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# Documentation
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- Class name: WAS_Load_Cache
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- Category: WAS Suite/IO
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- Output node: False
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- Repo Ref: https://github.com/WASasquatch/was-node-suite-comfyui
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WAS_Load_Cache节点旨在高效地管理从指定路径加载缓存数据，例如潜在向量、图像和条件数据。它确保只有在给定路径上存在缓存文件时才加载数据，为WAS套件的工作流程提供了一个重要的数据检索机制。
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# Input types
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## Required
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- latent_path
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- latent_path参数指定潜在数据缓存的文件路径。它的存在至关重要，因为它指导节点到正确的位置加载潜在数据，这对于WAS套件中的后续处理步骤是必不可少的。
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- Comfy dtype: STRING
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- Python dtype: str
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## Optional
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- image_path
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- image_path参数用于指示图像数据缓存的位置。这是一个可选参数，提供时允许节点从指定路径加载和使用图像数据，增强了整个系统的功能。
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- Comfy dtype: STRING
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- Python dtype: Optional[str]
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- conditioning_path
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- conditioning_path参数指向存储条件数据缓存的文件路径。当节点需要加载条件数据以影响WAS套件内其他数据的生成或处理时，这个可选参数很重要。
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- Comfy dtype: STRING
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- Python dtype: Optional[str]
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# Output types
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- LATENT
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- LATENT输出提供了从指定缓存路径加载的潜在数据。它是WAS套件中需要潜在表示进行操作的模型的关键组成部分。
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- Comfy dtype: LATENT
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- Python dtype: Union[torch.Tensor, None]
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- IMAGE
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- IMAGE输出包含已加载的图像数据，可以在WAS套件内用于可视化或进一步分析。它是一个可选输出，仅当提供了相应的image_path输入并且成功加载了图像数据时才会出现。
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- Comfy dtype: IMAGE
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- Python dtype: Union[PIL.Image, None]
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- CONDITIONING
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- CONDITIONING输出提供已加载的条件数据，这对于WAS套件内的某些模型操作至关重要。它允许根据条件输入定制和微调模型行为。
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- Comfy dtype: CONDITIONING
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- Python dtype: Union[torch.Tensor, None]
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# Usage tips
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- Infra type: CPU
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# Source code
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class WAS_Load_Cache:
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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 {'required': {'latent_path': ('STRING', {'default': '', 'multiline': False}), 'image_path': ('STRING', {'default': '', 'multiline': False}), 'conditioning_path': ('STRING', {'default': '', 'multiline': False})}}
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RETURN_TYPES = ('LATENT', 'IMAGE', 'CONDITIONING')
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RETURN_NAMES = ('LATENT', 'IMAGE', 'CONDITIONING')
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FUNCTION = 'load_cache'
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CATEGORY = 'WAS Suite/IO'
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def load_cache(self, latent_path=None, image_path=None, conditioning_path=None):
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if 'joblib' not in packages():
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install_package('joblib')
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import joblib
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input_path = os.path.join(WAS_SUITE_ROOT, 'cache')
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latent = None
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image = None
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conditioning = None
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if latent_path not in ['', None]:
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if os.path.exists(latent_path):
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latent = joblib.load(latent_path)
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else:
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cstr(f'Unable to locate cache file {latent_path}').error.print()
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if image_path not in ['', None]:
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if os.path.exists(image_path):
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image = joblib.load(image_path)
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else:
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cstr(f'Unable to locate cache file {image_path}').msg.print()
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if conditioning_path not in ['', None]:
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if os.path.exists(conditioning_path):
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conditioning = joblib.load(conditioning_path)
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|
else:
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cstr(f'Unable to locate cache file {conditioning_path}').error.print()
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return (latent, image, conditioning)
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