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tags:
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- Batch
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- Image
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- ImageDuplication
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# ImageBatchCopy
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## 文档说明
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### 类名：`ImageBatchCopy`
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### 分类：`image/batch`
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### 输出节点：`False`
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`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。
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## 输入类型
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### 必需项
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- **`images`**
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- 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。
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- Comfy 数据类型：`IMAGE`
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- Python 数据类型：`torch.Tensor`
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- **`index`**
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- 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。
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- Comfy 数据类型：`INT`
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- Python 数据类型：`int`
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- **`quantity`**
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- 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。
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- Comfy 数据类型：`INT`
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- Python 数据类型：`int`
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## 输出类型
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- **`image`**
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- Comfy 数据类型：`IMAGE`
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- 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。
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- Python 数据类型：`torch.Tensor`
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## 使用提示
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- 硬件类型：`GPU`
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- 常用节点：未知
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## 源代码
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```python
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class ImageBatchCopy:
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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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return {
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"required": {
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"images": ("IMAGE",),
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"index": ("INT", {
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"default": 1,
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"min": 1,
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"step": 1
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}),
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"quantity": ("INT", {
|
|
"default": 1,
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|
"min": 2,
|
|
"step": 1
|
|
})
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|
},
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|
}
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RETURN_TYPES = ("IMAGE",)
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FUNCTION = "node"
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CATEGORY = "image/batch"
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def node(self, images, index, quantity):
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batch_size = images.shape[0]
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index = min(batch_size, index) - 1
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return (images[index].repeat(quantity, 1, 1, 1),)
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``` |