()) ** 0.5 * 0.95 # 留 5% 余量
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||||
new_w = int(img.width * scale)
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||||
new_h = int(img.height * scale)
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||||
if new_w < 300 or new_h < 300:
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||||
raise RuntimeError(
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||||
f"图片压缩至 10MB 以内后尺寸（{new_w}x{new_h}）低于最小限制 300px，无法同时满足两项约束。"
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||||
)
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||||
img = img.resize((new_w, new_h), resample=1)
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||||
else:
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raise RuntimeError("图片经过 20 次缩放仍超过 10MB，请检查原始图片。")
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||||
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||||
buf.seek(0)
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||||
return base64.b64encode(buf.read()).decode("utf-8")
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# ── 节点 ──────────────────────────────────────────────────────────────────────
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||||
class K3Video:
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"""K3 图生视频 自研（前端壳子，后端待实现）"""
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||||
"""K3 图生视频 自研"""
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@classmethod
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||||
def INPUT_TYPES(cls):
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required = {
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||||
# 多镜头模式选择
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"多镜头": (_MULTI_SHOT_OPTIONS, {
|
||||
"default": "disabled",
|
||||
"tooltip": "disabled：单段模式；N storyboards：启用 N 段分镜。",
|
||||
"default": "禁用",
|
||||
"tooltip": "禁用：单段模式；N个故事板：启用 N 段分镜。",
|
||||
}),
|
||||
# 单段模式字段（多镜头 disabled 时使用）
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||||
"起始帧": ("IMAGE",),
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||||
"提示词": ("STRING", {"multiline": True, "default": ""}),
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||||
"负向提示词": ("STRING", {"multiline": True, "default": ""}),
|
||||
"时长": ([5, 10, 15], {
|
||||
"default": 5,
|
||||
"tooltip": "单段模式时长（秒）；多镜头模式下由各分镜时长决定。",
|
||||
}),
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||||
# 通用参数
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||||
"时长": ([5, 10, 15], {"default": 5}),
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||||
"生成音频": (["关闭", "打开"], {"default": "关闭"}),
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||||
"模型": (_MODELS, {"default": "kling-v3"}),
|
||||
"模式": (_MODES, {"default": "std"}),
|
||||
"模式": (_MODES, {"default": "标准"}),
|
||||
"seed": ("INT", {
|
||||
"default": 0, "min": 0, "max": 2147483647,
|
||||
"tooltip": "seed 仅控制节点是否重新运行，结果本身不可复现。",
|
||||
}),
|
||||
}
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||||
# 分镜字段放最后，按 分镜N_提示词 / 分镜N_时长 交替排列
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||||
for i in range(1, 7):
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||||
required[f"分镜{i}_提示词"] = ("STRING", {
|
||||
"multiline": True, "default": "",
|
||||
@@ -70,22 +152,209 @@ class K3Video:
|
||||
"tooltip": f"第 {i} 段分镜时长（秒）。",
|
||||
})
|
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||||
optional = {
|
||||
"起始帧": ("IMAGE",),
|
||||
"尾帧": ("IMAGE",),
|
||||
}
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||||
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||||
return {"required": required, "optional": optional}
|
||||
return {"required": required}
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||||
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||||
RETURN_TYPES = ("VIDEO",)
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||||
RETURN_NAMES = ("视频",)
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||||
FUNCTION = "generate"
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||||
CATEGORY = "comfyui_o1key/KVideo"
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||||
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||||
async def generate(self, 多镜头, 提示词, 负向提示词, 时长,
|
||||
生成音频, 模型, 模式, seed,
|
||||
起始帧=None, 尾帧=None, **kwargs):
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||||
raise NotImplementedError("K3 图生视频 自研：后端尚未实现。")
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||||
async def generate(self, 多镜头, 起始帧, 提示词, 负向提示词, 时长, 生成音频, 模式, seed, **kwargs):
|
||||
api_key = get_api_key_or_raise()
|
||||
base_url = get_api_base_url()
|
||||
headers = {
|
||||
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
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||||
"Content-Type": "application/json",
|
||||
}
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||||
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||||
is_multi = 多镜头 != "禁用"
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||||
voice = "voice" if 生成音频 == "打开" else "novoice"
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||||
mode_api = _MODE_MAP[模式]
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||||
if mode_api == "4k":
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||||
model_name = f"{_MODEL_BASE}-4k-{时长}s"
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||||
else:
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||||
model_name = f"{_MODEL_BASE}-{mode_api}-{时长}s-{voice}"
|
||||
|
||||
# ── 多镜头模式 ────────────────────────────────────────────────
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||||
if is_multi:
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||||
shot_count = int(多镜头[0]) # "3个故事板" → 3
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||||
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||||
# 收集分镜参数
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||||
multi_prompt = []
|
||||
for i in range(1, shot_count + 1):
|
||||
p = kwargs.get(f"分镜{i}_提示词", "").strip()
|
||||
d = kwargs.get(f"分镜{i}_时长", 0)
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||||
if not p:
|
||||
raise RuntimeError(f"多镜头模式错误：第 {i} 段分镜提示词不能为空。")
|
||||
if d < 1:
|
||||
raise RuntimeError(f"多镜头模式错误：第 {i} 段分镜时长不能小于 1 秒。")
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||||
multi_prompt.append({"index": i, "prompt": p, "duration": str(d)})
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||||
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||||
# 校验时长总和
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||||
total = sum(int(s["duration"]) for s in multi_prompt)
|
||||
if total != 时长:
|
||||
raise RuntimeError(
|
||||
f"多镜头模式错误：各分镜时长之和（{total}s）必须等于总时长（{时长}s）。"
|
||||
)
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||||
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||||
metadata: dict = {
|
||||
"multi_shot": "true",
|
||||
"shot_type": "customize",
|
||||
"multi_prompt": multi_prompt,
|
||||
}
|
||||
if 生成音频 == "打开":
|
||||
metadata["sound"] = "on"
|
||||
|
||||
body: dict = {
|
||||
"model": model_name,
|
||||
"prompt": 提示词.strip() or " ",
|
||||
"mode": mode_api,
|
||||
"duration": 时长,
|
||||
"image": _prepare_image_base64(起始帧),
|
||||
"metadata": metadata,
|
||||
}
|
||||
if 负向提示词.strip():
|
||||
body["negative_prompt"] = 负向提示词.strip()
|
||||
|
||||
# ── 单段图生视频模式 ──────────────────────────────────────────
|
||||
else:
|
||||
if not 提示词.strip():
|
||||
raise RuntimeError("单段模式错误：提示词不能为空。")
|
||||
|
||||
body = {
|
||||
"model": model_name,
|
||||
"prompt": 提示词.strip(),
|
||||
"mode": mode_api,
|
||||
"duration": 时长,
|
||||
"image": _prepare_image_base64(起始帧),
|
||||
}
|
||||
if 负向提示词.strip():
|
||||
body["negative_prompt"] = 负向提示词.strip()
|
||||
if 生成音频 == "打开":
|
||||
body["generate_audio"] = True
|
||||
|
||||
# ── 进度条 ────────────────────────────────────────────────────
|
||||
try:
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||||
from comfy.utils import ProgressBar
|
||||
pbar = ProgressBar(100)
|
||||
except Exception:
|
||||
pbar = None
|
||||
|
||||
tag = "多镜头" if is_multi else "图生视频"
|
||||
|
||||
def _stage(s: str):
|
||||
if s == "submitting":
|
||||
print(f"[K3 {tag}] 提交中...")
|
||||
if pbar: pbar.update_absolute(0, 100)
|
||||
elif s.startswith("submitted:"):
|
||||
print(f"[K3 {tag}] 任务已提交 → {s.split(':', 1)[1]}")
|
||||
if pbar: pbar.update_absolute(5, 100)
|
||||
elif s == "downloading":
|
||||
print(f"[K3 {tag}] 下载视频...")
|
||||
if pbar: pbar.update_absolute(99, 100)
|
||||
elif s == "done":
|
||||
print(f"[K3 {tag}] 完成")
|
||||
if pbar: pbar.update_absolute(100, 100)
|
||||
|
||||
def _progress(pct: int):
|
||||
if pbar: pbar.update_absolute(5 + int(pct * 0.94), 100)
|
||||
|
||||
# ── 保存路径 ──────────────────────────────────────────────────
|
||||
video_dir = _get_video_dir()
|
||||
counter = _next_counter(video_dir, "k3")
|
||||
save_path = os.path.join(video_dir, f"k3_{counter:05d}.mp4")
|
||||
|
||||
connector = aiohttp.TCPConnector(ssl=False, force_close=True)
|
||||
async with aiohttp.ClientSession(connector=connector) as session:
|
||||
|
||||
# 1. 提交
|
||||
_stage("submitting")
|
||||
create_url = f"{base_url}{_ENDPOINT_CREATE}"
|
||||
async with session.post(create_url, json=body, headers=headers) as resp:
|
||||
text = await resp.text()
|
||||
if resp.status != 200:
|
||||
try:
|
||||
err = json.loads(text)
|
||||
msg = err.get("error", {}).get("message") or err.get("message") or text
|
||||
except Exception:
|
||||
msg = text
|
||||
raise RuntimeError(f"K3 提交失败 ({resp.status}): {msg}")
|
||||
create_resp = json.loads(text)
|
||||
|
||||
task_id = (
|
||||
create_resp.get("task_id")
|
||||
or create_resp.get("id")
|
||||
or create_resp.get("data", {}).get("task_id")
|
||||
)
|
||||
if not task_id:
|
||||
raise RuntimeError(f"API 未返回任务 ID，响应：{create_resp}")
|
||||
_stage(f"submitted:{task_id}")
|
||||
|
||||
# 2. 轮询
|
||||
status_url = f"{base_url}{_ENDPOINT_STATUS.format(task_id=task_id)}"
|
||||
interval = _POLL_INIT
|
||||
video_url = None
|
||||
|
||||
while True:
|
||||
async with session.get(status_url, headers=headers) as resp:
|
||||
text = await resp.text()
|
||||
if resp.status != 200:
|
||||
try:
|
||||
err = json.loads(text)
|
||||
msg = err.get("error", {}).get("message") or err.get("message") or text
|
||||
except Exception:
|
||||
msg = text
|
||||
raise RuntimeError(f"状态查询失败 ({resp.status}): {msg}")
|
||||
sr = json.loads(text)
|
||||
|
||||
data = sr.get("data", sr)
|
||||
status = (data.get("status") or sr.get("status") or "").lower()
|
||||
|
||||
pct_raw = data.get("progress", 0)
|
||||
try:
|
||||
pct = int(str(pct_raw).rstrip("%").strip())
|
||||
except (ValueError, AttributeError):
|
||||
pct = 0
|
||||
print(f"[K3 {tag}] 生成中 {pct}%")
|
||||
_progress(pct)
|
||||
|
||||
if status in ("success", "completed", "done", "finished", "succeed"):
|
||||
video_url = (
|
||||
data.get("video_url")
|
||||
or data.get("result_url")
|
||||
or data.get("url")
|
||||
or (data.get("result", {}) or {}).get("url")
|
||||
or sr.get("video_url")
|
||||
or sr.get("url")
|
||||
)
|
||||
break
|
||||
if status in ("failed", "fail"):
|
||||
err_info = data.get("error") or sr.get("error") or {}
|
||||
err_msg = (err_info.get("message", "未知错误")
|
||||
if isinstance(err_info, dict) else str(err_info))
|
||||
raise RuntimeError(f"K3 生成失败：{err_msg}")
|
||||
|
||||
await asyncio.sleep(interval)
|
||||
interval = min(interval * 1.5, _POLL_MAX)
|
||||
|
||||
if not video_url:
|
||||
raise RuntimeError(f"API 未返回视频 URL，响应：{sr}")
|
||||
|
||||
# 3. 下载
|
||||
_stage("downloading")
|
||||
async with session.get(video_url, allow_redirects=True) as resp:
|
||||
if resp.status != 200:
|
||||
raise RuntimeError(f"视频下载失败 ({resp.status})")
|
||||
os.makedirs(os.path.dirname(save_path), exist_ok=True)
|
||||
with open(save_path, "wb") as f:
|
||||
async for chunk in resp.content.iter_chunked(8192):
|
||||
f.write(chunk)
|
||||
|
||||
_stage("done")
|
||||
|
||||
if _FOLDER_PATHS_OK:
|
||||
return (InputImpl.VideoFromFile(save_path),)
|
||||
return (save_path,)
|
||||
|
||||
|
||||
# ── 节点注册 ──────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
Reference in New Issue
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