ComfyUI-Image-Saver项目：多基础模型保存功能解析

ComfyUI-Image-Saver项目：多基础模型保存功能解析

在AI图像生成工作流中，模型的选择和使用是影响最终输出质量的关键因素。ComfyUI-Image-Saver作为ComfyUI生态系统中的重要组件，近期在其1.9.0版本中实现了一项重要功能升级——支持同时保存多个基础模型信息。

功能背景

传统图像生成工作流中，用户通常只能保存单一模型的信息。然而，随着AI技术的发展，复杂的工作流（如基础模型+精炼模型的组合使用）变得越来越常见。用户需要一种能够完整记录所有参与模型信息的方法，以便后续复现或分享工作流。

技术实现

ComfyUI-Image-Saver通过以下方式实现了多模型保存功能：

1. 模型名称输入扩展：现在modelname输入参数可以接受以逗号分隔的多个模型名称
2. 哈希值兼容处理：系统能够自动识别和处理不同版本的模型哈希值（包括AutoV2和AutoV3）
3. 自动化集成：可与CivitAI Hash fetcher等节点配合使用，实现模型信息的自动获取

使用场景

这项功能特别适用于以下场景：

1. 基础模型+精炼模型工作流：完整记录生成过程中使用的所有模型
2. 模型对比实验：保存多个候选模型信息以便后期分析
3. 工作流分享：确保接收方能够准确获取所有必要的模型信息

技术细节

在实现层面，该功能解决了几个关键问题：

1. 模型识别：通过扩展输入解析逻辑，系统能够正确分割和处理多个模型名称
2. 哈希兼容：针对不同版本的模型哈希值（特别是那些只有AutoV2哈希的旧模型）进行了特殊处理
3. 元数据存储：确保所有模型信息都能正确写入生成图像的元数据中

最佳实践

对于想要充分利用此功能的用户，建议：

1. 在复杂工作流中明确标注每个模型的用途（如基础模型、精炼模型等）
2. 定期检查保存的图像元数据，确保所有模型信息都被正确记录
3. 对于特殊模型（如社区修改版），考虑添加额外注释说明

这项功能的加入显著提升了ComfyUI-Image-Saver在复杂AI图像生成工作流中的实用性，为用户提供了更完整的模型追踪和管理能力。