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# Documentation
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- Class name: LatentMultiply
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- Category: latent/advanced
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- Output node: False
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- Repo Ref: https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
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该节点旨在对潜在空间样本执行乘法运算。它接收一组潜在样本和一个乘数值，然后将乘法应用于集合中的每个样本，从而缩放潜在空间表示。在各种生成模型中，潜在向量的大小可以显著影响输出，因此此操作至关重要。
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# Input types
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## Required
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- samples
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- 'samples' 参数代表一组要乘以给定因子的潜在向量。这对于节点的操作至关重要，因为它决定了将执行乘法操作的数据。
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- Comfy dtype: LATENT
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- Python dtype: Dict[str, torch.Tensor]
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- multiplier
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- 'multiplier' 参数是一个浮点数，用于缩放潜在样本。它在节点的功能中扮演重要角色，因为它直接影响乘法操作后得到的潜在向量的大小。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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# Output types
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- samples_out
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- 'samples_out' 参数是节点的输出，包含已乘以指定乘数的潜在样本。这个输出很重要，因为它代表了可以用于进一步处理或分析的转换后的潜在空间。
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- Comfy dtype: LATENT
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- Python dtype: Dict[str, torch.Tensor]
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# Usage tips
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- Infra type: CPU
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# Source code
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class LatentMultiply:
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(s):
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return {'required': {'samples': ('LATENT',), 'multiplier': ('FLOAT', {'default': 1.0, 'min': -10.0, 'max': 10.0, 'step': 0.01})}}
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RETURN_TYPES = ('LATENT',)
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FUNCTION = 'op'
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CATEGORY = 'latent/advanced'
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def op(self, samples, multiplier):
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samples_out = samples.copy()
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s1 = samples['samples']
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samples_out['samples'] = s1 * multiplier
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return (samples_out,)
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