# Documentation - Class name: NoiseImage - Category: ♾️Mixlab/Image - Output node: False - Repo Ref: https://github.com/shadowcz007/comfyui-mixlab-nodes.git 该节点根据指定的噪声级别在纯色背景上生成带有噪声的图像,为图像数据的测试和视觉实验提供了多功能工具。 # Input types ## Required - width - 宽度决定了输出图像的水平尺寸,这对于定义噪声模式应用的画布至关重要。 - Comfy dtype: INT - Python dtype: int - height - 高度设置了图像的垂直大小,与宽度一起协同工作,建立噪声生成的整体大小和范围。 - Comfy dtype: INT - Python dtype: int - noise_level - 噪声级别控制应用于图像的随机噪声的强度,直接影响最终结果的视觉效果和复杂性。 - Comfy dtype: INT - Python dtype: int - color_hex - 颜色十六进制定义了图像背景的基本颜色,它是噪声模式叠加的基础。 - Comfy dtype: STRING - Python dtype: str # Output types - result - 输出是一个带有噪声的图像,反映了输入参数,成为图像处理工作流中进一步分析或操作的关键工件。 - Comfy dtype: IMAGE - Python dtype: torch.Tensor # Usage tips - Infra type: CPU # Source code ``` class NoiseImage: @classmethod def INPUT_TYPES(s): return {'required': {'width': ('INT', {'default': 512, 'min': 1, 'max': 8192, 'step': 1, 'display': 'number'}), 'height': ('INT', {'default': 512, 'min': 1, 'max': 8192, 'step': 1, 'display': 'number'}), 'noise_level': ('INT', {'default': 128, 'min': 0, 'max': 8192, 'step': 1, 'display': 'slider'}), 'color_hex': ('STRING', {'multiline': False, 'default': '#FFFFFF', 'dynamicPrompts': False})}} RETURN_TYPES = ('IMAGE',) FUNCTION = 'run' CATEGORY = '♾️Mixlab/Image' INPUT_IS_LIST = False OUTPUT_IS_LIST = (False,) def run(self, width, height, noise_level, color_hex): im = create_noisy_image(width, height, 'RGB', noise_level, color_hex) output_dir = folder_paths.get_temp_directory() (full_output_folder, filename, counter, subfolder, _) = folder_paths.get_save_image_path('tmp_', output_dir) image_file = f'{filename}_{counter:05}.png' image_path = os.path.join(full_output_folder, image_file) im.save(image_path, compress_level=6) im = pil2tensor(im) return {'ui': {'images': [{'filename': image_file, 'subfolder': subfolder, 'type': 'temp'}]}, 'result': (im,)} ```