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# Documentation
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- Class name: ImageTransformPaddingRelative
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- Category: image/transform
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- Output node: False
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ImageTransformPaddingRelative节点基于指定的宽度和高度缩放因子以及填充方法，对图像应用相对填充。它动态计算要添加到图像各个维度的填充量，从而实现灵活的图像变换，同时保持纵横比。
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# Input types
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## Required
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- images
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- 需要应用填充的图像集合。该参数对于定义将要进行变换的输入数据至关重要。
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- Comfy dtype: IMAGE
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- Python dtype: torch.Tensor
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- scale_width
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- 用于确定填充宽度相对于原始图像宽度的缩放因子。它影响填充后图像的最终尺寸。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- scale_height
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- 用于确定填充高度相对于原始图像高度的缩放因子。它影响填充后图像的最终尺寸。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- method
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- 用于填充的方法（例如，反射、边缘、常量），影响填充区域的外观。
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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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- 添加了填充的变换后的图像，保持原始纵横比的同时调整了整体尺寸。
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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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- Common nodes: unknown
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## Source code
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```python
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class ImageTransformPaddingRelative:
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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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"scale_width": ("FLOAT", {
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"default": 0.25,
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"step": 0.1,
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}),
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"scale_height": ("FLOAT", {
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"default": 0.25,
|
|
"step": 0.1,
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}),
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"method": (["reflect", "edge", "constant"],),
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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/transform"
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def node(self, images, scale_width, scale_height, method):
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height, width = images[0, :, :, 0].shape
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add_width = int(width * scale_width)
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add_height = int(height * scale_height)
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return ImageTransformPaddingAbsolute().node(images, add_width, add_height, method)
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```
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