55 lines
2.0 KiB
Markdown
55 lines
2.0 KiB
Markdown
# Documentation
|
|
- Class name: LayeredDiffusionDecodeRGBA
|
|
- Category: Image Processing
|
|
- Output node: False
|
|
- Repo Ref: https://github.com/huchenlei/ComfyUI-layerdiffuse.git
|
|
|
|
LayeredDiffusionDecodeRGBA节点旨在从给定的像素值集解码RGBA图像，包含表示透明度的alpha通道。
|
|
|
|
# Input types
|
|
## Required
|
|
- samples
|
|
- “samples”参数对于解码过程至关重要，因为它包含了节点正确运行所需的像素数据和版本信息。
|
|
- Comfy dtype: dict
|
|
- Python dtype: Dict[str, torch.Tensor]
|
|
- images
|
|
- “images”参数保存需要处理的图像数据，对于节点执行其解码操作至关重要。
|
|
- Comfy dtype: tensor
|
|
- Python dtype: torch.Tensor
|
|
- sd_version
|
|
- “sd_version”参数指定要使用的Stable Diffusion模型的版本，这会影响解码过程和生成图像的质量。
|
|
- Comfy dtype: str
|
|
- Python dtype: str
|
|
- sub_batch_size
|
|
- “sub_batch_size”参数决定了每次迭代中处理的图像数量，这会影响解码过程中的性能和内存使用。
|
|
- Comfy dtype: int
|
|
- Python dtype: int
|
|
|
|
# Output types
|
|
- image
|
|
- “image”输出代表解码后的RGBA图像数据，其中alpha通道表示图像的透明度。
|
|
- Comfy dtype: tensor
|
|
- Python dtype: torch.Tensor
|
|
- alpha
|
|
- “alpha”输出是RGBA图像的alpha通道，对于在最终图像中渲染透明度效果至关重要。
|
|
- Comfy dtype: tensor
|
|
- Python dtype: torch.Tensor
|
|
|
|
# Usage tips
|
|
- Infra type: GPU
|
|
|
|
# Source code
|
|
```
|
|
class LayeredDiffusionDecodeRGBA(LayeredDiffusionDecode):
|
|
"""
|
|
Decode alpha channel value from pixel value.
|
|
[B, C=3, H, W] => [B, C=4, H, W]
|
|
Outputs RGBA image.
|
|
"""
|
|
RETURN_TYPES = ('IMAGE',)
|
|
|
|
def decode(self, samples, images, sd_version: str, sub_batch_size: int):
|
|
(image, mask) = super().decode(samples, images, sd_version, sub_batch_size)
|
|
alpha = 1.0 - mask
|
|
return JoinImageWithAlpha().join_image_with_alpha(image, alpha)
|
|
``` |