# Documentation - Class name: GradientImage - Category: 😺dzNodes/LayerUtility - Output node: False - Repo Ref: https://github.com/chflame163/ComfyUI_LayerStyle 生成一张指定大小和指定颜色渐变的图片。GradientImage的V2升级版。 *仅限输入image和mask, 如果强制接入其他类型输入,将导致节点错误。 *预设尺寸在custom_size.ini中定义,这个文件位于插件根目录下, 默认名字是custom_size.ini.example, 初次使用这个文件需将文件后缀改为.ini。用文本编辑软件打开,编辑自定义尺寸。每行表示一个尺寸,第一个数值是宽度,第二个是高度,中间用小写的"x"分隔。为避免错误请不要输入多余的字符。 # Input types ## Required - size - 图片的尺寸。 - Comfy dtype: STRING - Python dtype: str - 可选值: 'custom', - custom_width - 图像宽度。当size设置为"custom"时有效。如果有size_as输入,此处选项将被忽略。 - Comfy dtype: INT - Python dtype: int - custom_height - 图像高度。当size设置为"custom"时有效。如果有size_as输入,此处选项将被忽略。 - Comfy dtype: INT - Python dtype: int - angle - 渐变的角度。 - Comfy dtype: INT - Python dtype: int - start_color - 渐变的起始颜色。 - Comfy dtype: STRING - Python dtype: str - end_color - 渐变的结束颜色。 - Comfy dtype: STRING - Python dtype: str ## Optional - size_as - 输入图像或遮罩,将按照其尺寸生成输出图像。注意,此输入优先级高于其他的尺寸设置。 - Comfy dtype: IMAGE, MASK - Python dtype: torch.Tensor # Output types - image - 生成的图像。 - Comfy dtype: IMAGE - Python dtype: torch.Tensor # Usage tips - Infra type: CPU # Source code ``` class GradientImageV2: def __init__(self): pass @classmethod def INPUT_TYPES(self): size_list = ['custom'] size_list.extend(load_custom_size()) return { "required": { "size": (size_list,), "custom_width": ("INT", {"default": 512, "min": 4, "max": 99999, "step": 1}), "custom_height": ("INT", {"default": 512, "min": 4, "max": 99999, "step": 1}), "angle": ("INT", {"default": 0, "min": -360, "max": 360, "step": 1}), "start_color": ("STRING", {"default": "#FFFFFF"},), "end_color": ("STRING", {"default": "#000000"},), }, "optional": { "size_as": (any, {}), } } RETURN_TYPES = ("IMAGE", ) RETURN_NAMES = ("image", ) FUNCTION = 'gradient_image_v2' CATEGORY = '😺dzNodes/LayerUtility' def gradient_image_v2(self, size, custom_width, custom_height, angle, start_color, end_color, size_as=None): if size_as is not None: if size_as.shape[0] > 0: _asimage = tensor2pil(size_as[0]) else: _asimage = tensor2pil(size_as) width, height = _asimage.size else: if size == 'custom': width = custom_width height = custom_height else: try: _s = size.split('x') width = int(_s[0].strip()) height = int(_s[1].strip()) except Exception as e: log(f"Warning: {NODE_NAME} invalid size, check {custom_size_file}", message_type='warning') width = custom_width height = custom_height ret_image = gradient(start_color, end_color, width, height, angle) return (pil2tensor(ret_image), ) ```