Files
CavinHuang-comfyui-nodes-docs/docs/KfDrawSchedule.md
2024-05-26 20:35:16 +08:00

1.9 KiB

Documentation

该节点旨在可视化在keyframed中定义的调度计划,将复杂的调度过程抽象为易于理解的图形表示。它将调度计划转换为一系列权重曲线,每条曲线对应一个关键帧的贡献,便于分析和理解调度动态。

Input types

Required

  • schedule
    • 调度参数至关重要,因为它定义了将要由节点可视化的keyframed曲线及其相关参数。它是生成权重曲线和结果图的主要输入。
    • Comfy dtype: SCHEDULE
    • Python dtype: kf.Keyframed

Optional

  • n
    • 参数'n'对于确定图形的分辨率非常重要。它影响曲线采样的点数,这可能会影响可视化的清晰度和细节。
    • Comfy dtype: INT
    • Python dtype: int
  • show_legend
    • 参数'show_legend'控制是否在图上显示图例。这有助于区分不同的权重曲线,并理解它们对整个调度的各自贡献。
    • Comfy dtype: BOOLEAN
    • Python dtype: bool

Output types

  • img_tensor
    • 输出的img_tensor代表了输入调度的可视化图形,作为绘图的结果。它封装了权重曲线及其动态,提供了调度过程的清晰且简洁的图形摘要。
    • Comfy dtype: IMAGE
    • Python dtype: torch.Tensor

Usage tips

  • Infra type: CPU

Source code

class KfDrawSchedule:
    CATEGORY = CATEGORY
    FUNCTION = 'main'
    RETURN_TYPES = ('IMAGE',)

    @classmethod
    def INPUT_TYPES(cls):
        return {'required': {'schedule': ('SCHEDULE', {'forceInput': True}), 'n': ('INT', {'default': 64}), 'show_legend': ('BOOLEAN', {'default': True})}}

    def main(self, schedule, n, show_legend):
        curves = schedule_to_weight_curves(schedule)
        img_tensor = plot_curve(curves, n, show_legend, is_pgroup=True)
        return (img_tensor,)