# Documentation - Class name: SeargeInput3 - Category: Searge/_deprecated_/UI/Inputs - Output node: False - Repo Ref: https://github.com/jobunk/SeargeSDXL.git 该节点作为各种输入参数的多路复用器,简化了将多样化配置集成到系统中的过程。它旨在处理必需和可选输入,确保必要的数据高效传递,不会有信息丢失。 # Input types ## Required - base_ratio - 基础比例参数对于建立输入数据的基本缩放比例至关重要。它显著影响处理输出的初始尺寸。 - Comfy dtype: FLOAT - Python dtype: float - refiner_strength - 细化强度决定了应用于缩放数据的后处理步骤的强度。它影响输出的最终质量和细节。 - Comfy dtype: FLOAT - Python dtype: float - refiner_intensity - 细化强度设置调整了放大过程中细节保留的水平。对于在性能和输出清晰度之间取得平衡至关重要。 - Comfy dtype: ENUM - Python dtype: Enum - precondition_steps - 预处理步骤的数量决定了初步处理的复杂性。它是优化放大过程的效率和效果的关键因素。 - Comfy dtype: INT - Python dtype: int - batch_size - 批处理大小影响同时处理的数据点数量。它是管理计算资源和加快执行速度的关键参数。 - Comfy dtype: INT - Python dtype: int - upscale_resolution_factor - 这个因素直接影响放大图像的最终分辨率。它在决定输出的视觉保真度和计算需求方面至关重要。 - Comfy dtype: FLOAT - Python dtype: float - save_upscaled_image - 保存放大图像的决定影响工作流的结果。它确保结果被保存以供进一步分析或使用。 - Comfy dtype: BOOLEAN - Python dtype: bool ## Optional - inputs - 此参数允许包含额外的输入参数,增强了节点的多功能性和适应不同场景的能力。 - Comfy dtype: DICT - Python dtype: Dict[str, Any] - denoise - 去噪参数对于降噪过程至关重要,控制从放大图像中过滤掉的噪声水平。 - Comfy dtype: FLOAT - Python dtype: float # Output types - inputs - 输出是包含所有输入的全面参数集,为数据的进一步处理提供了结构化和有序的表示。 - Comfy dtype: DICT - Python dtype: Dict[str, Any] # Usage tips - Infra type: CPU # Source code ``` class SeargeInput3: @classmethod def INPUT_TYPES(s): return {'required': {'base_ratio': ('FLOAT', {'default': 0.8, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'step': 0.01}), 'refiner_strength': ('FLOAT', {'default': 1.0, 'min': 0.1, 'max': 1.0, 'step': 0.05}), 'refiner_intensity': (SeargeParameterProcessor.REFINER_INTENSITY, {'default': SeargeParameterProcessor.REFINER_INTENSITY[1]}), 'precondition_steps': ('INT', {'default': 0, 'min': 0, 'max': 10}), 'batch_size': ('INT', {'default': 1, 'min': 1, 'max': 4}), 'upscale_resolution_factor': ('FLOAT', {'default': 2.0, 'min': 0.25, 'max': 4.0, 'step': 0.25}), 'save_upscaled_image': (SeargeParameterProcessor.STATES, {'default': SeargeParameterProcessor.STATES[1]})}, 'optional': {'inputs': ('PARAMETER_INPUTS',), 'denoise': ('FLOAT', {'default': 1.0, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'step': 0.01})}} RETURN_TYPES = ('PARAMETER_INPUTS',) RETURN_NAMES = ('inputs',) FUNCTION = 'mux' CATEGORY = 'Searge/_deprecated_/UI/Inputs' def mux(self, base_ratio, refiner_strength, refiner_intensity, precondition_steps, batch_size, upscale_resolution_factor, save_upscaled_image, inputs=None, denoise=None): if inputs is None: parameters = {} else: parameters = inputs parameters['denoise'] = denoise parameters['base_ratio'] = base_ratio parameters['refiner_strength'] = refiner_strength parameters['refiner_intensity'] = refiner_intensity parameters['precondition_steps'] = precondition_steps parameters['batch_size'] = batch_size parameters['upscale_resolution_factor'] = upscale_resolution_factor parameters['save_upscaled_image'] = save_upscaled_image return (parameters,) ```