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# Documentation
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- Class name: ImageCompositeRelativeByContainer
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- Category: image/composite
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- Output node: False
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ImageCompositeRelativeByContainer节点用于创建复合图像，通过相对于容器尺寸来定位和合并两组图像。它根据容器的大小和指定的相对位置动态计算图像的放置位置，确保在按照指定方法合并图像之前，图像被适当地缩放和定位。
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# Input types
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## Required
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- container
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- 作为参考的容器图像，用于缩放和定位其他图像。它的尺寸决定了其他图像如何调整和放置。
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- Comfy dtype: IMAGE
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- Python dtype: numpy.ndarray
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- images_a
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- 要合成的第一组图像。这些图像会根据容器的尺寸进行调整和定位。
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- Comfy dtype: IMAGE
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- Python dtype: numpy.ndarray
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- images_b
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- 要合成的第二组图像。这些图像也会根据容器的尺寸进行调整和定位，与第一组图像类似。
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- Comfy dtype: IMAGE
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- Python dtype: numpy.ndarray
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- images_a_x
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- 第一组图像在容器内的相对水平位置（百分比）。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- images_a_y
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- 第一组图像在容器内的相对垂直位置（百分比）。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- images_b_x
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- 第二组图像在容器内的相对水平位置（百分比）。
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- Comfy dtype: FLOAT
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|
- Python dtype: float
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- images_b_y
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- 第二组图像在容器内的相对垂直位置（百分比）。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- background
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- 指定哪组图像（'images_a'或'images_b'）应作为最终合成图像的背景。
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- Comfy dtype: COMBO[STRING]
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- Python dtype: str
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- method
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- 用于合成图像的方法，可能会影响合并结果的外观。
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- Comfy dtype: COMBO[STRING]
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- Python dtype: str
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# Output types
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- image
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- 最终的合成图像，是根据容器尺寸合并和定位两组图像的结果。
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- Comfy dtype: IMAGE
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- Python dtype: numpy.ndarray
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## Usage tips
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- Infra type: `CPU`
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- Common nodes: unknown
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## Source code
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```python
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class ImageCompositeRelativeByContainer:
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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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"container": ("IMAGE",),
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"images_a": ("IMAGE",),
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|
"images_b": ("IMAGE",),
|
|
"images_a_x": ("FLOAT", {
|
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"default": 0.0,
|
|
"max": 1.0,
|
|
"step": 0.01
|
|
}),
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|
"images_a_y": ("FLOAT", {
|
|
"default": 0.0,
|
|
"max": 1.0,
|
|
"step": 0.01
|
|
}),
|
|
"images_b_x": ("FLOAT", {
|
|
"default": 0.0,
|
|
"max": 1.0,
|
|
"step": 0.01
|
|
}),
|
|
"images_b_y": ("FLOAT", {
|
|
"default": 0.0,
|
|
"max": 1.0,
|
|
"step": 0.01
|
|
}),
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|
"background": (["images_a", "images_b"],),
|
|
"method": (["pair", "matrix"],),
|
|
},
|
|
}
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RETURN_TYPES = ("IMAGE",)
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FUNCTION = "node"
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CATEGORY = "image/composite"
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def node(
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self,
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container,
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images_a,
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|
images_b,
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images_a_x,
|
|
images_a_y,
|
|
images_b_x,
|
|
images_b_y,
|
|
background,
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|
method
|
|
):
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def offset_by_percent(container_size: int, image_size: int, percent: float):
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|
return int((container_size - image_size) * percent)
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|
img_a_height, img_a_width = images_a[0, :, :, 0].shape
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img_b_height, img_b_width = images_b[0, :, :, 0].shape
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|
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|
container_width = container[0, :, :, 0].shape[1]
|
|
container_height = container[0, :, :, 0].shape[0]
|
|
|
|
if container_width < max(img_a_width, img_b_width) or container_height < max(img_a_height, img_b_height):
|
|
raise ValueError("Container can't be smaller then max width or height of images.")
|
|
|
|
return ImageCompositeAbsolute().node(
|
|
images_a,
|
|
images_b,
|
|
offset_by_percent(container_width, img_a_width, images_a_x),
|
|
offset_by_percent(container_height, img_a_height, images_a_y),
|
|
offset_by_percent(container_width, img_b_width, images_b_x),
|
|
offset_by_percent(container_height, img_b_height, images_b_y),
|
|
container_width,
|
|
container_height,
|
|
background,
|
|
method
|
|
)
|
|
|
|
```
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