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# Documentation
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- Class name: ImageListToImageBatch
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- Category: ImpactPack/Operation
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- Output node: False
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- Repo Ref: https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Impact-Pack.git
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该节点旨在将图像列表高效地转换为单个图像批次。它通过在第一维度上连接图像来实现这一点，确保批次中的所有图像具有相同的形状。节点在准备图像数据以进行进一步处理（如基于批次的神经网络操作）中发挥着关键作用。
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# Input types
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## Required
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- images
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- 'image' 参数是节点将处理的图像张量列表。它对节点的操作至关重要，因为它直接影响图像批次的创建。该参数确保所有图像都兼容，可以连接成单个批次。
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- Comfy dtype: IMAGE
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- Python dtype: List[torch.Tensor]
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# Output types
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- image_batch
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- 该节点的输出是一个表示图像批次的单个图像张量。这个批次是通过在第一维度上连接输入图像创建的，使其适合需要批量图像数据的下游任务。
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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: GPU
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# Source code
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```
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class ImageListToImageBatch:
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(s):
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return {'required': {'images': ('IMAGE',)}}
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INPUT_IS_LIST = True
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RETURN_TYPES = ('IMAGE',)
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FUNCTION = 'doit'
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CATEGORY = 'ImpactPack/Operation'
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def doit(self, images):
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if len(images) <= 1:
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return (images,)
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else:
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image1 = images[0]
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for image2 in images[1:]:
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if image1.shape[1:] != image2.shape[1:]:
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image2 = comfy.utils.common_upscale(image2.movedim(-1, 1), image1.shape[2], image1.shape[1], 'lanczos', 'center').movedim(1, -1)
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image1 = torch.cat((image1, image2), dim=0)
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return (image1,)
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