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# Documentation
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- Class name: ExposureAdjust
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- Category: image/filters
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- Output node: False
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ExposureAdjust节点旨在通过调整图像的亮度水平来修改图像的曝光度。它支持不同的输入和输出颜色模式，并可选择性地应用色调映射来调整图像的动态范围。
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# Input types
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## Required
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- images
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- 需要进行曝光调整的输入图像。这个参数对于定义将要进行曝光校正的视觉内容至关重要。
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- Comfy dtype: IMAGE
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- Python dtype: torch.Tensor
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- stops
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- 决定曝光调整的程度。正值会增加曝光（使图像变亮），而负值则会降低曝光（使图像变暗）。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- input_mode
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- 指定输入图像的色彩空间，可以是'sRGB'或'linear'，影响曝光调整的应用方式。
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- Comfy dtype: COMBO[STRING]
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- Python dtype: str
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- output_mode
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- 定义输出图像的色彩空间，允许调整后的图像灵活地集成到各种工作流程中。
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- Comfy dtype: COMBO[STRING]
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- Python dtype: str
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- use_tonemap
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- 一个布尔标志，表示是否应该对图像应用色调映射，对于处理高动态范围内容很有用。
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- Comfy dtype: BOOLEAN
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- Python dtype: bool
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- tonemap_scale
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- 调整色调映射效果的比例，提供对图像动态范围压缩的控制。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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# Output types
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- image
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- 具有调整后曝光度的输出图像，可能处于不同的色彩空间，并可选择性地应用了色调映射。
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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: `GPU`
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- Common nodes: unknown
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## Source code
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```python
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class ExposureAdjust:
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(s):
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return {
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"required": {
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"images": ("IMAGE",),
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"stops": ("FLOAT", {"default": 0.0, "min": -100, "max": 100, "step": 0.01}),
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"input_mode": (["sRGB", "linear"],),
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"output_mode": (["sRGB", "linear"],),
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"use_tonemap": ("BOOLEAN", {"default": False}),
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"tonemap_scale": ("FLOAT", {"default": 1, "min": 0.1, "max": 10, "step": 0.01}),
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},
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}
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RETURN_TYPES = ("IMAGE",)
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FUNCTION = "apply"
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CATEGORY = "image/filters"
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def apply(self, images, stops, input_mode, output_mode, use_tonemap, tonemap_scale):
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t = images.detach().clone().cpu().numpy().astype(np.float32)
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if input_mode == "sRGB":
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sRGBtoLinear(t[:,:,:,:3])
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if use_tonemap:
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tonemapToLinear(t[:,:,:,:3], tonemap_scale)
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exposure(t[:,:,:,:3], stops)
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if use_tonemap:
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linearToTonemap(t[:,:,:,:3], tonemap_scale)
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if output_mode == "sRGB":
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linearToSRGB(t[:,:,:,:3])
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t = np.clip(t, 0, 1)
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t = torch.from_numpy(t)
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return (t,)
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```
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