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# Documentation
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- Class name: ImageTransformResizeAbsolute
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- Category: image/transform
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- Output node: False
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ImageTransformResizeAbsolute节点提供了将一批图像调整到指定绝对尺寸的功能，可以使用各种插值方法。它允许精确控制图像的输出大小，适用于需要统一图像尺寸的任务。
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# Input types
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## Required
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- images
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- 需要调整大小的图像批次。这个参数至关重要，因为它直接提供了用于调整大小的原始数据，从而影响节点的操作。
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- Comfy dtype: IMAGE
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- Python dtype: torch.Tensor
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- width
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- 调整后图像的目标宽度。它决定了输出图像的水平尺寸。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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- height
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- 调整后图像的目标高度。它决定了输出图像的垂直尺寸。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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- method
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- 用于调整大小的插值方法。这会影响调整大小后图像的质量和特征。
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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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- 作为批次输出的调整大小后的图像。这个输出是调整大小操作的直接结果，提供了统一尺寸的图像。
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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 ImageTransformResizeAbsolute:
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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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"width": ("INT", {
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"default": 256,
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"min": 1,
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"step": 1
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}),
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"height": ("INT", {
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|
"default": 256,
|
|
"min": 1,
|
|
"step": 1
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}),
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"method": (["lanczos", "bicubic", "hamming", "bilinear", "box", "nearest"],),
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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, width, height, method):
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def resize_tensor(tensor):
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return tensor.tensor_to_image().resize((width, height), get_sampler_by_name(method)).image_to_tensor()
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return (torch.stack([
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resize_tensor(images[i]) for i in range(len(images))
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]),)
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```
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