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# Documentation
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- Class name: BatchPromptSchedule
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- Category: FizzNodes 📅🅕🅝/BatchScheduleNodes
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- Output node: False
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- Repo Ref: https://github.com/FizzleDorf/ComfyUI_FizzNodes
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BatchPromptSchedule节点旨在批量处理环境中管理和动画提示。它接受各种参数以自定义动画过程，包括文本、剪辑引用和帧规范。节点的主要功能是协调动画序列，通过应用权重和条件确保帧之间平滑过渡。它特别适用于创建需要对每帧内容进行精确控制的复杂动画。
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# Input types
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## Required
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- text
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- 'text'参数是一个包含动画提示的字符串。它对于定义动画的内容和顺序至关重要。此输入驱动动画输出的整体叙述和结构。
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- Comfy dtype: STRING
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- Python dtype: str
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- clip
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- 'clip'参数是对在动画过程中使用的多媒体剪辑的引用。它在动画的视觉表现方式中起着重要作用，并且对于将视听元素整合到动画中至关重要。
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- Comfy dtype: CLIP
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- Python dtype: Any
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- max_frames
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- 'max_frames'参数指定动画序列的最大帧数。它是动画持续时间和节奏的关键决定因素，影响动画的整体时间和流程。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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- print_output
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- 'print_output'参数是一个布尔标志，设置为True时，将打印动画过程的中间结果。这对于调试和理解节点的操作很有帮助。
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- Comfy dtype: BOOLEAN
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- Python dtype: bool
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## Optional
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- pre_text
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- 'pre_text'参数是一个可选字符串，为动画提示提供额外的上下文或设置。它可以用于引入或框架动画的内容。
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- Comfy dtype: STRING
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- Python dtype: str
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- app_text
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- 'app_text'参数是一个可选字符串，为动画提示添加结束语或结束声明。它有助于完成或总结动画的信息。
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- Comfy dtype: STRING
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- Python dtype: str
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- start_frame
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- 'start_frame'参数是一个可选整数，它设置动画的起始帧。它允许自定义动画序列的起始点。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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- pw_a
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- 'pw_a'参数是一个可选的浮点数，表示应用于动画提示的权重。它用于调整动画中某些提示的影响。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- pw_b
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- 'pw_b'参数是另一个可选的浮点数，用作动画提示的次要权重。它根据分配的权重进一步细化对动画内容的控制。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- pw_c
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- 'pw_c'参数是一个可选的浮点数，作为动画提示的第三权重。它有助于动画进展的细微控制。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- pw_d
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- 'pw_d'参数是一个可选的浮点数，代表动画提示的四元权重。它为动画的细节提供了额外的控制层。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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# Output types
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- POS
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- 'POS'输出提供从动画提示派生的正面条件数据。它对于将动画的方向和基调引导到更有利的结果具有重要意义。
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- Comfy dtype: CONDITIONING
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- Python dtype: List[Tuple[torch.Tensor, Dict[str, torch.Tensor]]]
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- NEG
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- 'NEG'输出提供从动画提示中提取的负面条件数据。它对于通过突出较不受欢迎的元素，在动画中建立对比和平衡至关重要。
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- Comfy dtype: CONDITIONING
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- Python dtype: List[Tuple[torch.Tensor, Dict[str, torch.Tensor]]]
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# Usage tips
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- Infra type: CPU
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# Source code
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class BatchPromptSchedule:
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(s):
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return {'required': {'text': ('STRING', {'multiline': True, 'default': defaultPrompt}), 'clip': ('CLIP',), 'max_frames': ('INT', {'default': 120.0, 'min': 1.0, 'max': 999999.0, 'step': 1.0}), 'print_output': ('BOOLEAN', {'default': False})}, 'optional': {'pre_text': ('STRING', {'multiline': True}), 'app_text': ('STRING', {'multiline': True}), 'start_frame': ('INT', {'default': 0, 'min': 0, 'max': 9999, 'step': 1}), 'pw_a': ('FLOAT', {'default': 0.0, 'min': -9999.0, 'max': 9999.0, 'step': 0.1}), 'pw_b': ('FLOAT', {'default': 0.0, 'min': -9999.0, 'max': 9999.0, 'step': 0.1}), 'pw_c': ('FLOAT', {'default': 0.0, 'min': -9999.0, 'max': 9999.0, 'step': 0.1}), 'pw_d': ('FLOAT', {'default': 0.0, 'min': -9999.0, 'max': 9999.0, 'step': 0.1})}}
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RETURN_TYPES = ('CONDITIONING', 'CONDITIONING')
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RETURN_NAMES = ('POS', 'NEG')
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FUNCTION = 'animate'
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CATEGORY = 'FizzNodes 📅🅕🅝/BatchScheduleNodes'
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def animate(self, text, max_frames, print_output, clip, start_frame, pw_a, pw_b, pw_c, pw_d, pre_text='', app_text=''):
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inputText = str('{' + text + '}')
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inputText = re.sub(',\\s*}', '}', inputText)
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max_frames += start_frame
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animation_prompts = json.loads(inputText.strip())
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(pos, neg) = batch_split_weighted_subprompts(animation_prompts, pre_text, app_text)
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(pos_cur_prompt, pos_nxt_prompt, weight) = interpolate_prompt_series(pos, max_frames, start_frame, pre_text, app_text, pw_a, pw_b, pw_c, pw_d, print_output)
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pc = BatchPoolAnimConditioning(pos_cur_prompt, pos_nxt_prompt, weight, clip)
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(neg_cur_prompt, neg_nxt_prompt, weight) = interpolate_prompt_series(neg, max_frames, start_frame, pre_text, app_text, pw_a, pw_b, pw_c, pw_d, print_output)
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nc = BatchPoolAnimConditioning(neg_cur_prompt, neg_nxt_prompt, weight, clip)
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return (pc, nc)
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