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# Documentation
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- Class name: EmptyLatentImage
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- Category: latent
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- Output node: False
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- Repo Ref: https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
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EmptyLatentImage节点旨在生成一个空的潜在空间表示。它作为潜在空间中图像的占位符，提供了一个填充了零的结构化张量，可以用作进一步图像生成过程的起点。
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# Input types
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## Required
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- width
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- 宽度参数定义了潜在图像的宽度。它对于设置生成的潜在空间的水平分辨率至关重要，并在确定图像的整体结构中起着重要作用。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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- height
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- 高度参数指定了潜在图像的高度。它对于建立潜在空间的垂直分辨率至关重要，是图像最终尺寸的关键因素。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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## Optional
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- batch_size
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- batch_size参数决定了一次生成的潜在图像的数量。它对于控制图像生成过程的效率很重要，尤其是在处理大量数据时。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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# Output types
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- samples
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- samples输出提供了生成的潜在空间表示。它是一个零张量，用作后续图像处理或生成任务的基础。
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- Comfy dtype: LATENT
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- Python dtype: torch.Tensor
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# Usage tips
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- Infra type: GPU
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# Source code
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class EmptyLatentImage:
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def __init__(self):
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self.device = comfy.model_management.intermediate_device()
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(s):
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return {'required': {'width': ('INT', {'default': 512, 'min': 16, 'max': MAX_RESOLUTION, 'step': 8}), 'height': ('INT', {'default': 512, 'min': 16, 'max': MAX_RESOLUTION, 'step': 8}), 'batch_size': ('INT', {'default': 1, 'min': 1, 'max': 4096})}}
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RETURN_TYPES = ('LATENT',)
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FUNCTION = 'generate'
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CATEGORY = 'latent'
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def generate(self, width, height, batch_size=1):
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latent = torch.zeros([batch_size, 4, height // 8, width // 8], device=self.device)
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return ({'samples': latent},)
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