2.1 KiB
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tags:
- Batch
- Image
- ImageDuplication
ImageBatchCopy
文档说明
类名：ImageBatchCopy
分类：image/batch
输出节点：False
ImageBatchCopy 节点旨在在图像批次中复制特定的图像，指定次数。它专注于调整图像批次的组成，通过重复选定的图像来增加或多样化数据集，以便进一步处理或分析。
输入类型
必需项
images- 指定要处理的一组图像。此参数用于确定将从其中复制的源图像。
- Comfy 数据类型：
IMAGE - Python 数据类型：
torch.Tensor
index- 表示要在批次中复制的图像的位置。此参数对于选择特定需要复制的图像至关重要。
- Comfy 数据类型：
INT - Python 数据类型：
int
quantity- 定义选定图像在批次内应被复制的次数。此参数直接影响输出批次的大小，通过增加图像的数量来改变批次的组成。
- Comfy 数据类型：
INT - Python 数据类型：
int
输出类型
image- Comfy 数据类型：
IMAGE - 返回一个新批次的图像，在其中已复制了指定次数的特定图像，从而改变了批次的组成。
- Python 数据类型：
torch.Tensor
- Comfy 数据类型：
使用提示
- 硬件类型：
GPU - 常用节点：未知
源代码
class ImageBatchCopy:
def __init__(self):
pass
@classmethod
def INPUT_TYPES(cls):
return {
"required": {
"images": ("IMAGE",),
"index": ("INT", {
"default": 1,
"min": 1,
"step": 1
}),
"quantity": ("INT", {
"default": 1,
"min": 2,
"step": 1
})
},
}
RETURN_TYPES = ("IMAGE",)
FUNCTION = "node"
CATEGORY = "image/batch"
def node(self, images, index, quantity):
batch_size = images.shape[0]
index = min(batch_size, index) - 1
return (images[index].repeat(quantity, 1, 1, 1),)