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# Documentation
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- Class name: IPAdapterSaveEmbeds
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- Category: ipadapter/embeds
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- Output node: True
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- Repo Ref: https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus.git
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IPAdapterSaveEmbeds节点旨在存储由图像处理系统生成的嵌入。它的目的是将这些嵌入以结构化的方式持久化到磁盘上，便于检索和进一步分析。该节点在工作流程中扮演着关键角色，确保嵌入过程的输出不会丢失，从而促进后续任务，如模型训练或特征比较。
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# Input types
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## Required
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- embeds
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- ‘embeds’参数对于节点至关重要，因为它表示要保存的嵌入。它是节点操作的核心数据，其适当处理确保了嵌入过程的完整性。此参数直接影响节点的执行，它决定了要持久化的数据。
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- Comfy dtype: EMBEDS
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- Python dtype: torch.Tensor
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## Optional
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- filename_prefix
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- ‘filename_prefix’参数用于定义保存嵌入的文件名的起始部分。它对于组织和识别保存的文件很重要。此参数允许用户根据输入数据的上下文或类型对嵌入进行分类。
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- Comfy dtype: STRING
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- Python dtype: str
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# Output types
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- None
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- 该节点不返回任何值，其主要功能是将嵌入保存到文件中。没有返回值表示保存操作的完成。
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- Comfy dtype: None
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- Python dtype: NoneType
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# Usage tips
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- Infra type: CPU
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# Source code
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class IPAdapterSaveEmbeds:
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def __init__(self):
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self.output_dir = folder_paths.get_output_directory()
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(s):
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return {'required': {'embeds': ('EMBEDS',), 'filename_prefix': ('STRING', {'default': 'IP_embeds'})}}
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RETURN_TYPES = ()
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FUNCTION = 'save'
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OUTPUT_NODE = True
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CATEGORY = 'ipadapter/embeds'
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def save(self, embeds, filename_prefix):
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(full_output_folder, filename, counter, subfolder, filename_prefix) = folder_paths.get_save_image_path(filename_prefix, self.output_dir)
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file = f'{filename}_{counter:05}.ipadpt'
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file = os.path.join(full_output_folder, file)
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torch.save(embeds, file)
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return (None,)
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