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# Documentation
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- Class name: APISR_ModelLoader_Zho
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- Category: APISR
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- Output node: False
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- Repo Ref: https://github.com/ZHO-ZHO-ZHO/ComfyUI-APISR.git
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APISR_ModelLoader_Zho 是一个用于加载和管理各种图像超分辨率模型的节点。它抽象了模型初始化的复杂性，使用户能够无缝地将不同的超分辨率算法集成到他们的应用中。该节点强调灵活性和易用性，提供了一个统一的接口来处理不同的模型架构。
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# Input types
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## Required
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- apisr_model
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- apisr_model 参数对于指定要加载的模型文件至关重要。它指导节点到正确的模型架构和权重文件，使节点能够实例化适当的超分辨率生成器。此参数对于节点的执行及其产生的结果质量至关重要。
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- Comfy dtype: str
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- Python dtype: str
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# Output types
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- pipe
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- 输出参数 'pipe' 表示已加载的超分辨率模型生成器。它很重要，因为它是节点的主要输出，为用户提供了一个用于图像放大任务的即用型模型。生成器的性能直接影响超分辨率过程的有效性。
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- Comfy dtype: torch.nn.Module
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- Python dtype: torch.nn.Module
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# Usage tips
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- Infra type: GPU
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# Source code
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```
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class APISR_ModelLoader_Zho:
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def __init__(self):
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pass
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(cls):
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return {'required': {'apisr_model': (folder_paths.get_filename_list('apisr'),)}}
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RETURN_TYPES = ('APISRMODEL',)
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RETURN_NAMES = ('pipe',)
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FUNCTION = 'load_model'
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CATEGORY = '🔎APISR'
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def load_model(self, apisr_model):
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if not apisr_model:
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raise ValueError('Please provide the apisr_model parameter with the name of the model file.')
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apisr_path = folder_paths.get_full_path('apisr', apisr_model)
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if apisr_model == '4x_APISR_GRL_GAN_generator.pth':
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generator = load_grl(apisr_path, scale=4)
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elif apisr_model == '2x_APISR_RRDB_GAN_generator.pth':
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generator = load_rrdb(apisr_path, scale=2)
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else:
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raise gr.Error(error)
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return [generator]
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