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# Documentation
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- Class name: IPAdapterTiledBatch
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- Category: Image Processing
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- Output node: False
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- Repo Ref: https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus.git
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IPAdapterTiledBatch节点旨在以批量格式适应和处理图像数据，使用平铺技术进行高效计算。它特别适用于处理大型图像或需要批量处理的情况。该节点强调灵活性和性能，允许通过各种参数进行定制，这些参数影响图像转换过程。
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# Input types
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## Required
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- model
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- 模型参数对于节点至关重要，因为它定义了用于图像处理的基础模型。它直接影响节点的执行和处理后的图像质量。
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- Comfy dtype: MODEL
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- Python dtype: torch.nn.Module
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- ipadapter
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- ipadapter参数对于节点的操作至关重要，因为它指定了用于平铺图像数据的适配器。它在节点有效处理大型图像的能力中起着关键作用。
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- Comfy dtype: IPADAPTER
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- Python dtype: Any
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- image
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- 图像参数是节点功能的基础，因为它代表了要处理的输入图像。节点的输出严重依赖于输入图像的质量和特征。
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- Comfy dtype: IMAGE
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- Python dtype: torch.Tensor
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## Optional
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- weight
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- 权重参数允许调整图像处理对最终输出的影响。它很重要，因为它提供了一种控制图像转换强度的方法。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- weight_type
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- 权重类型参数确定要应用于图像处理的加权类型。它很重要，因为它可以显著改变节点的处理方法和生成的图像特征。
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- Comfy dtype: WEIGHT_TYPES
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- Python dtype: str
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- start_at
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- start_at参数指定图像处理的起始点。它很重要，因为它决定了节点开始其操作的初始位置。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- end_at
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- end_at参数定义了图像处理的终点。它很关键，因为它设置了节点处理图像数据的限制。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- sharpening
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- 锐化参数用于增强处理后图像的清晰度。它很重要，因为它可以通过增加锐度来提高输出的视觉质量。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- embeds_scaling
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- embeds_scaling参数用于缩放图像处理期间生成的嵌入。它很重要，因为它可以影响嵌入的维度和质量，影响节点的性能。
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- Comfy dtype: COMBO['V only', 'K+V', 'K+V w/ C penalty', 'K+mean(V) w/ C penalty']
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- Python dtype: str
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- image_negative
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- image_negative参数用于为图像处理提供负面示例。在应用对比学习的情况下，它可能很重要。
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- Comfy dtype: IMAGE
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- Python dtype: torch.Tensor
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- attn_mask
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- attn_mask参数用于在处理期间屏蔽图像的某些部分。它对于集中节点对图像特定区域的注意力很重要。
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- Comfy dtype: MASK
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- Python dtype: torch.Tensor
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- clip_vision
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- clip_vision参数用于将CLIP视觉模型集成到图像处理中。对于需要理解和生成图像特征的任务，它可能很重要。
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- Comfy dtype: CLIP_VISION
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- Python dtype: Any
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# Output types
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- processed_images
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- processed_images输出包含节点执行的图像处理的结果。它很重要，因为它代表了节点操作的最终输出。
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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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class IPAdapterTiledBatch(IPAdapterTiled):
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def __init__(self):
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self.unfold_batch = True
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(s):
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return {'required': {'model': ('MODEL',), 'ipadapter': ('IPADAPTER',), 'image': ('IMAGE',), 'weight': ('FLOAT', {'default': 1.0, 'min': -1, 'max': 3, 'step': 0.05}), 'weight_type': (WEIGHT_TYPES,), 'start_at': ('FLOAT', {'default': 0.0, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'step': 0.001}), 'end_at': ('FLOAT', {'default': 1.0, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'step': 0.001}), 'sharpening': ('FLOAT', {'default': 0.0, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'step': 0.05}), 'embeds_scaling': (['V only', 'K+V', 'K+V w/ C penalty', 'K+mean(V) w/ C penalty'],)}, 'optional': {'image_negative': ('IMAGE',), 'attn_mask': ('MASK',), 'clip_vision': ('CLIP_VISION',)}}
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