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# Documentation
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- Class name: WAS_Image_Generate_Gradient
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- Category: WAS Suite/Image/Generate
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- Output node: False
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- Repo Ref: https://github.com/WASasquatch/was-node-suite-comfyui
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WAS_Image_Generate_Gradient 节点旨在从一组给定的颜色停止生成无缝渐变纹理。它智能地处理颜色之间的过渡，以确保平滑的渐变，可以平铺而没有可见的接缝。这对于生成需要无缝图案的游戏或3D建模等应用的背景纹理特别有用。
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# Input types
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## Required
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- gradient_stops
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- gradient_stops 参数定义了用于创建渐变的颜色停止。每个停止点都指定为渐变长度的百分比，后跟RGB颜色值，由冒号分隔。此参数对于确定渐变的颜色和分布至关重要。
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- Comfy dtype: STRING
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- Python dtype: str
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## Optional
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- width
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- width 参数设置生成的渐变图像的宽度。它是一个重要的参数，因为它决定了输出图像的水平分辨率。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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- height
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- height 参数设置生成的渐变图像的高度。它是一个重要的参数，因为它决定了输出图像的垂直分辨率。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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- direction
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- direction 参数指定渐变的方向。它可以是 'horizontal' 或 'vertical'，影响输出图像中颜色渐变的布局。
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- Comfy dtype: COMBO['horizontal', 'vertical']
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- Python dtype: str
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- tolerance
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- tolerance 参数用于调整渐变边缘的混合。更高的容差值可以在颜色之间产生更平滑的过渡，但可能导致渐变不太明显。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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# Output types
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- IMAGE
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- WAS_Image_Generate_Gradient 节点的输出是一个无缝渐变图像，可以用作纹理。它很重要，因为它提供了节点操作的最终视觉结果。
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- Comfy dtype: IMAGE
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- Python dtype: PIL.Image.Image
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# Usage tips
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- Infra type: CPU
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# Source code
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class WAS_Image_Generate_Gradient:
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def __init__(self):
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pass
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(cls):
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gradient_stops = '0:255,0,0\n25:255,255,255\n50:0,255,0\n75:0,0,255'
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return {'required': {'width': ('INT', {'default': 512, 'max': 4096, 'min': 64, 'step': 1}), 'height': ('INT', {'default': 512, 'max': 4096, 'min': 64, 'step': 1}), 'direction': (['horizontal', 'vertical'],), 'tolerance': ('INT', {'default': 0, 'max': 255, 'min': 0, 'step': 1}), 'gradient_stops': ('STRING', {'default': gradient_stops, 'multiline': True})}}
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RETURN_TYPES = ('IMAGE',)
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FUNCTION = 'image_gradient'
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CATEGORY = 'WAS Suite/Image/Generate'
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def image_gradient(self, gradient_stops, width=512, height=512, direction='horizontal', tolerance=0):
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import io
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WTools = WAS_Tools_Class()
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colors_dict = {}
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stops = io.StringIO(gradient_stops.strip().replace(' ', ''))
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for stop in stops:
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parts = stop.split(':')
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colors = parts[1].replace('\n', '').split(',')
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colors_dict[parts[0].replace('\n', '')] = colors
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image = WTools.gradient((width, height), direction, colors_dict, tolerance)
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return (pil2tensor(image),)
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``` |