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概述

comfyui-image-annotator 是社群使用者 luckdvr 貢獻的互動式影像標註 ComfyUI 節點。它的核心價值是——降低提示詞門檻。你不用再費勁描述”把圖片左上角那個紅色按鈕換成藍色”，只要在圖上圈出來、點一下、畫個框，讓模型清楚看到”我要改這裡”即可。最適合搭配在 Nano Banana Pro 節點前面，組成”圖片 → 標註 → API”的三段式工作流。
專案資訊
  • 🔗 開源地址：github.com/luckdvr/comfyui-image-annotator
  • 📜 許可證：MIT
  • 👤 作者：luckdvr
  • ⭐ 社群貢獻，與 Luck Nano Banana Pro 同作者
推薦工作流：圖片 → 標註節點 → API 節點
適合人群：不擅長寫英文提示詞、不知道怎麼精確描述”改哪裡”的使用者。把”描述區域”的工作交給滑鼠，把”怎麼改”的工作交給一句簡單的 prompt。

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核心功能

三種標註方式

點（⦿）：單擊放置 · 矩形（▢）：拖拽畫框 · 多邊形（⬡）：多點連線自動閉合

即時渲染預覽

標註即時渲染到畫布，所見即所得，不用反覆跑圖看效果

縮放 / 平移 / 選擇

內建畫布操作，處理大圖也能精準定位局部

50 步撤銷

最多 50 步撤銷歷史，盡情嘗試不怕誤操作

雙輸出

同時輸出標註後的圖片（供模型參考）+ JSON 標註資料（便於後續節點解析）

樣式可定製

描邊顏色、寬度、填充透明度、點大小均可配置

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支援的 API易 模型

該節點本身不呼叫 API，只負責對影像做標註。標註後的圖片可餵給任何支援影像輸入的 API易 模型，最佳搭檔：

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節點說明

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輸入

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輸出

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安裝配置

1

第一步：克隆到 custom_nodes

2

第二步：重啟 ComfyUI

無額外依賴（使用 ComfyUI 自帶環境即可），重啟後在節點搜尋欄輸入 ImageAnnotator 即可找到。
3

第三步：搭建三段式工作流

把節點依次連起來：
在 ImageAnnotator 的畫布上圈出要改動的位置，然後在下游 API 節點寫一句簡單的 prompt（如 “replace the marked area with a red sports car”），執行即可。

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使用示例

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示例 1：局部換物（小白友好）

1

載入原圖

LoadImage 載入一張客廳照片
2

標註目標區域

ImageAnnotator：用矩形框住沙發旁的空位
3

寫一句簡單 prompt

Luck Nano Banana Pro：prompt = “Put a green indoor plant in the marked area”
4

執行輸出

模型會在你框出的位置放一盆綠植，不動其他區域

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示例 2：多區域精準標註

用多邊形標註人物衣服 + 點標註帽子位置 + 矩形標註背景區域，然後用 prompt：
模型會分別對三個區域做不同的修改。

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示例 3：視覺問答 / 理解

配合 Gemini / Qwen-VL：讓模型解釋”被框出來的物體是什麼、在圖裡起什麼作用”，標註提供精確的視覺錨點。

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常見問題

傳統改圖需要你用文字精確描述”改哪裡、怎麼改”。對非英語使用者、不熟 AI prompt 的小白非常不友好。有了這個節點，位置資訊由滑鼠標註直接給出，prompt 只需描述”改成什麼”即可。原本需要 3-5 句話的精確描述，現在一句簡單英文就能搞定。
會，而且是往好的方向影響。大部分多模態模型（Nano Banana、Gemini、Qwen-VL）都能理解圖上的標註符號，把它們識別為”使用者指示的目標區域”，從而更精準地按指令編輯。若擔心標註樣式干擾最終輸出，可在節點內調低描邊寬度、使用半透明填充。
  1. 確認目錄是 ComfyUI/custom_nodes/comfyui-image-annotator
  2. 完全重啟 ComfyUI（重新整理前端不夠）
  3. 檢查 ComfyUI 控制台有無報錯
可以。把下游節點只接 annotations_json 埠即可。適合需要把座標傳給自定義指令碼做後處理的場景。
推薦流水線：LoadImage → ImageAnnotator → Luck Nano Banana Pro
  • Luck Nano Banana Pro 的 image_01 接 ImageAnnotator 的 annotated_image 輸出
  • prompt 中用自然語言描述”對標註區域做什麼”
  • 首次效果不理想時，用 Luck Nano Banana Pro 的 retry_times 或 seed 模式多跑幾次

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