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# Documentation
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- Class name: Dissolve
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- Category: postprocessing/Blends
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- Output node: False
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- Repo Ref: https://github.com/EllangoK/ComfyUI-post-processing-nodes
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Dissolve节点旨在根据指定的溶解因子将两张图像无缝混合。它通过生成点阵图案并使用它来确定每张图像对最终输出的贡献，从而在两张图像之间创建平滑的过渡。
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# Input types
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## Required
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- image1
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- image1 是要与第二张图像混合的第一张输入图像。它在最终混合图像的初始组合中起着至关重要的作用。
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- Comfy dtype: IMAGE
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- Python dtype: torch.Tensor
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- image2
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- image2 是要与第一张图像混合的第二张输入图像。它的视觉元素将与 image1 的元素结合，以创建最终输出。
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- Comfy dtype: IMAGE
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- Python dtype: torch.Tensor
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- dissolve_factor
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- 溶解因子是一个浮点值，用于确定 image1 和 image2 之间的混合比例。它影响最终结果中每张图像的可见程度，值为 0.0 时仅显示 image1，值为 1.0 时仅显示 image2。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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# Output types
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- dissolve_image
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- Dissolve节点的输出是一张单一的图像，代表了使用指定的溶解因子混合 image1 和 image2 的结果。
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- Comfy dtype: IMAGE
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- Python dtype: 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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```
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class Dissolve:
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def __init__(self):
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pass
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(s):
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return {'required': {'image1': ('IMAGE',), 'image2': ('IMAGE',), 'dissolve_factor': ('FLOAT', {'default': 0.5, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'step': 0.01})}}
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RETURN_TYPES = ('IMAGE',)
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FUNCTION = 'dissolve_images'
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CATEGORY = 'postprocessing/Blends'
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def dissolve_images(self, image1: torch.Tensor, image2: torch.Tensor, dissolve_factor: float):
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dither_pattern = torch.rand_like(image1)
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mask = (dither_pattern < dissolve_factor).float()
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dissolved_image = image1 * mask + image2 * (1 - mask)
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dissolved_image = torch.clamp(dissolved_image, 0, 1)
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return (dissolved_image,)
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