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# Documentation
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- Class name: CR_ApplyControlNet
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- Category: ControlNet
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- Output node: False
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- Repo Ref: https://github.com/RockOfFire/ComfyUI_Comfyroll_CustomNodes
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CR_ApplyControlNet 节点旨在将控制网络集成到图像生成过程中，允许应用特定条件和调整以完善输出。它通过利用强度参数和开关机制，在增强生成图像的可控性和质量方面发挥关键作用。
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# Input types
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## Required
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- conditioning
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- 条件参数对于定义图像生成的初始状态或上下文至关重要。它为控制网络的操作奠定了基础，并对最终输出的特征产生重大影响。
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- Comfy dtype: CONDITIONING
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- Python dtype: List[Tuple[str, Dict[str, Any]]]
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- control_net
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- 控制网络参数作为一个指导框架，指导如何根据提供的条件下生成图像。它是实现节点操作所需结果的关键组件。
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- Comfy dtype: CONTROL_NET
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- Python dtype: comfy.controlnet.ControlNet
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- image
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- 图像输入是控制网络将处理的原始材料。它是节点功能的基础，因为它是在控制网络的影响下将被转换的实体。
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- Comfy dtype: IMAGE
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- Python dtype: PIL.Image.Image
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- switch
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- 开关参数决定是否应用控制网络的影响。它作为启用或禁用节点核心功能的切换器，从而控制节点的行为。
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- Comfy dtype: COMBO[On, Off]
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- Python dtype: str
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- strength
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- 强度参数调节控制网络对图像生成过程的影响强度。它允许微调控制网络的效果，以实现控制和创造力之间的平衡。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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# Output types
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- CONDITIONING
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- 输出条件提供了应用控制网络后的转换状态或上下文，封装了进一步处理或分析的精细条件。
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- Comfy dtype: CONDITIONING
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- Python dtype: List[Tuple[str, Dict[str, Any]]]
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- show_help
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- show_help 输出提供了文档链接，以进一步协助和指导有效使用节点。
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- Comfy dtype: STRING
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- Python dtype: str
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# Usage tips
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- Infra type: CPU
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# Source code
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class CR_ApplyControlNet:
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(s):
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return {'required': {'conditioning': ('CONDITIONING',), 'control_net': ('CONTROL_NET',), 'image': ('IMAGE',), 'switch': (['On', 'Off'],), 'strength': ('FLOAT', {'default': 1.0, 'min': 0.0, 'max': 10.0, 'step': 0.01})}}
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RETURN_TYPES = ('CONDITIONING', 'STRING')
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RETURN_NAMES = ('CONDITIONING', 'show_help')
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FUNCTION = 'apply_controlnet'
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CATEGORY = icons.get('Comfyroll/ControlNet')
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def apply_controlnet(self, conditioning, control_net, image, switch, strength):
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show_help = 'https://github.com/Suzie1/ComfyUI_Comfyroll_CustomNodes/wiki/ControlNet-Nodes#cr-apply-controlnet'
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if strength == 0 or switch == 'Off':
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return (conditioning, show_help)
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c = []
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control_hint = image.movedim(-1, 1)
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for t in conditioning:
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n = [t[0], t[1].copy()]
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c_net = control_net.copy().set_cond_hint(control_hint, strength)
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if 'control' in t[1]:
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c_net.set_previous_controlnet(t[1]['control'])
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n[1]['control'] = c_net
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c.append(n)
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return (c, show_help)
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