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# Documentation
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- Class name: CR_ApplyControlNetStack
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- Category: Comfyroll/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_ApplyControlNetStack节点旨在将一系列ControlNet应用于一对基础图像，增强生成过程的控制。它根据用户定义的参数管理多个ControlNet的集成，确保对最终输出进行细粒度控制。
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# Input types
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## Required
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- base_positive
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- base_positive参数是一个关键输入，代表正面条件图像。它被用作参考，以指导ControlNet的应用，显著影响生成输出的方向和质量。
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- Comfy dtype: CONDITIONING
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- Python dtype: torch.Tensor
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- base_negative
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- base_negative参数作为负面条件图像，通过与base_positive图像形成对比，帮助细化生成过程。它在引导输出远离不希望的特征方面起着至关重要的作用。
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- Comfy dtype: CONDITIONING
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- Python dtype: torch.Tensor
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- switch
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- switch参数是一个开关，决定是否激活ControlNet堆栈应用。它对于启用或禁用ControlNet对生成过程的影响至关重要。
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- Comfy dtype: COMBO['Off', 'On']
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- Python dtype: str
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## Optional
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- controlnet_stack
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- controlnet_stack参数是一个可选输入，一旦提供，允许将预定义的ControlNet集合应用于基础图像。堆栈中的每个ControlNet都有助于整体条件化，增强了生成的特异性和精确度。
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- Comfy dtype: CONTROL_NET_STACK
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- Python dtype: List[Tuple[str, torch.Tensor, float, float, float]]
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# Output types
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- base_pos
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- base_pos输出是在应用ControlNet堆栈后修改的正面条件图像。它包含了所有应用的ControlNet的集体效应，代表了生成过程的精细指南。
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- Comfy dtype: CONDITIONING
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- Python dtype: torch.Tensor
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- base_neg
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- base_neg输出对应于在应用ControlNet堆栈期间修改的负面条件图像。它在塑造最终输出方面起着工具性作用，通过引导它避免不希望的特性。
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- Comfy dtype: CONDITIONING
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- Python dtype: torch.Tensor
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- show_help
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- show_help输出提供了一个URL，链接到CR_ApplyControlNetStack节点的文档，以获得更多帮助和使用指导。对于寻求有关节点功能和用法的更多信息的用户来说，这是一个有用的资源。
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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: GPU
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# Source code
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class CR_ApplyControlNetStack:
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(s):
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return {'required': {'base_positive': ('CONDITIONING',), 'base_negative': ('CONDITIONING',), 'switch': (['Off', 'On'],), 'controlnet_stack': ('CONTROL_NET_STACK',)}}
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RETURN_TYPES = ('CONDITIONING', 'CONDITIONING', 'STRING')
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RETURN_NAMES = ('base_pos', 'base_neg', 'show_help')
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FUNCTION = 'apply_controlnet_stack'
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CATEGORY = icons.get('Comfyroll/ControlNet')
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def apply_controlnet_stack(self, base_positive, base_negative, switch, controlnet_stack=None):
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show_help = 'https://github.com/Suzie1/ComfyUI_Comfyroll_CustomNodes/wiki/ControlNet-Nodes#cr-apply-multi-controlnet-stack'
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if switch == 'Off':
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return (base_positive, base_negative, show_help)
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if controlnet_stack is not None:
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for controlnet_tuple in controlnet_stack:
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(controlnet_name, image, strength, start_percent, end_percent) = controlnet_tuple
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if type(controlnet_name) == str:
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controlnet_path = folder_paths.get_full_path('controlnet', controlnet_name)
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controlnet = comfy.sd.load_controlnet(controlnet_path)
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else:
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controlnet = controlnet_name
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controlnet_conditioning = ControlNetApplyAdvanced().apply_controlnet(base_positive, base_negative, controlnet, image, strength, start_percent, end_percent)
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(base_positive, base_negative) = (controlnet_conditioning[0], controlnet_conditioning[1])
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return (base_positive, base_negative, show_help)
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