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# Documentation
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- Class name: LatentKeyframeNode
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- Category: Adv-ControlNet 🛂🅐🅒🅝/keyframes
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- Output node: False
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- Repo Ref: https://github.com/Kosinkadink/ComfyUI-Advanced-ControlNet.git
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该节点旨在在控制网络中管理和操作关键帧，专注于基于批次索引和强度参数集成新的键帧。它便于组织和流动关键帧数据，确保控制网络的顺畅运作。
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# Input types
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## Required
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- batch_index
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- 批次索引是一个关键参数，它决定了关键帧在批处理过程中的位置。对于节点正确组织和引用关键帧至关重要，确保系统内准确的数据流和同步。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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- strength
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- 强度参数影响关键帧对整个控制网络影响的权重。它在决定关键帧对最终输出的影响程度方面非常重要，因此在节点的功能中扮演了关键角色。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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## Optional
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- prev_latent_kf
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- 该参数代表之前的一组关键帧，节点用它来构建并整合新的关键帧。它对于保持控制网络操作中的连续性和一致性很重要。
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- Comfy dtype: LATENT_KEYFRAME
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- Python dtype: LatentKeyframeGroup
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# Output types
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- LATENT_KF
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- 输出是包含新添加关键帧的更新后的关键帧组。这一点很重要，因为它代表了控制网络的进展，反映了通过节点操作所做的更改和调整。
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- Comfy dtype: LATENT_KEYFRAME
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- Python dtype: LatentKeyframeGroup
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# Usage tips
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- Infra type: CPU
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# Source code
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class LatentKeyframeNode:
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(s):
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return {'required': {'batch_index': ('INT', {'default': 0, 'min': BIGMIN, 'max': BIGMAX, 'step': 1}), 'strength': ('FLOAT', {'default': 1.0, 'min': 0.0, 'max': 10.0, 'step': 0.001})}, 'optional': {'prev_latent_kf': ('LATENT_KEYFRAME',)}}
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RETURN_NAMES = ('LATENT_KF',)
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RETURN_TYPES = ('LATENT_KEYFRAME',)
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FUNCTION = 'load_keyframe'
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CATEGORY = 'Adv-ControlNet 🛂🅐🅒🅝/keyframes'
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def load_keyframe(self, batch_index: int, strength: float, prev_latent_kf: LatentKeyframeGroup=None, prev_latent_keyframe: LatentKeyframeGroup=None):
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prev_latent_keyframe = prev_latent_keyframe if prev_latent_keyframe else prev_latent_kf
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if not prev_latent_keyframe:
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prev_latent_keyframe = LatentKeyframeGroup()
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else:
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prev_latent_keyframe = prev_latent_keyframe.clone()
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keyframe = LatentKeyframe(batch_index, strength)
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prev_latent_keyframe.add(keyframe)
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return (prev_latent_keyframe,)
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